argas IT

SOFTWARE TESTEN

Softwaretesten is het proces van het evalueren van een softwaretoepassing of -systeem om erachter te komen of het werkt zoals verwacht en om bugs of problemen te identificeren. Het wordt gedaan om de kwaliteit, betrouwbaarheid en prestaties van de software te garanderen voordat deze aan gebruikers wordt vrijgegeven.

Hier is een eenvoudige uitsplitsing:

Waarom software testen?

• Om bugs te vinden voordat gebruikers dat doen.
• Om ervoor te zorgen dat het aan de vereisten voldoet.
• Om te controleren of het snel, veilig en stabiel is.
• Om ervoor te zorgen dat het op verschillende apparaten of in verschillende omgevingen werkt

1. Handmatige tests

• Uitgevoerd door een menselijke tester
• De tester volgt een reeks stappen en observeert het softwaregedrag
• Goed voor verkennend testen of UI-testen

2. Geautomatiseerd testen

• Gebruikt tools/scripts om tests automatisch uit te voeren.
• Sneller en herhaalbaar.
• Geweldig voor regressietesten (opnieuw controleren na updates).

Enkele veelvoorkomende soorten testen:

• Unittesten: test kleine onderdelen (zoals functies of methoden).
• Integratietesten: controleert hoe verschillende modules samenwerken.
• Systeemtesten: test het hele systeem als geheel.
• Acceptatietesten: zorgt ervoor dat het voldoet aan de zakelijke behoeften.
• Prestatietesten: controleert snelheid en schaalbaarheid.
• Beveiligingstesten: zoekt naar kwetsbaarheden of bedreigingen.

BACKEND DEVELOPMENT

Backend-ontwikkeling is het onderdeel van web- of softwareontwikkeling dat zich richt op alles wat er achter de schermen gebeurt: de serverkant van applicaties.

Wat doet de backend?

• Verwerkt gegevens: ophalen, opslaan, bijwerken en verwijderen.
• Communiceert met de frontend (het onderdeel dat gebruikers zien) via API’s.
• Verwerkt logica: zoals gebruikersauthenticatie, betalingen, meldingen, enz.
• Beheert servers, databases en applicatiearchitectuur.

Waar werkt een backendontwikkelaar mee?

• Talen: Python, Java, Node.js (JavaScript), PHP, Ruby, Go, etc.
• Databases: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, etc.
• Frameworks: Express (Node.js), Django (Python), Spring (Java), Laravel (PHP), etc.
• API’s: REST, GraphQL — voor communicatie tussen frontend en backend.
• Authenticatie: Loginsystemen, tokens (JWT), OAuth, etc.
• Hosting/implementatie: AWS, Heroku, Docker, Nginx, etc.

FRONTEND DEVELOPMENT & MOBILE

Frontend Development
Frontend development draait om het bouwen van het deel van een website of webapplicatie waarmee gebruikers direct interacteren: wat u ziet en waarop u klikt in uw browser.

Zie het als het “gezicht” van een website. Het omvat:

• Lay-out en ontwerp (hoe dingen eruit zien)
• Interactiviteit (wat er gebeurt als u op knoppen klikt, scrolt of typt in een formulier)
• Responsiviteit (hoe de site zich aanpast aan verschillende schermformaten, zoals telefoons of tablets)

Veelgebruikte frontendtalen en -tools:

• HTML – structureert de content (zoals koppen, alinea’s, afbeeldingen)
• CSS – stylet de content (kleuren, lettertypen, lay-out)
• JavaScript – voegt interactiviteit toe (schuifregelaars, dropdowns, dynamische content)
• Populaire frontendframeworks en -bibliotheken:
• React (van Facebook)
• Vue.js
• Angular
• Tailwind CSS of Bootstrap (voor styling)

Kortom, als u het in de browser kunt zien, heeft een frontendontwikkelaar er waarschijnlijk iets mee te maken gehad.

