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Halten Ihre Skills als IT-Entwickler Schritt mit den von Oracle prognostizierten Software-Trends?

Renate Mayer
Online editor
Im Januar 2018 hatte der Vice President Product Management und Strategie für die Oracle Cloud Plattform 10 aktuelle Trends in der Entwicklung und im Einsatz von Software in diesem Jahr formuliert. Für Entwickler bieten diese Vorhersagen wertvolle Einblicke, wie sie ihre Kenntnisse erweitern und ihre Karriere voranbringen können – und das bei wachsendem Druck, Anwendungen ohne Abstriche bei Sicherheit und Performance immer schneller und effizienter zu entwickeln.


Lassen Sie uns heute, in der Mitte des Jahres, diese Prognosen einmal anhand aktueller Daten prüfen. Was kommt auf Sie als Entwickler, auf Oracle Partner und deren Kunden zu, wenn Sie innovative Technologie einsetzen möchten, um neue Geschäftsprozesse zu realisieren?

  1. B2B-Transaktionen, die die Blockchain nutzen, gehen in den Produktivbetrieb. 2018 implementieren Entwickler zahlreiche Blockchain-Anwendungen in der Finanzindustrie und in Produktions-Lieferketten.

Die bekanntesten Blockchain-Anwendungen sind noch immer Kryptowährungen. Obwohl Bitcoin seit Jahresbeginn Verluste hinnehmen musste, beträgt sein aktueller Wert noch immer mehr als das Dreifache des Vergleichswertes aus dem Vorjahr – und die gesamte Finanzdienstleistungsindustrie setzt mittlerweile auf die Blockchain-Technologie. Zahlreiche Konferenzen finden auf der ganzen Welt statt, auf denen die neuesten Anwendungen aus dem Finanzbereich diskutiert und analysiert werden. Sie bringen voll funktionsfähige Blockchain-Projekte voran, die die Finanzdienstleistungsbranche in der Tat grundlegend verändern. Auch im Bereich des Supply Chain Management zeigt sich das Potenzial der Blockchain-Technologie als universelles Betriebssystem immer deutlicher.

In anderen Bereichen wie in der Tourismusindustrie wurden bereits erste Blockchain-Anwendungen getestet, beispielsweise von SITA, Amadeus und Lufthansa. Allerdings fehlt es – wie bei neuen Technologien häufig der Fall – noch am erforderlichen Know-how, um das volle Potenzial dieser Technologie zu erschließen.

  1. Chatbots kommunizieren ganz selbstverständlich mit Kunden und Mitarbeitenden.

Chatbots werden in immer mehr Bereichen eingesetzt. Bis 2025 wird ein durchschnittliches Wachstum des Marktes um 27 % pro Jahr prognostiziert. Obwohl ihre Fähigkeiten längst die Anfänge mit standardisierten Antworten hinter sich gelassen haben, leiden Chatbots noch immer unter ihrem schlechten Ruf. Die meisten Kunden ziehen die Interaktion mit einem Menschen vor. Dennoch wird weiter in ihr Potenzial für personalisierte Interaktionen mit Menschen investiert, und sie erteilen bereits heute Auskünfte im Erstkontakt mit Bewerbern auf Stellenausschreibungen und führen Interviews.

  1. Künstliche Intelligenz (AI) ersetzt den Button. AI wird die App-Benutzerschnittstelle, und das synchrone Request-/Response-Modell zur Bedienung von Apps und Services verschwindet allmählich. Stattdessen wissen intelligente Apps, was, wann, warum, wo und wie gefordert wird und initiieren entsprechende Interaktionen.

User Experience Communities erwarten übereinstimmend, dass Benutzerschnittstellen irgendwann vollständig überflüssig werden. Sie gehen davon aus, dass künstliche Intelligenz Texteingaben und Klicks mehr und mehr ersetzen wird. So werden sich Computer organisch und nahtlos in unser Leben integrieren. Beim derzeitigen Stand der Entwicklung gilt allerdings noch die frühere Empfehlung von Oracle: Entwickler müssen verstehen, welche Daten wirklich wichtig für ihre Business-Anwendungen sind und welche geschäftlichen Entscheidungen am meisten von solcher proaktiven, künstlichen Intelligenz profitieren würden – und dann beginnen, zu experimentieren.

  1. Maschinelles Lernen übernimmt praktische, fachspezifische Aufgaben. Für maschinelles Lernen (ML) ist Kontext entscheidend. Daher kann ML nur nach Abstimmung und Training in einer fachspezifischen Umgebung effektiv arbeiten. Entwickler müssen sich daher mehr Wissen über fachspezifische Use Cases aneignen, um zu entscheiden, welche Daten sie benötigen, welche ML-Algorithmen sie nutzen können und welche Fragen sie stellen müssen.

Dass diese Prognose zutrifft, zeigt sich immer deutlicher. ML wird bereits in Dutzenden, überraschend unterschiedlichen Anwendungsfeldern genutzt, und die Liste wächst weiter. Alles deutet darauf hin, dass sich die Zahl der ML-Installationen in diesem Jahr im Vergleich zu 2017 verdoppeln wird.

  1. Aus DevOps wird NoOps. Da die Verantwortlichen den Druck auf Entwickler erhöhen, Innovationen noch schneller zu liefern, muss das DevOps-Modell mehr Zeit für Entwickler bereitstellen, die heute 60 % ihrer Zeit für den Systembetrieb aufwenden. Daher fordern Entwickler 2018 mehr und mehr Cloud-Services, die es ihnen ermöglichen, den Schwerpunkt ihrer Arbeit wieder auf die Entwicklung zu legen.

