Beziehungsratgeber für Softwareentwickler

Komplexität vergällt uns das Programmieren. Unwartbarkeit ist ein Komplexitätsproblem. Aber was macht die Komplexität in Software aus?

Für mich ist etwas komplex, wenn ich es durch Nachdenken nicht verstehen kann.

Solange etwas kompliziert ist, hilft Nachdenken. Beispiel: Der Boyer-Moore Algorithmus zur Zeichenkettensuche ist kompliziert (zumindest für mich). Ich verstehe ihn nicht sogleich, aber wenn ich die Beschreibung ein paar Mal lese und darüber nachdenke, dann blicke ich durch und kann ihn implementieren.

Insofern sollte Software eigentlich gar nicht komplex sein. Programme sind doch nur Ansammlungen von Algorithmen, die jeder für sich höchstens kompliziert sind.

Das wäre wohl korrekt, wenn da nicht Beziehungen bestünden. Die einzelnen “nur” komplizierten Teile einer Software sind miteinander verbunden. Sie stehen in Abhängigkeitsverhältnissen. Und das macht ihre Summe mehr als kompliziert, nämlich komplex.

Denn wo viele, gar unüberschaubar viele Beziehungen bestehen, da ist unklar, wie sich Veränderungen an einem Teil über die Beziehungen auf andere Teile auswirken. Mit unendlich viel Zeit, wäre das zwar herauszubekommen – doch wer hat die schon. Nachdenken würde also zwar grundsätzlich helfen, nur nicht in der verfügbaren Zeit. Somit ist Software nicht nur eine komplizierte Summe aus mehr oder weniger komplizierten Teilen, sondern ein komplexes Ganzes.

Also: Beziehungen zwischen Funktionseinheiten machen Software komplex. Je mehr es sind, je undurchsichtiger sie sind, desto komplexer das Ganze. Das bedeutet: Softwareentwicklung muss sehr bewusst mit Beziehungen zwischen Funktionseinheiten umgehen, um die Komplexität nicht ungewollt wachsen zu lassen.

Hier deshalb ein paar Beziehungsratschläge:

Ratschlag #1: Beziehungen vermeiden

Wenn Beziehungen aus Kompliziertem Komplexes machen, dann scheint es angeraten, auf sie zu verzichten, wo es nur geht. Denn ohne Beziehung keine (ungewollte) Ausbreitung von Änderungsnotwendigkeiten. Wenn Funktionseinheit A und B keine Beziehung haben, dann kann eine Veränderung an A keinen Effekt auf B haben.

Wo hingegen eine Beziehung besteht, da können sich Änderungen ausbreiten:

Hier ein Beispiel: Methode A() ruft Methode B() auf, um Daten zu beschaffen; identifiziert werden die Daten durch einen Schlüssel. A() ist also abhängig von B():

void A()
{
  var daten = B(“123”);
  …
}

void B(string schlüssel) {…}

Wenn nun B() seine Signatur ändert und statt einer Zeichenkette nur noch ganze Zahlen als Schlüssel akzeptiert, dann hat das Auswirkungen auf A().

Das ist eine recht simple Abhängigkeit und der Compiler erkennt, wo sie nicht erfüllt ist. Was aber, wenn die Abhängigkeit nicht syntaktischer Natur ist?

Nehmen wir an, B() liefert eine Zeichenkette der Form “a=1;b=2” zurück, aus der A() relevante Werte extrahieren soll. Dann zerlegt A() diese Zeichenkette sicherlich zunächst beim Trennzeichen “;”:

void A()
{
  var daten = B(“123”);
  foreach(string zuweisung in daten.Split(‘;’))
  {…}
}

Wenn jetzt B() die Wertzuweisungen in der Zeichenkette aber nicht mehr durch “;” trennt, sondern durch “,” oder beide Trennzeichen zulässt, dann hat das ebenfalls Auswirkungen auf A() – allerdings kann der Compiler nicht helfen, diese zu aufzustöbern. Es liegt eine tückische semantische oder logische Abhängigkeit vor.

Fazit: Sobald Beziehungen ins Spiel kommen, wird es bei der Softwareentwicklung ekelig. Vermeiden Sie daher Beziehungen oder minimieren Sie sie soweit es eben geht. Vorsicht vor allem vor logischen Beziehungen!

Ratschlag #2: Beziehungen syntaktisch machen

Nicht zu vermeidende Beziehungen sollten, wenn es irgend geht, syntaktisch sein und nicht logisch. Logische Abhängigkeiten machen das Ganze vor allem komplex, weil Werkzeuge nicht helfen, sie zu überblicken. Der Mensch muss sie “im Kopf haben”. Und wenn er das nicht hat, dann merk er erst zur Laufzeit, ob durch Änderungen an einer Funktionseinheit etwas bei anderen “verrutscht ist”.

Bezogen auf das obige Beispiel bedeutet das, die Rückgabe von Name-Wert-Paaren in Form eines String aus B() sollte ersetzt werden z.B. durch ein Dictionary. Das Wissen um Trennzeichen ist dann konzentriert auf B(); sollten sie sich ändern, hat das keine Auswirkungen mehr auf abhängige Funktionseinheiten wie A().

Strenge Typisierung ist also der erste Schritt zu einem anti-komplexen Beziehungsmanagement. Ein spezifischer Typ ist besser als ein allgemeiner. string reduziert logische Abhängigkeiten gegenüber object. Und HashTable reduziert sie noch weiter. Und Dictionary<string,int> reduziert sich noch weiter.

