Java
449 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Java.
Development
Java
Big Data
Ein Architekturstack für Data Science mit Java, Python und JavaScript – Teil 2: Datenanalyse und Angular Best Practices
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..
Hallo, diesmal gibt es hier in der Tool Talk-Kolumne eine doppelte Premiere. Nicht nur, dass ich aus gegebenem Anlass einmal Tools in Python vorstelle – nein, die Kolumne ist auch länger als sonst. Warum? Diese Ausgabe beschäftigt sich im Schwerpunkt mit dem Thema „Machine Learning“, und – ob man es als Java-Entwickler zugeben will oder nicht – hier ist das Python-Universum größer als der Java-Kos..
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.
Development
Java
Big Data
Ein Architekturstack für Data Science mit Java, Python und JavaScript – Teil 1: Architekturkomponenten
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..
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..