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Grundsätzliche Aspekte der Qualitätssicherung (QA)

Es ist ein Unterschied, ob man die Arbeit erledigt oder sie richtig macht. Bei der Entwicklung kundenspezifischer Software sorgen Spezialisten für die Qualitätssicherung (QS) dafür, dass das Produkt genau das tut, was der Kunde wollte, und dass es der Belastung im wirklichen Leben gewachsen ist. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die verschiedenen Aspekte von QS-Dienstleistungen, wie sie eingesetzt werden können und welche Vorteile sie mit sich bringen.

Testen und mehr

Qualitätssicherung umfasst mehr als nur das Testen. Es gibt auch organisatorische und projektspezifische Verfahren und Richtlinien, die die Lieferung eines erstklassigen Produkts sicherstellen. Beispiele für solche Verfahren sind Demo-Meetings, Anforderungen für Einheitstests und Rahmenwerke für die kontinuierliche Integration.

Die Qualitätssicherung ist für die erfolgreiche Bereitstellung jeder Software wichtig, wird aber bei mittelgroßer und umfangreicher Software besonders wichtig. Hier ist der Grund dafür:

  • Ein Entwickler kann seine Arbeit nicht so gut überprüfen wie ein Tester. Erstens betrachtet der QS-Spezialist den Code mit einem frischen Blick und kann Probleme erkennen, die der Programmierer nicht erkannt hat. Zweitens ist ein Tester motiviert, zu versuchen, die Software zu knacken, damit alle Probleme gefunden werden.
  • Die Stundensätze von Testern sind niedriger als die der Entwickler. Die Qualitätssicherung von den Programmierern durchführen zu lassen, ist nicht kosteneffizient.

Man kann die Qualitätssicherung als Teil der vollständigen Softwareentwicklung oder als separate Dienstleistung kaufen. Im ersten Fall werden die Tester in die Produktion integriert und überprüfen die Arbeit während des Prozesses. Im zweiten Fall testen sie den Code, den sie vom Kunden erhalten.

Wann brauchen Sie eine QA von Dritten?

Wenn Sie ein Softwareentwicklungsunternehmen mit der Entwicklung einer neuen Anwendung beauftragen möchten, ist die Qualitätssicherung inbegriffen – niemand, der etwas auf sich hält, würde seinen Ruf riskieren, indem er ungetestete Produkte ausliefert.

In folgenden Fällen ist es sinnvoll, ein externes QA-Team zu beauftragen:

  • Sie müssen die Zeit bis zur Markteinführung verkürzen. Wenn Sie ein Startup sind und Ihr Produkt so schnell wie möglich auf den Markt bringen wollen, fehlt Ihnen vielleicht die Zeit, ein eigenes QA-Team auszuwählen und einzustellen. Ein Anbieter wie wir könnte es in zwei Wochen oder so fertig haben.
  • Sie verfügen nicht über die erforderlichen Fähigkeiten. Wenn Sie z. B. keine Mitarbeiter haben, die automatische Tests schreiben können, aber prüfen müssen, ob Ihre Anwendung auch unter hoher Last funktioniert, sollten Sie ein externes Team beauftragen.
  • Sie möchten Geld sparen. Ein Drittentwickler könnte Ihnen niedrigere Preise bieten als Ihr ursprünglicher Anbieter von Individualsoftware oder Ihre eigenen Mitarbeiter.

Manuelles Testen

Diese manchmal abschätzig als „Affentests“ bezeichnete Methode ist immer noch die beliebteste, um sicherzustellen, dass die Software zuverlässig ist und wie vorgesehen funktioniert.

Beispiele für die Verwendung dieser Methode sind:

  • Funktionstest. Sicherstellen, dass die Software das tut, was sie tun soll.
  • Smoke-Test. Eine schnelle Überprüfung der wichtigsten Funktionen.
  • GUI-Test. Überprüfung aller Elemente der Benutzeroberfläche, um zu sehen, ob sie so funktionieren, wie sie sollen.
  • Integrationstest. Sicherstellen, dass die verschiedenen Module eines Programms gut funktionieren, wenn sie miteinander verbunden sind.

Die manuelle Qualitätssicherung hat folgende Vorteile:

  • Eine gründlichere Prüfung. Bei manuellen Tests folgt der QS-Spezialist nicht nur dem üblichen Arbeitsablauf, sondern interagiert auch auf viele unbeabsichtigte Arten mit der Software. Die Automatisierung kann nicht alle möglichen Szenarien abdecken.
  • Bessere Benutzererfahrung. Ein menschlicher Tester kann das Erscheinungsbild und die Interaktionen der Anwendung mit den Anforderungen des Kunden vergleichen und auf UI/UX-Fehler hinweisen (z. B. unlogische Arbeitsabläufe oder optische Unstimmigkeiten).
  • Flexibilität. Manuelle Tests sind sowohl für kleine als auch für große Projekte praktikabel. Außerdem kann ein manueller QS-Ingenieur schnell auf geänderte Anforderungen reagieren, während das Umschreiben der Automatisierungsskripte mehr Zeit in Anspruch nimmt.

Jedes Produkt erfordert ein gewisses Maß an manuellen Tests.

Automatisiertes Testen

Es gibt Arbeiten, die ein Mensch nicht (oder nicht in angemessener Zeit) erledigen kann. In diesem Fall kommt die Automatisierung ins Spiel. Beim automatisierten Testen werden spezielle Tools eingesetzt, um die Qualitätssicherung schneller, kostengünstiger und umfassender zu gestalten.

Dies ist der übliche Einsatzbereich:

  • Last- und Leistungstests. Es werden Tausende von Benutzern simuliert, die mit der Software interagieren, um sicherzustellen, dass sie den realen Anforderungen gerecht wird. Dies ist manuell nicht möglich.
  • Datengesteuerter Test. Überprüfen, ob eine Funktion Ihrer Software mit vielen verschiedenen Eingaben gut funktioniert (z. B. kann die Suchfunktion auf diese Weise getestet werden).
  • Regressionstest. Überprüfen, ob sich die letzten Änderungen negativ auf die Software ausgewirkt haben.
  • Wiederholungstests. Wenn ein Test immer und immer wieder durchgeführt werden muss, ist es am besten, ihn zu automatisieren.

Aus diesem Grund ist automatisierte Qualitätssicherung so beliebt:

  • Neue Fähigkeiten. Solange Sie nicht tausend Affen einstellen, die sich in das System einloggen, gibt es keine Möglichkeit, die Automatisierung für Lasttests zu ersetzen.
  • Geringere langfristige Kosten. Ein automatisiertes Testsystem kann die Arbeit von mehreren menschlichen Ingenieuren übernehmen.
  • Geringere Testzeit. Automatisierte Tests laufen mit einem Minimum an menschlichen Eingaben.

