Java

Auf dem Markt von Deep-Learning-Frameworks wird man meist im Bereich Python fündig. NumPy, Matplotlib, MXNet, PyTorch oder auch TensorFlow sind aus der Deep-Learning-Gemeinde nicht mehr wegzudenken. Start-ups, die über einen eher kleinen sowie modernen IT-Stack verfügen, haben zumeist kein Problem damit, sich schnell in Richtung Python oder andere moderne Implementierungssprachen auszurichten. Doc..

Der Artikel beschreibt anhand eines realen Projektbeispiels eine Vorgehensweise für das „replatforming“ (= von Hardware oder VMs zu Containern) monolithischer Applikationen und den damit verbundenen Ansatz zur Cloud-Transformation. Dabei geht es um das allmähliche Ersetzen der komplexen Altanwendungen durch „rebuilding“ der Funktionalitäten als native Cloud-Services. Wir zeigen unsere Methodik und..

Ideal für schnell skalierende Microservice-Architekturen und -Umgebungen, haben Container-Technologien die Infrastruktur-Welt im Sturm erobert. Und mit ihnen ging eine erhebliche Komplexität in Bezug auf die Orchestrierung einher. Der ideale Nährboden für Kubernetes. Doch auch der Orchestrierer will im Blick behalten werden. Monitoringstrategien müssen überdacht und neu ausgerichtet werden, gerade..

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..

Lösungen für die Digitalisierung sind oft sehr komplex, speziell im Falle industrieller IIoT-Anwendungen (IIoT = Industrial Internet of Things). Es handelt sich zumeist um große langlebige Systeme von Systemen mit heterogener Hardware, Cloud-Einbindung und Integration diverser Datenquellen. Noch dazu unterliegen sie stringenten Qualitätsanforderungen wie Skalierbarkeit und Sicherheit. Ohne die ric..