Java
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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..
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind Themen, die seit jeher die Möglichkeit für verschiedene didaktische Herangehensweisen bieten. Gruppe A betrachtet KI als Themenbereich, den man durch klempnerartiges Aneinander-Reihen von Bibliotheken abarbeitet. Andere Werke arbeiten sich an der Mathematik ab. Der Addison-Wesley-Verlag bietet mit „Deep Learning illustriert” ein Lehrbuc..
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..
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.
Viele Unternehmen ziehen mit ihrer Software in die Cloud um. Dabei stehen sie vor der Entscheidung, die Services der einschlägigen Cloud-Anbieter zu nutzen – oder auch nicht. Denn häufig bedeutet die Nutzung dieser Dienste nicht nur eine Änderung der üblichen Prozesse, sondern auch eine Veränderung des Bewusstseins, etwa im Bereich Compliance oder im Bereich IT-Security.