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Anwendungssoftware

212 Inhalte
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Von der ersten Idee einer Anwendung von Machine Learning (ML) bis zur Entscheidung über den Projektstart lassen sich viele Fehler vermeiden, die den Projekterfolg gefährden. Die Bedeutung von Daten und der Datenqualität für das Gelingen von ML-Projekten lässt sich nicht unterschätzen, aber auch darüber hinaus gibt es viele Fragen zu klären. Hier betrachten wir eine Reihe relevanter Problemdimensio..
Auswahlkriterien für ML-Projekte
Es ist so weit – nach vielen Jahren endet mit dem Jahr 2020 die Ära von Intel Parallel Studio XE. Aber keine Angst, die oneAPI Tookits bieten als Nachfolger genau die gleichen Komponenten, Compiler, Bibliotheken und Analyse-Tools. Doch es steckt viel mehr drin. Der Artikel zeigt auf, wie Umsteiger am besten von diesem Mehrwert profitieren können.
Kleines 1x1 für Umsteiger auf die oneAPI Toolkits
JavaSPEKTRUM sprach mit Markus Eisele von Red Hat darüber, wie Kubernetes-native Entwicklung den Entwicklern das Leben leichter machen kann.
Interview mit Markus Eisele: Kubernetes-native Entwicklung
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
Der Betrieb komplexer Softwaresysteme ist eine Herausforderung voller Tücken und Risiken. Ohne die enge Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Operations-Teams fallen Probleme erst spät auf und sind teuer in der Behebung. Der DevOps-Ansatz verspricht hier Abhilfe, indem er agile Entwicklungsmethoden auf den Betrieb der Software erweitert. Wir zeigen, wie die Container-Orchestrierung mit Kubernetes d..
DevOps mit Kubernetes