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Software-Entwicklung mit GenAI

GenAI-basierter Amazon Q Developer bringt erhebliche Produktivitätssteigerungen für Mautanbieter

16. Oktober 2024Lydia Delyova

Amazon Q gibt den Ton an

Die Welt von morgen wird softwaredefiniert sein. Software wird in vielen Geschäftsmodellen eine entscheidende Rolle spielen. Und je wichtiger Software wird, desto wichtiger wird auch die Fähigkeit, Software zu entwickeln und hohe Code-Qualität zu gewährleisten. Ein europäischer Anbieter von Dienstleistungen für Verkehrsteilnehmer beschloss, seinen Entwicklern KI-Funktionen von AWS an die Hand zu geben: den Amazon Q Developer.

Der Bedarf an intelligenten Verkehrsmanagementlösungen

Die individuelle Mobilität nimmt weltweit zu. Trotz besserer Effizienz von Verbrennungsmotoren und zunehmender Elektromobilität steigen die Kohlendioxidemissionen im Straßengüterverkehr weiterhin an. Der zunehmende Verkehr setzt die Instandhaltung der Infrastruktur und das Verkehrsmanagement unter Druck. Um die nationalen Verkehrssysteme zukunftsfähig zu machen, sind enorme Investitionen erforderlich.

Intelligente Mautsysteme werden ein Instrument zur Verkehrsregulierung und zur Transformation des Mobilitätssektors sein. Gleichzeitig werden sie Geldmittel für die Instandhaltung der Infrastrukturen und für die Entwicklung umweltfreundlicherer Verkehrsträger generieren. In Europa operieren zahlreiche Mautunternehmen (oder Dienste für Straßennutzer) und leisten einen wichtigen Beitrag zu den nationalen Verkehrssystemen. Sie stützen sich auf digitale Infrastruktur und vor allem auf Software für die Verkehrsüberwachung und die Erhebung nutzungsabhängiger Mautgebühren. Geschäftsprozesse und Digitalisierung sind in ihren Geschäftsmodellen eng verbunden. Mit ihren Daten und Plattformen können sie zudem erheblichen Mehrwert für innovative Mobilitätslösungen und das nationale Verkehrsmanagement bieten.

Einer dieser Mautanbieter befasst sich mit der Transformation des Verkehrsteilnehmermanagements (Road User Management, RUM) durch digitale Innovation und strategische Partnerschaften. Das Unternehmen will die Effizienz und Nachhaltigkeit von Verkehrsnetzen steigern und entwickelt seine Software entsprechend kontinuierlich weiter.

Sicherstellung der Code-Qualität und schnelle Code-Generierung

Der Mautanbieter stand vor Herausforderungen, seine Codequalität aufrechtzuerhalten und zu steigern und gleichzeitig seine Codegenerierungsprozesse zu verbessern. Die bestehenden Methoden für die Code-Prüfung und -Generierung waren arbeitsintensiv und anfällig für menschliche Fehler, die zu Inkonsistenzen und Ineffizienzen führen können. Das Unternehmen erkannte den Bedarf an einer stärker automatisierten und zuverlässigeren Lösung, um hohe Standards der Code-Qualität zu gewährleisten und den Entwicklungslebenszyklus zu beschleunigen.

Der Software-Anbieter beabsichtigt, die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen, um Code-Prüfungen zu automatisieren, die Code-Generierung zu verbessern und schließlich die Gesamteffizienz und Qualität seiner Software-Entwicklungsprozesse zu optimieren. Dieser Übergang zu KI-gestützten Lösungen war entscheidend, um den Wettbewerbsvorteil zu sichern und die zunehmenden Anforderungen des Transporttechnologie-Sektors zu erfüllen. Das Unternehmen trat daher an T-Systems heran, um KI‑Funktionen in seine Software-Entwicklung einzubeziehen.

Unser Kunde hat mit Amazon Q Developer bei der Code-Qualität wie auch bei der Produktivität in der Code-Generierung ein neues Level erreicht, das wir nahtlos in seine bestehenden Entwicklungsumgebungen und seine Organisation integriert haben.