Abstrakte Datentypen (ADT) und Kapselung sind der nächste Schritt. Wieder in Bezug auf das Beispiel oben: Ein Dictionary<> ist zwar spezifischer als ein string, doch es lässt zum Beispiel zu, dass Werte überschrieben werden können. Vielleicht soll das jedoch nicht erlaubt sein für das, was zu Beginn als Zeichenkette kodiert war. Solange ein Dictionary<> “durch die Gegend geschoben wird”, existiert also noch eine subtile logische Abhängigkeit: die Funktionseinheiten, die mit den Daten umgehen, müssen wissen, dass sie Werte im Dictionary<> nicht überschreiben dürfen. Eine formale Prüfung, ob sie das auch beherzigen, gibt es aber nicht. Erst zur Laufzeit wird das sichtbar.

Besser ist es da, statt eines Standard-Dictionary einen spezielleren Datentyp zu implementieren, z.B. NonOverridableDictionary<TKey, TValue>. Die Beziehung zwischen A() und den Daten wird damit weiter syntaktisch formalisiert.

Fazit: Beziehungen, deren Gültigkeit der Compiler überprüfen kann, sind anderen vorzuziehen.

Ratschlag #3: Süchtige vereinfachen

Der Drache der Komplexität ist noch nicht erschlagen, wenn die Beziehungen so gering wie nötig und so syntaktisch wie möglich sind. Auch dann kann es noch Funktionseinheiten geben, die von vielen anderen abhängig sind. Es sind die unvermeidbar “Süchtigen”; sie brauchen viele andere Funktionseinheiten zu ihrem Glück.

Wenn Sie auf solch ein Beziehungsmuster stoßen, dann… ja, dann hilft nur eines: Halten Sie die süchtige Funktionseinheit so einfach wie möglich in Bezug auf die Funktionalität bzw. Domäne ihrer “Suchtmittel”.

Der Grund ist einfach: Wenn eine Funktionseinheit von vielen anderen abhängt, dann ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass sich an einer Funktionseinheiten etwas ändert, die relevant für die Süchtige ist. “Irgendwas ist immer” könnte man sagen.

Solche Änderungen können sich aber nur fortsetzen entlang der Beziehungen (vom Unabhängigken zum Abhängigen), wenn der Abhängige kompliziert ist, d.h. große Angriffsfläche bietet. Denn Kompliziertheit geht gewöhnlich einher mit vielen logischen Abhängigkeiten.

Da logische Abhängigkeiten aber so schwer zu sehen sind, lautet der Rat, eher auf die Kompliziertheit der süchtigen Funktionseinheit zu achten, d.h. auf deren Umfang und den internen Aufbau. Der Umfang sollte klein, der interne Aufbau simpel sein.

Wenn sich nun an den komplizierten Funktionseinheiten etwas ändert, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass das eine Auswirkung auf das einfache Abhängige hat, gering.

Typisches Beispiel für ein solches Abhängigkeitsmuster sind DI Container. Bei ihnen werden viele Typen registriert, ihre Aufgabe ist sozusagen, maximal abhängig zu sein. Aber das macht nichts, weil DI Container sehr einfach sind in Bezug auf das, wozu sie Beziehungen haben. Sie wissen von den Domänen der Funktionseinheiten, die bei ihnen registriert werden, nichts.

Fazit: Je einfacher eine Funktionseinheit, desto größer kann die Zahl ihrer Abhängigkeiten sein.

Ratschlag #4: Promiskuitive vereinfachen

Das Gegenteil von süchtigen Funktionseinheiten, d.h. solchen, die von vielen anderen abhängen, sind solche, zu denen viele andere Abhängigkeitsbeziehungen haben. Es sind Promiskuitive mit großem Netzwerk. Fallen an ihnen Änderungen an, dann haben die potenziell ein großes Ausbreitungsgebiet.

Was können Sie dagegen tun? Machen Sie prosmikuitive Funktionseinheiten so simpel wie möglich in Bezug auf die Funktionalität der von ihnen abhängenden.

Das bedeutet, Änderungen setzen sich nicht so leicht entlang der Beziehungen fort. Vor allem aber: Es fallen Änderungen an der promiskuitiven Funktionseinheit gar nicht so häufig an. Denn was einfach ist, das sollte sich nicht so oft ändern.

Typisches Anti-Pattern für Promiskuitive sind “fette” Domänendatenmodelle. Von ihnen hängen viele andere Funktionseinheiten ab – aber die Domänendatenklassen selbst sind funktionsreich (d.h. kompliziert) und haben auch noch eine große Oberfläche durch ihre Properties.

Fazit: Je weiter bekannt eine Funktionseinheit, desto simpler sollte sie sein.

Ratschlag #5: Funktionseinheiten einzäunen

Funktionseinheiten sind nicht nur direkt, sondern auch indirekt gekoppelt. Änderungen an einer können sich deshalb u.U. weitreichend fortsetzen. Veränderungen an einem Teil führen dann zu Veränderungen an einem anderen, die wiederum zu Veränderungen an einem dritten Teil führen usw. Der Ausbreitungsprozess ist rekursiv entlang von Abhängigkeitsbäumen.

Um solchen Ausbreitungswellen Einhalt zu gebieten, ist es ratsam, Beziehungsnetzwerke in “Kästchen” zu isolieren. Selbst wenn die bisherigen Ratschläge beherzigt sind, sollten Beziehungen nicht beliebig verlaufen können.

