Testing APIs & Microservices

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Enterprise Projekte bzw. die sich daraus ergebenen Herausforderungen sind per Definition komplex. Wie kann man ein solches System beherrschen und gleichzeitig kurze „Time-to-Market“-Zyklen realisieren, ohne sich dabei Regressionsfehler einzuhandeln? Dies geht seit jeher nur durch eine umfangreiche automatisierte Test-Suite, in die kontinuierlich auflaufende Fehler zurückfließen. Mit der immer größer werdenen Menge an öffentlichen und internen APIs (z.B. in einer Microservice-Architektur) gewinnt das Thema Testen nochmals an Bedeutung. Der Workshop zeigt anhand von lauffähigen Beispielen den Aufbau praktikabler Tests für Java Enterprise Projekte. Dabei werden alle Ebenen vom einfachen Unit-Tests über Datenbank-Tests und Schnittstellen-Tests bis hin zum Testen ganzer Microservice-Landschaften mit Consumer-Driven Contract-Tests gezeigt.

Software

Testing APIs & Microservices
Arne Limburg | open knowledge GmbH
Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

ÜBER MICH
Testing APIs & Microservices | Arne Limburg
• Enterprise Architect bei der open knowledge GmbH
• Themen
• Microservices
• Domain Driven Design
• APIs
• Architektur
• Coaching
• Technologie (Java EE / Jakarta EE / Microprofile)
Arne Limburg

TEST-PYRAMIDE
Komponenten-
Tests
Unit-Tests
Inte-
gration-
Tests
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Unit -Testing
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Lesbarkeit der Tests
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Testdaten
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Komponententests
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DATENBANK-TESTS
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In-Memory vs. Real DB
In-Memory Database
• Pro: Kein Setup
• Contra:
• Blick auf die Testdaten schwer
• Multi-Module-Tests kompliziert
Real Database
• Pro: „Echter“ Test
• Contra: Kompliziertes Setup
Herausforderung bei beiden: Testdaten (again)
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BUSINESS-COMPONENT-TEST
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CDI Tests
• Pro:
• Performance (kein Deployment)
• Leichteres Debugging
• Contra:
• Deployment schwer konfigurierbar
Arquillian Tests
• Pro:
• „Echter“ Container-Test
• Deployment konfigurierbar
• Contra: Performance
Dependency Injection in Tests
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Black-Box vs. White-Box
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TEST-HONEYCOMP
Integrated
Tests
Unit-
Tests
Integration-
Tests
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INTEGRATED TESTS
„A test that will pass or fail based on the correctness of another system.“
J.B. Rainsberger
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@ArneLimburg @_openknowledge #WISSENTEILEN
Consumer-Driven Contract Testing

WELCHE CLIENTS NUTZEN MICH?
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API (PROVIDER CONTRACT)
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CONSUMER CONTRACT
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CONSUMER CONTRACT – YAGNI
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CONSUMER-DRIVEN CONTRACT TEST
Consumer
Contract
Consumer Provider
Consumer
Tests
Provider
Tests
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PIPELINE TO DEPLOY TO STAGE
Execute
Own
Provider
Tests
Generate
Consumer
Contract
Execute
Depending
Provider
Tests
Deploy
to
Stage
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PIPELINE TO DEPLOY TO STAGE
Execute
Own
Provider
Tests
Generate
Consumer
Contract
Execute
Depending
Provider
Tests
Deploy
to
Stage
Achtung:
Abwärtskompatibilität ist
trotzdem notwendig!
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BREAKING CHANGE VOM PROVIDER
Execute
Own
Provider
Tests
Generate
Consumer
Contract
Execute
Depending
Provider
Tests
Deploy
to
Stage
Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

BREAKING CHANGE VOM CONSUMER
Execute
Own
Provider
Tests
Generate
Consumer
Contract
Execute
Depending
Provider
Tests
Deploy
to
Stage
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Chaos Testing
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FRAGEN
? ? ?
Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

KONTAKT
ARNE LIMBURG,
ENTERPRISE ARCHITEKT
arne.limburg@openknowledge.de
+49 (0)441 4082 0
@ArneLimburg
@_openknowledge
OFFENKUNDIGGUT
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What's hot

API Products: Who, What, Where, When, Why, and How?

Nordic APIs

The API Management journey of the British Broadcasting Corporation (BBC), a public service organisation that serves audiences around the world. From no API intelligence to a distributed solution supporting dozens of autonomous teams. Our engineers will talk about how they have delivered our custom proxy software at scale, how they work towards not being a single point of failure and how being at the centre of the API traffic enables them to provide extra value services like SLA Monitoring for our engineering teams. We’ll explore how new authentication mechanisms are emerging and how we as a team facilitate the expanding API management landscape, considering the independent nature of our products.