Mobile

Mobile development is het proces van het maken van softwaretoepassingen die op mobiele apparaten zoals smartphones en tablets draaien. Deze apps kunnen van alles zijn, van socialemediaplatforms, games, bank-apps, fitnesstrackers tot zelfs eenvoudige rekenmachines.

Er zijn twee hoofdtypen mobiele ontwikkeling:

A. Native app-ontwikkeling.

• Specifiek gebouwd voor één platform (iOS of Android) met behulp van platformspecifieke talen zoals iOS: gebruikt Swift of Objective-C, en Android: gebruikt Kotlin of Java
• Beste prestaties en volledige toegang tot apparaatfuncties (camera, GPS, enz.)

B. Cross-platform / hybride app-ontwikkeling Bouw één app die op zowel iOS als Android draait met behulp van frameworks zoals:

• Flutter (Dart)
• React Native (JavaScript/TypeScript)
• Xamarin (C#)
• Bespaart tijd en code, maar kan wat prestaties of flexibiliteit inleveren.
• Om een ​​mobiele app te bouwen, doen ontwikkelaars meestal het volgende:
• Ontwerp de UI (User Interface)
• Schrijf de code
• Test op verschillende apparaten
• Publiceer het in app-winkels zoals Google Play Store of Apple App Store

DATA, BI & AI

Data is de ruwe input die je nodig hebt voor zowel BI als AI. Er zijn twee hoofdtypen:

• Gestructureerde data: netjes georganiseerd in rijen en kolommen, zoals in relationele databases (SQL, Excel).
  • Voorbeelden: klantentabel, transactielogs, sensordata
• <>Ongestructureerde data: geen vaste structuur. Moeilijker te analyseren zonder extra verwerking.
  • Voorbeelden: tekst (e-mails), afbeeldingen, video, audio

Data kan worden opgeslagen in:

• Databases (SQL, NoSQL)

• Data lakes (zoals Azure Data Lake, AWS S3)

• Data warehouses (zoals Snowflake, BigQuery, Redshift)

BI draait om het extracten, transformeren en presenteren van data om inzichten te genereren:

• ETL/ELT-processen:

  • Extract: data ophalen uit verschillende bronnen

  • Transform: opschonen, normaliseren, aggregeren

  • Load: in een data warehouse plaatsen

• Tools & Technologieën:

  • ETL tools: Talend, Informatica, Azure Data Factory

  • Visualization: Power BI, Tableau, Looker

  • Querying: SQL, DAX, MDX

• Doel:

  • Beschrijvende analyse (“Wat is er gebeurd?”)

  • Diagnostische analyse (“Waarom is het gebeurd?”)

BI is over het algemeen reactief – het geeft inzichten over het verleden en het heden.

AI is breder en complexer, en bevat o.a. machine learning en deep learning. In tegenstelling tot BI is AI vaak voorspellend of autonoom handelend.

AI → Machine Learning (ML)

ML is een subset van AI waarbij algoritmes leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden.

• Voorbeelden:

  • Supervised learning: Voorspellen van prijzen, churn, klantsegmentatie (bijv. Random Forest, XGBoost)

  • Unsupervised learning: Clustering, anomaly detection (bijv. K-means)

  • Reinforcement learning: Beslissingsprocessen (bijv. robotnavigatie, spelletjes)

Deep Learning (subset van ML)

Gebaseerd op neurale netwerken, vooral nuttig bij:

• Beeldherkenning (CNN’s)

• Taalverwerking (NLP via transformers zoals ChatGPT)

• Spraakherkenning

• Libraries: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

INFRA & CLOUD

De technische aspecten van IT-infrastructuur in de cloud kunnen variëren afhankelijk van de specifieke cloudservices en -modellen die worden gebruikt. In grote lijnen gaat het om de implementatie en het beheer van IT-middelen via cloudplatforms zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), of andere cloudproviders.