Vielmehr sollte Kohäsives, d.h. Funktionseinheiten die enger in Beziehung stehen, von anderem deutlich getrennt werden. Das enger Zusammengehörige aus dem vorigen Bild ist im nächsten zu diesem Zweck “umzäunt” und die Beziehungen zwischen den “Nachbarn” verlaufen über eine “Kontaktperson”, einen Vermittler.

Änderungen hinter der Fassade des Vermittlers haben dann eine geringere Chance auf Abhängige durchzuschlagen.

Die sich durch die Trennung ergebenden Zusammenfassungen können dann als Funktionseinheiten auf höherer Abstraktionsebene angesehen werden. Auf sie sind dort dann natürlich dieselben Ratschläge zur Komplexitätsreduktion durch bewusste Beziehungspflege anzuwenden.

Fazit: Bewusst eingezogene Mauern zwischen Gruppen von Funktionseinheiten, die die Beziehungsaufnahme einschränken, reduzieren die Komplexität.

Zwischenstopp

Softwareentwicklung ist Beziehungsmanagement. Denn Software ist immer ein Geflecht aus Funktionseinheiten, die von einander abhängig sind. Fragt sich nur, wie. Ohne sorgfältige Planung von Beziehungen und der gegenseitigen Kompliziertheit der Bezogenen, läuft Software in eine Komplexitätsfalle.

Unabhängig von Plattform und Programmiersprache gibt es jedoch Ratschläge, denen Sie folgen können, um nicht Opfer wuchernder Beziehungen zu werden. Wo Beziehungen nötig sind, lässt sich ihr Beitrag zur Komplexität minimieren.

Bewegen Sie die Ratschläge #1 bis #5 im Herzen und schauen Sie dann auf Ihren Code oder die Empfehlungen der Literatur zu ihrer Plattform. Sie werden erkennen, dass hinter Technologiediskussionen und neuen Rezepten für bessere Software oft auch nur der Wunsch steht, Komplexität durch Beziehungsmanagement in den Griff zu bekommen. Exemplarisch seien im Folgenden einige bekannte Prinzipien aus diesem Blickwinkel betrachtet, die sich zum größten Teil auch als Bausteine bei der Clean Code Developer Initiative wiederfinden.

Beziehungsmäßige Prinzipien

Ratschlag #1 ist so fundamental, dass er im Grunde die Mutter aller Softwareprinzipien darstellt. Er findet sich im alten Prinzip Lose Kopplung wieder. Lose Kopplung bedeutet, Beziehungen zu vermeiden bzw. zu minimieren.

Ratschlag #2 ist immer wieder im Gespräch, wenn es um die Typisierung von Programmiersprachen geht. Typsicherheit, Typinferenz, dynamische Typen, Variants… das alles sind Aspekte expliziter syntaktischer Beziehungen.

Während lange Zeit galt, dass strenge Typsierung fundamental für die Reduktion der Fehlerzahl in Software sei, hat sich das Bild in den letzten Jahren jedoch verändert. Testautomatisierung wird von einigen Diskutanten als Alternative angeführt. Wo Tests automatisiert und schnell nach einem Compilerlauf ausgeführt werden können, ist Feedback zur Beziehungskonformität fast ohne Verzug auch zur Laufzeit zu erreichen. Das relativiert Ratschlag #2 etwas, dennoch gilt weiterhin: Einschränkungen der Beziehungsmöglichkeiten sind immer noch der Entdeckung von Beziehungsfehlern vorzuziehen. Gut, wenn Sie schnell erkennen können, wo etwas falsch läuft; noch besser, wenn Sie manche Fehler erst gar nicht machen können. Das Thema Abstrakter Datentyp (ADT) ist mit Testautomatisierung allemal nicht vom Tisch.

Womit wir bei den Prinzipien Information Hiding und Law of Demeter wären. Beide plädieren für eine Verringerung der Oberfläche von Funktionseinheiten, so dass weniger Beziehungen zu ihnen aufgebaut werden können. Auf höherer Abstraktionsebene tut das auch die Komponentenorientierung. Es sind Prinzipien und Praktiken im Sinne von Ratschlag #5.

Das gilt auch für das Single Responsibility Principle, das allerdings auch Ratschlag #3 und #4 zum Thema hat. Denn der Fokus auf nur eine Verantwortlichkeit pro Funktionseinheit reduziert deren Kompliziertheit. Dasselbe will natürlich auch Keep it simple, stupid (KISS).

Konkreter im Sinne von Ratschlag #3 ist dann Single Level of Abstraction (SLA), dessen Anwendung dazu führt, Kompliziertheit aus einer Funktionseinheit hinauswandert in neu geschaffene auf niedrigerem Abstraktionsniveau. SLA macht aus normalen Funktionseinheiten Süchtige - die allerdings simpler sind als vorher.

Das Open Close Principle (OCP) wendet sich auf der anderen Seite eher an promiskuitive Funktionseinheiten im Sinne von Ratschlag #4. Seine Anwendung macht sie weniger änderungsanfällig.

Das Inversion of Control Prinzip (IoC) schließlich adressiert abhängige Funktionseinheiten jeder Art. Es will ihre Beziehungen lockern durch Austausch statischer gegen dynamische Abhängigkeiten. Das reduziert zwar nicht die Zahl der Abhängigkeiten, macht sie aber flexibler, so dass Textautomatisierung besser ansetzen kann.

Fazit

Das Thema Beziehungsmanagement ist für die Softwareentwicklung also alt. Viele Prinzipien, die heute weithin anerkannt sind, um korrekten und evolvierbaren Code zu schreiben, drehen sich um Beziehungen – ohne das immer explizit zu machen. Damit ist die Zentralität des Beziehungsthemas leider leicht verschleiert. Statt eines Namens hat es viele. Das verhindert eine Diskussion darüber, wie es an der Wurzel gepackt werden kann.

