Entwicklung & Code
Aus Softwarefehlern lernen – Teil 4: Eine Patriot-Rakete verfehlt fatal ihr Ziel
Zeit ist eine der größten Illusionen in der Softwareentwicklung. Für viele Entwicklerinnen und Entwickler ist sie nur ein Zahlenwert – ein Datentyp wie int und long oder auch ein DateTime-Objekt. Doch in der Praxis ist Zeit komplex, unzuverlässig und voller Fallstricke. In jeder Anwendung, die mehr als ein paar Sekunden lebt oder mit der realen Welt interagiert, sind Zeitzonen, Sommerzeitumstellungen, Schaltsekunden, Uhren-Drift und Latenzen ein Thema. Wer das ignoriert, riskiert fatale Fehler.
Weiterlesen nach der Anzeige

Golo Roden ist Gründer und CTO von the native web GmbH. Er beschäftigt sich mit der Konzeption und Entwicklung von Web- und Cloud-Anwendungen sowie -APIs, mit einem Schwerpunkt auf Event-getriebenen und Service-basierten verteilten Architekturen. Sein Leitsatz lautet, dass Softwareentwicklung kein Selbstzweck ist, sondern immer einer zugrundeliegenden Fachlichkeit folgen muss.
Die Teile der Serie „Aus Softwarefehlern lernen“:
Muster 4: Zeit, Kalender und Geografie: Wenn die Uhr nicht das misst, was man denkt
Ein klassisches und tragisches Beispiel ist der Patriot-Raketenvorfall von 1991 während des Golfkriegs. Das Patriot-System war dafür gedacht, eingehende Scud-Raketen abzufangen. In Dhahran in Saudi-Arabien scheiterte die Abwehr jedoch, und die Rakete schlug in einer US-Kaserne ein: 28 Soldaten starben, viele weitere wurden verletzt.
Die Untersuchung ergab, dass das System eine akkumulierende Rundungsungenauigkeit hatte. Die interne Zeitmessung der Patriot war in Zehntelsekunden implementiert. Um aus diesem Wert auf Sekunden zu kommen, wurde ein Gleitkommawert mit endlicher Präzision genutzt. Über die Zeit summierte sich ein kleiner Fehler auf. Nach vielen Stunden Betriebsdauer war die berechnete Position der Scud-Rakete so weit verschoben, dass die Abfanglogik versagte.
Die Lehre: Zeit ist fehleranfällig und driftet, selbst wenn die Hardware perfekt funktioniert. Dieses Phänomen beschränkt sich nicht auf Militärtechnik. Ähnliche Effekte treten in Finanzsystemen, verteilten Datenbanken oder IoT-Geräten auf. Schon einfache Begebenheiten wie eine Sommerzeitumstellung können dazu führen, dass geplante Tasks doppelt oder gar nicht ausgeführt werden.
Besonders perfide sind Fehler, die erst bei längerer Betriebsdauer auftreten. Ein System, das im Labor wenige Stunden stabil läuft, kann nach Tagen oder Wochen in der Produktion plötzlich falsche Berechnungen durchführen. Hier greifen die normalen Teststrategien nicht, denn kaum ein Team führt komplette Langzeitsimulationen durch.
Typische Fehlerquellen rund um Zeit und Geografie sind:
Weiterlesen nach der Anzeige
- Systemzeit statt monotone Zeit: Viele Entwicklerinnen und Entwickler nutzen einfach die aktuelle Uhrzeit für Zeitdifferenzen. Verschiebt sich die Uhr (zum Beispiel durch NTP-Sync oder manuelle Korrektur), springen auch die Berechnungen.
- Fehlende Zeitzonenlogik: Ein Server in UTC, ein anderer in lokaler Zeit, eine Datenbank ohne Timezone-Feld – schon entstehen falsche Berechnungen bei Abrechnungen oder Deadlines.
