Seit über 15 Jahren garantiert die DevOps-Philosophie, richtig umgesetzt, ebenso schnelle wie solide Softwareentwicklung. Doch ist klassisches DevOps angesichts moderner Strategien wie Site Reliability Engineering und Platform Engineering noch zeitgemäß?

Welche Effekte kommen Developern aus der Kombination von Quantencomputing und maschinellen Lernen, kurz ML, zugute? Welche Möglichkeiten und Use Cases aktueller QML-Ansätze sind bereits jetzt erkennbar?

Platform Engineering ist ein Konzept aus der Softwareentwicklung, das Developer bei der Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung komplexer Anwendungen unterstützt. Die Plattform bildet eine einheitliche technologische Basis für alle nachfolgenden Programme oder Module.

Green-Coding-Prinzipien gehen über isolierte Optimierungen hinaus und verfolgen eine umfassende Strategie in der Entwicklung und dem Betrieb von Software. Aber wie können Software-Anbieter mittel- bis langfristig nachhaltiger werden?

Wie flexibel Unternehmen sind, hängt in hohem Maße von ihren Arbeitsmethoden ab. Eine solide Agile-DevOps-Grundlage hilft Unternehmen dabei, auf digitale Newcomer, steigende Erwartungen der Verbraucher und die rasante Technologie-Entwicklung zu reagieren.

Container sind mittlerweile etablierte Lösungen für die Entwicklung und den Betrieb von IT-Diensten. Sie helfen Unternehmen, ihren Verwaltungsaufwand zu reduzieren und sich auf die Bereitstellung von Innovationen zu konzentrieren. Darüber hinaus bieten sie ein hohes Maß an Portabilität und tragen zur Effizienzsteigerung bei, indem sie die Standardisierung von Anwendungsressourcen erleichtern.

Von intuitiven Taxi-Apps bis hin zur Alzheimer-Früherkennung: Künstliche Intelligenz hilft dabei, Barrieren im Online-Shopping, in der Mobilität und der Kommunikation zu überwinden – und erleichtert Senioren und Menschen mit Seheinschränkungen die digitale Teilhabe.

Mithilfe einer gut abgestimmten Netzwerk-Plattform können sich DevOps-Entwickler besser auf die Entwicklung von Anwendungen fokussieren. Diese umfasst idealerweise maschinelles Lernen, autonome Funktionen und Multi-Cloud-Support

Ob bei einer SAP-S/4HANA-Migration oder im Entwicklungsalltag: Mit Robotic Process Automation (RPA) können Unternehmen ihr Testing schneller absolvieren, Ressourcen sparen und gleichzeitig die Qualität ihrer Anwendungen und Prozesse steigern.

Mit der Integration von Python ermöglicht Microsoft in Zukunft eine neue Ebene der Datenverarbeitung direkt in Excel. Python-Funktionen lassen sich dann direkt in der Tabellenkalkulation nutzen.