DevOps-Prinzipien haben das Software Engineering revolutioniert: Sie sorgen für robustere Systeme, schnellere Veröffentlichungszyklen und eine höhere Effizienz. Bei hochkomplexen Systemen wie Robotern oder eingebetteten Systemen, wie sie in der Industrie häufig zum Einsatz kommen, erschweren jedoch drei zentrale Faktoren die Softwareentwicklung nach DevOps:
- Kombination aus Hard- und Software (z.B. Kombination von Künstlicher Intelligenz, Sensoren und Aktoren)
- Unsicherheiten aufgrund der Einsatzumgebung (bspw. Interaktion mit Menschen)
- Verteilte Infrastruktur (z.B. Kombination aus Cloud- und lokalen Diensten)
Daher forschten das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS und die Magazino GmbH im Verbundprojekt »RoboDevOps – Kontinuierliche Entwicklung und Absicherung von autonomen, mobilen Robotersystemen« an neuen DevOps-Konzepten und evaluierten diese anhand konkreter Szenarien. Gefördert wurde das Projekt vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie.
Während andere Arbeiten im DevOps-Bereich sowie existierende Technologien anderer Projekte sich auf das Erstellen und Testen reiner Softwarepakete beschränken, stand im gemeinsamen Projekt die integrierte Hard- und Software in den Fokus, um adaptierbare Roboter in die tatsächliche Anwendung zu bringen.
Das Projekt konzentrierte sich daher auf die nachfolgenden Schwerpunkte:
- Verkürzung der Durchlaufzeit durch eine automatisierte Testauswahl und automatisierte Testverfahren
- Erhöhung der Testqualität durch die systematische Auswahl von Testszenarien, das Testen nicht-deterministischer Robotersysteme sowie die Entwicklung von Methoden und Metriken zur Bewertung der Verhaltensqualität
- Mehr Kontrolle, welche Software auf welchen Robotern installiert wird, anhand von Methoden zum kontrollierten Feature Roll-out und Release Management
- Laufzeitüberwachung und Analyse der Roboter im Feld, für Qualitätsmessungen und Erkenntnisse für nachfolgende Update-Zyklen