Automatisierte Tests eignen sich besser für größere Projekte und solche, von denen erwartet wird, dass sie auch unter hoher Belastung funktionieren.

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Überprüfung der Rechnungsführung mit Auditing-Software

Zur Überprüfung der Rechnungsführung Ihrer Kunden im Hinblick auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder die finanzielle Korrektheit ist ein leistungsstarkes Audit-Modul unerlässlich. Die Prüfung der Jahresabschlüsse, Bilanzen, Hauptbücher und Buchhaltungspraktiken Ihrer Kunden ist eine zeitintensive Aufgabe. Sie erfordert nicht nur Expertenwissen, sondern auch die richtigen Werkzeuge, um so effizient wie möglich zu sein. Die Investition in aktuelle Technologie, die Automatisierung und häufige Aktualisierungen ermöglicht, verschafft Ihnen einen Vorsprung vor der Konkurrenz und ermöglicht es Ihnen, bessere Prüfungen in kürzerer Zeit durchzuführen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten, die Ihnen mit einer Audit-Software zur Verfügung stehen.

Was ist Auditing-Software?

Mit Prüfungssoftware sind Sie besser gerüstet, um Ihren Kunden zu helfen, Transaktionsfehler zu finden, Betrug aufzudecken und die Einhaltung von Buchhaltungsstandards zu gewährleisten. Sie sind in der Lage, schnell Prüfungsprotokolle zu erstellen, mit denen Sie jede Transaktionsebene verfolgen können, von der Zusammenfassung bis hin zu den Details. Manager können den gesamten Prüfungsprozess überwachen, und von jedem geprüften Dokument wird automatisch eine Kopie gespeichert. Wenn Sie wissen, welcher Mitarbeiter auf das System zugreift und wann er Daten eingibt, können Sie Kontrollprobleme leichter erkennen und auf Probleme prüfen, z. B. auf nicht genehmigte Beziehungen zwischen Mitarbeitern und Lieferanten.

Einsatz von Auditing-Software zur Sicherstellung der Buchhaltung

Je nach Branche müssen verschiedene Unternehmen die Einhaltung unterschiedlicher Rechnungslegungsstandards sicherstellen. Ganz gleich, ob es sich bei Ihren Kunden um staatliche Auftragnehmer handelt, die die Einhaltung der DCAA-Vorschriften sicherstellen müssen, oder um multinationale Unternehmen, die die Einhaltung der IFRS-Standards dokumentieren wollen – es gibt Audit-Lösungen, die darauf ausgelegt sind, einzelne Abweichungen von den Rechnungslegungsstandards zu identifizieren.

Verbesserung der Effizienz Ihrer Rechnungsprüfung

Um die Effizienz zu gewährleisten, müssen Buchhaltungsunternehmen mehr Zeit damit verbringen, Fehler zu beheben, als sie zu finden. Prüfungssoftware bietet automatisierte Prozesse zur Überprüfung von Finanzdaten, um potenzielle Fehler oder Betrugsfälle aufzuspüren und zu identifizieren.

Sicherheitsmaßnahmen für sensible Daten einrichten

Prüfungssoftwaresysteme haben naturgemäß mit sensiblen Finanzdaten zu tun. Die Bedeutung der Sicherheit wird durch die Tatsache erhöht, dass Buchhaltungsanbieter mit Daten von Dritten arbeiten und die Sicherheit und Integrität der Daten gewährleisten müssen. Rechnungsprüfungspakete enthalten ausgefeilte mehrstufige Sicherheitsfunktionen mit Passwortschutz und rollenbasiertem Zugriff, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

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Wie man die digitale Adoption verbessern kann

Die Einführung digitaler Technologien hat das Potenzial, Ihr Unternehmen in neue Höhen zu katapultieren.

Der Einsatz digitaler Technologien ist nicht nur nützlich, sondern auch notwendig, um die Herausforderungen der Zukunft zu meistern. Digitale Tools sind angesichts der künftigen Herausforderungen nützlicher denn je. Gartner sagt, dass „die Pandemie die Dringlichkeit der Digitalisierung nur noch verstärkt hat.

Was aber, wenn Ihre Strategie zur Einführung digitaler Tools scheitert? Wenn Sie nicht die gewünschten Auswirkungen der digitalen Transformation sehen, müssen Sie die Schwachstellen Ihrer Strategie angehen. Im Folgenden finden Sie einige konkrete Schritte zur Verbesserung der digitalen Transformation.

Angemessene Unterstützung durch die Führung

Das Veränderungsmanagement entscheidet über den Erfolg eines jeden Plans zur Einführung digitaler Technologien. Unter Change Management versteht man die Unterstützung der Mitarbeiter bei komplexen Umstellungen.

Je nach Unternehmen führen digitale Umstellungsstrategien zu massiven strukturellen Veränderungen. Um frustrierte Mitarbeiter zu vermeiden, sollten Sie sie während des gesamten Prozesses unterstützen. Dies bedeutet kontextbezogene und personalisierte Schulungen für Mitarbeiter, die neue Systeme nutzen.

Anreize für Veränderungen schaffen und Verbesserungen belohnen

Unternehmensleiter wissen, wie wichtig es ist, ihre Mitarbeiter zu motivieren. Während des Einführungsprozesses zögern die Mitarbeiter oft, neue Arbeitsmethoden zu erlernen. Deshalb ist es wichtig, Anreize für den Wandel zu schaffen.

Der erste Schritt besteht darin, die Fortschritte der Benutzer zu verfolgen. Dann können Sie feststellen, in welchen Bereichen sich die Mitarbeiter engagieren und in welchen Bereichen Handlungsbedarf besteht. Es ist Sache der Unternehmensleitung, wie sie ihre Teams am besten belohnt, aber der beste Weg, um das Engagement der Benutzer sicherzustellen, ist, das Lernen zu belohnen.

Bieten Sie Lösungen an, die den Widerstand gegen Veränderungen minimieren

Der Widerstand der Benutzer ist eines der größten Hindernisse bei Initiativen zur digitalen Transformation. Selbst die beste Softwarelösung ist nutzlos, wenn sich die Mitarbeiter nicht damit beschäftigen. Bevor Sie in kostspielige Technologie investieren, sollten Sie sich mit der Unternehmenskultur auseinandersetzen.

Fragen Sie sich: Warum zögern meine Mitarbeiter, neue Prozesse zu erlernen? Verstehen sie die Vorteile der neuen Software? Die Lösung ist Kommunikation und Aufklärung. Die Mitarbeiter sollten sich durch die Aussicht auf eine Umstellung motiviert fühlen. Erinnern Sie sie daran, dass sie ein wichtiger Teil der Lösung für die digitale Einführung sind.

