Unsere Beiträge auf dem Software Architecture Summit im März 2020

By 5. Januar 2020 Februar 12th, 2020 Vorschau

Vorschau: Ab dem 09. März 2020 sind wir auf dem Software Architecture Summit in München vor Ort und mit zwei Workshops im Programm vertreten:

Die Wirksamkeit Eurer Architektur automatisiert testen

 

Nicht-manuelle Tests stellen die Qualität einer Softwarelösung auf effiziente Weise sicher und sind Standard in der Software-Entwicklung. Auch weil die Automatisierung in der Regel früher Rückmeldung gibt zu Fehlern und anderen Unschönheiten. Der Ansatz ist auf verschiedenen funktionalen Ebenen gängig — Unit-Tests, Modul-Tests, Integrationstests… Wäre es nicht toll, auch Aspekte Eurer Softwarearchitektur automatisch testen zu können?

Was heißt es überhaupt, Eure Architektur zu testen? In diesem Workshop diskutieren wir zunächst kurz verschiedene Ansatzpunkte und Möglichkeiten dazu. Und wir räumen mit Mythen und Missverständnissen auf. So ist eine Überprüfung, ob eine Implementierung bestimmte Vorgaben einhält, zwar für einzelne Aspekte problemlos möglich. Wenn die Vorgaben nichts taugen ist das Ergebnis gleichzeitig uninteressant (und die Tests sind Verschwendung).

Konsequenterweise konzentrieren wir uns anschließend auf effektive Ansätze aus dem Chaos Engeneering und Fitness Functions. Denn diese können bei richtiger Anwendung die Wirksamkeit Eurer Architekturansätze langfristig absichern. Und sie erlauben eine zielgerichtete Weiterentwicklung Eurer Softwarelösung.

Anders als typische Literatur über Evolutionäre Architekturen hören wir nicht da auf, wo es konkret wird. Sondern zeigen Real World-Beispiele und Implementierungsoptionen im Freiflug.

Interaktive Elemente und die Anwendung der Konzepte auf Eure Softwarlösungen runden den Workshop ab.

Machine Learning im eigenen Projekt anwenden

 

Der Einsatz von Machine Learning kann in vielen Projekten den Unterschied zwischen einem passablen Ergebnis und einem großen Erfolg ausmachen. Allerdings ist es schwierig einzuschätzen, wann Machine Learning sinnvoll ist und im welcher Form dieser Architekturansatz angewendet werden kann. Das Thema ist in aller Munde. Gleichzeitig kursieren Mythen, Horrorszenarien und Heilsversprechen.

Im ersten Teil dieses Demo-gespickten, interaktiven Workshops lernen die Teilnehmenden dazu mit Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning die drei wichtigsten Varianten von Machine Learning kennen. Danach beschäftigen wir uns im zweiten Teil damit, wie diese in der eigenen Praxis angewandt werden können. Dies können die Teilnehmenden anhand von eigenen Projekten oder am Beispiel von vorgegebenen Szenarien tun. Mittels Workshop-Techniken aus dem Liberating Structures (wie z.B. dem Impromptu Networking und der Agreement-&-Certainty Matrix) identifizieren wir gemeinsam die ganz eigenen Herausforderungen und Chancen in Bezug auf Machine Learning und erarbeiten, wo der Einsatz in der eigenen Praxis echten Wert stiften kann.

Alle Übungen sind auf Papier lösbar, es ist kein Rechner notwendig. Wir erwarten keine Kenntnisse oder Erfahrungen im Bereich des Machine Learnings freuen uns aber über Mitmachen und kritisches Fragen.</p

Software Architecture Summit 2020

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