Development

Das – uns schon bekannte – Entwicklungsteam ist weiter damit beschäftigt, die Themen rund um APIs innerhalb der gesamten Organisation voranzutreiben. Vor kurzer Zeit kam das Business, in der Person eines Domänen-Owners, auf das Team zu. Man habe eine API entdeckt, die Daten aus der Domäne innerhalb der Organisation zur Verfügung stelle. Leider seien die bereitgestellten Daten mit Fehlern behaftet...

Die Erwartungen an Machine Learning (ML) sind riesig. Dass viele ML-Projekte in der Pilot- oder Proofof-Concept-Phase stecken bleiben, liegt aber nur zum Teil an überzogenen Erwartungen. Es fehlt den Unternehmen oft an Infrastruktur, den richtigen Capabilities oder schlicht an Daten. Dieser Beitrag beschreibt, auf was Unternehmen achten sollten, damit ML-Lösungen tatsächlich produktiv eingesetzt w..

Die Überführung von ML-Modellen in den Produktionsbetrieb ist komplexer als bei herkömmlichen Softwaresystemen, da neben Code auch Daten und Modelle sowie deren Abhängigkeiten eine Rolle spielen. Eine Nichtbeachtung dieser Komplexität kann zu großen technischen Schulden führen, die den Erfolg eines ML-Projekts nachhaltig gefährden. Aus diesen Beobachtungen ist das Feld Machine Learning Operations ..

Gerade in den letzten drei Jahren hat das Thema Sicherheit in der IT eine wesentlich prominentere Darstellung in den allgemeinen Medien erhalten. Auch kann man sehen, dass weltweit auf Konferenzen die unterschiedlichen Bereiche der Cybersecurity, wie es im Englischen genannt wird, immer mehr Teil der Vorträge wird. Wenn man sich nun das erste Mal mit dem Thema beschäftigt, dann wird man mit der ..

Im Rahmen dieser Kolumne habe ich mich schon häufiger auch mit Containern und Docker beschäftigt. Obwohl es sich hierbei weder um ein Java- noch um ein direktes Entwicklungsthema handelt, ist es für viele Projekte von hoher Relevanz. Schließlich spielt heute auch der Betrieb von Anwendungen für die meisten Entwicklungsteams eine hohe Rolle und dieser nutzt aktuell in vielen Fällen Container. Hier ..