Denn Prinzipien sagen zwar, was getan werden kann, um das fundamentale Beziehungsproblem zu mildern, doch sie drängen sich nicht auf. Jeder Entwickler hat die Freiheit, sie anzuwenden oder auch nicht. Im Zweifelsfall entscheidet er sich – natürlich nur für den Moment und immer aus guten Gründen – deshalb dagegen. Und so wächst die Komplexität in Software weiter, obwohl wir eigentlich genau wissen, was ihre Ursache ist und was wir dagegen tun können.

Prinzipien geben allerhöchstens Handreichungen, definieren aber keine Methode und kein Rahmenwerk. Prinzipien wie auch die hier gegebenen Ratschläge allein sind daher schwache Waffen gegen die Komplexität.

Ich glaube, wir müssen stärkere Waffen in Anschlag bringen. Wenn der Spruch gilt, “Sag mir, wie du mich misst, und ich sage dir, wie ich mich verhalten werde”, dann müssen wir mehr am Start haben als fluffige Prinzipien. Die sind nämlich keine genügend starken Wände, an denen man sich die Stirn einhauen kann, bis man von selbst auf dem Pfad der Tugend bleibt. Wenn Beziehungsmanagement so zentral für die Softwareentwicklung ist, dann müssen wir Sprachen oder allemal Denkwerkzeuge haben, die das Beziehungsmanagement in den Mittelpunkt stellen. Beziehungen müssen sich weitgehend von allein und intuitiv den Ratschlägen entsprechend bilden. Sonst ist nicht zu hoffen, dass die wenigen Ratschläge oder die vielen Prinzipien zur Reduktion von Komplexität führen.

Traktor für die Softwareentwicklung

Wer ist eigentlich am wichtigsten in einem Softwareentwicklungsprojekt? Sind es die Entwickler, ohne die es zu keiner Software kommt? Oder ist es der Requirements Engineer, ohne den die Entwickler nicht wüssten, was sie tun sollen? Oder ist es der Verkäufer, ohne den es gar kein Projekt gäbe, für das Anforderungen erhoben werden müssen? Oder ist es der Kunde, der schließlich das Geld gibt? Oder ist es – sofern vorhanden – die Qualitätssicherung, ohne die man das Entwicklungsprodukt nicht auf den Anwender loslassen kann?

Natürlich sind all diese Rollen wichtig. Erst wenn alle zusammenspielen, kommt gute Software heraus. Und dennoch… ich denke, es gibt eine erste Rolle und den vielen gleichen, den primus inter pares. Ohne sie geht nichts. Und ohne ein größeres Bewusstsein ihr gegenüber wird es nicht besser mit der Softwareentwicklung. Merkwürdigerweise hat diese Rolle keinen eigenen Namen, glaube ich. Ich kenne zumindest keinen.

Diese Rolle, die ich meine, die wichtigste, das ist… die Abnahme.

Der Abnehmer, d.h. der, der prüft, ob eine Software den Anforderungen entspricht, ist die wichtigste in der Produktionskette vom Kunden über den Verkauf bis zum Anwender.

Scrum betraut den ProduktOwner (PO) mit der Verantwortung. Da ist die Abnahme Teil des Prozesses. Mich stört dabei allerdings die Personalunion von Anforderer und Abnehmer. Der PO schiebt vorne Anforderungen rein und nimmt hinten ihre Erfüllung ab. Klingt plausibel, denn weiß er als Anforderer nicht am besten, ob seine Wünsche erfüllt sind? Angesichts der Wichtigkeit der Abnahme finde ich die Vereinigung jedoch kontraproduktiv.

Und warum ist die Abnahme so wichtig? Weil an ihr das liebe Geld hängt. Erst wenn Software abgenommen ist, fließt das Geld vom Kunden zur Softwareentwicklung.

Alles, was im Backlog steht, alles, was das Team so mühevoll produziert, alles, was die Qualitätssicherung durchwinkt, all das ist eitler Tand, solange er nicht abgenommen ist. Backlog, entwickelte Features und qualitätsgesicherter Code inkl. aller Dokumentation ist Umlaufbestand und damit gebundenes Kapital.

Wenn ein Team von 5 Entwicklern einen Sprint von 14 Tagen hinlegt, dann ist dieser Umlaufbestand am Ende des Sprints sehr hoch. Sein Wert beträgt nach landläufiger Rechnung mindestens 5 * 10 Arbeitstage * Deckungskosten/Entwickler, also z.B. 50 * 300 EUR = 15.000 EUR. Wenn dann der PO nicht zügig die produzierten Features abnimmt, ist das ein Problem. Dann fließt kein Geld. Das heißt, das Softwareentwicklungsunternehmen tritt in Vorleistung und kann ein Liquiditätsproblem bekommen.

Soweit aber nur die landläufige Rechnung in einer idealen Welt, in der der PO quasi blitzartig abnimmt.

Jetzt ein Blick durch die Brille der Durchsatzrechnung (throughput accounting) der Theory of Constraints (TOC). Dazu hänge ich mal die Rollen zu einer Produktionskette zusammen:

Backlog füllen (Bf) –> Features implementieren (Fi) –> Qualität sichern (Qs) –> Features abnehmen (Fa)

Jeder Produktionsschritt kann theoretisch 8 Std pro Tag leisten. Allerdings haben sie unterschiedliche Kapazität und stehen in der Praxis eben nicht 8 Std pro Tag zur Verfügung.

