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29.05.2019 von Volker Gruhn
1. These: Vor der Künstlichen ist die menschliche Intelligenz gefragt
Wie nähern wir uns einem Thema, dessen Auswirkungen vom Bezahlvorgang an der Supermarktkasse bis hinein in die Tiefen der Medizin reichen? Das Arbeits- und Privatleben gleichermaßen verändert? Mit radikaler Vereinfachung – und dem Blick fürs Machbare. Denn nur über KI reden hilft nicht weiter. Es geht darum, Anwendungsfälle zu finden und dann die passenden Systeme zu bauen. Das ist die Idee hinter unseren zehn Thesen zur Künstlichen Intelligenz (KI).
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01.03.2018 von Markus Wagner
Clean Code Developer Teil 2
Im ersten Teil meines Blog-Beitrags habe ich euch das Thema Clean Code Developer (CCD) sowie dessen Vorteile näher erklärt. Jetzt möchte ich euch zeigen, welche Möglichkeiten es gibt, um die Prinzipien und Praktiken von CCD schrittweise in die tägliche Arbeit eures Entwicklungsteams einzubinden.
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18.01.2018 von Markus Wagner
Clean Code Developer - Teil 1
Das direkte Schreiben eines „sauberen“ Codes ist nahezu unmöglich. Allerdings könnt ihr einiges bei der Entwicklung verbessern. In meiner Blog-Serie möchte ich euch das Thema Clean Code Developer (CCD) sowie dessen Vorteile näher bringen. Außerdem möchte ich euch zeigen, welche Optionen es gibt, um die Prinzipien und Praktiken von CCD schrittweise in die tägliche Arbeit eures Entwicklungsteams einzubinden.
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07.09.2017 von Eric Hambuch
„Hilfe, unser System hängt"
Im laufenden Produktivbetrieb einer großen Anwendung kann es leicht passieren, dass eine Anwendung ein ungewöhnliches Verhalten zeigt, nicht mehr auf Benutzereingaben reagiert oder zunehmend langsamer wird. Im ersten Teil meiner Blog-Reihe zeige ich euch, welche Gründe es dafür geben kann und gebe euch einige Tipps, damit euer System wieder fehlerfrei läuft.
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22.06.2017 von Tomasz Bieruta
Microservices und Event Sourcing
Business und IT befinden sich im stetigen Wandel. Time-to-Market kann über “to be or not to be” entscheiden. Unkontrollierte Systemausfälle führen zu Imageverlust und langsame Antwortzeiten zu Kundenschwund. Daten werden ausgewertet, um auf die Kundenbedürfnisse besser und schneller reagieren zu können. Erkenntnisse der Datenanalyse – sogenannte Machine-Learning-Algorithmen − können neue Wachstumsmöglichkeiten eröffnen. In meinem Blog-Beitrag möchte ich die Frage klären, ob solche Systeme mit noch beherrschbarer Komplexität gebaut werden können.
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17.04.2014 von Volker Gruhn
Softwareprojekte auf Diät
Agile Softwareentwicklung lässt viel Spielraum für Entscheidungen – auch spät im Projekt. Das ist inhaltlich sinnvoll und in gewissen Maßen unvermeidbar, denn viele Softwaresysteme sind – abstrakt betrachtet – soziotechnische Systeme: Sie können als organisierte Menge von Menschen und Technologien verstanden werden, die in einer bestimmten Weise strukturiert sind, um ein spezifisches Ergebnis zu produzieren. Und sie sind nicht vollständig beschreibbar. Selbst der Versuch einer möglichst weitgehenden Vorab-Spezifikation ist, zumindest für Informationssysteme ohne ausgeprägte Risiken, unwirtschaftlich. Vieles lässt sich erst während der Entwicklung festlegen, direkt umsetzen und notfalls neu bewerten. Gerade das ist der Charme der agilen Entwicklung.
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