Evolution of API Management in the BBC

Nordic APIs

API Design Collaboration

Uchit Vyas ☁

Java 8 - Gateway Drug or End of Line?

Garth Gilmour

INTERFACE, by apidays - Low code APIs that don't break by Zdenek Nemec, Supe...

apidays

How do you reconcile the need for a stable public API that will not constantly disrupt your carefully tended ecosystem with you team’s ability to move fast and (eventually) break stuff? How do you cater for different requirements regarding security and SLAs or to radically different client natures? Join us for a conversation about how to leverage different API strategies ranging from fast moving intra-pod microservice comms to well maintained public services.

YAGNI, YMMV and APIs: building a hybrid strategy for your API platform.

Diogo Lucas

Anu Shahi gives an overview of how First Utility is evolving its legacy identity platform to support a connected energy future, where a digital identity starts to become an entity for representing multiple relationships between devices in the home, renewable power assets and even energy relationships between your neighbours! By connecting such identities together, and harnessing the creative power of APIs, we can deliver new and exciting scenarios that truly transform the way we engage with energy in our homes.

Connected Energy - An API Journey

Nordic APIs

API workshop by AWS and 3scale

3scale

Api clarity webinar

LibbySchulze

apidays LIVE Australia 2021 - From apps to APIs: how no-code is transforming ...

apidays

apidays LIVE Paris - GraphQL meshes by Jens Neuse

apidays

A Connector, A Container and an API Walk into a Bar… Microservices Edition

Steven Willmott

Public API

Amir Zuker

apidays LIVE Australia 2021 - Confessions of a Product Geek : My First API BY...

apidays

Developers are increasingly using Kubernetes to deploy, scale, and manage their containerized applications. So, how can you securely manage and gain visibility for the APIs deployed for these applications? This webcast will cover: - how native integration allows app developers to easily manage application endpoints - how to transparently add security [oauth/key] for your application containers and endpoints - how to transparently manage traffic and track analytics for endpoints exposed through Kubernetes

API Management and Kubernetes

Apigee | Google Cloud

For some organizations digital transformation is “buzzword whack-a-mole”: they chase hype after hype, implement digital platform after platform but never invest enough to really be successful. One of these strategies that I’ve seen up close recently is the “spray & pray API strategy”: build loads of API services and then sell them on an API marketplace. But it is not clear what exactly the product portfolio is, what market is being targeted, or even who the customers will be… If you build it, they will come - right? Developer portals can be the backbone for a digital transformation initiative. Providing an interface of interfaces that allows you to build digital platforms, plugin marketplaces, API ecosystems, service aggregators, and procurement switchboards. But to be successful, you need a strategy - your developer portal needs to be more than a dumping ground for API documentation. In this talk Kristof will share an overview of the different types of developer portals he is currently aware of, and the types of digital transformation tactics they enable. He will use a complexity & systems lens to explain what he thinks is driving the need for digital transformation. Finally, he will explore a deliberate complexity architecture inspired by biology, that organizations can use to become more resilient & adaptive while maintaining efficiency.

Beyond API Spray & Pray: Developer Portals in Digital Transformation

Pronovix

apidays LIVE Paris - Level up: Autonomous Integration Mesh by Zdenek Nemec

apidays

Wide adoption of Microservice Architecture presents a whole new set of challenges for us as developers. Some of them are well-known and understood. About others we do not think until they strike us out of the blue and we spend a lot of sleepless nights trying to figure them out. And communication between services in distributed system is one of the latter. During this Microservice Architecture Odesa #TechTalk we will talk about how to prevent your microservices from becoming a modern-world Tower of Babel. We will discuss how to select appropriate communication mechanisms for most common cases in a distributed system, how should we define API contracts for each of them and what tools are available for us to keep them consistent and evolve them over time. We will touch following topics:  REST vs RPC vs Messaging and how not to get lost with your options.  Contract First development and how it can save time in multi-team environment.  SwaggerHub as a single Point of truth for REST API  Best practices for gRPC contracts and how to deal with changes in them. About speaker: Andrii Barsukov is Senior .NET developer at Lohika, with 5+ years of commercial experience in development of microservice applications. Currently participating in development of microservice-based financial system, which includes 20+ microservices developed by 10 separate development teams. And some of the challenges that we faced during its development I'd like to share.

