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Development

370 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Development.
APIs sind in den letzten Jahren immer wichtiger geworden, da diese nicht nur für die Entwicklerzufriedenheit (Benutzbarkeit, Testbarkeit, Integrierbarkeit), sondern auch für die Akzeptanz von Plattformmodellen (API als Produkt) eine große Rolle spielen. Mit GraphQL, AVRO, gRPC gibt es bereits einige konkurrierende Spezifikationen und Ansätze für Webschnittstellen. Das neueste Kind ist die AsyncAPI..
Verteilte asynchrone Kommunikation für weniger Abhängigkeiten und mehr Skalierbarkeit
In einer Welt, die geprägt ist von immer komplexeren Infrastrukturen mit vielen Komponenten (z. B. durch Einsatz von Domain-Driven Design), steigt der Entwicklungsaufwand durch immer mehr Schnittstellen. Mit „Integration Platform as a Service“ (iPaaS) kann ein Großteil der Arbeit toolgestützt vereinfacht werden. Erfahren Sie im Artikel mehr darüber, was iPaaS ist und welchen Nutzen der Einsatz bri..
Schnittstellen? Kein Problem!
Welcher Ansatz zur Datenintegration trägt wann, wo, wie weit? Wir stellen Techniken vor, die wir erfolgreich im Anlagenbau für Kraftwerke anwenden. Entlang von Datenpipelines extrahiert ein ETL-Dienst Daten aus Bestandssystemen, reichert die Daten semantisch an und befüllt damit eine semantische Datenbank. Diese ermöglicht Nutzern mit unterschiedlichen Interessen eine integrierte Sicht auf die Dat..
Semantische Datenintegration für gewachsene Datenbanken
Bislang setzten Unternehmen zur Entkopplung von Systemen auf Technologien und Integrationslösungen wie Extract–Transform–Load (ETL), Enterprise Service Bus (ESB) oder Message Queuing (MQ). Die Folge: Durch die komplizierte Verflochtenheit der Systeme, die durch die Vielzahl an Webservices und die monolithische Architektur entsteht, ergeben sich Abhängigkeiten von anderen Systemen. Eine Entkoppelun..
Kafka als Middleware
Trotz der erfreulichen Fortschritte beim Einsatz von KI in Deutschland laut Dashboard der Bundesregierung [Bun20] sehen wir bei vielen Unternehmen noch deutliche Schwierigkeiten, ihre KI-Anwendungen aus dem Labor in die Produktion zu bringen. Im Kern steht dabei aus unserer Erfahrung am Technologischen Institut für angewandte Künstliche Intelligenz TI.KI, dass in der Regel kein Vorgehensmodell ver..
Anwendung von DevOpsPrinzipien auf maschinelles Lernen