Jahresrückblick 2020 (2/2): Die Technologie-Landschaft

In diesem zweiten von zwei Artikeln des Jahresrückblicks von 2020 schauen wir uns an, wie sich mehrere große Technologien im Laufe des Jahres entwickelt haben.

Wie wir letzte Woche gesehen haben, war die wichtigste Auswirkung der Pandemien eine beschleunigte Bewegung von Unternehmen in Richtung digital/online. Die großen Sieger waren Remote-Kommunikation und -Arbeit, E-Commerce und Logistik/Zustellung, Online-Entertainment und die Pharmaindustrie. Auf der gegenüberliegenden Seite des Spektrums wurden große Verluste von der Reise- und Tourismusbranche, gewerblichen Immobilien sowie dem traditionellen Einzelhandel und der Entertainmentbranche getragen.

Hat das einen Einfluss auf die Entwicklung verschiedener Technologien? Auf jeden Fall!
Während wir nicht auf jede einzelne Technologie, Programmiersprache oder jedes Framework eingehen können, haben wir einige der wichtigsten ausgewählt: KI/ML, Cloud, QA (und ein Bonus: JavaScript).

2020 Trends in Künstlicher Intelligenz / Maschinelles Lernen

Wenn Sie von der Vorführung von OpenAI GPT-3 im Juli begeistert waren, hat das einen guten Grund: die Qualität des generierten Textes ist so nah am Menschen wie nie zuvor (mit so ziemlich den gleichen guten und schlechten Seiten eines Menschen). Dies ist ein großer Sprung von allem, was bisher gemacht wurde: das Modell arbeitet mit 175 Milliarden Parametern (bei geschätzten Trainingskosten von ~$10M) und bringt beeindruckende Fortschritte bei Vektoren wie „Commonsense“ und „Linguistik“ (obwohl „Wissen“ noch aufzuholen ist).

Während GPT-3 „nur“ menschlich gut im Schreiben von Text ist (und ach! im Übersetzen und Debuggen von einer Programmiersprache in eine andere), scheint seine Wirkung auf Unternehmen nicht unmittelbar zu sein. Das ist aber nur die Spitze des Eisbergs für das, was in der KI/ML passiert.
Laut dem State of AI Report (3. Ausgabe, veröffentlicht am 1. Oktober 2020) steht KI/ML in vielen industriellen Bereichen kurz vor der Reife:

• In der Biologie gab es im Jahr 2020 mehr als 21.000 KI-bezogene Beiträge, was das dritte Jahr in Folge ein Wachstum von 50 %+ im Vergleich zum Vorjahr markiert.
• Pharmaunternehmen scheinen damit zu beginnen, KI für die Medikamentenentwicklung einzusetzen, was dazu führt, dass ein von KI entdecktes Medikament seine erste Studie in Japan beginnt.
• Die KI-basierte fahrerlose Autoindustrie reift und konsolidiert sich weiter, mit erheblichen Investitionen in Kameras, Video, LiDAR und Bewegungsspuren; und eine Verlagerung des Schwerpunkts von der Wahrnehmung/Visualisierung zur Bewegungsvorhersage.

Mit zunehmender Ausreifung von KI/ML können wir auch eine Verlagerung von „wie man Modelle baut“ (F&E) zu „wie man Modelle ausführt“ (Operations) beobachten, d. h. den Aufstieg von MLOps (DevOps für ML).

Überraschenderweise zeigt die Umfrage von McKinsey einen Anstieg der Investitionen in KI während der Pandämie. Dies ist von Branche zu Branche unterschiedlich, aber der Trend ist dennoch signifikant:

Cloud-Trends für das Jahr 2020

Mittlerweile ist die Cloud überall und sozusagen „das neue Normal“. Wenn Sie erwartet haben, dass es 2020 gut laufen wird, dann hatten Sie Recht. Für Unternehmen, die ihre digitale Transformation beschleunigen wollten, boten Cloud-Assets Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Laut Gartners Forecast on Cloud Spending (veröffentlicht am 17. November 2020) sind die Cloud-Ausgaben im Jahr 2020 leicht gestiegen und sollen 2021 um 18 % wachsen.

• IT-Kosten zu optimieren,
• Unterstützung (oder Umgang mit) Remote-Mitarbeitern,
• Belastbarkeit aufbauen.

Wir können ziemlich ähnliche Ergebnisse in Flexeras 2020 State of the Cloud Report sehen: Unabhängig von der Größe ihres Unternehmens geben die meisten Umfrageteilnehmer einen Anstieg der Cloud-Nutzung an:

Und natürlich sehen wir die gleichen Gründe:

• Effizienz und Kosteneinsparungen,
• schnelle Lieferung von Produkten/Dienstleistungen,
• insgesamt höherer Wert für die Geschäftsbereiche.