Die Leistungsfähigkeit der Schritte misst sich am Backlog. Bf ist also das Maß aller Dinge. Wenn Bf 8 Std das Backlog füllt, wie lange braucht dann Fi, um diese Menge an Features umzusetzen? Wie lange braucht Qs, um die Qualität zu prüfen? Wie lange braucht Fa, um die Features abzunehmen?

Ganz grob sehen die Verhältnisse vielleicht so aus:

Bf:Fi = 1:10 bis 1:50 – Fi braucht 10 bis 50 Mal so lange wie Bf für eine Menge an Features.

Bf:Qs = 1:0,1 bis 1:5 – Die Qualitätssicherung kann manchmal sehr schnell sein, manchmal braucht sie allerdings auch einige Zeit; in jedem Fall sollte Qs aber schneller als die Entwicklung sein.

Bf:Fa = 1:0,1 bis 1:2 – Die Abnahme sollte nicht so lange dauern wie die Qualitätssicherung; aber das ist sicherlich von der Güte der Anforderungen abhängig. Je besser die Definition of Done, je umfangreicher die Akzeptanztests, desto schneller die Abnahme.

Die langsamste Produktionseinheit ist Fi; sie ist der Engpass der Produktion. So scheint es und deshalb wird dort auch am meisten herumgeschraubt, um die Effizienz zu erhöhen.

Meiner Erfahrung nach geschieht das durchaus zurecht. Die Effizienz der Softwareentwicklung hat, um es vorsichtig auszudrücken, oft noch einiges ungehobenes Potenzial. Im Sinne der TOC lohnt sich die Effizienzsteigerung dort jedoch nicht, solange sie nicht wirklich der Engpass ist. Und das scheint mir der Fall in vielen Projekten.

Oberflächlich betrachtet, scheint die Fi immer der Engpass – aber nur solange die Produktionskette unvollständig ist und ohne die Abnahme gesehen wird.

Agile Softwareentwicklung kennt eine Definition of Done. Die empfinde ich oft jedoch noch als sehr technisch. Ihr fehlt der Reflex, den Abnehmer einzubeziehen. Alle Akzeptanztests sind eitel, solange nicht ein vom Kunden autorisierter Abnehmer sie durchführt und abzeichnet. Denn erst dann kann Geld fließen.

Wo ist aber dieser Abnehmer? In vielen, nein, in den meisten Projekten, die ich als Berater im Rahmen meiner Arbeit als clean-code-advisor sehe, gibt es einen solchen Abnehmer nicht. Es gibt erstens niemanden, der verlässlich abnimmt, und zweitens sogar einen eigenen Willen hat, abzunehmen und deshalb immer wieder an den Kettengliedern vor sich zieht.

Die allermeisten Projekte, die ich sehe, haben keinen Traktor. Das heißt, auch wenn die Kapazität von Fa im Vergleich zu Fi oder Bf gering sein muss, gibt es sie im Grunde nicht.

Nehmen wir an, Bf hat 3 Tage lang am Anfang des Monats das Backlog gefüllt; nehmen wir an, Fi und Qs haben es geschafft, einen Großteil dieser Füllung bis Monatsende abzuarbeiten. 30.000+ EUR liegen damit auf Halde. Sie können erst nach offizieller Abnahme abgerechnet werden. Aber wo ist der Abnehmer?

Der bräuchte nach obigen Kapazitätsverhältnissen ja vielleicht nur 1-2 Tage, um die Halde durchzuarbeiten. Doch diesen Abnehmer gibt es in den meisten Fällen nicht. Ja, genau, es gibt niemanden, der konsequent jeden Monat 1,2 oder 3 Tage nur dafür zuständig ist, gelieferte Features abzunehmen. Geschweige denn, dass es jemanden gäbe, der das nicht nur alle Monate tut, damit gar nicht so eine große Halde entsteht, sondern jede Woche oder gar jeden Tag.

In den meisten Projekten ist also gegen die Intuition nicht Fi oder Qs der Engpass, sondern Fa. Fa steht nicht verlässlich mit vielleicht 1 Tag pro Woche (oder 4 Tagen pro Monat) zur Verfügung, sondern vielleicht nur mit 1 Tag pro Monat. Fa fällt damit sozusagen 3 von 4 Tagen, die nötig wären, aus.

Jetzt die Frage, wie teuer ist dieser Ausfall, dieser Mangel an Kapazität. Der Kunde mag rechnen, dass der Abnehmer pro Tag vielleicht 500 EUR kostet. Deshalb will er ihn auch nur so wenig wie möglich bei der lästigen Abnahme einsetzen, die ja irgendwie nichts bringt. Er spart also 1.500 EUR, wenn er ihn nur 1 Tag/Monat statt 4 Tage dem Projekt zuteilt.

Aus Sicht der Softwareentwicklung sieht das Bild jedoch anders aus. Denn wenn der Abnehmer nur 1 Tag statt 4 verfügbar ist, d.h. auch nur 25% der Halde abnehmen kann, dann wird die Halde immer größer. Am Ende des ersten Monats liegen 30.000+ EUR auf Halde, der Abnehmer prüft im Rahmen seines Tages 25% und es werden 7.500 EUR zur Bezahlung freigegeben.

Am Ende des zweiten Monats liegen dann schon 52.250+ EUR auf Halde. Davon werden wieder nur 7.500 EUR bezahlt, weil der Abnehmer nur einen Tag Zeit hat. Und so weiter, und so fort.

