Blog & Artikel

Modernes Secrets-Management

Haben Sie aktuell geheime Anmeldedaten für eine Produktionsumgebung auf Ihrem Computer gespeichert? Dies können Konfigurationsdateien mit Datenbankpasswörtern, eine AWS-Credentials-Datei oder ein unverschlüsselter SSH-Schlüssel sein. Entwickler oder Administratoren, die häufig mit Produktivsystemen interagieren, werden diese Frage sehr wahrscheinlich mit einem „Ja” beantworten oder in einer Umgebung mit sehr strengen Regularien und Prozessen arbeiten.

Kubernetes und seine CI/CD-Generationen

Der neue Kubernetes Cluster ist eingerichtet, die Softwarearchitektur ist ganz modern auf Basis von Microservices geplant, jetzt fehlt nur noch eine Continuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD)-Pipeline. Diese ist schnell mit dem Jenkins gebaut, der schließlich schon seit Jahren einen guten Dienst verrichtet. Alles nur noch eine Kleinigkeit, oder? Aber ist das eigentlich eine gute Idee?

JavaScript? Gern, aber bitte in Maßen

Klassischer Architekturansatz für Webanwendungen

Diversität in IT Teams

In Bezug auf das Geschlecht sind Teams in der IT meist homogen besetzt. Warum Diversität hier (noch) nicht gegeben ist und was für Vorteile aus gemischten Teams enstehen können, darum geht es in diesem Blogpost.

Type checking JSX: A can of props

In this post, I’d like to describe how JSX type checking in TypeScript actually works and the problems you’re going to encounter when implementing custom, non-React JSX components.

Personas

Eine Einführung

Gute UX entsteht im Team

“Wir machen die UX Designs und dann kann das entwickelt werden” – solche und ähnliche Sätze hat sicherlich fast jeder von uns schon mal gehört oder sogar selber gesagt. In interdisziplinären Projektteams, in denen das Wort “User Experience” fällt, fühlen sich meist eine oder mehrere Personen für dieses Thema ausschließlich verantwortlich. Der Rest des Teams setzt um. Bedeutet User Experience aber nicht, eine ganzheitliche Lösung für den Benutzenden, den Menschen zu schaffen? Warum fühlen wir uns also nicht als gesamtes Team dafür verantwortlich?

Warum Microservices scheitern

Microservices sind der große Architektur-Trend in den letzten Jahren. Mittlerweile stellt sich aber Ernüchterung ein: Auch Microservices-Projekte sind vorm Scheitern nicht sicher. Sich die typischen Gründe für das Scheitern anzuschauen, ermöglicht es, diese Probleme zu umgehen und so erfolgreiche Projekte umzusetzen.

Legacy ist keine Krankheit

Vermächtnis in kleinen Schritten kontinuierlich fortentwickeln

The many ways of testing Smart Contracts in Ethereum

You have implemented a smart contract for Ethereum, and now you are wondering how you can test it under real-life conditions, but without spending money in case there’s a problem? Luckily, there are test networks that can help you with this.

Die GraalVM: Javas Sprung in die Gegenwart?

Die Java Virtual Machine (JVM) gibt es jetzt seit über 24 Jahren. Mit den Jahrzehnten wuchs ihre Verbreitung und das SDK bekam immer neue Funktionen. Das alles hat die JVM aber auch groß und träge gemacht. Hoher RAM-Bedarf oder lange Startzeiten passen nicht mehr in die neue FaaS oder Container Welt. Die GraalVM macht da Hoffnung.

Das Service Mesh

Die Lösung aller Microservice-Probleme?

(De-)Serializing JavaScript Models with Metaprogramming

DIY abstraction for serializing and deserializing JavaScript model instances

NewSQL-Datenbanken

NewSQL Datenbanken bieten hohe Konsistenzgarantien und gleichzeitig eine gute Skalierbarkeit. Dieser Artikel stellt drei Cloudangebote und eine Open-Source Datenbank vor.

Sind Ideen eine Ware?

„Sie müssen Ihre Idee verkaufen können!“

Stark im Doppelpack

Sowohl Jenkins als auch NuGet sind vermutlich den meisten bekannt, die mit .NET Software entwickeln. Wesentlich weniger bekannt ist allerdings, wie schön Jenkins mit NuGet zusammenspielen kann, um selbst kleine NuGet-Pakete aus eigenen Projekten zu erstellen und diese Firmen-intern zu verteilen. Dieser Artikel erklärt Schritt für Schritt, wie Sie dieses Zusammenspiel in Ihre eigenen Software-Projekte bringen können.

Familiarity - friend or foe

Familiarity has two sides. On one, it is quite beneficial, you know the ways, the tools, the pitfalls and it all enables you to work fast. But at the same time, it can make you blind to mistakes you’re doing or violations of processes or good practices.

The Perversion of Agile Metaphors

Why Terms Matter

How to add Swift functions as polyfills in JavaScriptCore

Reusing existing JavaScript implementations of your web app for your iOS app can be a good choice for some complex calculations. Unfortunately anything that is not part of the pure JavaScript language won’t be available. Learn in this blog post how to supply missing functionality via native code.

Optionen der Frontend-Integration

Die Integration von Daten und Funktionalität im Frontend ist ein mächtiges aber trotzdem relativ selten beleuchtetes Thema. Dieser Artikel soll versuchen gängige Muster aufzuzeigen und kurz mögliche Vor- und Nachteile zu benennen.

Vielfältiges Git!

Git kann auch mehrere...

Microservices: Mit Service-Meshes den Überblick behalten

Immer mehr Systeme bestehen aus immer kleineren Komponenten – die sogenannten Microservices. Die Vorteile: Entwickler können dadurch die Entwicklung, das Testing und das Deployment eines Systems unabhängig voneinander durchführen. In der Praxis haben solche verteilten Anwendungen auch Nachteile. Wenn einzelne Teile ausfallen oder – schlimmer noch – nur noch teilweise funktionieren, betrifft das oft eben doch das ganze System. Service Meshes können hier Abhilfe schaffen.

The NUMMI Factory — A Parable About Software Development

Software development is not difficult because of the technical challenges, but because so many people are involved. A story about a car plant shows how other industries deal with these challenges and what they have learned.

Integrating Logback with JLine

Pragmatisch zum Praxiseinsatz von Machine Learning in der Cloud

Die Anzahl von Publikationen zu Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) oder Reinforcement Learning ist heutzutage gewaltig. Dabei widmen sich die meisten ausschließlich dem Training. Doch oft müssen Data Scientists auch beim Betrieb ihrer Modelle mitwirken. Dafür braucht es einen pragmatischen und unaufwändigen Weg.