AI
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Wie können technische Störungen in Produktionsanlagen erkannt werden, noch bevor ein Schaden entsteht? Dieses Beispiel zeigt, wie mit frei verfügbaren Tools, Datensätzen und Frameworks in der Praxis echter Mehrwert generiert wird.
Machine Learning (ML) ist auf dem Vormarsch und viele Unternehmen fragen sich, wie sie von dieser Technologie profitieren können. Softwarearchitekten werden also immer öfter Systeme entwerfen müssen, in denen auch ML-Technologie steckt. Die Beschäftigung mit dem Thema ist aber häufig schwierig. Es ist zwar omnipräsent, wird aber meist entweder extrem abstrakt oder aber sehr algorithmisch, daten-ze..
Die IT-Branche steht vor der Exascale-Challenge. Das ist die Herausforderung, einen Supercomputer mit 1 Exaflops wissenschaftlicher Rechenleistung (64 Bit Gleitkomma) zu bauen, der also 1 Trillion Berechnungen pro Sekunde durchführt. Das macht klar: Die Zeiten, in denen diese kostspieligen Computer mit eigens für sie entwickelten Spezialprogrammen betrieben werden müssen, sind passé.
In einer Zeit, in der die Beschleunigung der Entwicklungs- und Release-Zyklen für viele Bereiche des Business zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden ist, wird das altbekannte Dilemma zwischen Geschwindigkeit und Qualität weiter auf die Spitze getrieben. Mit ganzheitlichen Herangehensweisen zur Umsetzung von Continuous Delivery hat sich hier im Softwareentwicklungsprozess im vergangenen..
Amazon, Google, Microsoft, Oracle, Salesforce oder SAP bewegen den digitalen Hub mit Riesenschritten in die Cloud. Aber was bedeutet das für Ihren Job in der Software-QS? Sie müssen immer früher, schneller und aufwendiger testen. Die Anforderungen steigen permanent. Dafür gibt es jetzt eine Lösung: Robotic Testautomation aus der Cloud. Hier sind fünf Gründe, warum Sie Ihren persönlichen Test-Bot a..