Design and Evolution of APIs in Microservice Architecture

Lohika_Odessa_TechTalks

apidays Paris 2019 - How Do Async APIs Survive in a Rest World? by Luca Ferra...

apidays

Context-aware apps - apps that know who you are, where you are, and what you've done - have been all the rage the last few years. Facebook's news feeds, Google Now, and Amazon Recommendations are examples of context-aware applications. Over the last few years, advancements in machine learning, big data, NoSQL, and API technologies has drastically reduced the complexity of building such apps, but requires a brand new approach system architecture. This presentation covers: Lambda architecture and Microservices - two new architectural styles to build contextual apps at scale How companies like Twitter and Netflix have implemented lambda architecture and microservices for recommendations, targeting, and more How Apigee uses both new architectures to implement predictive analytics through Insights (our big data predictive analytics product)

Webcast: API-Centric Architecture for Building Context-Aware Apps

Apigee | Google Cloud

What's hot (20)

API Products: Who, What, Where, When, Why, and How?

Evolution of API Management in the BBC

API Design Collaboration

Java 8 - Gateway Drug or End of Line?

INTERFACE, by apidays - Low code APIs that don't break by Zdenek Nemec, Supe...

YAGNI, YMMV and APIs: building a hybrid strategy for your API platform.

Connected Energy - An API Journey

API workshop by AWS and 3scale

Api clarity webinar

apidays LIVE Australia 2021 - From apps to APIs: how no-code is transforming ...

apidays LIVE Paris - GraphQL meshes by Jens Neuse

A Connector, A Container and an API Walk into a Bar… Microservices Edition

Public API

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API Management and Kubernetes

Beyond API Spray & Pray: Developer Portals in Digital Transformation

apidays LIVE Paris - Level up: Autonomous Integration Mesh by Zdenek Nemec

Design and Evolution of APIs in Microservice Architecture

apidays Paris 2019 - How Do Async APIs Survive in a Rest World? by Luca Ferra...

Webcast: API-Centric Architecture for Building Context-Aware Apps

Similar to Testing APIs & Microservices

IBM BlueMix Presentation - Paris Meetup 17th Sept. 2014

IBM France Lab

APImetrics offers the industry’s first and only intelligent, analytics-driven API performance solution built specifically for the enterprise. By interfacing with all current and legacy API protocols, APImetrics helps IT managers, software developers and vendors know if their APIs are performing as designed. Monitoring is supported by insightful analytics and fully customizable downtime alerts to help deliver the actionable intelligence needed to meet service level agreements and customer expectations. The company is headquartered in Seattle, WA. More information is available at www.APImetrics.io.

APImetrics Product Introduction

apimetrics

Adopting DevOps is not a “one-and-done” project. It is adopting a mindset, a culture. It is a commitment to a journey of continuous improvement by adopting a set of capabilities and practices that are based on Lean principles. Adopting DevOps requires process improvement, automation of the processes using tools, and organizational change to enable a DevOps culture. The question then becomes – where does one start?

Get Mapped: Using Value Stream Mapping to Create a DevOps Adoption Roadmap

IBM UrbanCode Products

How_to_create_modular_microservice_test_projects.pdf

skimorod

In the API space, much of the conversation around Contract Driven Development has centered on the question “Did we build the API right?“. By using the contract as the foundation for a common understanding of the API, we can answer not only that question, but the equally important - but more elusive - “Did we build the right API?“. In /Contract/{Collaboration}/DrivenDevelopment, we will discuss how API Specifications and consumer-driven contracts can form the basis for cross-team collaboration in delivering quality services.

Contract {Collaboration} Driven Development - APIdays Interface 2020

Alianna Inzana

Turn Performance Testing up to 11

Eggplant

Presented on June 11th, 2015 at ITPROceed Belgium in Mechelen: Running dynamic websites? Always wanted to enjoy the scalability of Azure Web Apps? But never could because you need to keep your data in a certain location? Now with Azure Web App and Azure VNet everybody can overcome the hurdle of keeping data "on-premise". Join us in this technical session where we will explore the basics of Azure Web Apps and Virtual Networks. Learn about some possibilities to extend an Azure VNet to your on-premise environment and how to integrate an Azure Web App into the connection. In this demo packed session you will learn the specific network requirements and network routing to make it all work together.

Go Hybrid with Azure Web Apps

Tom Van Gramberen

Every company is under increased pressure to deliver software faster and better. The question is: “How do I get started?” Continuous firefighting is definitely not the answer! XebiaLabs and Dynatrace share a practical step-by-step approach to optimizing your delivery process so you can deploy better quality software faster! Learn: • Why you should move to a metric-driven pipeline! • Which key quality metrics to measure and how to integrate them to catch problems earlier • How to use, measure and report on these metrics • How finding architectural/quality issues earlier reduces cost spent investigating them

How to Build a Metrics-optimized Software Delivery Pipeline

Dynatrace

Agile software development with its short life cycles and frequent updates poses high risks with respect to breaking existing functionalities and, as a consequence, may compromise the correctness of an application. We discuss the issues and challenges that arise in the context of the data-intensive business applications developed by abuscom and show how certain risks can be mitigated by our approach to API level regression testing.

