Schluss mit Verschlimmbesserung

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Schluss mit Verschlimmbesserung So#ware-‐Evolu-on, aber rich-g Dr. Gernot Starke DevDay-‐DD

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Dr. Gernot Starke innoQ Fellow   Softwarearchitekturen Entwurf, Entwicklung, Management Evolution & Modernisierung Training   Mentoring und Coaching Analyse und Optimierung von Entwicklungsprozessen   Reviews, Audits, Retrospektiven +49 177 – 728 2570 [email protected] www.arc42.de

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Der Normalfall...

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Normalfall (2) Management: Zu teuer. Zu viele Fehler. Zu hohe Aufwände. Zu lange Time-‐to-‐Market. Techniker:-‐-‐-‐ Zu hohe technische Schuld. Zu wenig Verbesserung. Technologie zu schlecht. Zu wenig Innova-on. Zu wenig Budget. Zu wenig Zeit.

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View-‐Pipeline (Apache Cocoon) Theorie: •  Separa-on of Concern Praxis: •  XSLT-‐Hölle •  Transformer ändern Daten •  Enge Kopplung der Filter (Steps) Step-1 Step-2 Step-3 Data Source-1 read Appl- Core-Old read / write Step-4 Appl- Services read hYp://cocoon.apache.org/2.1/userdocs/concepts/index.html

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im normalen Leben... analyze evaluate improve

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Systema-sch verbessern... Trenne „Probleme“ und „Lösungsvorschläge“ UID Description Cost Frequency Issue UID Description Cost Improvement 1..* * resolve ➤ resolved by ➤ Name System suffers from is remedy for UID Description Cost Frequency Issue Probability EarlyWarning Risk Cause UID Description Cost Improvement 1..* * resolve ➤ resolved by ➤ modify or create ➤ is real source of ➤ * * * * Name System Name Role Interests Experience Stakeholder Software Hardware Process Name Organization Documentation knows / informs about ➤ knows / informs about ➤ source of ➤ source of ➤ suffers from ➤ is remedy for Conﬁguration consists-of Goals Constraints impose ➤ has explicit and implicit ➤ complies with ➤ restrict ➤ ➤ aim42 domain model

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warum diese Trennung? •  rich-g: – wich6ge Probleme lösen •  schlechter: – einfache Probleme lösen •  ganz schlecht: – interessante Problemlösungen umsetzen – Ak-onismus €

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Die Rela-vitäts-‐Falle Des Einen Problem ist des Anderen Freund

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proﬁ-eren vom Problem, haben das Problem erschaﬀen, greifen Sie und Ihre Vorschläge an sind am Problem schuld, stehen zu Ihnen in Konkurrenz, greifen Ihre Kompetenz an leiden nicht am Problem, leiden unter dessen Lösung tragen (Teil-‐)Schuld am Problem zweifeln Schlussfolgerungen an, zweifeln Ihre Kompetenz an, haben Angst vor Veränderung

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Die Mikroskop-‐Falle Wenn Sie NUR im Code suchen, werden Sie NUR DORT Probleme ﬁnden... im Code suchen ist rich-g und wich-g, aber NUR dort suchen ist fatal!

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hYps://www.ﬂickr.com/photos/jonasb/24341322

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hYps://www.ﬂickr.com/photos/emiliano-‐iko/5354414276

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Bauch – Beine – Po: Wo liegen die IT-‐Problemzonen? Legende Qualitative Analyse (ATAM) Context Analysis Issue Tracker Analysis Data Analysis Documentation Analysis Runtime Analysis Requirements Analysis Software Archeology Static Code Analysis Development Process Analysis Infrastructure Analysis User Analysis Stakeholder Analysis wichtig abhängig von

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Probleme sammeln!! ID Beschreibung Häufigkeit Wert (min) Wert (max) Abhilfen PD-‐ 1 Falsche Berechnung Ar-kelpreis bei Kombina-on aus RabaYkarte, Einzelkunde und yxz-‐Konfigura-on zZt 3-‐5x pro Woche 110€ 550€ V-‐1 + V-‐2 PZ-‐ 1 Zu lange Warteschlangen (queues) in Entwicklungs-‐ prozess: wai-ng-‐-me für neue Anforderungen >6W 30x / Woche 300€ 15.000 € V-‐3 C-‐1 Zeit zur Iden-fika-on + Behebung von Laufzeitehlern zu lang (bis zu 5 T bei kri-schen Fehlern) 1x / Woche V-‐4 || V-‐3 C-‐2 Zeit für kompleYen Test der Anwendung > 10 T 4 x / Jahr V-‐4 Werkzeuge: •  (gut) Issue-‐Tracker (Voraussetzung: stabile URL‘s) •  (ok) Excel, Karteikarten, Flipchart •  (schlecht) Kopf

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Stakeholderanalyse •  Stakeholder kennen Probleme – nehmen Probleme aus ihrer Perspek-ve wahr (subjek-v) – nennen o#mals Symptome, keine Ursachen – äußern Vermutungen •  Vorsicht: – Gewöhnungseﬀekt – Angst vor Änderung Anwender, Entwickler, Support, Fachleute, BackOﬃce, Architekten, Betreiber, Au#raggeber, Tester, Admins, Projekt-‐/Linienverantwortliche, Controller, CEO, COO, CFO ...