Hier zijn enkele kerncomponenten van IT-infrastructuur in de cloud:

1. Cloud Computing Modellen

• IaaS (Infrastructure as a Service): Hierbij krijg je toegang tot virtuele machines, opslag, netwerkbronnen en andere fundamentele IT-infrastructuur, maar je hebt de volledige controle over het besturingssysteem en de applicaties die erop draaien.
  • Voorbeelden: AWS EC2, Azure Virtual Machines, Google Compute Engine.
• PaaS (Platform as a Service): Dit model biedt een platform waar je applicaties kunt ontwikkelen, hosten en beheren zonder je zorgen te maken over de onderliggende infrastructuur.
  • Voorbeelden: AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Azure App Services.
• SaaS (Software as a Service): De cloudprovider biedt de volledige softwareapplicatie, inclusief de infrastructuur en de platformlaag.
  • Voorbeelden: Google Workspace, Office 365, Salesforce.

2. Cloud Storage

• Cloudopslag biedt schaling en toegang op afstand voor gegevens. Dit kan objectopslag (zoals AWS S3), blokopslag (zoals AWS EBS), of bestandopslag (zoals Google Drive) omvatten.
• Het maakt back-ups, disaster recovery, en gegevensdeling gemakkelijker.

3. Netwerken en Beveiliging

• Virtual Private Cloud (VPC): Dit biedt een geïsoleerd netwerk in de cloud, waarbij je subnetten, IP-adressen, routing en beveiligingsinstellingen kunt beheren.
  • Voorbeeld: AWS VPC, Azure Virtual Network.

• Beveiliging: Gebruik van versleuteling, multi-factor authenticatie (MFA), firewalls (zoals AWS Security Groups), en Identity and Access Management (IAM) voor toegangscontrole en beveiliging.

4. Virtuele Machines (VM’s)

• Cloudproviders bieden de mogelijkheid om virtuele machines te draaien, die je kunt configureren om je eigen besturingssysteem en applicaties te draaien.

  • Voorbeeld: AWS EC2 instances, Azure VMs, Google Compute Engine.

5. Containerisatie en Orkestratie:

• Containers (bijv. Docker) stellen je in staat applicaties en hun afhankelijkheden in geïsoleerde omgevingen te draaien.

• Kubernetes is een populaire orkestratie tool voor het beheren van containers in de cloud, vaak gebruikt in combinatie met cloudproviders zoals AWS EKS, Azure AKS of Google GKE.

6. Schaling en Load Balancing:

• Schaling van infrastructuur (zowel horizontaal als verticaal) kan dynamisch plaatsvinden om verkeer en vraag aan te kunnen.

• Load balancers verdelen inkomend verkeer over meerdere servers om de prestaties en beschikbaarheid te verbeteren.

  • Voorbeeld: AWS ELB, Azure Load Balancer.

7. Monitoring en Logging:

• Tools zoals AWS CloudWatch, Azure Monitor en Google Operations Suite bieden mogelijkheden voor het bewaken van de prestaties, het verzamelen van loggegevens en het stellen van waarschuwingen.

8. Databases:

• Cloudproviders bieden managed database-oplossingen zoals Amazon RDS, Azure SQL Database, en Google Cloud SQL voor relationele databases, evenals NoSQL-oplossingen zoals Amazon DynamoDB, Azure Cosmos DB, en Google Firestore.

9. Serverless Architectuur:

• In serverless computing hoef je je geen zorgen te maken over de serverinfrastructuur. Je schrijft code die door de cloudprovider wordt uitgevoerd op basis van evenementen.

• Voorbeeld: AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions.

10. DevOps en CI/CD:

• Cloudomgevingen ondersteunen DevOps-praktijken door middel van CI/CD-pijplijnen (Continuous Integration/Continuous Deployment) die automatisering mogelijk maken voor code deployment en versiebeheer.

  • Voorbeeld: AWS CodePipeline, Azure DevOps, Google Cloud Build.