Java
Alle unsere neuen Produkte basieren auf einem Java Backend – eine stabile Laufzeitumgebung und sehr viele Open-Source-Bibliotheken machen die Plattform unschlagbar.
Spring
Das Spring Ökosystem – vor allem Spring Boot – ist die Grundlage vieler unsere Applikationen. Die vielen Komponenten kümmern sich um die technische Basis, sodass man sich besser auf die fachliche Implementierung konzentrieren kann.
JavaScript und TypeScript
Für die Entwicklung im Browser setzen wir auf die Sprache des Internet – JavaScript bwz. meistens auf dessen neue Variante TypeScript. TypeScript ermöglicht IDE-Unterstützung durch Typen, ohne die Flexibilität von JavaScript zu verlieren.
Angular
Unsere Basis für das Frontend von Webapplikationen und Single Page Apps.
C/C++
Für einige unsere Backoffice-Systeme setzen wir auf die Stabilität von C/C++.
Delphi
Für die schnelle Entwicklung von Windows Rich Clients.
SQL Datenbanken
Das Rückgrat der meisten unseren Anwendungen bilden relationale Datenbanken – der Zugriff erfolgt meist mit JPA / Hibernate.
Apache Solr, Elasticsearch
Für Volltextsuche und Suche generell, wie zum Beispiel auf Das WeltAuto.
Cucumber mit Selenium oder Cypress
Für automatisierte Akzeptanztests verwenden wir entweder Cucumber in Verbindung mit Selenium oder, in letzter Zeit, vermehrt Cypress.
Jenkins und GitLab CI
Die CI/CD Pipelines für unsere Applikationen laufen auf Basis von Jenkins oder GitLab CI.Git / Subversion
Fast alle unsere Projekte verwenden Git als Versionsmanagementsystem – nur in wenigen Projekten setzen wir noch auf Subversion.
Visual Studio Code, Visual Studio, IntelliJ, Delphi und Eclipse
Wir haben viele IDEs im Einsatz – je nach Projekt und Technologie verwenden wir, was am besten passt.
OpenShift / Kubernetes
Wir deployen unsere Cloud-native Applikationen in unserer private Cloud auf Basis von OpenShift / Kubernetes.
Azure
Azure ist unsere Haupt-Cloudplattform und bietet eine gute Basis für unsere Cloud-Journey.
Python
Ob Machine Learning, Cloud Automation oder in CMS-Systemen – Python wird in der Porsche Informatik von vielen Teams eingesetzt.
Linux Container / Docker
Viele unsere Applikationen werden heute in Container Images gepackt und in der Cloud verteilt ausgeführt. Das erlaubt hohe Flexibilität bei den Teams und garantiert eine durchgängige Umgebung von Entwicklung bis zur Produktion.
Spark
Spark ermöglicht uns, Datenabfragen auf große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in hoher Geschwindigkeit und guter Performance auszuführen und somit die Leistung von Anwendungen zur Big Data-Analyse zu steigern.
SAP HANA
Im SAP-Umfeld setzen wir auf die HANA-Datenbank im Zusammenspiel mit den neuen Applikationen (BW on HANA und S4 HANA) als zukunftsorientierte Lösungen.