Verfolgen Sie einen ganzheitlichen Ansatz

Viele Unternehmen machen den Fehler, bei der digitalen Transformation nur einzelne Geschäftsbereiche zu verändern. Dieser gezielte Ansatz ist auf lange Sicht viel komplexer und teurer.

Strategien zur digitalen Transformation erfordern einen ganzheitlichen Ansatz. Das bedeutet, dass eine unternehmensweite Implementierungsstrategie umgesetzt werden muss. Wenn Sie nicht alle Bereiche transformieren, riskieren Sie, dass der Prozess völlig ins Stocken gerät. Ein ganzheitlicher Ansatz macht es auch einfacher, den Fortschritt bei der Einführung digitaler Technologien zu verfolgen.

Verbessern Sie die Informationserhaltung mit intelligentem Onboarding

Das Erlernen der Nutzung neuer Technologien kann entmutigend sein. Jeder Mitarbeiter nimmt Informationen in unterschiedlichem Tempo auf. Es gibt jedoch Möglichkeiten, die Beibehaltung von Informationen durch geeignete Schulungen zu verbessern.

Der beste Weg dazu ist der Einsatz einer Digital Adoption Platform (DAP). Durch die Integration in eine neue Software führt eine digitale Adoptionsplattform die Mitarbeiter durch den Lernprozess. Digitale Adoptionswerkzeuge wie diese helfen den Benutzern, sich durch die wichtigsten Aufgaben zu navigieren. Sie liefern auch wichtige Erkenntnisse, damit die Führungskräfte die notwendigen Anpassungen am Prozess vornehmen können.

Eine DAP bietet eine intelligente digitale Lösung für das Onboarding von Benutzern. Sie tragen dazu bei, den Widerstand der Mitarbeiter zu verringern und die Speicherung von Informationen zu verbessern. Ein höheres Engagement trägt dazu bei, dass die digitale Einführung ein Erfolg wird.

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Was sind die vier Hauptebenen der digitalen Transformation

Der Einstieg in die digitale Transformation kann bei der Fülle an Informationen eine Herausforderung sein. Schließlich geht es dabei darum, die betriebliche Struktur eines Unternehmens zu überdenken.

Um ein Scheitern der Strategie zu vermeiden, ist es besser, die digitale Transformation systematisch anzugehen und sich dabei auf vier entscheidende Ebenen Ihres Unternehmens zu konzentrieren. Das Verständnis dafür, wie sich die digitale Transformation auf die Geschäftsprozesse vom Tagesgeschäft bis zur Unternehmenskultur auswirkt, ist entscheidend für ein sinnvolles Wachstum.

Die digitale Transformation ist der Prozess der Verbesserung eines Unternehmens mithilfe neuer Technologien. Dabei geht es um die Frage, wie digitale Tools die Produktivität steigern, Geschäftsprozesse effizienter gestalten und das Kundenerlebnis verbessern können. Initiativen zur digitalen Transformation variieren je nach den Bedürfnissen des Unternehmens, aber viele Experten konzentrieren sich auf vier Schlüsselebenen.

Dazu gehören:

  • Kultur
  • Geschäftsprozess
  • Geschäftsmodelle
  • Geschäftsbereiche

Echte digitale Transformationen erfordern einen ganzheitlichen Ansatz. Die Vernachlässigung wichtiger Ebenen schafft eine organisatorische Schwachstelle und verhindert, dass der Prozess vorankommt.

Prozess-Transformation

Digitale Technologien bieten Unternehmen die Chance für einen radikalen Wandel. Bei der digitalen Transformation geht es darum, die täglichen Geschäftsabläufe zu optimieren, um nachhaltiges Wachstum zu erzielen.

Wie ein Unternehmen Technologie einsetzt, hängt von seinen Zielen ab. Sollen die aktuellen Prozesse verbessert werden? Bestehende Software aufrüsten? Oder sollen die Abläufe an eine neue Organisationsstruktur angepasst werden?

Es ist wichtig, den Erfolg der Prozessumwandlung zu messen, indem man Basiskennzahlen festlegt. Verfolgen Sie die Kosten, den Zeitaufwand und die Anzahl der Fehler, um den Beteiligten die Effektivität Ihrer Strategie zu demonstrieren.

Apropos Stakeholder: Es ist wichtig, sie in jeder Phase einzubeziehen, um sicherzustellen, dass Sie ihren Anforderungen gerecht werden. Entwerfen Sie ein ideales Szenario für die Prozessumstellung, das Sie den wichtigsten Entscheidungsträgern vorstellen, und überwachen Sie den Prozess schrittweise.

Transformation des Geschäftsmodells

Viele Unternehmen passen sich durch digitale Transformation an neue Geschäftsmodelle an. Netflix hat sich von einem Videoverleih zu einem digitalen Streaming-Giganten entwickelt und dabei von den Verbesserungen der digitalen Technologie profitiert. Viele weitere Unternehmen stellen auf ein Online-Modell um, um ihre Reichweite zu vergrößern und neue Produkte anzubieten.

Die Umstellung eines aktuellen Geschäftsmodells ist komplex, und viele risikoscheue Unternehmen scheuen die Herausforderung. Mutige Branchenführer zeigen jedoch immer wieder, wie wertvoll eine vollständige Überarbeitung des Geschäftsmodells ist. Die digitale Transformation konzentriert sich darauf, wie Technologie diesen Wandel begleiten kann.

Transformation des Geschäftsbereichs

Die Transformation von Bereichen ist eine der am meisten vernachlässigten Ebenen und eine der potenziell transformativsten. Der technologische Fortschritt kann Barrieren innerhalb einer Branche niederreißen und es Unternehmen ermöglichen, neues Terrain zu betreten.

Unternehmen sind übermäßig vorsichtig, wenn sie unbekanntes Terrain betreten. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Umgestaltung eines Bereichs liegt darin, die vorhandenen Stärken des aktuellen Geschäftsmodells auf ein neues Gebiet zu übertragen.

Kulturelle/organisatorische Transformation

Das Herzstück aller erfolgreichen digitalen Transformationsbemühungen sind die Menschen. Mitarbeiter, Kunden und das Management entscheiden über den Erfolg des Prozesses. Digitale Initiativen müssen mit den Werten des Unternehmens in Einklang gebracht werden.

Es geht nicht nur darum, neue Technologien einzuführen und zu hoffen, dass die Mitarbeiter sie mit offenen Armen empfangen. Der Schwerpunkt liegt auf der Kommunikation. Zum Change Management gehört es, den Mitarbeitern die Ziele und Vorteile des Transformationsprozesses konsequent zu vermitteln. Jeder muss an Bord sein. Andernfalls wirkt sich der Wandel negativ auf die bestehende Kultur aus.

