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Technologie, Architektur, KI, DevOps & Sicherheit

Praktische Artikel aus realen Projekten. Von Enterprise-Architektur bis KI-Agenten — wir teilen, was in Produktion funktioniert.

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Vollständiger Leitfaden zur Datenbankmodernisierung 2026. NewSQL-Datenbanken (CockroachDB, YugabyteDB, TiDB), Vitess...

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KI-gestützte Code-Review — Automatisierung der Code-Überprüfung im Jahr 2026

Ein praktischer Leitfaden für den Einsatz von KI-Tools zur automatisierten Code-Review. Von statischer Analyse über...

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Angezeigt 20 von 506 Artikeln

12. 10. 2016devops

Prometheus — Metriken und Monitoring für Microservices

Wie wir mit Prometheus zur Metrikerfassung begonnen haben. Pull-Modell, PromQL und Grafana-Dashboards.

09. 10. 2016development

Funktionale Programmierung in JavaScript: Ein praktischer Leitfaden

Das funktionale Paradigma durchdringt Mainstream-JavaScript — Immutability, Pure Functions, Composition. Warum es...

28. 09. 2016ai

Feature Flags — Kontrollierter Rollout neuer Funktionen

Wie Feature Flags es ermöglichen, Code in Produktion zu deployen, ohne eine Funktion zu aktivieren. Canary Releases...

11. 09. 2016development

styled-components: CSS-in-JS für React

styled-components bringt einen neuen Ansatz für das Styling von React-Komponenten — CSS direkt in JavaScript mit der...

08. 09. 2016ai

Blue-Green Deployment — Releases ohne Downtime

Wie Blue-Green Deployment Downtime bei der Veröffentlichung neuer Anwendungsversionen eliminiert.

28. 08. 2016cloud

CloudFormation — AWS-Infrastruktur als Template

Wie CloudFormation Terraform bei AWS-spezifischen Deployments ergänzt. YAML-Templates und Stacks.

17. 08. 2016ai

Traefik: Ein moderner Reverse Proxy für Microservices

Traefik ist ein Reverse Proxy und Load Balancer für dynamische Container-Umgebungen. Automatische Konfiguration,...

15. 08. 2016cloud

AWS — Erste Erfahrungen mit der Public Cloud

Wie wir mit Amazon Web Services gestartet sind. EC2, S3, VPC und Erkenntnisse aus den ersten Monaten.

01. 08. 2016development

GraphQL in der Praxis: Apollo, Relay und realer Produktionseinsatz

GraphQL bewegt sich vom Experiment zur Produktion. Apollo Client und Relay Modern vereinfachen die Integration....

20. 07. 2016cloud

Docker Swarm Mode: Native Container-Orchestrierung

Docker 1.12 führt den Swarm Mode ein — Container-Orchestrierung direkt in der Docker Engine integriert. Einfachheit...

05. 07. 2016devops

GitLab CI — CI/CD direkt im Repository integriert

Warum wir für einige Projekte von Jenkins auf GitLab CI umgestiegen sind. .gitlab-ci.yml und Runners.

04. 07. 2016cloud

Rancher: Eine Management-Plattform für Container-Umgebungen

Rancher Labs liefert eine umfassende Plattform für Container-Management — Multi-Host, Multi-Orchestrator mit...

28. 06. 2016ai

Chaos Engineering — Resilienz in Produktion testen

Wie Netflix' Chaos Monkey unseren Ansatz beim Testen der Resilienz verteilter Systeme inspiriert hat.

20. 06. 2016ai

DevOps-Kultur in tschechischen Unternehmen — Mehr als nur Werkzeuge

Einführung der DevOps-Kultur in einem tschechischen Enterprise-Unternehmen. Von Silos zur Zusammenarbeit,...

18. 06. 2016infrastructure

HTTP/2 in der Praxis: Adoption, Konfiguration und messbare Ergebnisse

HTTP/2 ist standardisiert und die Browserunterstützung ist nahezu universell. Ein praktischer Leitfaden zum...

12. 06. 2016cloud

Terraform — Infrastructure as Code für die Cloud

Wie Terraform von HashiCorp unseren Ansatz beim Provisioning von Cloud-Infrastruktur verändert hat.

18. 05. 2016ai

Apache Kafka — Event Streaming für Microservices

Warum wir von RabbitMQ auf Kafka für die Event-driven Architektur umgestiegen sind. Log-basiertes Messaging in der Praxis.

14. 05. 2016development

Yarn: Der schnelle und zuverlässige Package Manager von Facebook

Facebook, Google und andere haben Yarn vorgestellt — einen alternativen npm-Client, der Probleme mit...

10. 05. 2016cloud

Microsoft Azure — Cloud für .NET- und Java-Shops

Unsere ersten Erfahrungen mit Azure. Warum wir Azure neben AWS gewählt haben und was uns überrascht hat.

06. 05. 2016ai

TensorFlow: Google macht Machine Learning für alle zugänglich

Google hat TensorFlow als Open Source veröffentlicht — ein Framework für Machine Learning und Deep Learning. Warum...

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