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Java

414 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Java.
Die Verteilung von Microservices ist eine komplexe Herausforderung, die nur vollautomatisiert effizient erfolgen kann. Manuelle Arbeitsschritte innerhalb dieses Prozesses sind langsam und fehleranfällig und stellen somit ein grundlegendes Problem dar. Eine Lösung ist der Einsatz von Infrastructure-as-Code (IaC)-Werkzeugen zur Automatisierung dieses Prozesses. Der Artikel stellt eine Best Practice ..
DevOps in der Praxis – Microservices verteilen mit Terraform
Der Betrieb komplexer Softwaresysteme ist eine Herausforderung voller Tücken und Risiken. Ohne die enge Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Operations-Teams fallen Probleme erst spät auf und sind teuer in der Behebung. Der DevOps-Ansatz verspricht hier Abhilfe, indem er agile Entwicklungsmethoden auf den Betrieb der Software erweitert. Wir zeigen, wie die Container-Orchestrierung mit Kubernetes d..
DevOps mit Kubernetes
Java

RSocket.io

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Michael Hunger
Sockets sind ein integraler Bestandteil der Kommunikation von Prozessen, sowohl lokal auf einem Rechner, aber insbesondere zwischen Maschinen über Netzwerkprotokolle. Mit RSocket.io ist seit 2015 ein Framework verfügbar, das die Socket-Programmierung mit dem Paradigma der „reaktiven” Programmierung verknüpft.
RSocket.io
Wie kann man Python, das für datenwissenschaftliches Arbeiten weit verbreitet ist, in Kombination mit Java und JavaScript zur Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen in professionellen Anwendungen verwenden? Wir stellen anhand eines aktuellen Fallbeispiels einen schnell einsetzbaren Architekturstack für den Einsatz von Data Science vor. Die Anwendung ist ein Cockpit, das betriebliche Da..
Ein Architekturstack für Data Science mit Java, Python und JavaScript – Teil 1: Architekturkomponenten
Medizinische Daten von Patienten werden aktuell in Krankenhäusern auf unterschiedlichste Weisen aufgezeichnet und in unterschiedlichsten Systemen gespeichert. Die Daten werden für Diagnosen und Verlaufskontrollen punktuell genutzt, größere Zusammenhänge und daraus ableitbares Wissen liegen jedoch brach. Durch eine kontinuierliche wissenschaftliche Begleitung und den Einsatz von neuartigen Methoden..
Eine Pipeline für KI-basierte (medizinische) Datenanalyse