Wenn die Mitarbeiter nicht auf den Wandel vorbereitet sind, verlangsamt sich die Akzeptanz, die Produktivität sinkt, und die Beteiligten verschwenden Zeit und Geld. Die Mitarbeiter sind der Schlüssel zu einem positiven ROI für Softwareinvestitionen. Eine verbesserte digitale Kultur fördert die Zusammenarbeit und das Delegieren von Aufgaben und inspiriert eine proaktivere Belegschaft. Dies wiederum verbessert das Kundenerlebnis.

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Die Zukunft von EDI: Trends für 2022

Große Unternehmen kehren zur In-House-Verarbeitung zurück

In der Vergangenheit haben kleinere Unternehmen EDI durch interne Verarbeitung integriert. Aber da einige Unternehmen sehr groß werden, stellen sie fest, dass dies nicht die beste Art ist, Geschäfte zu machen.

Jim Gonzalez, Inhaber von EDI Support LLC, über seine Gedanken zu diesem Thema. „Ich sehe, dass in Zukunft viel mehr Menschen zur internen Verarbeitung zurückkehren werden“.

Einige EDI-Unternehmen versuchen bereits, dieser Entwicklung entgegenzuwirken. Viele Anbieter versuchen, die herkömmliche Preisgestaltung für EDI zu ändern, indem sie pro Geschäftsbeziehung und nicht pro Transaktion abrechnen. Die Zahlungsstruktur ist jedoch nicht der einzige Grund, warum Unternehmen wieder zu internen Prozessen übergehen.

Gonzalez erklärt: „Der große Trend ist, dass es immer weniger EDI-Unternehmen gibt, aus denen Kunden oder Berater wählen können. Es gibt Unternehmen wie OpenText, die EDI-Übersetzungsunternehmen wie Liaison kaufen, Cleo kauft Extol und IBM kauft Sterling Commerce. Es gibt EDI-VANs wie GXS, die von OpenText übernommen werden. Dadurch wird das Spielfeld immer kleiner, was es kleineren Unternehmen erschwert, neue Kunden zu gewinnen. Wer leidet letztendlich darunter? Die Unternehmen, die nach einer EDI-Lösung suchen, die sie nicht wie eine Nummer behandelt und ihre Kosten für die Auftragsabwicklung wirklich senken kann.

Er rät Unternehmen in dieser Situation, sich einen EDI-Berater zu suchen, der ihnen hilft, sich in den kommenden Jahren auf dem Markt zurechtzufinden.

Die Anforderungen an kleinere Unternehmen wachsen

Laut Jeff Douglas, Solutions Manager bei Babelway, sollte ein firmeninternes System jedoch nicht für alle Unternehmen die beste Lösung sein. Er sagt: „Ich glaube, was wir jetzt sehen, ist ein Ansturm von neuen iPaaS-Anbietern, die sagen, dass diese Technologie wieder in die Hände der Unternehmen gelegt werden kann. Sie sagen, dass es nicht kompliziert ist und dass Sie Ihr Unternehmen stärken können, indem Sie dies selbst tun, ohne einen Dritten. Und man kann einige der zusätzlichen Kosten und Frustrationen umgehen … Der Trend zu SaaS in der EDI-Welt gibt den Unternehmen mehr Macht und mehr Kontrolle, was meiner Meinung nach gut für ihr Geschäft ist.“

Dies gilt vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen, die wachsen wollen. Er spricht über die Spannungen in den Beziehungen zwischen großen und kleinen Unternehmen. Ein großes Unternehmen wie Walmart hat beispielsweise die Möglichkeit zu bestimmen, welche Art von B2B-Kommunikation es nutzen möchte.

Aber auf der anderen Seite gibt es diese kleinen Unternehmen, die von ihren größeren Partnern mit all diesen Anforderungen konfrontiert werden. Sie müssen alle Standards und Technologien unterstützen, um ihre Geschäfte in der Welt des elektronischen Austauschs abwickeln zu können.

Vor diesem Hintergrund ist es für kleinere Unternehmen, die stark auf Wachstum ausgerichtet sind, viel sinnvoller, sich an diese iPaaS-Anbieter zu wenden, als EDI intern zu integrieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass große Unternehmen nicht auch von iPaaS profitieren können, insbesondere wenn sie planen, einige der neueren Technologien, die EDI ersetzen, zu integrieren.

Wird EDI durch API erstetzt?

Dies wäre kein Artikel über EDI-Trends, wenn wir nicht über das berüchtigte Ende von EDI sprechen würden. Jan Arendtsz, Gründer und CEO von Celigo, bringt dieses Thema für uns auf den Punkt: „Es ist ein jährliches Ritual, den Untergang von EDI vorherzusagen. Konkurrierende Standards, Webservices und moderne APIs – sie alle haben schon einmal das Ende von EDI vorausgesagt. Aber EDI wird sich vorerst halten, da es für viele Anwender immer noch gut funktioniert.

Für Unternehmen, die EDI nicht nutzen können (sei es aufgrund mangelnden Fachwissens, fehlender technischer Ressourcen oder mangelnder Infrastruktur), gebe es aber immer noch Möglichkeiten.

„Für viele Unternehmen beschleunigt der Einsatz einer Cloud-basierten Integrationsplattform (iPaaS) den Prozess und verkürzt die Zeit für die Durchführung von EDI-Integrationen. Moderne iPaaS sind intuitiv genug für Geschäftsanwender und gleichzeitig robust genug für die Anforderungen der IT. Eine iPaaS-Plattform der nächsten Generation wird API-Erweiterungen ermöglichen und die Verbesserung von B2B-Prozessen vorantreiben – mit oder ohne Hilfe der IT.“

APIs werden oft als billiger, schneller und flexibler als EDI angepriesen. Aber wann wird API EDI endgültig ersetzen? Erik Kiser, Gründer und CEO von Orderful, meint, dass dies viel früher der Fall sein könnte, als wir denken. „Unsere Vision ist es, beide Seiten der Lieferkette über unsere API kommunizieren zu lassen und EDI dann vollständig zu eliminieren. Ich glaube, dass diese Entwicklung sehr real ist, aber es wird einige Zeit dauern. Vielleicht fünf oder 10 Jahre, bis der Markt genug Schwung hat, um die Kommunikation von API zu API in Gang zu bringen.“

Kiser nennt als einen der Hauptgründe für die Umstellung der Unternehmen die hohen Kosten für die EDI-Wartung. Er schätzt, dass etwa 95 % der EDI-Software kundenspezifisch entwickelt wird, was den Bedarf an Beratern und anderen kostspieligen Ressourcen erhöht. Das bedeutet jedoch nicht, dass API keine Schwierigkeiten mit sich bringt.

