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Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung and Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung and Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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KI Einsatz für die Legacy-Modernisierung - Erik Dörnenburg

37:03
 
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Künstliche Intelligenz als Wegbereiter für Software-Modernisierung

Tipp: Risikobasiertes Testen im TM-Tool integriert? Gibts hier bei Q12-TMT

"Der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation hilft ungemein beim Verständnis von Legacy-Software." - Erik Dörnenburg

In dieser Episode spreche ich mit Erik Dörnenburg über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Legacy-Modernisierung in der Softwareentwicklung. Wir schauen uns die komplexe Welt alter Systeme an, die häufig in Unternehmen vorherrschen, und diskutieren, wie sie in moderne Architekturen überführt werden können. Besonders spannend fand ich Eriks Ansatz, die Unterstützung von KI (RAGs) und spezifischen Tools zu nutzen. Mit diesen Mitteln lassen sich viele Erkenntnisse aus dem alten Code gewinnen, die bei der Modernisierung und Neutentwicklung helfen.

Erik Dörnenburg ist Software Engineer und leidenschaftlicher Technologe. Auf seiner inzwischen langen Reise durch die Tech-Branche ist er vielen neuen Technologien begegnet. Es ist ihm immer wichtig deren Potenzial zu realisieren und dabei bewährte Praktiken zu adaptieren. Bei Thoughtworks hilft er Kunden ihre geschäftlichen Herausforderungen mit modernen Technologien, Plattformen und Praktiken zu lösen.

Highlights:

  • Legacy-Software ist in vielen Branchen, besonders Banken und Versicherungen, weit verbreitet.
  • Der Mangel an Tests hindert Unternehmen am Modernisieren ihrer Legacy-Systeme.
  • Microservices könnten in Zukunft auch zu neuen Legacy-Problemen führen.
  • Retrieval Augmented Generation ermöglicht intelligentes Arbeiten mit Legacy-Daten und Code.
  • Die schrittweise Modernisierung von Software reduziert Risiken und fördert Vertrauen bei Stakeholdern.

Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON Credits: Sound | Grafik

  continue reading

챕터

1. Einführung (00:00:00)

2. Herausforderungen der Legacy-Modernisierung (00:07:09)

3. Definition von Legacy-Software (00:13:27)

4. Die Rolle von Testabdeckung (00:19:43)

5. Strategien zur Modernisierung (00:25:49)

6. Einsatz von KI zur Unterstützung bei Legacy-Systemen (00:30:55)

165 에피소드

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Highlights:

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  • Der Mangel an Tests hindert Unternehmen am Modernisieren ihrer Legacy-Systeme.
  • Microservices könnten in Zukunft auch zu neuen Legacy-Problemen führen.
  • Retrieval Augmented Generation ermöglicht intelligentes Arbeiten mit Legacy-Daten und Code.
  • Die schrittweise Modernisierung von Software reduziert Risiken und fördert Vertrauen bei Stakeholdern.

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4. Die Rolle von Testabdeckung (00:19:43)

5. Strategien zur Modernisierung (00:25:49)

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