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Publikationen

Die Wirksamkeit Eurer Architektur automatisiert testen mit Sandra Parsick und Stefan Zörner

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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.

Graphic Recording von Lisa Moritz

Lisa Moritz (@Teapot4181) hat im Workshop live mit visualisiert. Hier das Resultat. Ein Dickes Danke dafür!!

Software Architecture Summit 2020

OOP 2020 -Stefan Toth: Warum gute Architektur nichts mit Code-Qualität zu tun hat

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„Warum gute Architektur nichts mit Code-Qualität zu tun hat. „

OOP 2018

 

Diese Session richtet sich an Entwickler und Architekten, die mit größeren Systemen oder langlebigen Lösungen zu tun haben. Ein großer Teil der Arbeit ist, Fokus zu finden und die richtigen Dinge zu tun. Die erzählte Erfahrung zeigt, wie wir eine festgefahrene Situation aufgebrochen haben und die Ziele rund um Kundenzufriedenheit und Produktqualität erreicht haben. Dabei macht Stefan Toth auch einen methodischen Weg erlebbar, der den Teilnehmern in ähnlichen Situationen helfen wird. Der fachliche Hintergrund der Geschichte reicht von Architektur-Bewertungspraktiken, über evolutionäre Architekturansätze bis hin zu agilen Praktiken.

 

 

 

OOP-Konferenz 2020

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Interview – Kim Nena Duggen über Organisationsentwicklung und Mitarbeiterführung

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Interview – Kim Nena Duggen über Organisationsentwicklung und Mitarbeiterführung

Kim Nena Duggen im Gespräch mit New Work Heroes in Berlin
Kim Nena Duggen und Jörn Hendrik Ast
Podcast über Selbstorganisation, Mitarbeiterführung, Erfahrungswerte und mehr..
veröffentlicht am 15. Januar 2020
New Work Heroes (podcasts)

Wie kann die Idee gelingen, eine Organisation dahin zu verändern, dass Mitarbeiter freier agieren?

Kim spricht in dem Interview darüber, was Selbstorganisation und New Work für sie bedeuten und welche Erfahrungen sie in ihren Jobstationen gemacht hat. Sie gibt spannende Einblicke und Tipps, wie Du Teams motivierst, neue Organisationsformen zu lernen und aufzubauen.

Wo lauern Hürden und wie kannst Du damit umgehen? Wie kann jeder Einzelne die Organisationsentwicklung und den Change aktiv gestalten? Warum kann es beispielsweise förderlich sein, als Führungskraft die eigene Unsicherheit zu zeigen? Wo ist der Unterschied zwischen Konsens und Konsent in der Führung? Was sind Sprechdenker und warum ist Teamwork für sie essentiell?

 

 

Zum Interview

Scaled ML 2020 – Poster Session mit Oliver Zeigermann

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Die Schöpfer von TensorFlow, Kubernetes, Apache Spark, Tesla Autopilot, Keras, Horovod, Allen AI, Apache Arrow, MLPerf, OpenAI, Matroid uvm. diskutieren  über die Möglichkeiten und Skalierung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Oliver Zeigermann ist auf Scaled ML 2020 vor Ort dabei:

Deep Learning Modelle (Poster Session)
Sprecher: Oliver Zeigermann
Scaled Machine Learning Conference – Scaled ML 2020
26. – 27. Februar 2020
Computer History Museum, Mountain View, California, USA (Maps)

Deep Learning ist die leistungsfähigste Form des Machine Learnings und kann sogar komplexe Geschäftslogik ersetzen. Allerdings ist ein Deep Learning Modell kaum noch interpretierbar, d.h. man kann nicht mehr nachvollziehen wie es zu Entscheidungen kommt.

Bei der Scaled ML in Mountain View zeigen die Stars wie man solche Modelle im Großen entwickelt. Wir gehen in die andere Richtung und zeigen wie man Deep Learning Modelle so weit vereinfacht und verkleinert, dass sie interpretierbar werden.

