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Java

449 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema 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..
AWS Deep Java Library – Was ist das?
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..
In Etappen: Vom Java-Monolithen zur Cloud-nativen Anwendung
Der Beitrag erläutert, anhand von Beispielen, warum sich in puncto Containerorchestrierung ein Blick nach China lohnt, wo die hierzulande eher unbekannten PouchContainer oder Dragonfly erfolgreich im Einsatz sind. Der Autor erklärt, auf welche DevOps-Technologien er aktuell setzt und welche Rolle diese bei Alibaba Cloud spielen.
Containerorchestrierung mit PouchContainer und Dragonfly
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.
Kubernetes für Azure ohne Azure Kubernetes Service (AKS)
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..
Einer für alle, alle für Kubernetes