Wir arbeiten mit Automobilkonzernen zusammen und erstellen IT-Systeme, die direkt mit Autos kommunizieren. Wir teilen hier die Erfahrungen, die wir in den letzten 24 Monaten gesammelt haben. Dabei stellen wir die agile Softwareentwicklung und die notwendige Trennung von Hard- und Softwareentwicklung in den Mittelpunkt. Ziel sind relevante Features und Loyalität der Kunden. Dazu braucht es aber CI/CD und autonome crossfunktionale Teams. Beides ist mit Connected Cars ein Problem.
Wir empfehlen daher, die Hardware (das Auto) früh durch einen Mock in der Cloud zu ersetzen, E2E-Testing aufzubauen und das interne Connected Car Backend als "API as a Product" zu betrachten.
Vorkenntnisse
* Grundkenntnisse der Ökosysteme rund um Connected Devices
* Agile Softwareentwicklung (SCRUM, Kanban o.Ä.)
* Verteilte Systeme und Cloud-Architekturen
Lernziele
* Grundlagen der Domain für Connected Cars
* Auswirkungen der Digitalisierung für die Automobilindustrie
* Vorteile von agiler Softwareentwicklung für Connected Cars
* Verständnis für unterschiedliche Releasezyklen von Hard- und Software
* Testautomatisierung für Connected Cars und IoT-Szenarien
* End-2-End-Testing für Connected Cars und IoT-Szenarien
* API as a Product und Anwendung auf Enterprise Level
//
Dino Frese
@dino_frese
ist Principal Consultant bei ThoughtWorks und Leiter des Bereichs Client-Success & -Engagement für das Deutschlandgeschäft. Er unterstützt Unternehmen, die mit den sich verändernden Herausforderungen der digitalen Welt konfrontiert sind, dabei, ihr Technology, Product-/Org-Design and Strategy (TOPS) erfolgreich und über die Zeit konsistent zu machen.