Mehr Produktqualität mit Quasar

Automatisierte Messung von Softwarequalität mit Künstlicher Intelligenz (KI).

Die Qualität softwareintensiver Produkte ist mehr als nur Code-Qualität

Kaum ein Produkt entsteht heute ohne einen signifikanten Anteil von Software. Eine hohe Produktqualität kann nur durch eine hohe Softwarequalität erreicht werden. Diese umfasst dabei mehr als nur qualitativ hochwertigen Code. Beispielsweise lässt sich die Qualität der Nutzererfahrung nicht mit klassischer statischer Codeanalyse messen, hat aber einen großen Einfluss auf die Qualität des Endprodukts.

Mit Quasar entsteht eine KI-Plattform zur umfassenden und kontinuierlichen Messung von Qualitätsaspekten für Softwareprodukte.

Produktqualität entsteht entlang des gesamten Software-Lifecycles

Bereits in den frühen Phasen des Software-Engineerings, wenn Anforderungen erhoben, Features konzipiert und Erfahrungen designt werden, wird der Grundstein für eine hohe Produktqualität gelegt. Die Wahl der Softwarearchitektur entscheidet über das Laufzeitverhalten und die Wartbarkeit und ist damit ein weiterer wichtiger Qualitätsaspekt. Nicht zuletzt bildet die Dokumentation, sowohl im Code aber auch weiter darüber hinaus, einen Aspekt von Produktqualität ab, insbesondere wenn es darum geht, die Compliance mit bestimmten Regularien nachzuweisen.

Je früher ein Qualitätsmangel festgestellt wird, desto leichter kann er behoben werden. Ein genaues Bild der Qualität eines softwareintensiven Produkts erfordert eine kontinuierliche und umfassende Messung vieler Qualitätsaspekte.

Die Messung vieler verschiedener Qualitätsaspekte ist aufwendig und erfordert Fachkompetenz, insbesondere wenn diese Aspekte über die statische Analyse hinausgehen.

Mit Quasar zur kontinuierlichen und umfassenden Messung der Produktqualität

Mit Quasar entsteht eine Lösung, mit der die Messung verschiedener Qualitätsaspekte kontinuierlich automatisiert möglich wird. Auf der Quasar-Plattform stehen verschiedene Module zur Verfügung. Jedes dieser Module ist auf die Messung eines bestimmten Qualitätsaspekts spezialisiert. Die Plattform bindet die relevanten Datenquellen an (z. B. Repositories, Dateiablagen mit Dokumenten etc.) und stellt den Modulen so die erforderlichen Informationen sicher zur Verfügung.

Jedes Modul wird sich auf etablierte Qualitätsmodelle stützen: Standards, Metriken aus der Praxis oder Heuristiken, die von Experten und Spezialistinnen verwendet werden. Mithilfe von generativer Künstlicher Intelligenz ist es anschließend möglich, eine automatisierte Qualitätsbewertung vorzunehmen.

Die Bewertung der Qualität kann dabei verschiedene Artefakte betrachten: Konzepte, Designs und Mockups, Architekturdokumente, Dokumentationen und Code. Quasar ermöglicht somit nicht nur die Qualitätsbewertung von stabilen Softwareprodukten, sondern die kontinuierliche Beurteilung von Qualitätsaspekten in unterschiedlichen Stufen der Umsetzung und schafft so transparente Einblicke in die Qualität der Software-intensiven Produkte.

Quasar im Einsatz: »Marktplatz Deutschland Digital«

© Fraunhofer IESE
Marktplatz Deutschland Digital mit vielen Lösungen für smarte Kommunen und Landkreise.

Der Marktplatz Deutschland.Digital hat das Ziel, smarte Kommunen und smarte Landkreise mit qualitativ hochwertigen, digitalen Lösungen zu versorgen. Nicht jede digitale Lösung ist für jeden gleich gut geeignet. Mit der Prüfung der Qualität stellen wir sicher, dass nur solche Lösungen angeboten werden, die einen Mindeststandard erfüllen.

Die Anzahl der Lösungen auf dem Marktplatz wird signifikant steigen. Aus dieser großen Menge an Lösungen sinnvoll auszuwählen und eine informierte, fachlich fundierte und zu einer Smart-City-Strategie passende Entscheidung für oder wider eine Lösung zu fällen, wird eine große Herausforderung werden.

© Fraunhofer IESE
Automatisierte Qualitätsbewertung mit KI.

Alle Bewertungen, die auf dem Marktplatz eingetragen sind, wurden von Quasar mit Hilfe von KI erstellt. So sichern wir nicht nur Effizienz bei einer hohen Zahl von Lösungen, sondern ermöglichen darüber hinaus eine viel intensivere und breitere Bewertung, die weit über das hinausgeht, was Experten mit Personalaufwand leisten können.

Basis der Bewertung ist die Software, sowohl ihr Code mit zugehöriger Dokumentation, seine Entstehung durch die Beiträge der Entwicklerinnen und Entwickler aus der Community, als auch Informationen zur Softwarearchitektur und die fertige Lösung auf Basis von Screenshots. Dazu greifen wir auf die Daten der Repositories zu und analysieren die Inhalte automatisch mit unseren KI-Algorithmen.

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Patrick Mennig

Contact Press / Media

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Department Head Digital Innovation Design

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Nils Brand

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Nils Brand

Business Area Manager "Digital Ecosystem Engineering", Dept. Digital Innovation & Smart City

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