Natürlich ist das eine vereinfachende Rechnung – aber vielleicht gar nicht so stark, wie es scheint. Denn was an Abnahmefrequenz und –kapazität in manchen Projekten mehr vorhanden ist, wird durch Abnahmeverweigerungen womöglich wett gemacht. Abnahmen laufen ja nicht problemlos einfach durch, sondern führen sofort oder im späteren Betrieb auch zu Abweisungen.

Ich bleibe deshalb dabei: Der erste Engpass der meisten Projekte ist die Abnahme. Sie ist nicht verlässlich und mit zu wenig Kapazität ausgestattet. Und vor allem, sie wird ihrer Rolle nicht gerecht, weil sie nicht wirklich an der Kette vor sich zieht. Sie steht nicht jeden Tag auf der Matte und fragt, “Wo sind die nächsten Produkte, die ich abnehmen kann?”

Und das hat Auswirkungen. Weitreichende. Die erste und für Manager eigentlich unmittelbar spürbare: die Liquidität ist geringer als sie sein könnte. Immer wieder tritt die Entwicklung in Vorleistung, weil sie auf Halde produziert hat. Da ist man stolz, dass die Anforderungen munter ins Backlog fließen; man freut sich an einer schnurrenden Implementierung und einer sauberen Qualitätskontrolle – nur am Ende wird nicht abgenommen. Die ganze schöne hohe Qualität liegt dann auf Halde. Und letztlich weiß keiner, ob die hohe Qualität überhaupt den Kundenwunsch trifft. Denn das stellt sich erst heraus, wenn sie auch abgenommen wurde.

Die zweite, eher subtile Auswirkung: Solange der Engpass Abnahme nicht beseitigt ist, lohnen alle anderen Verbesserungsmaßnahmen an Produktionsschritten davor nicht. Das ist eine ganz klare Aussage der TOC.

Es lohnt nicht, den Verkauf anzukurbeln, wenn hinten keine Abnahme stattfindet. Insofern könnte es sogar eine Maßnahme sein, den Verkauf in die Abnahme einzubeziehen. Vielleicht sollte er seine Provision erst bekommen, wenn auch abgenommen ist?

Es lohnt nicht, Aufwand in Continuous Integration zu stecken, solange es keine “Continuous Acceptance” gibt. Dasselbe gilt für höhere Effizienz bei der Implementation oder mehr Kapazität in der Qualitätssicherung. Das alles führt nur zu einer schnelleren Füllung der Halde. Produktionskosten werden schneller in Bestände überführt; der Durchsatz steigt deshalb aber nicht.

Deshalb lautet in letzter Zeit meine erste Frage an Projektverantwortliche, wenn sie um Rat suchen: Wer ist für die Abnahme zuständig, wie aktiv zieht derjenige am Team, wie hoch ist die Abnahmefrequenz?

Bevor nicht diese Verantwortlichkeit ganz klar zugewiesen ist, bevor nicht die diese Rolle von sich aus und ganz verlässlich immer wieder bei Fi und Qs auf der Matte steht, bevor nicht mindestens jede Woche, besser noch jeden Tag!, abgenommen wird, solange lohnt kaum eine andere Maßnahme.

Das mag bitter klingen, weil Softwareteams, die sich an Problemen aller Art abarbeiten, auf die Abnahme wenig Einfluss haben, aber es hilft nichts. So ist die Natur der Dinge. Und die Praxis Prozessoptimierung in vielen Branchen und zahllosen Unternehmen zeigt, dass es nur so geht: Verbesserung muss am Engpass ansetzen, sonst verpufft sie und/oder führt zu Frust. Der Engpass in der Softwareentwicklung, deren Zweck das Geld verdienen ist, ist nun aber zunächst derjenige, der das Geld freigibt.

Bringen Sie also die Abnahme als Traktor für den ganzen Entwicklungsprozess in Stellung, dann wird alles andere leichter oder gar erst möglich.

Spielend programmieren

Besser wird es nicht durch Klagen. Besser wird es nur, wenn man sich überhaupt vorstellen kann, wie es besser sein könnte. Dafür muss man sich manchmal frei machen von dem, was ist. Einfach alle Begrenzungen hinter sich lassen. Mal frei fabulieren, wie die Welt aussehen sollte, und beherzt eine Antwort finden auf die Frage: “Ja, wie hätte ich es denn gern, wenn ich mir etwas wünschen dürfte von einer Fee?”

Heute habe ich mir gegönnt, diese Frage für die Programmierung mal für mich zu beantworten. Geplant hatte ich das nicht. Eher bin ich ohne zu fragen über meine Antwort gestolpert.

Wie wünsche ich mir also die Programmierung?

Ich wünsche mir die Programmierung spielerisch(er). Ich wünsche mir, dass Programmieren so funktioniert wie TinkerBox von Autodesk.

TinkerBox ist ein Spiel, in dem man “Maschinen” baut bzw. vervollständigt, um eine Aufgabe zu lösen. Zugegeben, das sind sehr, sehr, sehr einfache Aufgaben im Vergleich zu einer Warenwirtschaft oder einem Compiler oder einer Stellwerkssteuerung.

Aber auch Druckpressen, Autos, Fahrstühle sind sehr viel komplizierter als die TinkerBox-Maschinen und doch funktionieren sie letztlich nach denselben Gesetzen.

Hier ein paar Impressionen von TinkerBox:

Als ich mit TinkerBox angefangen habe auf meinem iPad zu spielen, habe ich einfach das Gefühl gehabt: “Wow, so sollte auch die Programmierung laufen!” Ich möchte Programme visuell zusammensetzen. Ich möchte sie sofort probeweise laufen lassen. Dabei möchte ich zusehen, wie die Teile zusammenspielen.