- Sommerzeit und Schaltsekunden: Ein nächtlicher Batch-Job, der täglich um 2 Uhr läuft, kann plötzlich zweimal oder gar nicht laufen, wenn die Uhr umgestellt wird.
- Globale Verteilungen: Systeme, die um den Globus replizieren, müssen Latenzen und unterschiedliche lokale Zeiten berücksichtigen.
Was lässt sich aus diesen Erkenntnissen nun schließen, um diese Fehlerklasse in den Griff zu bekommen?
- Zeit als eigene Domäne behandeln: Den Unterschied zwischen der für Anwenderinnen und Anwender sichtbaren „Wandzeit“ und der „Monotonic Time“ für Berechnungen konsequent durchziehen.
- Monotone Uhren verwenden: Für Laufzeitmessungen oder Timeouts niemals die Systemuhr („wall clock“) nutzen. Moderne Sprachen und Frameworks bieten monotone Zeitquellen, die unabhängig von Zeitsprüngen sind.
- Explizite Zeitzonen: Timestamps immer in UTC speichern und Zeitzonen nur für die Anzeige oder Eingaben der Anwenderinnen und Anwender vorsehen.
- Langzeittests und Simulationen: Testumgebungen sollten Tage oder Wochen simulieren können, inklusive Uhrensprüngen. Das deckt akkumulierende Fehler und Probleme aufgrund von Uhrenumstellungen auf.
- Schutz vor akkumulativen Rundungen: Zeitdifferenzen mit hoher Präzision berechnen, interne Ticks in Ganzzahlen führen und Konvertierungen erst möglichst spät durchführen.
Der Patriot-Vorfall war sicherlich ein extremes Beispiel mit tragischem Ausgang. Aber die zugrunde liegende Erkenntnis betrifft jedes System, das Zeit berechnet oder über längere Zeiträume hinweg zuverlässig arbeiten muss: Zeit ist keine triviale Zahl. Wer sie wie eine gewöhnliche Variable behandelt, lädt Fehler ein. An dieser Stelle sei ergänzend auf das äußerst sehenswerte und lehrreiche Video The Problem with Time & Timezones von Tom Scott verwiesen.
Aus Softwarefehlern lernen – die Serie
Diese Artikelserie stellt neun typische Fehlerklassen vor, die in der Praxis immer wieder auftauchen – unabhängig von Branche oder Technologie. In jeder Kategorie wird die Serie ein konkretes Beispiel vorstellen, dessen Ursachen analysieren und daraus ableiten, was Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler langfristig lernen können.
Im nächsten Teil lesen Sie: Deployment, Konfiguration und Flags: Wenn ein Schalter Millionen kostet
(who)
Entwicklung & Code
Kommandozeile adé: Praktische, grafische Git-Verwaltung für den Mac
Ein neues, kostenloses Git-Management-Tool vereinfacht die Arbeit mit der Versionierungssoftware Git. Viele Funktionen lassen sich zusammenfassen oder schnell und übersichtlich ausführen, auch in älteren Commits. Dabei verwaltet es mehrere lokale Repositories gleichzeitig.
Weiterlesen nach der Anzeige
Anbieter RemObjects schreibt im Blog, dass das macOS-Tool GitBrowser die Alltagsaufgaben von Entwicklerinnen und Entwicklern beim Versionsmanagement beschleunigen soll. Das Fenster des Tools ist dreigeteilt: In der linken Sidebar findet sich eine Liste der Repos, die sich gruppieren und umbenennen lassen. Entwickler führen hier Aktionen über das Kontextmenü aus – auch in nicht aktiven Projekten.
Der Mittelteil zeigt die Versionen eines Repos, und zwar noch zu pushende in Fett, noch zu pullende kursiv und noch zu mergende blau. Auch die verschiedenen Autoren sind farblich unterschiedlich gekennzeichnet. Rechts im Fenster finden sich die betroffenen Dateien eines Commits und darunter eine Diff-Ansicht. Bei Doppelklick auf einen Commit öffnet sich ein Diff-Tool des Anwenders, derzeit Araxis Merge oder BBEdit. Weitere sollen laut Anbieter hinzukommen.