Kiser sagt: „Die Herausforderung liegt in den Reibungen, die entstehen, wenn Unternehmen zur Kommunikation mit APIs übergehen.“ Er erklärt, dass die Einstellung von Ingenieuren und Entwicklern für viele Unternehmen eine große wirtschaftliche Herausforderung darstellt, insbesondere für Zulieferer. „Entwickler wollen in der Regel für Start-ups oder Softwareunternehmen arbeiten. Die Herausforderung, eine API mit ihrem ERP- oder Datensystem zu verbinden, ist also wirklich das Schwierigste an der Sache.“

Zusammengefasst

Leider gibt es keine klare Zukunft für EDI. Jahrzehnte nach seiner Einführung hören wir immer noch beide Seiten des Arguments. Allerdings scheint die Vorstellung, dass EDI bald im Niedergang begriffen sein wird, heute stärker verbreitet zu sein als in der Vergangenheit. Außerdem ist das Internet heute präsenter als je zuvor, und die Unternehmen werden immer technikaffiner. Außerdem gibt es eine Fülle von Ressourcen, oft in Form von iPaaS-Anbietern, die es den Unternehmen ermöglichen, sich in einer Weise von EDI zu lösen, wie wir es noch nie erlebt haben.

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Integration großer Datenmengen: Herausforderungen

Sie möchten also Big-Data-Tools in Ihr Unternehmen integrieren. Big-Data-Analysen verschaffen Ihnen einen Wettbewerbsvorteil, helfen Ihnen bei der Optimierung Ihrer Abläufe und verschaffen Ihnen einen umfassenderen Überblick über Ihr Unternehmen. Es ist jedoch nicht so einfach, mit den Fingern zu schnippen und Ihren Mitarbeitern zu sagen, dass sie BDA implementieren sollen. Die Integration von Big Data ist ein komplexer Prozess mit hohem Nutzen.

Es ist nicht so einfach, alle strukturierten Betriebsdaten eines Unternehmens in einem Lagerhaus zusammenzustellen. Vielmehr müssen Daten aus einer Vielzahl strukturierter, unstrukturierter oder halbstrukturierter Quellen extrahiert, miteinander kompatibel gemacht und dann in einem Warehouse oder Data Lake gespeichert werden, wo sie später abgerufen werden können.

Herausforderungen

Wie bei den meisten Diskussionen im Leben läuft auch die Integration von Big Data oft auf eine interne Debatte zwischen greifbaren Ressourcen und monetären Kosten hinaus. Viele der Herausforderungen, die sich im Big-Data-Prozess stellen, können durch einfaches Auslagern der Arbeitslast an ein Produkt oder eine Dienstleistung gelöst werden. Einige der größten Herausforderungen bei der Integration von Big Data sind:

  • Die Suche nach qualifizierten und fähigen Big-Data-Ingenieuren und -Analysten, die Arbeitsabläufe entwickeln und umsetzbare Schlussfolgerungen aus dem Prozess ziehen.
  • Sicherstellung der Genauigkeit, Qualität und Sicherheit der Daten.
  • Hochskalierung der Datenverarbeitungsprozesse.
  • Synchronisierung aller Datenquellen.
  • Effektive und effiziente Datenspeicherung.
    Es gibt vier Merkmale, die Big Data von „kleinen“ Daten unterscheiden: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wahrhaftigkeit. Jedes dieser vier V’s stellt eine besondere Herausforderung für die Datenintegration dar.

Umfang

Die Koordinierung großer Datenmengen ist für sich genommen schon eine Herausforderung. Um Big Data nutzen zu können, müssen Unternehmen umfangreiche Ressourcen für das Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten bereitstellen, entweder physisch oder finanziell. Wenn Ihr Unternehmen nicht über ein umfangreiches Computernetzwerk verfügt, bieten Dienste wie Hadoop eine ausgelagerte Verarbeitung. Obwohl sie als eine der günstigsten Optionen für Big Data gelten, können einzelne Knoten immer noch 4.000 US-Dollar kosten.

Das summiert sich schnell, vor allem, wenn Ihr Unternehmen ständig Daten streamt und Echtzeit-Metriken verwendet. Abgesehen von den Kosten kann auch die Logistik des Umgangs mit all diesen Daten eine entmutigende Aufgabe sein.

Vielfalt

Die vielleicht wichtigste Komponente und folglich größte Herausforderung bei der Integration von Big Data ist die Arbeit mit einer Vielzahl von Daten.

Eine große Datenmenge ist zwar die oberflächliche Definition von Big Data, der wahre Wert ergibt sich jedoch aus komplexen, tiefgehenden Datensätzen. Multidimensionale Daten ermöglichen tiefere Einblicke als die oberflächliche Analyse größerer eindimensionaler Datensätze.

Die Nutzung mehrerer Quellen aus einzelnen Silos, nicht größerer Quellen, eine Idee, die MIT-Professor Michael Stonebraker als den „Long Tail“ von Big Data bezeichnet, ist die wichtigste Komponente.

Damit jedoch Tausende einzigartiger Datensätze mit unterschiedlichen oder gar keinen Schemata zusammenarbeiten können, sind fortschrittliche Analyseressourcen und -fähigkeiten sowie ausgefeilte Kenntnisse über deren Nutzung erforderlich.

Schnelligkeit

Wenn es Wochen dauert, Big Data zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, sind die Chancen groß, dass die daraus gewonnenen Erkenntnisse bereits veraltet sind, wenn man sie in der Hand hält, wenn die ganze Arbeit getan ist.

Immer mehr Unternehmen verlassen sich auf Echtzeit-Analysen. Selbst diejenigen, die keine minutenaktuellen Informationen benötigen, wollen nicht Wochen oder Monate warten, um Maßnahmen zu ergreifen. Zusammen mit dem Volumen und der Vielfalt wird die Geschwindigkeit zu einer Herausforderung für die Integration.

Bei der Arbeit mit komplexen, großen Datensätzen ist es höchstwahrscheinlich unmöglich, einen einheitlichen Analyseprozess auf alle Daten anzuwenden. Da eine gewisse Individualisierung erforderlich ist, verlangsamt sich die Aufgabe erheblich. Big-Data-Integrationstools wie Alteryx und Essbase ermöglichen einen Lastausgleich und eine verteilte Datenverarbeitung, so dass verschiedene Komponenten des Datensatzes gleichzeitig analysiert werden können, was die Geschwindigkeit erhöht. Aber auch dafür muss man mehr Geld ausgeben.

Veracity

Laut einer Umfrage von Forrester Consulting im Jahr 2019 haben nur 38 % der Führungskräfte Vertrauen in die Kundenkenntnisse ihrer Mitarbeiter, und 34 % haben Vertrauen in die Erkenntnisse über die Geschäftsabläufe. Das liegt daran, dass die Validierung von Genauigkeit und Relevanz eine große Herausforderung in der Analytik darstellt, insbesondere bei Big Data.

