20.12.2021

Wie Unternehmen DevOps für Software-Entwicklung nutzen

Devops gilt als vielversprechender Ansatz um Software-Entwicklung in Unternehmen zuverlässiger und schneller zu machen. Der Nagarro State of DevOps Report 2021 zeigt, wie Unternehmen diesen Ansatz bereits jetzt für sich nutzen.
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(c) Adobestock

Devops gehört zu den großen Trends der Software-Entwicklung. Dabei handelt es sich um einen Ansatz, der die Prozesse zwischen Softwareentwicklung und operativen IT-Teams automatisiert und optimiert. Im Zentrum steht also nicht nur die Technik, sondern auch die Kultur der Zusammenarbeit von unterschiedlichsten Teams in einem Unternehmen. Durch den Ansatz soll Software-Entwicklung zuverlässiger und schneller gemacht werden.

Nagarro State of DevOps Report 2021

Doch wie nutzen Unternehmen Devops? Antworten liefert der sogenannte State of DevOps Report 2021. Dabei handelt es sich um eine Ergebnisanalyse einer Umfrage, an der 180 Unternehmen teilnahmen und anonym ihr Feedback teilten. Das Ergebnis: Der seit längerem in Insider-Communities verfolgte Ansatz ist im Mainstream angekommen. Heute ist DevOps ein Thema der Unternehmenskultur. Im Zusammenspiel von schlanken, agilen Prinzipien mit technischen Tools und Praktiken ist DevOps ein Indikator für Innovationskraft und Leistungsfähigkeit, so Nagarro im Report.

DevOps war unter anderem auch ein Thema beim Future-Softwaretalk von Nagarro

Die von DevOps-Enthusiast und Nagarro Quality DevOps Practice Lead Jürgen Pointinger konzipierte Erhebung kombiniert die Methoden der bekannten DORA-Reports mit der Erfahrung aus der Nagarro DevOps-Praxis. Rund 63 Fragen wurden von internationalen Teilnehmern großer Unternehmen (65 Prozent mit mehr als 1000 Beschäftigten) sowie von KMUs (rd. 30 Prozent mit mehr als zehn Mitarbeitern) beantwortet. Dreiviertel der Befragten haben Engineering-Teams mit fünf bis 19 Personen im Einsatz.

Schwerpunkt der Auswertung waren die Bereiche Kultur, Organisations- und Teamstrukturen, Architektur, Automatisierung, Prüfmethoden und Cloud. „Zusammenfassend sehen wir anhand der Umfrage, dass mehr als zwei Drittel der Befragten noch am Anfang, oder in der Mitte ihrer DevOps Entwicklung stehen. Die Branche braucht einen DevOps-Kickstart“, so Jürgen Pointinger.

Umfrage-Details: Wenige High Performer, viel Potenzial

Die im DevOps Ansatz definierten Kriterien Geschwindingkeit und Stabilität ergeben laut dem Experten ein „Bild der ungenutzten Potenziale“. Laut Nagarro Umfrage liegt die Deployment Frequency, der Indikator für Software-Erneuerung, Time-to-market und Experimentierfreude, bei 28 Prozent der Befragten im mittleren Bereich. Rund 42 Prozent haben entweder noch gar nicht begonnen, oder Schwierigkeiten damit. Lediglich 30 Prozent sind High Performer im Sinne einer erfolgreichen Software-Bereitstellungsfrequenz.

Auf der Zeit-Achse, im Bezug auf die Dauer bis zur Inbetriebnahme neuer Software-Produkte (Lead time for change), geben rund 18 Prozent an, bis zu sechs Monate zu benötigen. Im mittleren Bewertungsfeld rangieren rund 46 Prozent der Unternehmen, welche zwischen ein bis vier Wochen benötigen, um einen neuen Release zu starten. „Hier bleibt viel Optimierungspotenzial auf der Strecke und man könnte Zeit sparen, die für mehr Experimente benötigt wird“, betont Jürgen Pointinger.

Hinsichtlich fehlender Stabilität (Change fail rate), ein sehr wesentlicher Software-Qualitätsaspekt, zeigen sich bei rund einem Viertel der Unternehmen überproportionale Ausfälle und Komplikationen (mehr als 15 Prozent der Releases). Rund 65 Prozent der befragten Unternehmen geben an, binnen eines Tages ihre Software wiederherstellen zu können (time to restore).

Autonomie, Automatisierung und Cloud

Der Nagarro DevOps Report zeichnet auch ein interessantes Bild zu aktuellen Wünschen in der Team- und Arbeitskultur. So werden etwa Anliegen wie die Freiheit, neue Themen zu erkunden, Vertrauen und Autonomie in Teams sowie der Wunsch nach zeitsparenden Prozessen als wichtig eingestuft.

90 Prozent befürworten etwa einen kollektiven Code-Zugriff und auch die automatisierbare Bereitstellung von Software-Produkten liegt hoch im Kurs: „Die Umfrage zeigt, dass in leistungsstarken Teams der Einsatz von vollautomatisierten Bereitstellungen bei 89 Prozent liegt und sie eine Cloud-Akzeptanzrate von 100 Prozent haben“, so der Nagarro DevOps Experte.


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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