Ganz oben im Fenster steht der lokale Status, beim Klick darauf öffnet sich rechts die Bühne mit Checkboxen zum Hinzufügen oder Entfernen von Dateien. Darunter steht ein dreifach Diff: eine originale, lokale und auf der Stage liegende Variante.
Commiten und Pushen lässt sich mit einem Klick, und die Commit-Nachricht lässt sich auf Wunsch bereits beim Stagen von einer KI erzeugen. Möglich sind hier OpenAI, Claude, Gemini, Grok, Mistral oder eine lokale Verknüpfung mit LM Studio. Wer selbst die Nachricht schreibt, kann mit Pfeiltasten in älteren Ausgaben blättern.
Pullen lassen sich alle Repos auf einen Schlag oder alle einer Gruppe. Anwender ziehen Dateien, auch aus älteren Commits, per Drag-and-drop in andere Tools – ohne Checkout – GitBrowser extrahiert sie automatisch. Der Wechsel zwischen Zweigen erfolgt einfach über einen Popup-Button.
Der Anbieter betont im Blog, dass GitBrowser nicht für tiefergehende Funktionen gedacht sei, sondern alltägliche Verwaltungsvorgänge erleichtern soll. Anspruchsvolle Anwenderinnen und Anwender werden ganz ohne Kommandozeile also doch nicht auskommen.
Weiterlesen nach der Anzeige
Lesen Sie auch
(who)
Entwicklung & Code
Clean Architecture und Co.: Softwarearchitektur mit Mustern strukturieren
Strukturierte Software basiert auf einem Plan, der die spezifischen Anforderungen an ein System berücksichtigt und in lose gekoppelte Bausteine überführt. In der arbeitsteiligen Softwareentwicklung benötigen Entwicklungsteams solche gemeinsamen Pläne, um eine harmonische und einheitliche Architektur zu entwickeln, ohne jedes Detail vorab miteinander abstimmen zu müssen. Bewähren sich die Pläne, entwickeln sich daraus Muster und Prinzipien auf unterschiedlichen Architekturebenen.
Weiterlesen nach der Anzeige

Matthias Eschhold ist Lead-Architekt der E-Mobilität bei der EnBW AG. Als Experte für Domain-driven Design gestaltet er die IT-Landschaft und Team-Topologien der E-Mobilität. Trotz strategischer Schwerpunkte bleibt er mit Java und Spring Boot nah am Code, entwickelt Prototypen und führt Refactorings durch. Als Trainer vermittelt er seit Jahren praxisnahe Softwarearchitektur, die Theorie und Projektrealität verbindet.
Bei der grundlegenden Strukturierung eines Systems muss man zwischen Architekturstilen und Architekturmustern unterscheiden, wobei sie sich nicht immer sauber abgrenzen. Ein Architekturstil ist ein Mittel, das dem System eine grundlegende Struktur verleiht. Beim Stil Event-driven Architecture basiert die Anwendung beispielsweise auf asynchroner Kommunikation, und Events beeinflussen die Architektur und den Code an vielen Stellen. Gleiches gilt für REST, das eine ressourcenorientierte Struktur vorgibt.
Entscheidet sich ein Entwicklungsteam für Microservices als Architekturstil, wählt es eine verteilte Systemarchitektur, beim Stil Modularer Monolith ist das Gegenteil der Fall. In komplexen Systemen kombinieren Architektinnen und Architekten in der Regel mehrere Stile. Manche Architekturstile ergänzen sich, etwa REST und Microservices, während sich andere gegenseitig ausschließen, wie Microservices und der Modulare Monolith.
