Übersicht über das Apache Hadoop Ökosystem

Apache Hadoop, Big Data, Data Engineering, Data Science, Posts / Von

Die Apache Hadoop Technologie erfreut sich einigen Jahren sowohl als On-premise Installation als auch als Cloud Lösung großer Beliebtheit bei Unternehmen. Google, Facebook, AOL, Baidu, IBM, Yahoo und viele Unternehmen setzen auf die bewährten Werkzeuge des Hadoop Ökosystems im die eigenen Daten zu extrahieren, aufzubereiten und auszuwerten. Diese Zusammenstellung von einzelnen Komponenten zur Hortonworks Apache […]

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Digitale Transformation: Automatisierte Tests, Container und CI/CD – Teil 3

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Dieser Artikel ist Bestandteil einer Reihe welches technische Aspekte der digitalen Transformation beleuchtet. Automatisierte Tests Beim Lernen geht es darum, Feedback zu erhalten und unsere Fähigkeit, ein Ziel zu erreichen zu verbessern. Automatisierte Tests ermöglichen es uns, wichtige Teile der Feedbackschleife näher an unsere Entwicklungsabteilung heranzuführen. Wenn wir Änderungen an unserem Code vornehmen, können wir

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Daten perfekt visualisieren

Big Data, Data Engineering, Data Science, Mobile, Posts, Visualisierung / Von

Visualisierung nimmt beim Thema Big Data eine Schlüsselrolle ein. In der Mehrzahl der Projekte steht am Ende eines datengetriebenen Prozesses die Visualisierung des Ergebnisses. Daten müssen verständlich und nachvollziehbar dargestellt werden um letztlich strategische und operative Entscheidungen des Managements zu unterstützen. In diesem Beitrag möchten wir Werkzeuge vorstellen die sich für die Erstellung von optisch

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Digitale Transformation: Microservices – Teil 2

Allgemein, Posts / Von

In dem letzen Artikel in dieser Serie haben wir festgestellt, dass es bei der digitalen Transformation im Grunde darum geht Hypothesen aufzustellen, die es zu validieren gilt. Wir brauchen Experimente, die wir für echte Nutzer / Kunden ausrollen und beobachten was die Zielgruppe mit unserer Hypothese anstellt. Aus den Erkenntnissen stellen wir neue Hypothesen auf

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Scrum Wahnsinn – was digitale Transformation wirklich bedeutet – Teil 1

Allgemein, Posts / Von

Bei der XYZ GmbH kann kein Projekt starten bevor ein Budget festgelegt worden ist. Bevor die Entwicklung des Projektes starten kann kommen die Business Stakeholder zusammen und legen die Top Prioritäten fest. Es gibt wochenlang wenn nicht monatelang Meetings, Powerpoint Slides mit geschätzten Kosten und ROI Zahlen, um das Projekt zu rechtfertigen und zu belegen

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Kubernetes und OpenShift Security 1 – Attack Surface

Kubernetes Security, Posts / Von

Kubernetes ist ein komplexes Gebilde aus vielen beweglichen Teilen. es ist hinter Linux das aktivste Projekt auf Github. Das Ökosystem mit 3rd Party Produkten, Plugins, Erweiterungen, Anbietern ist gewaltig. Hinzu kommt, dass selbst die Core features ständigen Änderungen unterworfen sind. Das sieht man allein an den API Versionen und Gruppen wie v1alpha1, v2beta3 usw. Leider

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Must-have Ressourcen, Skills und Techniken für Data Engineers und Data Scientists

Big Data, Data Engineering, Data Science, DevOps, Posts, Softwareentwicklung, Weiterbildung / Von

Nachdem wir in den Artikeln „Onboarding neuer IT-Mitarbeiter (DevOps, Big Data, Developer)“ und „Tutorial: IT-Basiswissen für DevOps, Big Data, Developer“ die grundlegenden Themen für neue IT-Fachkräfte vorgestellt und ein Tutorial zum Erlernen dieses Basiswissens gezeigt haben, möchten wir nun genauer auf Werkzeuge und Techniken eingehen, die speziell für Mitarbeiter im Bereich Data Engineering oder Data

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Container OS Vergleich

DevOps, Posts / Von

Seit dem Aufstieg der Container-Community in den letzten drei Jahren sind viele Unternehmen und Projekte entstanden, die wirklich innovative Wege zur Verwaltung von Anwendungen bieten. Es gibt mehrere Projekte rund um das Thema Management, Netzwerk, Speicherung, Protokollierung, Überwachung und mehr (siehe diese Mind Map des Ökosystems). Die Container-Betriebssysteme spielen in diesem Ökosystem eine besonders wichtige

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Services und Ingress in Kubernetes und OpenShift 2/2

OpenShift Einsteiger, Posts / Von

Im letzten Artikel sind wir die Grundlagen von Services durchgegangen. Diese sind bei Kubernetes und OpenShift gleich. Bei Ingress kommen einige Unterschiede zum Vorschein, aber nur in der Implementierung und bei den verwendeten Tools. Es soll aber das Gleiche erreicht werden. Was ist Ingress? Wie wir gesehen haben ist es unpraktisch jeden Service einzeln nach

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