Natürlich kann das nicht ganz so simpel sein wie bei TinkerBox. Aber warum muss es denn sooooo anders aussehen? Warum muss es aussehen wie heute, wo ich eigentlich nur wie vor 30 Jahren Text in einer imperativen Sprache in einen Editor klopfe? Das kann doch nicht das Ende der Fahnenstange sein. Wir können doch nicht ernsthaft der Meinung sein, mit einer textuellen IDE (und ein bisschen Visualisierung drumherum) die Spitze des Möglichen in der Softwareentwicklung erklommen zu haben.

Nein, ich möchte, dass das anders aussieht. Ich will Software aus Bausteinen aufbauen. Ich will sie zusammenstecken. Ich will sehen, wie sie funktioniert – zum einen, indem ich am Code die Funktionalität ablese, zum anderen, indem ich den Code dabei beobachte.

Manche der Bausteine sind dabei Standardbausteine, andere sind Bausteine, die ich noch “zuhauen” muss, wieder andere setze ich aus anderen zusammen.

Bei TinkerBox gibt es nur Standardbausteine. Die Kunst besteht darin, sie in zielführender Weise zu kombinieren. Für die Softwareentwicklung reicht das natürlich nicht. Wir brauchen Bausteine, die wir “parametrisieren” können. In die gießen wir mehr oder weniger normalen Quellcode. Das finde ich ok. Denn die Menge des Quellcodes ist dann überschaubar.

TinkerBox hat in mir den Gedanken verstärkt, dass wir in der Softwareentwicklung Konstruktion und “Kreation” strikt trennen müssen. Wir brauchen beides, aber es sind grundsätzlich verschiedene Tätigkeiten.

Bei der Konstruktion nehme ich Bausteine und setze aus ihnen etwas Größeres zusammen.

Bei der Kreation denke ich mir neue Bausteine aus (oder “parametrisiere” Standardbausteine). (Ob “Kreation” der beste Begriff dafür ist, lasse ich mal dahingestellt. An dieser Stelle wollte ich aber nicht Implementation schreiben.)

Bausteine zusammenstecken, sie zu einem funktionierenden Ganzen fügen, das ist etwas ganz anderes, als Bausteine zu entwickeln, zu kreieren.

In der Softwareentwicklung trennen wir aber bisher nicht sauber, sondern sind im Grunde ständig mit der Kreation beschäftigt. Die jedoch ist viel schwieriger als die Konstruktion. Der einfache “Beweis”: Selbst Kinder können mit Legobausteinen tollste Dinge konstruieren – kreiert haben aber nicht Kinder die Legobausteine, sondern Erwachsene.

Genauso ist es mit Excel. Millionen von Poweruser können aus den Standardbausteinen in Excel tollste “Rechengebilde” konstruieren. Kreiert haben diese Standardbausteine jedoch Programmierer.

So ganz neu ist die Vorstellung, die ich hier äußere, natürlich nicht. Von Komponenten, die per glue code nur noch verbunden werden müssen, träumte man schon in der 1990ern oder gar davor. Realisiert ist diese Vision aber nur sehr begrenzt.

Mir geht es auch nicht darum, Laien zu Softwareentwicklern zu machen. Ich möchte den Softwareentwicklern nur das Leben erleichtern. Sie sollen sich mehr auf das Wesentliche konzentrieren. Das – so stelle ich mir in einem kühnen Traum vor – können sie aber besser, wenn Programme visueller machen. Die Anhaftung an Text als primärem Ausdrucksmittel für Software, ist anachronistisch und kontraproduktiv. Ich kenne keine andere Branche, in der Designdokumente primär textueller Art sind; nur die Softwareentwicklung beharrt darauf. Denn Programmierung ist Design.

Also: Befreien wir uns von der Last der Texte! Machen wir die Softwareentwicklung haptischer. Entlasten wir uns durch Trennung von Konstruktion und Kreation. Ich glaube, dann wird vieles besser in der Programmierung. Denn dann können wir besser über Software reden und wir können dann besser gemeinsam an Software arbeiten.

Mehr vom Selben hilft nicht mehr

Martin Fowlers Vortrag hat mich leider enttäuscht. Heute abend hätte er über “Software Design in the 21st Century” sprechen sollen. Gesprochen hat er aber stattdessen in drei “Minivorträgen” über DSLs – anlässlich seines gerade erschienenen Buches zum Thema –, REST und die Agilitätsbewegung am Ende der ersten 10 Jahre. Das war alles wenig inspirierend und wenig inspiriert, fand ich.

Nun frage ich mich aber, warum hat er nicht das ursprüngliche Thema behandelt? Sicher war nicht nur ich im ausverkauften Saal auf seine Sichtweise gespannt. Meine Vermutung – mal so ganz keck geäußert: Er hat dazu auch keine rechte Idee.

Die Branche mokelt halt so vor sich hin. SOA ist entweder tot oder hat sich still ins Pragmatische zurückgezogen. Funktionale Programmierung rettet im Verbund mit Multi-Core Prozessoren auch nicht kurzfristig die Softwarewelt. Um XP ist es sehr still geworden; funktioniert also entweder einfach oder wird so lange adaptiert, bis davon nichts mehr übrig ist. Scrum verliert sich in Lagerfehden. Und sonst so?