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Stakeholder-‐Interviews (1) •  Breitensuche: Unterschiedliche Stakeholder – Mindestens: Anwender, Fachexperten, Entwickler, Support-‐Mitarbeiter, Tester, Betreiber, Manager •  Ungestörtes Umfeld – insbesondere: ohne Vorgesetzte – garan-erte Vertraulichkeit •  Keine unhaltbaren Versprechungen geben!!

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Stakeholder-‐Interviews (2) •  Vorbereitung: individueller Vorab-‐Fragebogen – Zeigt Hochachtung vor Gesprächspartner – Siehe: hYp://aim42.github.io/#Stakeholder-‐Interview •  Fragen nach: – Problemen + Lösungsmöglichkeiten bezüglich •  System, •  Prozesse, •  Organisa-on

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Kontextanalyse (1) •  Fachlicher Kontext – System-‐Scope – Externe SchniYstellen •  Daten-‐Eingang •  Daten-‐Ausgang •  UI •  Events •  Technischer Kontext – Kanäle – Protokolle

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Kontextanalyse (2) Mögliche Risiken im Kontext: •  Abhängigkeiten bzgl. Qualitätszielen –  Verfügbarkeit, Robustheit, –  Sicherheit –  Kosten –  Performance •  Fehlende SchniYstellen Risiko bzgl. Performance-‐ Anforderung

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Kontextanalyse (3) Mögliche Risiken im Kontext: •  Vola-le Nachbarsysteme Risiko / Problem bzgl. Stabilität der SchniYstelle Unser System Anderes (innova-ves) Projekt / System getImportantData( customerID)

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„Improve Analyzability“ Verbessern Sie die Möglichkeiten, Probleme zu ﬁnden! •  zur „Root-‐Cause-‐Analyse“ •  zum Beweis von Vermutungen •  Instrumen-erung, z.B. – (fachliches/technisches) Logging – Tracking von Qualitätseigenscha#en

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Prozessanalyse •  Anforderungsprozesse –  erheben, klären, managen •  Entwicklungs-‐ /Entwurfsprozesse – Architektur, Implemen-erung, Dokumenta-on •  Betrieb – Deployment, Rollout, Administra-on, Monitoring •  Management – Team-‐ und Taskmanagement, Risikomanagement

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warum, warum, warum... oﬀshore-‐ Dienstleister Abnahme erteilt, Basis „Funk-onsprüfung“ Abnahmeprozess auf Durchsatz op-miert he#iges Risiko bzgl. Verfügbarkeit

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Sta-sche Codeanalyse •  Kopplung •  Komplexität •  Kohäsion (inhaltlicher Zusammenhang) •  Konsistenz (iden-sche Probleme ähnlich gelöst) •  Duplizierter Code •  Verletzung von Idiomen (Style-‐Checking)

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Korrelierte Codeanalyse Abgleich unterschiedlicher Beobachtungen/Messungen Beispiele: •  Fehler pro Komponente / Subsystem •  Benö-gte Zeit pro Bugﬁx pro Komponente •  Benö-gter Aufwand pro Feature pro Komponente

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Korrelierte Codeanalyse (2)

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Datenanalyse (1) •  Struktur •  Typen •  Zugriﬀe –  Read / write •  Volumen –  auch von Query-‐Results + Indizes •  Inhalte –  Korrektheit –  Schutzbedarf •  Durchsatz -‐> Laufzeitanalyse Struktur / Typen ungeeignet für das Problem Wonach ist Persistenz op-miert, read oder write? Haben wir besonders viel / groß von etwas? Haben wir falsche Daten?

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Laufzeitanalyse •  Debugger •  Logﬁle-‐Analyse •  Performance-‐Analyse, Proﬁling •  Ressourcenverbrauch zur Laufzeit •  Analyse von Benutzerverhalten •  Analyse fachlicher Abläufe

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Fazit: Analyse in Vogelperspek-ve Issues & Improvements system analyisis existing organization & processes existing system ﬁndings & suggestions stakeholder interviews stakeholder analysis development process development process analysis collected issues, suggested improvements collected issues, suggested improvements collected issues, suggested improvements collected issues, suggested improvements Stakeholders ﬁndings & suggestions 8 8

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Verbesserung im Großen... Grundprinzipien, Verhaltensregeln kleine, lokale Verbesserungen langfris6ge, strategische Ansätze 3 2 1 Fundamentals Approaches Practices

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Langfris-ge Ansätze... Determine Improvement Approach Strangulate Bad Parts Big Bang (Cold Turkey) Frontend Switch Keep Data, Toss Code Managed Evolution Change Via Split Data Migration Branch by Abstraction Chicken Little Butterﬂy Bridge To New Town Change By Extraction Change On Copy

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Daten erhalten oder nicht? Wesentliche Entscheidung: Welche Daten müssen erhalten bleiben? Big Understructured Mess Very Valuable Data Big Understructured Mess Very Va Da alu ble at Valu ata alu ble at uable ta Big Understructured Mess Very Valuable Data

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Big Bang (aka Cold Turkey) Client Code Flawed System User 1 New System Client Code User Entwickle ein neues System parallel zu Betrieb und Pﬂege des alten.