 

SCALED ML 2020

Artikel iX Developer von Oliver Zeigermann – TensorFlow 2 und Machine Learning

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„TensorFlow 2 & Machine Learning im Browser“

Artikel: TensorFlow 2 und Machine Learning im Browser


Autor: Oliver Zeigermann

iX Developer, ab S. 140,  erschienen am 5. Dezember 2019

iX Developer online bestellen

Für unseren Artikel im aktuellen iX Developer Sonderheft haben wir uns ein etwas exotisches Thema ausgesucht: Machine Learning mit TensorFlow.js im Browser. Warum das Sinn machen kann und wie Machine Learning im Browser funktioniert beschreibt unser Artikel auf Seite 140.

Mehr über die Grundidee und die Anwendungen von Machine Learning gibt es in dem Vortrag von Oliver Zeigermann auf der OOP in Februar 2020 in München: „Was macht Machine Learning anders?“

 

 

Zum iX Developer Heft
 

 

 

 

 

 

 

 

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Ohne Firlefanz. Artikel zu prägnanten Architekturüberblicken auf Informatik Aktuell

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Architektur ohne Firlefanz – Ihre Lösung auf einem Bierdeckel

Informatik Aktuell Logo


Viele interessieren sich für Ihre Softwarelösung oder zumindest für Teilaspekte davon: Neue im Team, teamfremde Kollegen, Manager, Kooperationspartner … – Wie geben Sie diesen Leuten einen prägnanten Einstieg? In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Schritt für Schritt einen prägnanten Architekturüberblick anfertigen. Ich diskutiere, was mindestens hineingehört und welche Formate sich in unterschiedlichen Situationen bewähren.

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Evolutionary architectures and fitness functions — session at O’Reilly Software Architecture Conference

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OReilly Media Logo Evolutionary architectures and fitness functions – a pragmatic approach!
Speaker: René Weiss

O’Reilly Software Architecture Conference
Thursday, 7 November 2019, 16:50–17:35
CityCube Berlin, 14055 Berlin
@OReillyMedia  #OReillySACon

Sourcecode & demo apps on Github
slide download (PDF)

Evolutionary Architectures? Fitness Functions? How can those approaches help teams develop software systems more effectively? Modern software is developed iteratively, enhanced actively and released often to production. Hence it is essential to know if a system fulfills required qualities like performance, security, maintainability and fault tolerance while the software is being constantly changed.

Fitness functions allow to test software architecture for these qualities and therefore enable effective incremental software development. I want to show useful applications of small and pragmatic fitness functions but also talk about bigger approaches and tools used for Chaos Engineering at Netflix and others. Practical examples with live coding show how these tools can be used in CI/CD pipelines, evolutionary experiments with A/B testing on code level or how to do your first small chaos engineering experiment.

This talk is for software developers and architects who want to gain practical ideas on how fitness functions can be used in day to day use cases.

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ODSC Conf_SanFrancisco_OZeigermann_Reinforcement_Learning

Practical Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 & TF-Agents – workshop at ODSC

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In a Half Day Hands-on Training at ODSC West in San Francisco in Autumn 2019 Oliver and Christian will show you details on how you can use reinforcement learning practically:

Practical Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 & TF-Agents – Hands on

„Practical Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 & TF-Agents“
Author/Speaker: Oliver Zeigermann and Christian Hidber
ODSC West, San Francisco
October 29th – November 1th, 2019
Hyatt Regency, South San Francisco, CA 940105 (Venue)
@odsc

In this workshop you will discover how machines can learn complex behaviors and anticipatory actions. Using this approach autonomous helicopters fly aerobatic maneuvers and even the GO world champion was beaten with it. A training dataset containing the “right” answers is not needed, nor is “hard-coded” knowledge. The approach is called “reinforcement learning” and is almost magical.

Using TF-Agents on top of TensorFlow 2.0 we will see how a real-life problem can be turned into a reinforcement learning task. In an accompanying Python notebook, we implement – step by step – all solution elements, highlight the design of Google’s newest reinforcement learning library, point out the role of neural networks and look at optimization opportunities.

Goals
• Basics of reinforcement learning
• When and when not to use it
• Design of TF-Agents on top of TensorFlow 2.0
• Hands-on Implementation

– Read Article online –

Half Day Hands-on Training at ODSC West follow us on Twitter – @embarced