Melanie Feldmann

Melanie Feldmann
Melanie Feldmann ist seit 2015 Redakteurin beim Java Magazin und JAXenter. Sie hat Technikjournalismus an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg studiert. Ihre Themenschwerpunkte sind IoT und Industrie 4.0.
Beiträge dieses Autors

Frohes Neues! Happy new year! Feliz año nuevo!

Liebe Leserinnen, liebe Leser, rechnen Sie 2018 mit Großem! Die Java-Welt steht vor einem Wandel, denn ab dem in Kürze beginnenden Jahr werden wohl Updates für die Sprache zu regelmäßigen Terminen kommen, das erste wird Java 10 sein. Allein das […]

Diese Features erwarten Sie in Java 10

Java 10 ist offiziell in die Rampdown-Phase eingetreten. Damit steht das Feature-Set für die nächste Java-Version fest und das Bugfixing beginnt. Zwölf JEPs haben es in Java 10 geschafft, mehr werden es nur bei besonderen Ausnahmen. Denn die Zeit drängt.

Hadoop 3.0: Weit jenseits der Batch-Verarbeitung

Fünf Jahre hat Hadoop von der Version 2.0 auf die 3.0 gebraucht. Andrew Wang, Release Manager von Apache Hadoop 3, spricht vom größten Release aller Zeiten des Open-Source-Projekts. Dementsprechend lang ist die Liste der Änderungen und neuen Features. Wie immer geht es um mehr Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.

Java Magazin 1.18 erschienen: Titelthema: Concurrency für Einsteiger

Bei einem Thema sind sich Java-Experten ziemlich einig: Man sollte versuchen, um Nebenläufigkeit so lange wie möglich drumrum zu kommen. Oft sind Anwendungen auch ohne performant genug. Aber irgendwann ist der Punkt erreicht, an dem sich Entwickler doch mit Concurrency beschäftigen müssen. Das aktuelle Java Magazin gibt Tipps, damit man nicht sofort in der Threadhölle landet.

GitHub als neue Chatplattform

GitHub führt mit Team Discussions ein neues Feature ein, mit dem sich Entwickler mit dem Team direkt auf GitHub austauschen können. Die Tage der zugemüllten Issues oder Pull Request sollen damit gezählt sein. Das Problem der multiplen Kommunikationskanäle wird die neue Chatfunktion wohl kaum lösen.

So bekommt man Security in den Build [Interview mit Dominik Schadow]

Zu Continuous Integration gehören automatisierte Tests fest dazu. Das sollte auch Security-Tests mit einschließen. Mit Dominik Schadow (bridgingIT) haben wir uns auf der W-JAX 2017 darüber unterhalten, wie Entwickler Security-Tests mit Open-Source-Tools in ihre Pipeline integrieren können. Dabei geht es nicht nur darum, den eigenen Code zu testen, sondern auch die verflixten Dependencys im Blick zu behalten.

Auch die Benutzeroberfläche braucht Microservices [Interview mit Thorsten Maier]

Die Grundidee von Microservices besteht darin, kleine und unabhängige Services zu einem Gesamtsystem zu verbinden, um die einzelnen Services getrennt entwickeln, testen und deployen zu können. Das gilt auch für die Benutzeroberfläche. Im Interview auf der W-JAX 2017 haben wir Thorsten Maier (OIO) gefragt, warum man auf gar keinen Fall bei einem UI-Monolithen bleiben sollte und was man machen muss, um auch ganz hip Angular-UIs mit einzubauen.

Prometheus 2.0 ist da und vor allem schneller

Fast ein Jahr ist es her, dass Prometheus 1.0 offiziell das Licht der Welt erblickte. Jetzt springt das Monitoring-Tool auf die Version 2.0 und bringt vor allem Verbesserungen bei der Performance mit: meiner einer neuen Zeitreihen-Datenbank

Machine Learning als Microservice im Docker-Container auf einem Kubernetes-Cluster – say what?

Es ist immer wieder faszinierend zu sehen, wie vielseitig sich Maschinelles Lernen einsetzen lässt. Bei Outfittery unterstützen Algorithmen etwa die Experten dabei, für jeden Kunden das – im wahrsten Sinne des Wortes – passende Teil auszusuchen. Im Interview zur W-JAX 2017 in München erklärt Jesper Richter-Reichhelm, CTO bei der Outfittery GmbH, wie Machine Learning im Unternehmen eingesetzt wird und welche Frameworks sie nutzen. Außerdem beantwortet er die Frage, ob Mensch oder Maschine die besseren Vorschläge macht.

„Die Technologie ist für das Lernen von Machine Learning nicht entscheidend“

Auf der W-JAX 2017 in München dreht sich diese Woche alles um neue Trends und Technologien in der weiten Java-Welt. Dabei darf das Thema Maschinelles Lernen natürlich nicht fehlen. Wir haben mit Kai Wähner, Technology Evangelist bei Confluent, darüber gesprochen wie man den Einstieg in Maschinelles Lernen am besten meistert und was besser die waschechten Data Scientists machen sollten.

„Algorithmen sind weder neutral noch wertfrei“

Gerade bei den Algorithmen des Maschinellen Lernens besteht die Gefahr, dass sich Wertungen und Gewichtungen einschleichen, die so nicht gewollt sind. Dr. Katleen Gabriels, Assistenzprofessorin an der Technischen Universität Eindhoven, plädiert dafür, dass jede Anwendung mit künstlicher Intelligenz einen Ethikkodex braucht. In Ihrer Keynote auf der MLCon wird welchen Stolperfallen sich für Entwickler auftun und wie man diese umgehen kann. Uns gab sie im Interview einen kleinen Vorgeschmack.