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NLP vs. Sprache vs. Stimmerkennung

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural language processing – NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine weitere KI-Technik, die sich ebenfalls mit Sprache befasst.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP konzentriert sich hauptsächlich auf die Analyse von Texten und den Versuch, deren Bedeutung zu beschreiben oder zu verstehen.

In jüngerer Zeit wird sie auch zur Erstellung von Originaltexten eingesetzt. Einige dieser Texte klingen recht menschlich und natürlich, und kurze Texte können sogar viele Menschen täuschen.

Diese Art von NLP – eine Art generative KI – befindet sich noch im Anfangsstadium und hat ihre Grenzen. Sie kann zum Beispiel nicht denken und den Text, den sie erzeugt, nicht verstehen.

Dennoch macht sie rasante Fortschritte, und die anderen NLP-Techniken werden in vielen digitalen Anwendungen sehr häufig eingesetzt.

Einige Beispiele hierfür sind:

  • Analysieren von Text, um seine Bedeutung zu verstehen
  • Extrahieren von Themen aus Texten
  • Zusammenfassen von Text
  • Übersetzen von Text in andere Sprachen
  • Analysieren von Suchanfragen in Suchmaschinen
  • Extrahieren der Bedeutung aus menschlicher Sprache oder geschriebenem Text
    Der Einsatz dieser Technologie mit OCR – und verwandten KI-Techniken wie Spracherkennung – kann Aufgaben automatisieren und neue Formen der Wertschöpfung schaffen.

Sprache und Stimmerkennung

Im Zusammenhang mit NLP bezieht sich die Spracherkennung auf die Fähigkeit eines Computers, mündliche Sprache zu entschlüsseln.

Sie wird häufig in sprachgesteuerten Benutzeroberflächen verwendet, um Befehle an Anwendungen und Geräte zu erteilen.

Wie bei den anderen hier behandelten KI-Techniken ist die Spracherkennung nur eine Technik, die in Verbindung mit anderen eingesetzt werden muss, um einen Mehrwertdienst oder eine Lösung zu bieten.

Da diese Technologien so neu sind, herrscht oft Verwirrung über die Bedeutung und den Umfang bestimmter Begriffe. So kann sich beispielsweise der Begriff „Stimmerkennung“ auch auf die biometrische Analyse der Stimme einer Person beziehen – wie Fingerabdrücke können auch Stimmabdrücke zur Bestätigung der Identität einer Person verwendet werden.

Auch wenn „Stimmerkennung“ und „Spracherkennung“ gleich klingen, haben sie unterschiedliche Bedeutungen.

Spracherkennung, auch bekannt als Sprache-zu-Text oder automatische Spracherkennung (ASR), ist eine KI-Technik, die die menschliche Stimme analysiert und das gesprochene Wort in Text umwandelt.

Die Stimmerkennung ist für die Spracherkennung erforderlich, aber sie ist nur der erste Schritt – der zweite Schritt ist die Umwandlung der Sprache in Text.

In Verbindung mit anderen Techniken, wie z. B. einigen der oben beschriebenen NLP-Techniken, können sowohl Sprach- als auch Spracherkennung zur Automatisierung von Tätigkeiten eingesetzt werden, die früher ausschließlich von Menschen ausgeführt wurden.

Beispiele für NLP, Spracherkennung und
Stimmerkennung

Alle oben genannten Technologien werden die Einführung neuer Technologien vorantreiben, die die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, radikal verändern werden.

Hier sind nur einige Beispiele dafür, wie diese Technologien unsere Welt bereits beeinflussen:

  • Chatbots. Chatbots sind Anwendungen, die es Menschen ermöglichen, mit Softwareanwendungen über natürliche Sprache zu interagieren, die normalerweise über eine Tastatur eingegeben wird. Diese Chatbots können für die Kundenbetreuung, die Selbstbedienung von Mitarbeitern, den technischen Support, den Einzelhandel, das Marketing und vieles mehr eingesetzt werden.
  • Übersetzungs-Apps. Die meisten von uns sind mit Übersetzungs-Apps, wie Google Translate, vertraut. Solche Apps können eine Kombination aus den oben genannten Techniken verwenden, einschließlich verschiedener NLP-Techniken, OCR und Spracherkennung.
  • Sprache-zu-Text-Apps. Heutzutage können Spracherkennungs-Apps anstelle eines handschriftlichen Diktats verwendet werden, z. B. bei der Transkription von Sitzungsprotokollen. Schriftsteller können die Spracherkennung sogar in ihrem Schreibprozess verwenden.
  • Text-zu-Sprache-Apps. Text-to-Speech-Apps können zum Vorlesen von Büchern, Artikeln oder anderen Texten verwendet werden. Diese Apps können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, vom Hinzufügen von Kommentaren zu Videos über die Unterstützung von Sehbehinderten bis hin zum einfachen Vorlesen von Büchern.

Eine der einflussreichsten Entwicklungen ist schließlich die bereits erwähnte Entwicklung von Sprachschnittstellen. Diese Schnittstellen sind in der Lage, Sprachbefehle entgegenzunehmen, wodurch die Nutzung von Geräten, die zu unserem Alltag gehören, noch einfacher wird.

In den kommenden Jahren, wenn die hier behandelten Technologien immer ausgereifter werden, sollten wir damit rechnen, dass sie sowohl in der Geschäftswelt als auch in unserem täglichen Leben eine noch größere Rolle spielen werden.

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Was sind intelligente Lagersysteme?

Was ist ein intelligentes Lager?

Ein intelligentes Lager(Smart Warehouse) ist die Krönung der Lagerautomatisierung (mit anderen Worten: die Automatisierung verschiedener Komponenten Ihres Lagerbetriebs). Ähnlich wie ein intelligentes Haus ist ein intelligentes Lager mit mehreren automatisierten und miteinander verbundenen Technologien ausgestattet. Diese Technologien arbeiten zusammen, um die Produktivität und Effizienz des Lagers zu steigern, die Anzahl der menschlichen Arbeitskräfte zu minimieren und gleichzeitig Fehler zu verringern.

Royce Digital erklärt: „In manuellen Lagern sahen wir in der Regel Arbeiter, die mit Listen herumliefen, Produkte entnahmen, sie in Wagen luden und sie dann an die Versanddocks lieferten“, aber im intelligenten Lager „gehen die Bestellungen automatisch ein, woraufhin das System bestätigt, ob die Produkte auf Lager sind. Die Abhollisten werden dann an Roboterwagen geschickt, die die bestellten Produkte in Behälter legen und sie für den nächsten Schritt an die Mitarbeiter liefern.“

Mit Smart Warehousing können Sie Echtzeit-Updates erhalten, manuelle Aufgaben optimieren und die Automatisierung erhöhen, was in herkömmlichen Lagern unmöglich ist. Diese Strategie gibt den Mitarbeitern die Zeit, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren. Ein automatisiertes Lager verbessert die betriebliche Skalierbarkeit und minimiert die menschliche Interaktion.

