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Java Magazin 3.16

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Umfang: 100

Erhältlich ab: 03/02/2016

Autoren: Nicolas Bär, Rakia Ben Sassi, Milad Jason Daivandy, Ulf Fildebrandt, Bernd Fondermann, Thorsten Hans, George Herczeg, Eugen Melechow, Michael Müller, Lars Röwekamp, Rouven Röhrig, Peter Roßbach, Stefan Siprell, Philip Stroh, Dr. Christian Straube, Daniel Takai, Christian Wittwer, Michael Zugelder

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Highlights der Ausgabe

Welche Datenbank passt zu mir? Auswahl einer NoSQL-Lösung

Technische Schulden managen. Teil 1: Standardisierte Dokumentation und Aufnahme

Projekte schnell an die Wand fahren. Die Fallstricke von AngularJS

So wird’s schneller: Maßnahmen zur Performanceverbesserung von AngularJS

Magazin

News

Bücher: Hacking mit Metasploit

Der Weg des maschinellen Lernens
Verteiltes Lernen mit TensorFlow
Bernd Fondermann

Der Überlebenskünstler
PM2 – Der Manager für Node.js
George Herczeg

Enterprise

Kolumne: EnterpriseTales
Pragmatic REST
Lars Röwekamp

Titelthema

Welche Datenbank passt zu mir?
Auswahl einer NoSQL-Lösung
Stefan Siprell und Philip Stroh

Architektur

Technische Schulden managen
Teil 1: Standardisierte Dokumentation und Aufnahme
Milad Jason Daivandy

Es lebe die Modularität!
Modularität für Microservices
Ulf Fildebrandt

DevOps

Kolumne: Docker rockt Java
Mit Kubernetes in der Entwicklung starten
Peter Roßbach

Web

Huckepack auf dem Backend
Mobile Apps mit eigenem Backend
Eugen Melechow

Speed is a Feature
Performance planen
Nicolas Bär, Daniel Takai und Christian Wittwer

Projekte schnell an die Wand fahren
Die Fallstricke von AngularJS
Rouven Röhrig und Michael Zugelder

So wird’s schneller
Maßnahmen zur Performanceverbesserung von AngularJS
Dr. Christian Straube

Wer bist du?
Token-basierte Authentifizierung mit Spring und AngularJS
Rakia Ben Sassi

Einer für alle, alle für einen
Responsive Webdesign für Anwendungen
Thorsten Hans

Keine Blackbox mehr

Das Interessante an Big Data, das als Hype vor einigen Jahren die Bühne des Softwaretheaters betreten hat, ist meiner Meinung nach nicht das „Big“, sondern vor allem das „Data“. Gewiss haben wir es mit immer größeren Datenmengen zu tun, die kontinuierlich erzeugt werden. Es heißt, das weltweite Datenvolumen verdopple sich alle zwei Jahre! Und gewiss wird die Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten etwas Sinnvolles anzufangen, immer wichtiger. Mehr noch aber fasziniert mich die Tatsache, dass die Big-Data-Diskussion den Blick der Softwareentwickler auf einen Bereich gerichtet hat, der für sie lange Zeit praktisch tabu war: die Datenhaltung.

Seit Big Data und der einher gehenden Welle innovativer NoSQL-Datenbanken ist die Welt der Datenspeicher für den Entwickler keine Blackbox mehr. Erinnern wir uns: Ein langes Jahrzehnt, das von Java-Enterprise-Technologie und objektrelationalen Mappern à la Hibernate dominiert gewesen ist, bestand die Pflicht des Entwicklers darin, nicht in die Datenbank hineinzuschauen. Datenbanken waren fast ausnahmslos relationale Systeme und sollten so ziemlich alles können – auch wenn nur ein Bruchteil der Funktionalität wirklich gebraucht wurde und selbst, wenn es um Anwendungen ging, die vielleicht ganz andere Features benötigten als das, was Oracle, MySQL, DB2 und Co. mitbringen.

In gewisser Weise passte diese – Gott sei Dank überkommende – One-Size-fits-all-Mentalität gut zur J2EE-Ära, in der die Masse der Entwickler dazu aufgerufen wurde, möglichst wenig selbstständig zu denken und sich stattdessen sklavisch an die gängigen Specs zu halten. Diese Zeit ist jedenfalls vorüber und wir haben uns daran gewöhnt, in komplexen (nicht komplizierten!) Kategorien zu denken und zu handeln. So sind Entwickler heute auch dazu aufgerufen, das Thema Datenspeicherung genauer zu verstehen und vor allem genauer auszuformulieren, worauf es wirklich ankommt. So genannte NoSQL-Datenbanken – deren „No“ im Namen nicht gegen SQL als Abfrage gerichtet ist, sondern lediglich als Absage an die One-Size-fits-All-Datenspeicher verstanden werden sollte – zeichnen sich dadurch aus, dass sie jeweils bestimmte Sachen besonders gut können, andere hingegen nicht. Richtig eingesetzt, können sie erhebliche Vorteile bringen.
Entsprechend ist der Auswahlprozess nicht trivial – weswegen wir in unserem Titelthema einen Einblick geben, wie eine solche Auswahl beispielhaft funktionieren könnte. Die Autoren Stefan Siprell und Philip Stroh geben eine Übersicht über die wesentlichen Merkmale der gängigen alternativen Datenspeicher und helfen, einen systematischen Entscheidungsprozess zu entwickeln.

Ein weiterer Beitrag in diesem Heft, der für die neue Sicht auf Daten steht, beschäftigt sich mit TensorFlow, Googles kürzlich auf GitHub veröffentlichte Technologie für Machine Learning. Bernd Fondermann liefert auf Seite 11 einen Einstieg in die faszinierende Welt der neuronalen Netze und des Deep Learnings. Das alles ist keine Science-Fiction mehr, sondern wird uns in Zukunft mehr und mehr ganz konkret beschäftigen.

Eine interessante Lektüre des aktuellen Java Magazins wünscht

Sebastian Meyen, Chefredakteur