Christoph Henkelmanns Session von der JAX 2018

Java EE im Zeitalter von Big Data und Machine Learning

Redaktion JAXenter

In seiner Session auf der JAX 2018 erklärt Christoph Henkelmann, welchen Einfluss große Datenmengen und Machine Learning auf die Softwarearchitektur, das Projektmanagement, Arbeitsabläufe im Team und die Projektinfrastruktur vom CI-System bis zum Deployment haben kann.

Softwareentwicklung bedeutet schon immer auch den Umgang mit Daten – praktisch jede Software ist ein Datenverarbeitungssystem. Der Fokus liegt traditionell auf dem handgeschriebenen Code, die Daten werden von diesem bearbeitet, verändert und gegebenenfalls auch gewonnen. Durch immer größere verfügbare Datenmengen und neue Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz erreicht Machine Learning (ML) auch zunehmend die Geschäftswelt. Nun stehen die Daten am Anfang des Entwicklungsprozesses, und aus Daten werden Softwarekomponenten erlernt, die das Verhalten des Gesamtsystems genauso beeinflussen können wie bisher nur der geschriebene Quelltext. Statt Code, der manuell erstellt und Schritt für Schritt nachvollziehbar ist (bzw. sein sollte…), steht eine Datenbasis, die ein System trainiert, das dann wiederum Daten verarbeitet.

Das Training wird also zu einem neuen Entwicklungsschritt, Daten werden genauso wichtig für das Funktionieren des Systems wie der Sourcecode. In seiner Session auf der JAX 2018 erklärt Christoph Henkelmann, welchen Einfluss dies auf die Softwarearchitektur, das Projektmanagement, Arbeitsabläufe im Team und die Projektinfrastruktur vom CI-System bis zum Deployment haben kann.

Java EE in einer Daten- und ML-getriebenen Welt von JAX TV auf Vimeo.

Christoph Henkelmann hat an der Universität Bonn Informatik studiert, wo er seine erste Bekanntschaft mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen machte. Dieses Thema hat ihn neben seiner Tätigkeit als Entwickler, Softwarearchitekt und Berater im Mobile- und Serverbereich immer begleitet. Als Mitgründer und technischer Geschäftsführer der DIVISIO GmbH aus Köln kann er sich nun voll auf den Einsatz von KI im geschäftlichen Umfeld konzentrieren, wobei ihm seine Erfahrung im Java Enterprise Bereich hilft, Theorie und Praxis zu verknüpfen.
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