SWAT-Intensivübung - Cheatsheet

Testmethodologien und Testautomatisierung

Definition:

Testmethodologien bestimmen das Vorgehen im Testprozess, während Testautomatisierung sich auf die automatische Durchführung von Tests fokussiert.

Details:

• Möglichkeit der Wiederholbarkeit und Effizienzsteigerung
• Reduktion menschlicher Fehler
• Verwendung von Frameworks wie JUnit und Selenium
• Unterscheidung zwischen Black-Box- und White-Box-Tests
• Continuous Integration (CI) zur kontinuierlichen Überprüfung von Änderungen

Software-Design-Muster und Architektur

Definition:

Verwendung bewährter Lösungen zur Gestaltung und Strukturierung von Software; Ziel: Wiederverwendung und Wartbarkeit.

Details:

• Design-Muster:
• Erzeugung: Singleton, Factory, Builder
• Struktur: Adapter, Decorator, Composite
• Verhalten: Observer, Strategy, Command
• Architekturansätze:
• Schichtenarchitektur (Layered Architecture)
• Mikroservices
• Ereignisgesteuerte Architektur
• UML zur Visualisierung
• \textit{SOLID}-Prinzipien:
• Single Responsibility Principle (SRP)
• Open/Closed Principle (OCP)
• Liskov Substitution Principle (LSP)
• Interface Segregation Principle (ISP)
• Dependency Inversion Principle (DIP)

Versionskontrolle und Einsatz von Git

Definition:

Versionskontrolle: Verwaltung von Änderungen an Softwarecode. Git: verteiltes Versionskontrollsystem.

Details:

• Git Befehle: git init, git clone, git add, git commit, git push, git pull
• Branching: parallele Entwicklungszweige (z.B. git branch, git checkout, git merge)
• Remote Repositories: gemeinsam genutzte Code-Repositories (z.B. GitHub, Bitbucket)
• Konfliktlösung: Konflikte bei Merges manuell oder mit Tools lösen
• Best Practices: häufige Commits, aussagekräftige Commit-Nachrichten, Nutzung von Branches für neue Features

Effektive Kommunikation und Meeting-Strategien

Definition:

Techniken zur Verbesserung der Kommunikation und Effizienz in Meetings.

Details:

• Klare Agenda erstellen und verteilen
• Zeitmanagement: Pünktlich beginnen und enden
• Aktives Zuhören und klare Kommunikation
• Vermeiden von Ablenkungen (z. B. Smartphones)
• Klare Aufgabenverteilung und Follow-ups (z. B. Protokoll)
• Visualisierungen nutzen (z. B. Präsentationen, Whiteboards)

Grundlagen von Scrum und Kanban

Definition:

Grundlagen agiler Methoden zur Softwareentwicklung, Fokus auf Flexibilität und Effizienz.

Details:

• Scrum: Iterative Entwicklungsmethode, basiert auf festen Zeiträumen (Sprints).
• Rollen: Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam.
• Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Increment.
• Events: Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospective.
• Kanban: Visualisierung der Arbeit, Fokus auf kontinuierlichen Fluss.
• Prinzipien: Visualisiere den Workflow, WIP-Limits, explizite Prozessregeln, kontinuierliche Verbesserung.
• Beide Methoden unterstützen selbstorganisierende Teams und inkrementelle Verbesserungen.

Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD)

Definition:

Automatisierte Prozesse zur kontinuierlichen Integration und Auslieferung von Software.

Details:

• Continuous Integration (CI): Automatisierte Tests und Builds, um Code-Integration in einem gemeinsamen Repository zu gewährleisten.
• Continuous Deployment (CD): Automatisierte Bereitstellung von Anwendungen in Produktionsumgebungen nach erfolgreichem Durchlaufen der CI-Pipeline.
• Tools: Jenkins, Travis CI, GitLab CI/CD.
• Ziele: Schnellere Bereitstellung, Frühzeitige Fehlermeldung, Erhöhte Softwarequalität.
• Wichtige Konzepte: Pipelines, Webhooks, Docker-Container, Versionierung.

Projektplanung und Anforderungsanalyse

Definition:

Planung des Projektablaufs und Sammlung, Analyse sowie Spezifikation der Anforderungen.

Details:

• Projektziele festlegen
• Aufgaben und Meilensteine definieren
• Ressourcenplanung (Zeit, Personal, Budget)
• Anforderungserhebung durch Interviews, Workshops, etc.
• Anforderungsdokumentation und -spezifikation
• Priorisierung und Bewertung der Anforderungen
• Risikoanalyse
• Erstellung des Projektplans

Datenstrukturen und Algorithmen

Definition:

Strukturen zur Organisation von Daten und Methoden zur Lösung von IT-Problemen.

Details:

• Komplexität: Zeit- und Speicherbedarf, Asymptotische Notation: \(O(n)\), \(\Theta(n)\), \(\Omega(n)\)
• Grundlegende Datenstrukturen: Arrays, Linked Lists, Stacks, Queues, Bäume, Graphen
• Algorithmen: Sortieralgorithmen (z.B. Quicksort, Mergesort), Suchalgorithmen (z.B. Binäre Suche), Graphalgorithmen (z.B. Dijkstra, DFS, BFS)
• Hashing: Hashfunktionen, Kollisionen, offene Adressierung, Verkettung
• Dynamische Programmierung: Teilprobleme lösen, Memoisierung