Intelligente Systeme

Intelligente Lagersysteme sind das Ergebnis der Zusammenarbeit miteinander verbundener Lagertechnologien. Sie bilden ein technologisches Ökosystem, in dem die Waren automatisch empfangen, identifiziert, sortiert, organisiert und für den Versand bereitgestellt werden. Die besten intelligenten Lagerlösungen automatisieren fast alles mit minimalen Fehlern.

Wenn Sie Smart Warehousing in Betracht ziehen, sollten Sie auf einige Merkmale achten, die ein erfolgreiches Smart-Warehouse-System auszeichnen. Einige dieser Merkmale sind:

Agilität

Es ist kein Geheimnis, dass die Lagerhaltung immer komplexer wird. Intelligente Lagersysteme müssen in der Lage sein, die Gänge zu wechseln und mit den sich schnell ändernden Variablen der heutigen Welt umzugehen.

Ihr intelligentes Lagersystem sollte ständig versuchen, den Weg der Produkte von der Lagerung bis zum Versand zu optimieren. Darüber hinaus sollte ein intelligentes Lagersystem auch nach Möglichkeiten der Zwischenlagerung und nach Drittanbietern für die Logistik (3PL) Ausschau halten, falls die Bestände vorübergehend überlaufen.

Auch der Personalbedarf muss berücksichtigt und von Ihren intelligenten Lagersystemen umgesetzt werden. Das Ziel eines intelligenten Lagers ist es, den Bedarf an Personal vor Ort zu begrenzen und sich auf arbeitsreiche Zeiten im Jahr vorzubereiten. Ein gutes intelligentes Lager hält eine übergreifend geschulte Gruppe von Kernmitarbeitern für die schwächeren Monate bereit.

Skalierbarkeit

Da die Komplexität der Lagerhaltung und der Lieferketten ständig zunimmt, sollte Ihr Lager immer auf die Zukunft ausgerichtet sein. Intelligente Lager müssen jederzeit in der Lage sein, einen großen Zustrom von Produkten und neue Produktversionen zu verarbeiten.

Dies bringt uns zu einer weiteren attraktiven Eigenschaft von SaaS-Lösungen zurück. Das Hinzufügen neuer Funktionen zu Ihren Smart-Warehousing-Systemen kann schwierig sein, wenn Sie eine On-Premise-Lösung haben. In manchen Fällen muss das gesamte System während der Aktualisierung heruntergefahren werden, was zu einer erheblichen Verlangsamung führt.

Eine SaaS-Lösung hat mit dieser Einschränkung nicht zu kämpfen. Aktualisierungen können im laufenden Betrieb durchgeführt werden, und neue Funktionen können eingeführt werden, ohne dass die Effizienz darunter leidet. Die Implementierung einer neuen Funktion und die Einschaltung der IT-Abteilung, um unerwartete Probleme zu beheben, bereitet keinem intelligenten Lagerbetreiber Kopfschmerzen.

Datentransparenz

Im Zuge des technologischen Fortschritts wird die Datentransparenz zu einem Muss für die meisten Softwarelösungen, die mit Lieferkettenfunktionen verbunden sind. Da die Lieferketten und Lagerprozesse immer komplexer werden, müssen die Softwarelösungen in der Lage sein, Daten sofort zu aktualisieren und zu speichern. Kunden und andere Beteiligte wollen in der Lage sein, die von Ihrem Smart-Warehousing-System bereitgestellten Echtzeitdaten abzurufen und zu sehen, wo sich ihr Produkt gerade befindet.

Ihr intelligentes Lager sollte es Interessenten ermöglichen, sofort zu finden, was sie suchen. Wenn ein Kunde die Wahl hat, ob er mit einem Betrieb zusammenarbeiten will, der seine Daten über Nacht aktualisiert, oder mit einem, der ständig auf dem neuesten Stand ist, können Sie darauf wetten, welchen er wählen wird.

Wichtige Vorteile

Intelligente Lagerhaltung stützt sich in hohem Maße auf KI, das Internet der Dinge (IoT) und Robotik, um mehrere Lagervorgänge zu bewältigen. Nachdem wir nun verstanden haben, was ein intelligentes Lager ist, wollen wir uns näher mit einigen Vorteilen befassen:

Höhere Genauigkeit

Einer der wichtigsten Vorteile von Smart Warehousing ist die Genauigkeit der Bestände. Sie können den Bestandsfluss in Echtzeit verfolgen und mehrere Lagervorgänge über ein zentrales System abwickeln. Dank dieser Zugänglichkeit erhalten Sie genaue Informationen und können Lösungen für Ihr gesamtes Lieferketten- und Logistiknetzwerk anbieten.

Lagervorgänge durchlaufen mehrere Prozesse und sind anfällig für Fehler, die mit IoT-Sensoren erkannt werden können. Sie verfolgen den Maschinenzustand und senden eine Warnung, wenn die Ausrüstung beeinträchtigt ist, um Reparaturkosten zu vermeiden.

Mehr Transparenz

Mangelnde Transparenz ist in der Lieferkette weit verbreitet und kann oft zu Betriebsverlusten führen. Durch die Integration der Lagertransparenz können Unternehmen ihre Bestände verfolgen und überwachen, während sie sich durch das Lager bewegen.

Je mehr Unternehmen über die Aktivitäten wissen, desto besser können sie mit schwierigen Anfragen umgehen. Die Schaffung von Lagertransparenz ist unerlässlich, um Probleme in der Lieferkette zu vermeiden. Sie senkt das Risiko von Engpässen und hilft Ihnen, einen angemessenen Lagerbestand aufrechtzuerhalten.

Unternehmen können intelligente Lagerlösungen implementieren, die RFID- und Telematiksoftware umfassen, um solche Probleme zu bewältigen. Sie können auch die Bewegungen von Fahrzeugen verfolgen, indem sie Tags scannen und Fahrzeugdaten erfassen.

Höhere Effizienz

Die Automatisierung von Aufgaben ist ein großer Vorteil eines intelligenten Lagersystems. Es verkürzt die Zeit, die die Mitarbeiter normalerweise für die Erledigung einer Aufgabe benötigen. Diese Lösungen minimieren auch manuelle Aufgaben und verlagern den Fokus auf Aufgaben, bei denen der Mensch im Mittelpunkt steht.

