Mit Synthetic Monitoring können Entwickler und Administratoren mit einem gemeinsamen Werkzeug geschäftskritische User Journeys testen und überwachen ‒ um Störfälle proaktiv zu beheben sowie Zeit und Aufwand einzusparen.

Wie sich mit einem Open-Source-Ansatz kritische Teile der VMware-Infrastrukturangebote durch eine kosteneffiziente Kubernetes-Lösung ersetzen lassen.

Software-Entwickler und -Anbieter profitieren deutlich davon, wenn ihre Anwendungen sich einfach per Homebrew auf dem Mac installieren und pflegen lassen. Doch wie bringt man ein Programm ins offizielle Homebrew-Repository?

Entwickler und Datenbank-Admins, die regelmäßig SQL-Abfragen für SQL-Datenbanken durchführen, können ab jetzt die Public Preview von Copilot für Azure SQL nutzen. Dieser erstellt Abfragen auf Basis frei formulierter Anfragen.

Wie in mehreren Beiträgen auf dieser Plattform gezeigt, ist der Azure App Service ein hochgradig skalierbarer Webhosting-Dienst mit Self-Patching. In diesem Beitrag wollen wir die Web-App mit einer Datenbank verknüpfen, und zwar aus der Entwicklerperspektive.

Der Megatrend KI/ML greift immer stärker – mit unzähligen Anwendungsfälle und gnadenloser Komplexität. Machen Machine-Learning-Frameworks es möglich, sich etwas offensiver an die Materie wohl erst einmal vorsichtig heranzuwagen?

Wer mit Quanten rechnen will, braucht eine neue Art von „Software“ – und eine neue Generation von Entwicklungswerkzeugen. An der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Quantenmechanik können Developer hinsichtlich ihrer Erfahrungen einen Quantensprung nach dem anderen machen.

Da war und ist die Aufregung natürlich groß: Die vielleicht populärste (NoSQL-)Datenbank der Welt verabschiedet sich von ihrer permissiven Open-Source-Lizenz. Was für Folgen hat das für Redis-Nutzer?

Agilität, Flexibilität, Portabilität und Skalierbarkeit: All das, was Kubernetes auszeichnet, kommt dem Trainieren, Testen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen zugute. Damit ist das Tool der Schlüssel zur Optimierung des ML-Lebenszyklus. Was müssen Anwender beachten?

Kurze Zeit nach dem Siegeszug der großen Sprachmodelle zeichnen sich zunehmend gewisse Grenzen dieser bahnbrechenden Technologie ab. Besonders im komplexen Geschäftsumfeld mangelt es oft an der notwendigen Spezialisierung. Das führt zu erheblichen Ineffizienzen bei der Anpassung und Wartung. Entwickler sind deshalb nun dazu übergegangen, die Modelle vermehrt modular zu integrieren – ein Paradigmenwechsel mit weitreichenden Folgen.