Blog & Articles

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Report Generator in Rust

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Domain Events vs. Event Sourcing

Why domain events and event sourcing should not be mixed up

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Domain Events vs. Event Sourcing

Weshalb Domain Events und Event Sourcing nicht vermischt werden sollten

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Technologien für Microservices

Warum Microservices-Frameworks nicht genug sind

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Sentiment Analysis in der Praxis

Politische Tweets auf Emotionen hin analysieren

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Die erste Java-Version mit Long-Term-Support seit Java 8

Mit Java 11 ist im September 2018 das erste Release, nach Java 8, mit Long-Term-Support erschienen. Neben den neuen Features und Änderungen geht es in diesem Artikel somit auch um das neue Support-Modell von Java. Und auch ein Blick in die nähere Zukunft von Java soll nicht fehlen.

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20 Jahre INNOQ Schweiz

Wir danken!

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Microservices – oder doch nicht?

Alternativen und Nachfolger zum Hype

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Boring Innovation?

Does innovation always come with the latest technology or can innovation even seem boring? A quick look at a story from my work as an IT consultant.

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Handling German Text with torchtext

Some nasty details on dealing with non-English text

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Langweilige Innovation?

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Declarative Data Transformations

This describes a declarative approach to validating and transforming inconsistently structured data.

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Benimmregeln für Architekturen - automatisch geprüft

Architekturregeln spezifizieren und testen mit ArchUnit

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Testen von Microservice-Systemen

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Vorgehensweise für maschinelles Lernen als Orientierung

Eine Vielzahl von hochentwickelten Technologien für maschinelles Lernen ist als Open Source frei verfügbar. Dennoch zeigt sich, dass es nur vergleichsweise wenige Anwender gibt, die diese Technologie in Produkten erfolgreich einzusetzen. Maschinelles Lernen ist ein sehr vielschichtiger und komplexer Bereich der Informatik und darüber hinaus ein Gebiet aktiver Forschung. Einsteiger können insbesondere im Bereich Deep Learning dadurch schnell den Eindruck gewinnen dass eine Einarbeitung nur auf hohem wissenschaftlichen Niveau möglich ist. Es gibt jedoch durchaus auch praxisorientierte Quellen. Viele Informationen sind nur in englischer Sprache verfügbar, daher verweist der Artikel auf englische Quellen.

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Serverless - The Vendor Is Not Your Enemy

Serverless Entwicklung mit bekannten Pattern

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What’s in a Name: Projekt (und Produkt)

„Projekt“ ist oft der falsche Begriff

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Designer sind vom Mars, Entwickler von der Venus

Digitale Produkte werden von Designern und Entwicklern sowie Architekten und Projektleitern Hand in Hand erarbeitet. Alle tragen gleichermaßen die Verantwortung für das Endergebnis. Und doch, oder deshalb, stellt die Zusammenarbeit oft eine Herausforderung dar. Über Farben lässt sich streiten, über Frameworks auch, im besten Fall agil und aufs Pixel genau. Ein empathischer Umgang miteinander erleichtert sicherlich den Arbeitsalltag, aber grundlegende Kenntnisse, die über den Tellerrand der eigenen Disziplin hinausgehen, können die Qualität eines Produkts direkt beeinflussen.

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Java-Bibliotheken für den Einsatz in Tests

Testunterstützung

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Testing is storytelling

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Building a Load Test with Tsung for a Login and Post Session with dynamic url-encoded variables

If you want to test your website, app or API endpoint by simulating how it will perform when hundreds or more users visit it, you are probably writing a load test. This blogpost covers a step-by-step instruction on how to build a load test for a Ruby on Rails app with a login and post session and dynamic variables with Tsung, a distributed load testing tool.

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Continuous Integration Contradicts Features Branches!

…but both approaches might work.

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Do We Worship Complexity?

Why Sometimes We Don’t Avoid Complexity.

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Continuous Integration mit Docker und GitLab

GitLab, 2011 als webbasierter Git-Repository-Manager gestartet, hat sich mittlerweile zu einer umfangreichen Softwareentwicklungssuite mit einer Vielzahl an Tools weiterentwickelt. Neben einem Issue-Tracker und einer Docker-Registry enthält es mittlerweile auch einen Continuous-Integration-Server mit einer optionalen Kubernetes-Integration. Der Artikel zeigt, wie eine Build- und Deployment-Pipeline aufgebaut werden kann und welche Einzelschritte ein neues Feature vom Issue-Tracker bis zur Produktionsumgebung durchläuft. Als Beispiel dient dabei eine Spring Boot 2-Anwendung, die als Docker-Image paketiert und anschließend auf einem Docker-Host deployt wird.

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Vertikalisierung im E-Commerce

Modellierung entlang der Customer Journey