Ob Microservices oder Modularer Monolith – beides sagt wenig über die Gestaltung der internen Strukturen aus. Auf dieser inneren Architekturebene, der Anwendungsarchitektur, kommen Muster zum Einsatz, die Entwurfsprinzipien und -regeln kombinieren und eine Basisstruktur der Anwendung prägen. Architekturmuster der Anwendungsarchitektur nutzen Verantwortungsbereiche und Beziehungsregeln als Strukturierungsmittel. Im Muster Clean Architecture sind dies beispielsweise konzentrische Ringe, wobei die Beziehungsrichtung stets zum inneren Kern des Ringmodells führt. Die geschichtete Architektur (Layered Architecture) hingegen unterteilt die Verantwortungsbereiche in hierarchische Schichten, wobei jede Schicht nur mit der darunter liegenden kommunizieren darf (siehe Abbildung 1).

Vergleich zwischen Clean Architecture und Schichtenarchitektur (Abb. 1).
Mustersprache als Fundament
Eine Mustersprache ergänzt Architekturmuster für einen ganzheitlichen Konstruktionsplan – von Modulen und Paketen bis hin zum Klassendesign. Sie bildet das Fundament für eine konsistente und verständliche Umsetzung der Muster und beschreibt eine Reihe von Entwurfsmustern für die Programmierung auf der Klassenebene.
Weiterlesen nach der Anzeige
Die Klassen der Mustersprache bilden Geschäftsobjekte, Fachlogik und technische Komponenten ab. Sie werden unter Einhaltung der definierten Beziehungsregeln in einem Klassenverbund implementiert. Diese Regeln bestimmen, wie die Klassen miteinander interagieren, wie sie voneinander abhängen und welche Aufgaben sie haben. Ein Geschäftsobjekt ist charakterisiert durch seine Eigenschaften und sein Verhalten, während ein Service Geschäftslogik und fachliche Ablaufsteuerung implementiert. Eine derartige, genaue Differenzierung gestaltet Architektur klar und nachvollziehbar.
Ein wichtiger Aspekt einer Mustersprache ist die Organisation des Codes in einer gut verständlichen Hierarchie. Dadurch fördert sie die Verteilung von Verantwortlichkeiten auf unterschiedliche Klassen. Prinzipiell kann jedes Projekt seine eigene Mustersprache definieren oder eine bestehende als Basis verwenden und mit individuellen Anforderungen ausbauen. Eine Mustersprache sorgt auch im Team dafür, dass alle Mitglieder dieselben Begriffe und Prinzipien verwenden.
Dieser Artikel wählt die DDD Building Blocks als Grundlage für eine Mustersprache, wie die folgende Tabelle und Abbildung 2 zeigen.
| Value Object | Ein Value Object repräsentiert einen unveränderlichen Fachwert ohne eigene Entität. Das Value Object ist verantwortlich für die Validierung des fachlichen Werts und sollte nur in einem validen Zustand erzeugt werden können. Ferner implementiert ein Value Object dazugehörige Fachlogik. |
| Entity | Eine Entity ist ein Objekt mit einer eindeutigen Identität und einem Lebenszyklus. Die Entität wird beschrieben durch Value Objects und ist verantwortlich für die Validierung fachwertübergreifender Geschäftsregeln sowie die Implementierung dazugehöriger Fachlogik. |
| Aggregate | Ein Aggregate ist eine Sammlung von Entitäten und Value Objects, die durch eine Root Entity (oder Aggregate Root bzw. vereinfacht Aggregate) zusammengehalten werden. Die Root Entity definiert eine fachliche Konsistenzgrenze, klar abgegrenzt zu anderen Root Entities (oder Aggregates). |
| Domain Service | Ein Domain Service implementiert Geschäftslogik, die nicht zu einer Entität oder einem Value Object gehört. Weiter steuert der Domain Service den Ablauf eines Anwendungsfalls. Ein Domain Service ist zustandslos zu implementieren. |
| Factory | Eine Factory ist für die Erstellung von Aggregates, Entitäten oder Value Objects verantwortlich. Die Factory kapselt die Erstellungslogik komplexer Domänenobjekte. |
| Repository | Ein Repository ist verantwortlich für die Speicherung und das Abrufen von Aggregaten und Entitäten aus einer Datenquelle. Das Repository kapselt den Zugriff auf eine Datenbank oder auch andere technische Komponenten. |

Mustersprache des taktischen Domain-driven Design (Abb. 2).
Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied zwischen einem Value Object und einer Entity: Eine Entity könnte ein bestimmtes Elektrofahrzeug sein. Entities sind also eindeutig und unverwechselbar. In der realen Welt zeigt sich das an der global eindeutigen Fahrgestellnummer (VIN). Der aktuelle Zustand eines E-Fahrzeugs wird zu einem bestimmten Zeitpunkt beispielsweise durch seinen Ladezustand beschrieben, ein Wert, der sich im Laufe der Nutzung des Fahrzeugs verändert. Der Ladezustand entspricht einem Value Object. Er verfügt über keine eigene Identität, sondern definiert sich ausschließlich durch seinen Wert.
Erweiterung der Mustersprache auf Basis der Stile und Muster
Die Mustersprache der Building Blocks ist nicht vollständig. Sie benötigt weitere Elemente, die von den eingesetzten Architekturstilen und -mustern abhängen. REST als Architekturstil führt beispielsweise zwei Elemente in die Mustersprache ein: Controller und Resource. Bei der Integration von REST als Provider liegt der Fokus auf der Resource, die als Datentransferobjekt (DTO) über den API-Endpunkt bereitsteht. Der Controller fungiert als Schnittstelle zwischen der Anfrage des Konsumenten und der Fachlogik des Systems. Das heißt, der Controller nutzt den bereits eingeführten Domain Service und delegiert die Ausführung von Fachlogik an diesen.
Bei der Integration von REST als Consumer erhält die Mustersprache das Element Service Client, das dem Abrufen von Daten oder Ausführen von Funktionen über einen externen API-Endpunkt dient. Der Domain Service triggert dies als Teil der Fachlogik über den Service Client.
Der Stil Event-driven Architecture erweitert die Mustersprache um die Elemente Event Listener, Event Publisher und das Event selbst. Ein Event Listener hört auf Ereignisse und ruft den entsprechenden Domain Service auf, um die Ausführung der Geschäftslogik auszulösen. Der Event Publisher veröffentlicht eine Zustandsveränderung in der Fachlichkeit über ein Event. Der Domain Service triggert die Event-Veröffentlichung als Teil seiner Fachlogik und nutzt hierfür den Event Publisher.
Die in diesen Beispielen aufgeführten Begriffe sind im Vergleich zu den DDD Building Blocks nicht in der Literatur definiert und entstammen der Praxis. Abbildung 3 zeigt die Klassen der erweiterten Mustersprache.

Elemente der Mustersprache des taktischen Domain-driven Design (Abb. 3).
Architekturmuster kombinieren Regeln, Entwurfsmuster und Prinzipien. Muster wie Clean Architecture, die sich besonders für komplexe Systeme mit hohen Anforderungen an den Lebenszyklus eignen, bündeln mehrere Konzepte und beeinflussen daher die Mustersprache stärker als andere Muster. Ein Beispiel ist das Konzept Use Case in der Clean Architecture, das ein zentrales Element darstellt und die Mustersprache um die Elemente Use Case Input Port, Use Case Output Port und Use Case Interactor erweitert. Ein weiteres Beispiel ist die Anwendung des Dependency Inversion Principle (DIP) in der Clean Architecture, das zu dem Musterelement Mapper führt.
Nach dem Exkurs über die Mustersprachen stellt dieser Artikel verschiedene Architekturmuster vor, die sich in schichten- und domänenbasierende unterteilen.
