Steinbeis-Forschungszentrum Pragmatic Software Engineering

Fliederweg 6
64404 Bickenbach
Deutschland
  • Fon: +49 6151 - 16 30151
    Transferunternehmer:
  • Prof. Dr. Stefan T. Ruehl
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Mehr denn je ist es für Unternehmen wichtig, durch eine hohe Release-Frequenz ihrer Software innovative Ideen oder Technologien in hoher Qualität so schnell wie möglich bis zum Kunden zu bringen. Dies ermöglicht das schnelle Reagieren auf sich ständig verändernde Wettbewerbssituationen und Kundenwünsche. Außerdem senken schnelle Release-Zyklen Projektrisiken und verhindern Fehlinvestitionen. Eine hohe Release-Frequenz stellt jedoch besondere Herausforderungen an die ganzheitliche Betrachtung und Abstimmung von Entwicklungsmethodologie, Anwendungsarchitekturen, Infrastruktur, IT, Organisation und Team-/Firmenkultur. Oft stehen diese Herausforderungen im Widerspruch zu traditionellen Unternehmenspraktiken. Wir bieten zu diesen Themen angewandte Forschung und Beratung.

Prof. Dr. Stefan T. Ruehl

Dienstleistungsangebot

  • Beratung rund um die Adaption von Methoden zum Erreichen von schnelleren Release-Zyklen
    • Moderne Anwendungsarchitekturen (z. B. Microservices, Serverless, Cloud-native Application Engineering)
    • DevOps und moderne IT-Organisation
    • Agile Software Engineering
    • Dynamische IT-Infrastruktur sowie Cloud Computing
  • Angewandte Forschung und Entwicklung zu neuen Trends und Technologien im Bereich des Software Engineering

Schwerpunktthemen

  • Beratung bei der Adaption schneller Release-Zyklen
  • Beratung im Bereich Cloud-native Architectures
  • Beratung im Bereich DevOps
  • Beratung in den Bereichen Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment
  • Beratung und Unterstützung bei der Einführung agiler Entwicklungsmethoden

Projektbeispiele

  • Assessment von agiler Adaption und Architekturreviews
  • Schulungen in den Bereichen
    • Cloud-native Application Architecture / Serverless
    • DevOps (Kultur, Methoden, CI/CD, Qualitätsmanagement, Infrastructure as Code)
    • Cloud Computing (Public, Private und/oder Hybrid Cloud)
    • Agile Software Engineering
  • Prototypische Implementierung von Demonstratoren oder Machbarkeitsanalysen für die Pilotierung neuer Technologien