Bei Berg Software haben wir eine Zunahme von Cloud-Installations- und -Migrationsdiensten festgestellt, und wir empfehlen unseren Kunden, die beste Infrastruktur einzurichten, um die Anforderungen ihrer Benutzer zu erfüllen.

2020 Trends in der QA

Ging es in den Anfängen der QA vor allem darum, Fehler zu finden, liegt der Schwerpunkt in der Phase der Reife auf Geschäftswachstum, Endbenutzerzufriedenheit, Kostenkontrolle und Sicherheit. Wenn wir diese Herausforderungen zusammenfassen würden, wären es: “ QA muss mit hoher Geschwindigkeit Werte liefern ”.

Laut dem World Quality Report von Capgemini hat die Geschäftsleitung nicht weniger als sieben wichtige Ziele von QA und Testing im Blick:

Dies ist wirklich ein Balanceakt, der auf mehreren Trends aufbaut:

Das Ausbalancieren der QA in agilen und DevOps-Methoden bedeutet, dass das Testen während des Lebenszyklus parallel zur Entwicklung stattfinden kann, ohne dass es eine Abschlussphase gibt. Das kommt mit neuen Ansätzen, wie z. B.:

• intelligente Ökosysteme, die entsprechende Testanforderungen ableiten,
• Leichtbau-Prüfmethoden,
• automatisierte Mechanismen zur Integration von Tests in die Continuous-Delivery-Pipeline.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben das Potenzial, die QA noch intelligenter zu machen – entweder durch die Identifizierung und Priorisierung von Problemen oder durch die Optimierung von Tests auf Effizienz und Effektivität.

Wie wir bereits gesehen haben, muss KI/ML auf riesigen Mengen historischer Daten trainiert werden, was – mit der richtigen Zeit und einem hohen Grad an Akzeptanz – zu intelligenteren Echtzeit-Tests führen sollte.

(Intelligente) Automatisierung gibt es seit 20 Jahren, da sie eine bessere Kontrolle und Transparenz, eine bessere Erkennung von Fehlern und geringere Kosten ermöglicht.

Allerdings stehen 2/3 der Unternehmen vor Herausforderungen bei der Automatisierung, die durch (zu) schnelle Änderungen ihrer Anwendungen verursacht werden. Oft liegt die Ursache darin, dass in automatisierten Testprozessen noch manuelle Schritte (und höhere Wartungskosten) enthalten sind.

Die wichtigsten Sicherheitstrends beziehen sich auf die Implementierung von Sicherheitsprüfungen zu einem früheren Zeitpunkt im Lebenszyklus, wodurch die Sicherheit von Endprodukten und Software erhöht werden kann.

Es ist daher recht überraschend, dass die Sicherheit über alle Bereiche hinweg der am wenigsten automatisierte Testtyp zu sein scheint (13 %, was möglicherweise auf einige Schritte zurückzuführen ist, die wirklich manuell durchgeführt werden müssen).

Die QA-Kosten können von mehreren Faktoren beeinflusst werden:

• Die Cloud (siehe oben) bietet Skalierungsmöglichkeiten, die die Effizienz erhöhen,
• Virtualisierung rationalisiert die Infrastruktur, optimiert ihre Auslastung und senkt die Kosten
• Agile und DevOps liefern bessere Integration,
• Das Testen im Schichtbetrieb ermöglicht eine schnellere Erkennung von Fehlern, die Behebung im laufenden Betrieb und schnelle Updates.

Bei Berg Software haben wir uns kontinuierlich an die Veränderungen in der QA-Landschaft angepasst. Unsere QA-Ingenieure stehen in ständigem Kontakt mit den Kunden, um die Zufriedenheit der Endanwender sicherzustellen.

Bonus Trend für 2020: JavaScript

An seinem 25. Jahrestag (4. Dezember) regiert JavaScript im wahrsten Sinne des Wortes die Welt. Von Computern bis zu Telefonen und sogar einigen Geräten ist JavaScript derzeit ein massives Ökosystem, das viele Bereiche der Softwareentwicklung beeinflusst.

Es sollte daher nicht überraschen, dass laut RedMonk Programming Language Rankings, JavaScript immer noch die am häufigsten verwendete Sprache ist:

Für Berg Software ist JavaScript eine der wichtigsten Technologien, die wir in Enterprise Web Applications für verschiedene Branchen einsetzen.

＿

Wie sehen Sie die Technologielandschaft des Jahres 2020? Gibt es Erfahrungen, die Sie teilen möchten? Lassen Sie es uns wissen!