Schichtenbasierende Architekturmuster
Schichtenbasierende Architekturmuster sind datenzentrisch strukturiert. Je nach Muster ist dieser Aspekt mehr oder weniger ausgeprägt. Die Schichtung unterscheidet sich in technischer (horizontal geschnitten) und fachlicher (vertikal geschnitten) Hinsicht. Für die weitere Beschreibung eignet sich die Begriffswelt von Simon Brown mit „Package by …“ .
Package by Layer: Dieses Muster organisiert die Anwendung nach technischen Aspekten, zum Beispiel nach Controller, Service und Repository (Abbildung 4). Es kommt jedoch schnell an seine Grenzen: Mittlere und große Systeme mit komplizierter Fachlichkeit erfordern eine vertikale Schichtung anhand fachlicher Aspekte, andernfalls enden die Projekte erfahrungsgemäß in komplizierten Monolithen mit vielen Architekturverletzungen.
Vorteile:
- Bekannt und verbreitet
- Einfach zu verstehen und anzuwenden
- In kleinen Projekten praktikabel
Nachteile:
- Enge Kopplung zwischen Schichten, mit der Gefahr chaotischer Abhängigkeiten bei Wachstum des Systems
- Fachlich zusammenhängende Funktionalitäten sind über viele Pakete verteilt
- Schwer wartbar und erweiterbar bei mittleren bis großen Anwendungen

Das Architekturmuster Package by Layer (Abb. 4).
Package by Feature: Der Code organisiert sich vertikal anhand fachlicher Aspekte. Eine Schnitt-Heuristik, wie genau das Feature von den fachlichen Anforderungen abzuleiten ist, definiert das Architekturmuster nicht. Es definiert nur, dass dieser fachliche Schnitt zu erfolgen hat. Wird das taktische DDD angewendet, erfolgt der Schnitt entlang der Aggregates (siehe Abbildung 5).
Vorteile:
- Fachlich kohäsiver Code ist lokal zusammengefasst, was zu hoher Wartbarkeit und Erweiterbarkeit führt.
- Modularisierung ermöglicht die unabhängige Entwicklung fachlicher Module.
- Fachliche Ende-zu-Ende-Komponenten sind lose gekoppelt.
- Abhängigkeiten zwischen fachlichen Modulen müssen explizit gehandhabt werden, was die Robustheit der Architektur gegenüber ungewünschten Abhängigkeiten erhöht.
- Fachlich komplexe, mittelgroße bis große Anwendungen lassen sich mit vertikalen Schichten besser beherrschen als mit Package by Layer und Package by Component.
Nachteile:
- Abhängigkeiten zwischen fachlichen Modulen erfordern fortgeschrittene Kommunikationsmuster (zum Beispiel Events), was die architektonische Komplexität erhöht.
- Vertikale Modularisierung muss gut durchdacht werden, um enge Kopplung zwischen Modulen zu vermeiden.

Das Architekturmuster Package by Feature (Abb. 5).
Package by Component: Das Muster strukturiert die Anwendung sowohl fachlich (vertikal) als auch technisch (horizontal), wobei sich ein fachliches Feature in eine Inbound-Komponente und eine Domain-Komponente aufteilt (siehe Abbildung 6). Die Domain-Komponente kapselt Geschäftslogik und die dazugehörige Persistenzschicht. Diese Unterteilung in fachliche Module ist ein entscheidender Unterschied zu Package by Layer.
Vorteile:
- Gute Modularisierung durch fachliche Grenzen zwischen Komponenten
- Hohe Wiederverwendbarkeit der Domain-Komponenten, durch unterschiedliche Inbound-Komponenten
- Erleichterte Testbarkeit durch gesteigerte Modularisierung im Vergleich zu Package by Layer
Nachteile:
- Enge Kopplung zwischen Inbound- und Domain-Schicht, mit dem Risiko indirekter Abhängigkeiten und Seiteneffekten bei Änderungen, insbesondere wenn die Anwendung wächst
- Komponentenkommunikation schwer beherrschbar bei erhöhter fachlicher Komplexität
- Schwerer erweiterbar für mittlere bis große Anwendungen mit höherer fachlicher Komplexität

Das Architekturmuster in Package by Component (Abb. 6).