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Big-‐Bang Vorgehen 1.  Spezifiziere neues System 2.  Entwerfe und implemen-ere neues System 3.  Nach Fer-gstellung & Abnahme werden Benutzer und Clients auf neues System umgestellt Risiken •  Spezifika-on aufgrund der Komplexität des alten Systems lücken-‐ oder fehlerha# •  Know-‐How-‐Flucht: Demo-vierte Mitarbeiter des alten Systems •  Das neue System vermeidet zwar bekannte Fehler, enthält jedoch neue •  Business erhält lange Zeit (Jahre!) keine signifikanten neuen Features •  Schwierige, aufwändige Datenmigra-on

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Change By Split Client Type 1 Flawed System Client Type 2 Kopiere für alle Client-‐Typen 1 Client Type 1 Flawed System Client Type 2 Flawed System Client Type 1 Reduced to Type 1 Client Type 2 Reduced to Type 2 Commons Reduziere und extrahiere Gemeinsamkeiten 2 Client Type 1 Reduced to Type 1 Client Type 2 Reduced to Type 2 New Commons Op-miere Gemeinsamkeiten 3

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Change By Split (2) Client Type 1 Reduced to Type 1 Client Type 2 Reduced to Type 2 New Commons Op-miere speziﬁsche Teilsysteme („Splits“) 4 New Type 1 System Client Type 1 Client Type 2 New Commons New Type 2 System

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Change By Split Vorgehen 1.  Iden-ﬁziere mehrere Benutzergruppen BG 2.  Klone gesamtes System für jede BG 3.  Reduziere für jede BG, extrahiere Gemeinsamkeiten (technische Basis) 4.  Op-miere für jede BG Risiken •  Gemeinsamkeiten schwer zu isolieren •  Mehrere Teams benö-gt (1 pro Klon + Basis) Voraussetzungen •  stark unterschiedliche Benutzergruppen

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Strangulate Bad Parts (1) Ersetze einige schlechte Teile Ersetze weitere schlechte Teile Und noch mehr... 1 2 3 Client Code Flawed System User Client Code Flawed System User better Client Code Flawed System User better Better System Client Code User Flawed Parts

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Strangulate Bad Parts Vorgehen 1.  Ersetze im bestehenden System sukzessive einzelne Komponenten Risiken •  Nebenwirkungen innerhalb des Systems schwer zu testen •  Hohe Aufwände, um übergangsweise mit „Altlasten“ zu arbeiten Voraussetzungen •  interne SchniYstellen / Modularisierung

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Improve Processes Improve Iteratively Reduce Complexity Improve Code Structure Improve Crosscutting Concepts Improve Technical Infrastructure Improve Analysability & Evaluability Verify After Every Change Fast Feedback Explicit Assumptions Group Improvement Actions Prototype Improvement Übersicht: Prak-ken Fundamentals Approaches Practices Breites Spektrum an Op-onen

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Improve Processes Improve Code Structure Improve Crosscutting Concepts Improve Technical Infrastructure Improve Analysability & Evaluability Improve Code Structure Introduce Interfaces Refactor Code Untangle Code Remove Nested Control Structures Deprecate Obsolete Parts Improve Responsibility Improve Code Layout Move Behavior Close To Data Split Up Oversized Parts Handle If-Else Chains Interface Segregation Anticorruption Layer Hide Unmaintainable Code Extract Reusable Component Integrate Reusable Component Remove Unused Parts Eliminate Navigation Code Toggle Feature Restructure Code Isolate Parts (Modularize) Prepare Change Break Dependencies

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Fazit (1) 42 Führe •  Problem-‐Liste und •  Improvement-‐Backlog

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Fazit (2) 42 Vorsicht: Mikroskop-‐Falle

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Fazit (3) 42 Vorsicht: neue Feinde...

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Dr. Gernot Starke [email protected] hYp://gernotstarke.de hYp://innoq.com hYps://www.ﬂickr.com/photos/foto_db/16000636092

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Projekt 42

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Prak-sch eingesetzt... ‣  2014: – Logis-k-‐Konzern (Audit Online-‐Sales System, >1MLOC) – ERP-‐Hersteller (Audit und Rebuild Kernsystem, 2 MLOC) – Finanzdienstleister, Modernisierung Core, 500kLOC •  Automo-ve: „Mul-media-‐Framework“ •  Rail-‐Service „Infrastruktur“ •  Mobilfunk „Billing“ •  Airport-‐Opera-ons „Luggage Handling“ •  Systemso#ware für Maschinenbau / LebensmiYelindustrie

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Website Whitepaper

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Code: github

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Issues: viele...

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Contributors... Beiträge willkommen!

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Contribu-ons welcome •  Method guide: http://aim42.github.io – Source: hYps://github.com/aim42/aim42 •  https://github.com/aim42/aim42/ issues •  TwiYer: @arc_improve42 •  Mailing list: [email protected]