Umstrukturierung der Software-Architektur

Nach anfänglichen Programmierarbeiten in Matlab® zeigte sich, dass diese Art der Programmierung zu starre Strukturen aufweist und für neue Mitarbeitende aufwändig zu erlernen ist. Für die im Teilprojekt vorgesehene Aufgabenstellungen gab es nur wenig vergleichbare extern vorgefertigte Beispiele. Die Lizenz-Politik der Firma MathWorks erschwert zudem den langfristigen Einsatz der entwickelten Softwaretools. Zudem erwies es sich als schwierig geeignetes Personal mit Matlab-Erfahrung zu finden.

Der Wechsel der Programmiersprache Matlab® auf Python sowie die Umstrukturierung der Software-Architektur hin zu einer flexiblen Strukturierung erbrachten entscheidende Vorteile bezüglich der Einfachheit, Entwicklungsgeschwindigkeit sowie der späteren Wartung und Weiterentwicklung der Software.

Da zudem auf dem Arbeitsmarkt wesentlich mehr Python- als Matlab-Programmierer zur Verfügung stehen, erleichterte dies auch die Akquise der benötigten Mitarbeitenden.

Da Python als Open-Source-Anwendung eine sehr große Entwickler- und Nutzer-Community hat, existieren zahlreiche kostenfreie Beispiele, die sich an die eigenen Bedürfnisse anpassen lassen, was die Entwicklungsarbeiten immens erleichtert.

Der im Projekt entwickelte Programmcode ist auf Wunsch über GitHub oder per Mail erhältlich.

Diese Maßnahme wurde während der Entwicklung und Fertigung der Versuchsanlagen im Teilprojekt „Das virtuelle, ferngesteuerte Labor für Mikroalgen“ erprobt und hat sich in der Praxis bewährt.

Ziel war die Planung einer Laborlehrveranstaltung für den Bachelorstudiengang „Biotechnologie“. Hierzu wurde ein fernsteuerbarer Versuchsaufbau mit umfangreicher mess- und steuerungstechnischer Ausstattung entwickelt, wodurch das Algenwachstum aus der Ferne überwacht, gesteuert und optimiert werden kann.

Die Mitarbeitenden müssen über Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, verfügen und zum interdisziplinären Arbeiten mit anderen Mitarbeitenden, z.B. aus der Biotechnologie, befähigt sein.

Die entwickelte Software wurde mit mehreren Studierendengruppen erprobt und für sehr gut befunden.

Die Software läuft stabil und ist für zahlreiche neue Sensoren flexibel anpassbar.

Die Benutzeroberfläche sieht ansprechend aus und ist leicht zu bedienen.

Die Softwaretools lassen sich einfach an andere, ähnliche Anwendungen/Laborversuche anpassen.

Durch die enorme Erweiterung von zusätzlichen Python-Bibliotheken und Anwendungsbeispielen steigt die Erwartungshaltung an die technischen Aspekte des Projekts hinsichtlich der Adaption neuer Sensoren, der Datenbankverwaltung, der Reaktions- bzw. Rückmeldezeit der Datenbankabfrage sowie der Gestaltung der Benutzeroberfläche. Entsprechend sorgfältig sollte zuvor das Anforderungsprofil an die Software ausgelegt werden.

Im Detail dauert die Programmierung spezifischer Komponenten doch länger als gedacht, auch wenn es dafür bereits klare Vorstellungen, Programmier-Konzepte und ähnliche Anwendungsbeispiele gab. („Der Teufel steckt oft im Detail“.)

Einmal eingeschlagene Programmier- und Vorgehensweisen sind nur schwer zu modifizieren. Häufig ist hier ein neues Konzept notwendig. Daher ist eine ausführliche Planung im Vorfeld mit allen möglichen Worst-Case-Szenarien unerlässlich.

Nein, die Programmiersprache Python hat sich bestens bewährt.

Ein ausführliches Pflichtenheft für die Erstellung der Software in all ihren Fassetten erstellen.