Lydia Delyova, Cloud Architect bei T-Systems

Amazon Q Developer von AWS

Um die Effizienz der Software-Entwicklung zu steigern, implementierte T-Systems Amazon Q Developer. Einen auf generative KI gestützten Assistenten, der verschiedene Aufgaben im gesamten Entwicklungszyklus rationalisieren soll. Amazon Q Developer hilft Entwicklern und IT-Fachleuten beim Coden, Testen und Aktualisieren, bei der Fehlerbehebung, bei Sicherheitsscans, bei der Optimierung von AWS-Ressourcen und bei der Erstellung von Data Engineering Pipelines. Die Lösung bietet Code-Vorschläge in Echtzeit, Erläuterung bestehender Codes in einer Code-Basis, Fehlersuche bei Problemen, das Schreiben von Unit-Tests, Identifikation von Sicherheitsschwachstellen, Verbessen des Codes und weitere KI-Unterstützung direkt in der Entwicklungsumgebung.

Der Service ist direkt bei AWS verfügbar und somit in die AWS-Konsole integriert. T-Systems hat den Service nahtlos in die Entwicklungsumgebungen und Befehlszeilen-Schnittstellen des Unternehmens integriert. Entwickler und IT-Fachleute im Unternehmen sind in spezifische Nutzer und Gruppen organisiert. Diese Nutzer interagieren mit der Entwicklungsumgebung und verfügen je nach ihren Rollen und Verantwortlichkeiten über unterschiedliche Zugriffsrechte. AWS SSO kümmert sich darum. Er dient als Single-Sign-on-Service, der Benutzeridentitäten und Berechtigungen für die AWS-Services verwaltet. 

Alle Komponenten werden innerhalb einer bestimmten AWS-Cloud-Region betrieben, was geringe Latenzzeiten und eine hohe Verfügbarkeit der Dienste gewährleistet. Diese regionale Bereitstellung entspricht auch den Anforderungen an die Datenresidenz und optimiert die Leistung.

GenAI macht den Unterschied: besserer Code, großartige Erfahrung für Entwickler

Mit profunder Kenntnis der KI-Funktionen von AWS und dank der Expertise bei der Integration von AWS-Services in die Entwicklungsprozesse und -werkzeuge des Kunden, hat ihm T-Systems zu komfortabler Anwendung und einem großartigen Nutzererlebnis verholfen. Die Implementierung von Amazon Q Developer hat erhebliche Vorteile mit sich gebracht, insbesondere stiegen die Produktivität der Entwickler und die Sicherheit des Codes. Die Lösung beschleunigt die Bereitstellung und verbessert die Qualität des Codes, was zu einer robusteren und zuverlässigeren Software-Entwicklungsumgebung führt.

Dank der Automatisierung der Erstellung neuer Codes mittels Inline-Code-Vorschlägen (also während der Code geschrieben wird) können sich die Entwickler auf komplexere und innovativere Aufgaben konzentrieren und den gesamten Entwicklungsprozess beschleunigen. Darüber hinaus beschleunigt und automatisiert der Amazon Q Developer Agent für die Software-Entwicklung die Erstellung wichtiger Dokumentationen und Unit-Tests. Der Assistent hilft auch bei der Erstellung von AWS-Projekten bzw. eigenen Anwendungen, wobei die zu entwickelnden Funktionen in natürlicher Sprache beschrieben werden können. 

Mithilfe der Fehlerbehebungsfunktionen für Lambda-, EC2-, Amazon-ECS-, Amazon-S3- oder Netzwerkprobleme können Entwickler die Grundursachen schneller identifizieren und somit Ausfallzeiten und betriebliche Ineffizienz reduzieren. Und sie können Konsolenfehlermeldungen direkt in der AWS Management Console diagnostizieren. Amazon Q stellt Informationen über den Fehler und die Schritte zu dessen Behebung bereit.

Diese und noch mehr Dienste sind direkt in der vertrauten integrierten Entwicklungsumgebung verfügbar, was eine hervorragende Nutzerfreundlichkeit gewährleistet. Mit der Explain-Funktion beschleunigt Amazon Q Developer das Onboarding neuer Entwickler und hilft ihnen, schneller produktiv zu werden und ein besseres Verständnis für neue Projekte zu erlangen. Daraus ergeben sich enorme Effizienzsteigerungen.

Zur Person
Lydia Delyowa

Lydia Delyova

Cloud Architect, T-Systems

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