Das Pendel schwingt offensichtlich zurück: Ein aktueller Gartner-Report prognostiziert für 2018 ein Wachstum des weltweiten Marktes für Cloud Application Infrastruktur Services (PaaS) von 26 % auf 15 Milliarden US$ und bis 2021 auf mehr als 27 Milliarden US$.

  1. Open source as a service (OpenSaaS) beschleunigt Innovationen im Open Source Bereich. Implementierung und Pflege von innovativen Open Source Systemen wie beispielsweise Kafka, Kubernetes oder Cassandra sind oft zu komplex. Entwickler bevorzugen daher Cloud Services, die die kurzen Innovationszyklen von Open Source bieten und zusätzlich die Systeme betreiben und managen.

Mittlerweile entwickelt sich Open Source sehr schnell zum Standard bei Enterprise-Software. Gartner erwartet, dass 2018 70% aller neuen Anwendungen auf Open Source laufen werden. Und immer mehr OpenSaaS Anbieter können die Nachfrage nach schnellen, problemlosen Innovationen zu minimierten Kosten befriedigen. Mehr und mehr entsteht der Bedarf auch im öffentlichen Sektor. Für Andrew Hoppin, früherer CIO des Senats des US-Bundesstaates New York, ist OpenSaaS „die Zukunft der Innovation in der öffentlichen Verwaltung“.

  1. Serverless-Architekturen starten durch in den Produktivbetrieb. Für Entwickler schafft das Aneinanderreihen von Serverless-Funktionen zur Durchführung komplexer Transaktionen neue Herausforderungen. Cloud Services und Open Source Tools helfen ihnen wirkungsvoll bei der einfachen Programmierung und Verbindung, beim Debugging und beim Lifecycle Management von Serverless-Funktionen und bei Installationen und Tests in beliebiger Umgebung. Entscheidend ist dabei die Wahl einer Serverless-Plattform mit maximaler Portabilität.

Es gab wichtige Neuerungen in der Serverless-Landschaft wie beispielsweise das Fn Project. Sicherlich sind Serverless Services und unser Verständnis, wie wir sie einsetzen können, den Kinderschuhen entwachsen. Einige Experten sehen sie jetzt im Teenager-Alter, in dem die spannendsten Fortschritte kurz bevorstehen.

  1. Die einzige offene Frage zu Containern wird sein: „Warum nicht?“ Container werden zur Standard Entwicklungs- und Testumgebung und alltäglich für produktive Anwendungen.

Eine aktuelle Untersuchung legt nahe, dass sich dieser Trend mit deutlich mehr Know-how bei den IT Service Providern fortsetzt – von denen die Hälfte angab, dass die Nachfrage von Endkunden die treibende Kraft für die Einführung von Containern bildet. Gleichzeitig bleibt der Erwerb ausreichender Kenntnisse und Fähigkeiten eine Herausforderung. 74 % der befragten Provider nehmen Qualifikationsdefizite als Hindernis wahr.

Dennoch explodiert der Markt für Container Anwendungen. Das Technologie-Marktforschungsunternehmen 451 Research schätzt, dass „2018 1,6 Milliarden USD für Container ausgegeben werden und der Markt bis 2022 um durchschnittlich 31 % pro Jahr wächst.“

  1. Software und Systeme werden sich selbst heilen, selbst tunen und selbst managen. Cloud-basierte Systemmanagement-Services werden große Datenmengen miteinander verbinden (Logs, Performance-Metriken, User Experience, Konfiguration etc.), viel Rechenkapazität aufwenden und maschinelles Lernen nutzen. Damit wird das Monitoring von Systemen vereinfacht, Entwickler werden bei Anomalien automatisch alarmiert, und die Ursachen von Problemen bei spezifischen Transaktionen lassen sich genau lokalisieren. Bei der Programmierung ihrer Anwendungen müssen sich Entwickler überlegen, wie sie diese Automatisierung nutzen können.

Das Interesse an und die Expertise in diesem Bereich wachsen weiter. Das zeigten jüngst das 13th International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems und die 40th International Conference on Software Engineering in Schweden.

  1. Hochautomatisierte Sicherheits- und Compliance-Mechanismen unterstützen die Arbeit der Entwickler. Die Einführung umfassender, ML-basierter und als SaaS bereitgestellter Sicherheits- und Compliance-Systeme flankiert das hohe Entwicklungstempo. Die kontinuierliche Überwachung der Compliance entsprechend den Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung und vergleichbarer Regelungen wird solche automatischen Sicherungseinrichtungen in einigen Fällen zwingend vorschreiben.

Die Datenschutz-Grundverordnung, die seit dem 25. Mai des Jahres einzuhalten ist, verursachte Kopfschmerzen bei vielen Entwicklern, Datenschutzverantwortlichen und Compliance-Experten in allen Branchen – und nicht zuletzt in der IT Security. Entwickler müssen deshalb ihren Teil der Verantwortung übernehmen und weiterhin automatisierte Sicherheits-Technologien nutzen.

Zusammenfassend können wir zahlreiche, spannende Fortschritte in der Softwareentwicklung seit Jahresbeginn konstatieren. Es war keine Hellseherei, sie alle vorherzusagen. Mit der laufenden Beobachtung aktueller Software-Trends und regelmäßigen Updates ihrer Oracle Development Skills sind die Implementierer von Oracle Technologien jederzeit und umfassend auf künftige Herausforderungen vorbereitet.

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