Blog & Articles by Anja Kammer

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Managing Geopolitical Risks with Enterprise Architecture

IT leaders in Europe increasingly face questions about whether geopolitical developments – such as data protection disputes or trade conflicts between the EU and the US – threaten the viability of US cloud services. The risks range from price increases and legal uncertainties to potential usage restrictions. CIOs must not only ensure functional IT operations but also proactively assess external risks. This article demonstrates how enterprise architecture methods can help identify risks early and develop viable alternatives.

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Infrastructure in architectural documentation

Most people are familiar with the principles of good architecture documentation. However, the infrastructure often goes unnoticed or is only understood by a few “experts”. Especially with complex systems, it is important to record solution concepts and decisions at the infrastructure level of an application in order to be able to understand the architecture and further develop the software. This article is aimed at development teams that have difficulties integrating infrastructure topics into their documentation. It also offers insights for platform engineers and cross-functional teams who are responsible for their own infrastructure.

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Implementing GitOps without Kubernetes
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Compliance in hybrid operating environments

Compliance is a key element of corporate governance. It helps ensure that developed software upholds the necessary legal conformity and quality. It is also an unavoidable criterion for modernizing a system landscape, which often goes hand in hand with migration to the cloud.

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Pragmatische Evolution von Platform Engineering für die Cloud

Viele Unternehmen haben Services von Public-Cloud-Providern adaptiert, um von der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Innovationskraft der Cloud zu profitieren. Das primäre Ziel dabei: die Beschleunigung der eigenen Entwicklungsprozesse. Doch häufig tritt genau das Gegenteil ein.

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Continuous Deployment mit GitOps
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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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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?