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Software Reviews

Mehr als nur Clean Code

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Machine Learning Daten in den Griff bekommen

Mehrdimensionale Arrays für Machine Learning

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NewSQL-Datenbanken

Für Jahrzehnte waren relationale Datenbanken, die SQL als ihre Abfragesprache benutzt haben, als populärste Lösung etabliert. Diese Datenbanken wurden üblicherweise als Einzelinstanzserver betrieben. Mit dem Erfolg von weltweit aufrufbaren Webanwendungen änderten sich jedoch die Anforderungen an Datenbanken: Die Anzahl an gleichzeitigen Zugriffen sowie deren Frequenz erhöhte sich drastisch und auch die Datenmengen wuchsen immens. Das brachte auf Datenbankseite eine Reihe von Problemen mit sich: Anfragen und Datenmenge waren von einem einzelnen Server unter Umständen nicht mehr handhabbar, die Latenzen bei geographisch weit entfernten Aufrufen hoch, vertikale Skalierung teuer. Gerade die großen Internet-Firmen wie Amazon, Google und Facebook hatten diese Probleme.

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Entwicklungs­umgebungen automatisieren

Teil 2 – Services, Container & Kubernetes

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Entwicklungs­umgebungen automatisieren

Teil 1 – Entwicklungstools & Package Manager

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Continuous Integration mit Docker und GitLab

GitLab, 2011 als webbasierter Git-Repository-Manager gestartet, hat sich mittlerweile zu einer umfangreichen Softwareentwicklungssuite mit einer Vielzahl an Tools weiterentwickelt. Neben einem Issue-Tracker und einer Docker-Registry enthält es mittlerweile auch einen Continuous-Integration-Server mit einer optionalen Kubernetes-Integration. Der Artikel zeigt, wie eine Build- und Deployment-Pipeline aufgebaut werden kann und welche Einzelschritte ein neues Feature vom Issue-Tracker bis zur Produktionsumgebung durchläuft. Als Beispiel dient dabei eine Spring Boot 2-Anwendung, die als Docker-Image paketiert und anschließend auf einem Docker-Host deployt wird.

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Artenvielfalt

Das Node.js-Ökosystem im Überblick