Less „blah“ more „aha“

Artificial Intelligence & Machine Learning

MLflow – Tracking von Parametern und Metriken

Dezember 2020 Felix Exel

Was ist MLflow? MLflow ist ein Open Source Tool, um typische Workflows von Machine Learning (ML) zu verwalten. Durch MLflow werden verschiedene Bereiche der Teamzusammenarbeit in ML-Projekten standardisiert und damit erheblich vereinfacht. Es stellt die...

Weiterlesen

Consumer-Driven Contracts

Wie unterstützten Consumer-Driven Contracts API-First Design?

Dezember 2020 Antoniya Atanasova

Weiterlesen

Artificial Intelligence & Machine Learning

Konzepte MLOps (DevOps für Machine Learning)

November 2020 Felix Exel

Was ist MLOps? MLOps oder auch CD4ML (Continuous Delivery for Machine Learning) wenden DevOps-Prinzipien der Softwareentwicklung auf Machine Learning (ML) an. Vorhandene Best Practices werden um die Anforderungen von Machine Learning erweitert, sodass sich durch...

Weiterlesen

Cloud Computing

Advent calendar: 1001 ways from source code to Docker image

November 2020 Corvin Schapoehler & Matthias Haeussler

Weiterlesen

Consumer-Driven Contracts

Warum Consumer-Driven statt Provider-Driven APIs?

November 2020 Axel Schüssler

Schnittstellen entwirft oft das Provider-Team und stellt sie den Consumer-Teams über eine zentrale Ablage zur Verfügung. Warum ist es sinnvoll, den Spieß umzudrehen und Consumer-Driven statt Provider-Driven vorzugehen?

Weiterlesen

Data Analytics

Data visualization with Kafka - How to use and connect Grafana to your Cluster

November 2020 Nadja Hagen & Tobias Dehn

Weiterlesen

Data Analytics

Comparison of Kafka Monitoring Tools

November 2020 Nadja Hagen & Tobias Dehn

When setting up your first Kafka cluster, it won’t take long until you might want to monitor and manage your cluster not only by the command line but also with the help of a graphical...

Weiterlesen

Consumer-Driven Contracts

Wie Consumer-Driven Contracts die Evolution von APIs ermöglichen?

Oktober 2020 Antoniya Atanasova

Weiterlesen