Entwicklung & Code
Ein Tag im Leben eines Softwarearchitekten – Überleben im Unternehmensdschungel
Heute erzähle ich von einem typischen Arbeitstag als Softwarearchitekt, der schon vor dem Weg zur Arbeit beginnt.
Weiterlesen nach der Anzeige

Prof. Dr. Michael Stal arbeitet seit 1991 bei Siemens Technology. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Softwarearchitekturen für große komplexe Systeme (Verteilte Systeme, Cloud Computing, IIoT), Eingebettte Systeme und Künstliche Intelligenz.
Er berät Geschäftsbereiche in Softwarearchitekturfragen und ist für die Architekturausbildung der Senior-Software-Architekten bei Siemens verantwortlich.
6:30 Uhr – Der Beginn der architektonischen Erleuchtung
Der Wecker schreit mit der Begeisterung eines Junior-Entwicklers, der gerade Designmuster entdeckt hat. Als Softwarearchitekt beginnt mein Tag nicht mit Kaffee, sondern mit einem kurzen Blick auf die Produktionswarnungen der letzten Nacht. Drei kritische Systeme sind ausgefallen, zwei Datenbanken laufen aus unerfindlichen Gründen so, als würden sie auf einem Server aus dem Jahr 1995 mit einem antiken Prozessor laufen, und es gibt eine dringende Slack-Nachricht von jemandem, der fragt, ob wir „einfach schnell Blockchain zu unserem Warenkorb hinzufügen können, weil der CEO gehört hat, dass das revolutionär ist“.
Ich schenke mir eine Tasse Kaffee ein, der so stark ist, dass er wahrscheinlich selbst Code kompilieren könnte, und bereite mich mental auf einen weiteren Tag vor, an dem ich Geschäftsträume in technische Realität umsetzen und mich dabei durch die tückischen Gewässer der Unternehmensbürokratie navigieren muss.
7:45 Uhr – Der Weg zur Arbeit: Wo Architekturträume sterben
Während meiner Fahrt zur Arbeit erhalte ich den ersten von insgesamt siebzehn Anrufen, die ich heute erhalten werde. Er kommt vom Projektmanager, der entdeckt hat, dass unsere sorgfältig geplante Microservices-Architektur möglicherweise mehrere Dienste erfordert. Der Horror! Ich verbringe zwanzig Minuten damit, zu erklären, warum „einfach einen großen Dienst daraus zu machen“ den Zweck der letzten Sechs-Monats-Planung zunichtemacht. Dieses Gespräch wird sich heute noch viermal mit verschiedenen Personen wiederholen, die offenbar an derselben Besprechung teilgenommen haben, aber völlig unterschiedliche Dinge gehört haben wollen.
-
UX/UI & Webdesignvor 3 MonatenDer ultimative Guide für eine unvergessliche Customer Experience
-
UX/UI & Webdesignvor 3 MonatenAdobe Firefly Boards › PAGE online
-
Apps & Mobile Entwicklungvor 3 MonatenGalaxy Tab S10 Lite: Günstiger Einstieg in Samsungs Premium-Tablets
-
UX/UI & Webdesignvor 1 MonatIllustrierte Reise nach New York City › PAGE online
-
Datenschutz & Sicherheitvor 3 MonatenHarte Zeiten für den demokratischen Rechtsstaat
-
Social Mediavor 3 MonatenRelatable, relevant, viral? Wer heute auf Social Media zum Vorbild wird – und warum das für Marken (k)eine gute Nachricht ist
-
Datenschutz & Sicherheitvor 2 MonatenJetzt patchen! Erneut Attacken auf SonicWall-Firewalls beobachtet
-
Online Marketing & SEOvor 3 Monaten„Buongiorno Brad“: Warum Brad Pitt für seinen Werbejob bei De’Longhi Italienisch büffeln muss
