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Business und IT befinden sich im stetigen Wandel. Time-to-Market kann über “to be or not to be” entscheiden. Unkontrollierte Systemausfälle führen zu Imageverlust und langsame Antwortzeiten zu Kundenschwund. Daten werden ausgewertet, um auf die Kundenbedürfnisse besser und schneller reagieren zu können. Erkenntnisse der Datenanalyse – sogenannte Machine-Learning-Algorithmen − können neue Wachstumsmöglichkeiten eröffnen. In meinem Blog-Beitrag möchte ich die Frage klären, ob solche Systeme mit noch beherrschbarer Komplexität gebaut werden können.

In vielen Softwareprojekten wird Continuous Integration (CI) – also ein Prozess, bei dem fortlaufend Komponenten zu einer Anwendung zusammengefügt werden − eingesetzt. Ein im Java-Kontext häufig eingesetzter CI-Server heißt Jenkins. Ein CI-Prozess versucht die Softwarequalität zu verbessern, indem die Anwendung in regelmäßigen Abständen übersetzt, zusammengefügt und automatisiert getestet wird. Fehler werden hierdurch schneller aufgedeckt.