Tja… das große Problem wartbarer Software, d.h. flexibler, evolvierbarer, langlebiger und auch noch möglichst fehlerfreier Software, die im Rahmen gegebener Ressourcen entwickelt wird, das Problem ist schlicht ungelöst. Und eine Lösung ist nicht in Sicht.

Nicht, dass ich eine Silberkugel im Samtkästchen von Martin Fowler erwartet hätte. Aber mit DSLs, REST und ein bisschen Geschichten erzählen unter dem Titel “Software Design in the 21st Century" aufzutreten, finde ich schwach.

So einfach vergessen kann ich den Abend aber nicht. Denn da ist etwas, das Martin Fowler eher nur am Rande gesagt hat, das mich wurmt. Er hat nämlich gesagt, wir stünden bei der Agilität noch am Anfang. Warum? Weil wir selbst bei der Objektorientierung nach 40 Jahren noch nicht am Ziel seien. Die Agilität solle sich also besser darauf einstellen, auch noch ein paar Jahre zu brauchen.

Einerseits ist da sicherlich wahr: Entwicklungen brauchen ihre Zeit, selbst wenn sie in die richtige Richtung gehen. Und da die Agilität nicht nur mit Technologie zu tun hat, sind ihre Auswirkungen weitreichender als bei der Objektorientierung. Mehr Menschen müssen sich anpassen. Also dauert es auch lange oder gar länger.

Aber andererseits… Wir reden hier ja nicht über Naturgesetze oder den menschlichen Körper. Da mag es Jahrhunderte dauern, bis wir die wahren Zusammenhänge erkennen. Wir reden über menschengemachte Konzepte und Werkzeuge. Und da erlaube ich mir die Frage: Wenn etwas Menschengemachtes nach Jahrzehnten immer noch Schwierigkeiten bereitet, ist das dann ein Problem der Leute, die damit immer noch und immer wieder Schwierigkeiten haben? Oder ist das ein Problem von Konzept bzw. Werkzeug?

Die Natur lässt sich nicht ändern, ob wir sie verstehen oder nicht. Bei der Softwareentwicklung habe ich da aber einen anderen Anspruch.

Fowler, Beck, Martin et al. werden nicht müde hervorzuheben, dass die allermeisten Entwickler die Objektorientierung nicht wirklich verstanden hätten. Es würde eher mit OO-Sprachen immer noch prozedural programmiert.

Das mag sein – aber wessen Problem ist das denn? Warum erhebt sich nicht laut und breit die Frage, ob denn Objektorientierung in der scheinbar nur sehr, sehr, sehr schwer zu vermittelnden “richtigen” Weise überhaupt erstrebenswert ist? Wenn Millionen von Entwicklern über Jahrzehnte es nicht hinkriegen, dann können wir – so glaube ich – ausschließen, dass die Millionen zu doof sind. Oder wenn, dann ist das eben so. Auch egal. In jedem Fall muss dann die Methode, das Paradigma überprüft werden.

In der Finanzwelt gilt: “Nicht realisierte Gewinne sind keine Gewinne.” Das sollten wir auf die Softwareentwicklung übertragen: “Erfolgversprechende Ansätze, die jahrzehntelang hinter den Erwartungen zurückbleiben, sind überbewertet.”

Wenn die Objektorientierung nach 40 Jahren die Softwareentwicklung nicht deutlich herausgerissen hat aus der Unzuverlässigkeit, dann ist sie schlicht das falsche Mittel. Dann müssen wir ein anderes suchen.

Und genauso die Agilität: Wenn die nach 10 Jahren noch am Anfang steht bei dem großen Hype, den sie erfahren hat, dann müssen wir uns etwas anderes suchen, um die Probleme, die immer noch so weit verbreitet sind, zu lösen. Dann ist irgendetwas noch mindestens knapp daneben bei der Agilität.

Was mich also enttäuscht hat bei Martin Fowlers Vortrag war die ruhige “Sturheit”, mit der er “mehr vom Selben” wenn schon nicht gefordert, dann doch aber suggeriert hat. Mehr “richtige” Objektorientierung hilft, mehr “richtige” Agilität hilft. “Leute, haut einfach rein; ihr habt es noch nicht doll genug versucht.” Klingt wie aus einem Watzlawik-Buch. Nur da wird solches Verhalten leider als pathologisch entlarvt.

Das Ergebnis des Abends für mich: Martin Fowler hat für mich live repräsentiert, was ich nach Lektüre seines und anderer Blogs schon geahnt hatte. Die Vordenker von einst sind auch nur Menschen und können nicht dauerhaft vordenken. Auch sie sind Gefangene eines Systems, selbst wenn sie es selbst (mit)geschaffen haben. Oder gerade deshalb?

Wirklich Vordenkerisches werden wir kaum noch von Fowler oder Martin oder Beck zu hören bekommen. Alistair Cockburn scheint mir allerdings noch etwas wacher. Ansonsten schauen wir besser an den Rand des Mainstream. Dort steigen die Nebel dessen auf, das sich dermaleinst zum Software Design des 21. Jahrhunderts verfestigen wird. NoSql, Erlang, DCI, Kanban… das sind für mich Begriffe, die Impulse in die Branche senden.

Keine Ahnung, wie das aber alles mal am Ende aussehen wird. OO und Agilität und DSLs und REST werden dadurch natürlich auch nicht von der Bildfläche spurlos verschwinden, sondern vielmehr assimiliert. Aber die Softwarentwicklungswelt wird anders aussehen, da bin ich mir sicher. Denn wenn sie nicht anders aussieht, dann habe ich wenig Hoffnung, dass wir uns aus dem wachsenden Brownfield befreien.