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Die VENOM Story

Strategische Anwendungsmodernisierung mit Split+Extract Strategien

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Tests Granularity

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MLOps: You Train It, You Run It!

Data Science, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence haben in den letzten Jahren einen wahren Hype ausgelöst und viel Aufmerksamkeit in der Industrie bekommen. Man versucht mit Machine Learning Methoden entweder die Produktivität der Nutzer oder die Interaktivität der Applikation zu steigern. Zahlreiche Data Science Teams verbringen ihre Zeit damit Machine Learning Modelle zu trainieren. Allerdings beobachten wir zwei Arten von Problemen, die in der Praxis entstehen. Entweder schafft es die Mehrheit der ML Modelle nicht in ein Softwareprodukt eingebunden zu werden oder das Model Deployment nimmt zu viel Zeit in Anspruch.

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Software Reviews

Mehr als nur Clean Code

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Good arguments for SPA frameworks

When to use an SPA framework and when maybe not

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Gut gesiebt

Für die komplexe Infrastruktur großer Microservice-Umgebungen versprechen Service Meshes eine einfache Lösung. Aber nur mit dem Blick für die richtigen Eigenschaften lässt sich der beste Ansatz für die eigene Architektur finden.

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Anatomy of a Good Test

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Unbekannte Besonderheiten von Java

Was? Das geht mit Java?

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Developers are Irresponsible and Childish!

Quite often I am asked the question: “How do you manage technology choices in a team?” In the discussion, often someone argues that developers should rather not make technology decisions by themselves. Otherwise the project would fall into chaos and anarchy because all conceivable technologies would be used. After all, developers are irresponsible and childish! But the ones who suffer the most when projects end in chaos and anarchy are actually the developers. So it is in their best interest to think hard about technology choices. Interestingly enough, this fact is often ignored in the discussion.

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Why You Should Write Automated Tests

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Visualizing the Progress of a Refactoring into a Hexagonal Architecture using jQAssistant

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Images für Java-Anwendungen bauen

Vielfach werden für den Betrieb von Java-Anwendungen Container verwendet. Das setzt voraus, dass die Anwendung als Container-Image zur Verfügung gestellt wird. Doch wie entsteht ein solches Image? Und worauf sollten wir achten? Dieser Artikel zeigt mehrere Wege, wie wir für eine Anwendung zu einem solchen Image gelangen können und worauf wir dabei achten sollten.

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Ganz sichere Verbindungen

Teil 2: Aufsetzen von nginx unter der Verwendung eines Yubikey HSMs

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Cookie-based Spring Security Session

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Ganz sichere Verbindungen

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Modernes funktionales Programmieren in Java

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Happy without a Service Mesh

The basis for meaningful architecture decisions is the examination of the problem and a good overview of the options.

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Domain-driven Design in the Large

If you know how to classify the concepts of DDD correctly, it will be easy to achieve good results - and there is a structured approach to achieve that!

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The German Corona Warn App

A Legally Defective Product?

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Mit offenen Augen und offenem Geist

Accessibility als Vorteil für das Software-Engineering

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Machine Learning Daten in den Griff bekommen

Für viele Verfahren im Bereich Datenanalyse und Machine Learning werden mehrdimensionale Arrays benötigt. Da oft mit großen Datenmengen gearbeitet wird, ist es, neben anderen Optimierungen, wünschenswert eine Array Implementierung zu verwenden, die auf hohe Performance und geringen Speicherverbrauch optimiert ist. Viele Frameworks setzen deshalb auf ndarrays von numpy oder eigene Implementierungen statt die Standard Listen- oder Arrayimplementierungen von Python zu verwenden.

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Sicher vernetzte Remote-Arbeit

Verteilte Knoten verbinden durch ein Nebula VPN

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Does “Broken” Agility Help?

Why Broken Might Be Good Enough

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Automating Dependency Updates with GitHub Actions

This describes setting up a GitHub Actions workflow from scratch to schedule automated dependency updates.

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Wenn Customizing zur Legacy wird

Analyse eines ERP-Systems mit Wardley Maps und strategischem Domain-driven Design