Softwerker Vol. 13
Wir präsentieren euch ein Acht-Gänge-Menü!
Liebe Leserinnen, liebe Leser,
willkommen zum perfekten Softwerker-Dinner. Gemeinsame Mahlzeiten haben eine lange Tradition als „sozialer Klebstoff“. Beim Essen redet es sich offener und entspannter und das Miteinander wird gefestigt – in Familien, wie auch beim Mittagstisch während der Arbeit. Dieses Prinzip haben wir u. A. schon in Form unserer Brown Paper Bag Lunches angewendet, bei denen Experten Vorträge während eines gemeinsamen Mittagessens halten (S. 21). Und sind wir mal ehrlich: Wer isst nicht gerne?! Deswegen haben wir diese Ausgabe des Softwerkers einmal als Acht-Gänge-Menü konzipiert. Unsere Köche (aka Autoren) haben verschiedene „Gerichte“ für dich zubereitet: von den Qualitätsmerkmalen einer Softwarearchitektur (S. 22) bis hin zu Behavior-Driven Design für Alexa Skills mit Cucumber.js (S. 64).
Dass diese Ausgabe eher aussieht wie ein Kochbuch hat aber noch einen anderen Hintergrund: Metaphern helfen erwiesenermaßen durch Versinnbildlichung Inhalte zu vereinfachen und sich besser zu merken. Und schließlich wollen wir dich mit dem Softwerker ja immer wieder dazu einladen, dein Wissen aufzufrischen, Neues zu lernen und über den technischen Tellerrand zu blicken. Wir hoffen, du bekommst Hunger auf mehr. Hunger darauf, das in den Artikeln Beschriebene anzuwenden und zu verproben. Und vielleicht inspiriert dich ja dein nächstes Mittagessen auch dazu, deinen Kolleginnen und Kollegen etwas über Machine-Learning-Methoden (S. 6) oder Chaos Engineering (S. 48) zu erzählen.
Wir wünschen guten Appetit beim Lesen.
Ein kleiner Auszug aus dem Softwerker Vol. 13
Erklärbarkeit von Machine-Learning-Methoden
Qualitätsmerkmale in der Softwareentwicklung
Die Helm-Werkzeugkiste
Erklärbarkeit von Machine-Learning-Methoden
Blick in die Blackbox
Beim Machine Learning (ML) nutzen Data Scientists Algorithmen und historische Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Das Gelernte können sie wiederum als Modell auf neue Daten anwenden, um beispielsweise Vorhersagen zu treffen. Sie arbeiten dabei mit der Grundannahme, dass sie Daten aus vergangenen Vorgängen nutzen können, um sie für die Zukunft zu extrapolieren. Der Computer lernt somit durch Erfahrungen die mathematische Darstellung von Daten, indem er sich viele Beispiele anschaut und optimiert.
Shirin Glander
Qualitätsmerkmale in der Softwareentwicklung
Mini-Qualitätsmerkmals-Workshop für Architekturentscheidungen
Architektonisch signifikante Anforderungen benötigen besondere Aufmerksamkeit, da eine falsche Architekturentscheidung die Anforderung unerfüllbar machen kann. Wie aber identifiziert man die relevanten Qualitätsmerkmale? In diesem Artikel werden wir eine Technik beleuchten, um Qualitätsmerkmale und -szenarien zu identifizieren und zu priorisieren: den Mini-Qualitätsmerkmals-Workshop.
Frank Rosner
Die Helm-Werkzeugkiste
Kubernetes-Deployments richtig gemacht
Der Paketmanager Helm verspricht, das Deployment von Kubernetes-Applikationen zu vereinfachen. Kubernetes ist derzeit auf seinem Siegeszug in der Container-Welt schwer zu übersehen. Allerdings ist beständiges Schreiben und Anpassen der Objekte mit YAML- oder JSON-Dokumenten nicht unbedingt jedermanns Sache. Der Paketmanager Helm kann helfen, das Deployment von Applikationen und Abhängigkeiten zu vereinfachen.
Nicolas Byl
Dr. Shirin Glander
Einer der Kritikpunkte an künstlicher Intelligenz (KI) ist, dass die meisten der maschinell gelernten Modelle sogenannte Blackboxen sind. Damit ist gemeint, dass die von ihnen gelernten Zusammenhänge so komplex und abstrakt sind, dass es mit der begrenzten menschlichen Auffassungsgabe praktisch nicht mehr nachvollziehbar ist, warum das Modell Entscheidungen trifft. Aber wie kann man es schaffen, dass Blackbox-Modelle transparenter werden?
Dr. Shirin Glander
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Diana Kupfer
Senior Community & Content Manager
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