Ein Programm funktioniert auf dem eigenen Rechner einwandfrei, verursacht jedoch auf anderen Systemen unerwartete Fehler. Dieses als „Works-on-My-Machine“-Dilemma bekannte Problem zählt zu den zentralen Herausforderungen der Softwareentwicklung. 

Dieser Blogbeitrag stellt Tools und Methoden vor, mit denen sich dieser Problematik gezielt begegnen lässt.

Ursachen des Problems

Das Problem entsteht durch Unterschiede zwischen der Entwicklungsumgebung und den Zielsystemen. Individuelle Einstellungen wie Betriebssysteme (Windows, macOS, Linux), Versionen von Programmiersprachen, Frameworks oder Bibliotheken führen oft zu Inkompatibilitäten. Auch Umgebungsvariablen, Konfigurationen, Pfade sowie Unterschiede in Hardware oder Netzwerken können abweichen und Fehler verursachen.

Tools und Methoden zur Lösung

Das „Works on My Machine“-Dilemma lässt sich durch den Einsatz moderner Technologien und bewährter Methoden deutlich reduzieren oder ganz beseitigen. Ziel ist es, Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen möglichst identisch und automatisiert bereitzustellen, um Umgebungsunterschiede auszuschliessen.

• Containerisierung mit Docker: Docker ermöglicht es, Anwendungen inklusive Abhängigkeiten und Konfigurationen in Containern zu kapseln. Diese laufen auf allen Systemen mit Docker-Unterstützung identisch, unabhängig vom zugrunde liegenden Betriebssystem.

• Virtuelle Maschinen und Vagrant: Virtuelle Maschinen (VMs) bieten eine vollständige Betriebssystemumgebung, die auf einem Host-Rechner simuliert wird. VirtualBox ist eine verbreitete VM-Lösung. Vagrant automatisiert das Erstellen, Konfigurieren und Starten dieser VMs per Kommandozeile oder Skript.

• Paketmanager und virtuelle Umgebungen: Die Verwaltung von Abhängigkeiten ist entscheidend, um Versionskonflikte zu vermeiden. Paketmanager wie npm, pip, uv, Maven oder Composer ermöglichen die exakte Definition und automatisierte Installation benötigter Bibliotheken. Virtuelle Umgebungen wie virtualenv oder venv sorgen zusätzlich für eine saubere Trennung von Projekt- und Systemabhängigkeiten und stellen konsistente Bibliotheksversionen sicher.

• Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD): CI/CD-Tools wie Jenkins, GitLab CI/CD, Travis CI oder GitHub Actions automatisieren das Bauen, Testen und Ausliefern von Software. Bei jedem Code-Commit wird die Anwendung in einer definierten Umgebung gebaut und durchläuft automatisierte Tests. Fehler werden so früh erkannt, bevor die Software in die Produktion gelangt. 

• Automatisierte Tests: Automatisierte Tests sind ein zentraler Bestandteil moderner Entwicklungsprozesse. Unit-Tests prüfen einzelne Funktionen oder Module isoliert, Integrationstests kontrollieren das Zusammenspiel mehrerer Komponenten, und End-to-End-Tests simulieren Benutzerinteraktionen über die gesamte Anwendung hinweg. Testframeworks wie JUnit (Java), pytest (Python), Jest (JavaScript) oder RSpec (Ruby) sind weit verbreitet. 

• Infrastructure as Code (IaC): IaC-Tools wie Ansible, Puppet oder Terraform ermöglichen es, Infrastruktur, Serverkonfigurationen und Softwareinstallationen programmatisch zu definieren und automatisiert bereitzustellen. Statt manuell Server einzurichten, werden Umgebungen per Skript erstellt und konfiguriert. 

• Versionskontrolle und Dokumentation: Git-basierte Systeme wie GitHub oder GitLab sind zentral für die Nachverfolgung von Quellcode und Konfigurationsdateien. Durch das Einbinden von Dockerfiles, Vagrant-Konfigurationen, Skripten und Dokumentationen im selben Repository können alle nötigen Informationen zur Reproduktion der Umgebung zentral verwaltet werden.

Durch die Kombination dieser Tools und Methoden entsteht eine standardisierte und automatisierte Entwicklungsumgebung, die stabile Abläufe über alle Systeme hinweg ermöglicht.

Fazit

Das „Works-on-My-Machine“-Dilemma verdeutlicht, wie entscheidend reproduzierbare Entwicklungsumgebungen für moderne Softwareprojekte sind. Durch den Einsatz bewährter Praktiken wie Containerisierung, CI/CD und Infrastructure as Code lassen sich typische Fehlerquellen vermeiden. Dadurch werden Fehler reduziert, die Zusammenarbeit erleichtert und die Softwarequalität nachhaltig verbessert.

Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung von KI erstellt.