Dadurch werden Fehler reduziert und potenzielle Gefahren, die Unfälle verursachen können, beseitigt. Die Automatisierung beschleunigt die Lagerprozesse und sorgt dafür, dass die Aufträge innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens ohne Verzögerung erfüllt werden.

Kosten reduzieren

Die Einführung einer intelligenten Lagerverwaltung senkt die Erfüllungs- und Arbeitskosten. Wenn eine wichtige Komponente des Lagerverwaltungssystems in die Automatisierung integriert ist, wird die Zeit optimiert, indem der Bedarf an menschlicher Arbeitskraft reduziert wird. Diese Reduzierung trägt zur weiteren Senkung der Betriebskosten bei.

Technologien wie fahrerlose Transportsysteme (FTS), Inventar-Scansysteme und automatisierte Auftragsabwicklung verbessern die Auftragsgenauigkeit durch Kommissionierung, Verpackung und Versand exakter Aufträge.

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Was brauchen Sie: IaaS, CaaS, PaaS, oder FaaS?

Diese Ansammlung eng verwandter Begriffe führt bei den Käufern häufig zu Verwirrung. Für Käufer, die sich mit den bekannteren Kategorien Infrastructure-as-a-Service (IaaS) und Platform-as-a-Service (PaaS) befassen, lohnt es sich jedoch zu verstehen, wie sich alle vier Kategorien ähneln und wie sie sich unterscheiden.

Die grundlegenden Unterschiede zwischen diesen verwandten Konzepten lassen sich am besten mit dem Begriff der zunehmenden Abstraktion beschreiben. Abstraktion ist ein Begriff aus der objektorientierten Programmierung und hat in diesem Zusammenhang damit zu tun, wie verschiedene Plattformen mit Komplexität und Kontrolle umgehen.

Dies ist eine hilfreiche Methode, um den Technologiestapel von der grundlegendsten untersten Schicht aus zu betrachten, wobei die Abstraktion und die Agilität auf dem Weg zur obersten Schicht zunehmen. Der Preis für diese zunehmende Agilität ist ein Verlust an Kontrolle und Konfigurierbarkeit.

Die Entwickler ziehen es im Allgemeinen vor, die Vorteile höherer Abstraktionsebenen zu nutzen. So können sie sich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren und ablenkende (aber notwendige) Overhead-Aufgaben wie Serverwartung und Kapazitätsplanung vermeiden.

Dieses Kontinuum zunehmender Abstraktion bedeutet, dass PaaS-Käufer aufkommende angrenzende Technologien wie Container-as-a-Service (CaaS) und Functions-as-a-Service (Faas) in ihre Überlegungen mit einbeziehen sollten.

IaaS 

IaaS-Plattformen (Infrastructure-as-a-Service) bieten IT-Fachleuten eine robuste Computerinfrastruktur, aber die IT-Mitarbeiter müssen die Plattformkomponenten, die sie nutzen möchten, auswählen, konfigurieren und überwachen. Der Einstieg in ein IaaS-System ist mit einem beträchtlichen Aufwand verbunden, aber diese Systeme sind in hohem Maße konfigurierbar und bieten Administratoren eine detaillierte Kontrolle über Server, Speicher- und Netzwerkdienste.

CaaS 

CaaS (Container-as-a-Service) ist eine Stufe höher auf der Abstraktionsleiter. Während IaaS-Plattformen virtuelle Maschinen oder Bare-Metal-Hardware als grundlegende Ressourcen nutzen, verpacken CaaS-Plattformen Anwendungen und alle ihre Abhängigkeiten in Container, die leichter sind als virtuelle Maschinen.

Aus diesem Grund ist es möglich, mehr Container auf einem einzigen Host zu hosten als vollwertige virtuelle Maschinen. CaaS ist eine geeignete Plattform für Entwickler, die mehr Kontrolle über die Container-Orchestrierung wünschen. Mit CaaS können Entwickler Anwendungen auf Containern bereitstellen, ohne sich um die Einschränkungen bei der Container-Orchestrierung kümmern zu müssen, die von typischen PaaS bereitgestellt werden.

Dieser Dienst ermöglicht die Virtualisierung und Konfiguration von Betriebssystemen. Dies ermöglicht ein höheres Maß an Kontrolle durch die Benutzer.

PaaS 

PaaS (Platform-as-a-Service) ist auf der Abstraktionsleiter noch weiter oben angesiedelt und gibt daher der Agilität den Vorzug vor der Konfigurierbarkeit. Wie wir gesehen haben, ist PaaS eine integrierte Lösung für die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung, die Anwendungsentwickler von einem Großteil der Komplexität der Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung von Hardwareressourcen befreit. Die Entwickler profitieren von einer weitaus stärkeren Automatisierung auf Kosten einer weniger detaillierten Kontrolle.

Erkunden Sie alle PaaS-Optionen
PaaS kann Tools für verschiedene Formen von Cloud-Systemen anbieten, die auf die Bereitstellung und Codierung von Anwendungen ausgerichtet sind. Dies kann in Form von öffentlichen Cloud-Kollaborationssystemen oder anderen Tools geschehen, die die Erstellung von Webanwendungen unterstützen.

FaaS 

FaaS (Function-as-a-Service) ist eine Kategorie von Cloud-Computing-Diensten, die die Art und Weise, wie Anwendungen und Systeme seit Jahrzehnten entwickelt wurden, verändert. FaaS ist eine relativ neue Entwicklung, die aus PaaS hervorgegangen ist. Sie wird häufig als Teil von PaaS betrachtet, obwohl es sich um eine eigenständige Technologie handelt, die oft als Serverless bezeichnet wird.

Der Begriff Serverless gibt einen Hinweis auf die Abstraktionsebene. Wie PaaS ist auch FaaS ein Cloud-Computing-Modell, das die Serververwaltung und Low-Level-Infrastrukturentscheidungen von den Entwicklern abstrahiert, aber es geht viel weiter als PaaS.

Die gesamte Ressourcenzuweisung wird von der Plattform verwaltet, so dass Anwendungen entwickelt werden können, ohne dass man sich Gedanken über Implementierung, Lastausgleich oder Skalierung machen muss. So können Entwickler kleine Codeschnipsel als Reaktion auf Ereignisse ausführen, ohne eine komplexe Infrastruktur aufbauen zu müssen.

Die Vorteile von FaaS liegen vor allem darin, dass sich die Entwickler auf das Schreiben von Code konzentrieren können und sich nicht um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern müssen. Ein weiterer großer Vorteil ist, dass den Entwicklern nur die Zeit in Rechnung gestellt wird, die sie für die Ausführung des Codes benötigen. Wenn der Code nur ein paar Mal am Tag ausgeführt wird, kann die Gesamtgebühr pro Tag nur wenige Sekunden betragen.

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