SFScon18 - Kurt Ranalter - Leonhard Holzer - API level regression testing: a ...

South Tyrol Free Software Conference

Manchester Expert Talks (April 2017) - Breaking Down Your Build: Architectura...

Abraham Marin-Perez

DTS-1778 Understanding DevOps - IBM InterConnect Session

Sanjeev Sharma

INTERFACE, by apidays - APIs: the next 10 years June 8, 9 & 10 2022 How to Win Friends and Influence People with API First Arlemi Turpault, Senior Developer Advocate at Postman ------------ Check out our conferences at https://www.apidays.global/ Do you want to sponsor or talk at one of our conferences? https://apidays.typeform.com/to/ILJeAaV8 Learn more on APIscene, the global media made by the community for the community: https://www.apiscene.io Explore the API ecosystem with the API Landscape: https://apilandscape.apiscene.io/ Deep dive into the API industry with our reports: https://www.apidays.global/industry-reports/ Subscribe to our global newsletter: https://apidays.typeform.com/to/i1MPEW

INTERFACE, by apidays - How to Win Friends and Influence People with API First

apidays

Automate you Appium test like a pro!

TestObject - Mobile Testing

Atagg2015 - Agile Testing by Leveraging Cloud

Agile Testing Alliance

AWS DevDay Cologne - CI/CD for modern applications

Cobus Bernard

Becoming the next Uber is only possible if you can deliver your code updates faster to your end users. But for your organization, does delivering code faster present a higher likelihood of failing faster? Discover four metrics you should be tracking starting from your workstation all the way through CI and into Ops. Learn how companies like Facebook, CreditOne, and others apply metric-driven DevOps. See use cases of crashed rapid deployments and how they used the metrics to detect the root cause. Learn how to apply these metrics to steer your pipeline to build better code and deploy faster, without failing faster!

Metrics-Driven Devops: Delivering High Quality Software Faster!

Dynatrace

Enterprise QA and Application Testing Services

Hemang Rindani

Enterprise QA and Application Testing Services

Cygnet Infotech

Effective API Design

Bansilal Haudakari

Microservices

SmartBear

Similar to Testing APIs & Microservices (20)

IBM BlueMix Presentation - Paris Meetup 17th Sept. 2014

APImetrics Product Introduction

Get Mapped: Using Value Stream Mapping to Create a DevOps Adoption Roadmap

How_to_create_modular_microservice_test_projects.pdf

Contract {Collaboration} Driven Development - APIdays Interface 2020

Turn Performance Testing up to 11

Go Hybrid with Azure Web Apps

How to Build a Metrics-optimized Software Delivery Pipeline

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Metrics-Driven Devops: Delivering High Quality Software Faster!

Enterprise QA and Application Testing Services

Effective API Design

Microservices

More from OPEN KNOWLEDGE GmbH

Häufig stellt die Entwicklung einer ML-Lösung die Optimierung von Performanz-Metriken wie der "Accuracy" unter Verwendung sehr komplexer Modelle in den Fokus. Fälschlicherweise wird sich damit abgefunden, dass aufgrund der höheren Komplexität die Explainability, also die Frage nach dem "Warum verhält sich mein Modell so und nicht anders?" leiden muss. Die Folgen können schwerwiegend sein und reichen vom unwissentlich gelernten Bias aus tabellarischen Daten bis zu einer hohen Anfälligkeit gegenüber Adversarial-Attacks in Bilddaten des autonomen Fahrens. Warum meiner Meinung nach die Explainability auch bei komplexen Modellen nicht leiden muss, möchte ich in diesem Vortrag verdeutlichen. Hierfür werde ich verschiedene XAI-Methoden, wie z.B. die Permutation-Importance und LIME, anhand eines konkreten Anwendungsfalles vorstellen, bewerten und vergleichen. Mein Ziel ist es, für XAI zu sensibilisieren und euch einen Methoden-Kasten an die Hand zu geben, der dazu befähigt, den Blick in die Black-Box zu wagen.

Warum der Computer "Nein" sagt - Mehr Nachvollziehbarkeit dank Explainable AI

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch, ohne Zweifel. Egal ob Qualitätssicherung in der Produktion, Retourenmanagement im Online-Handel oder Customer-Support via Chatbot - KI eröffnet bisher noch nicht dagewesene Möglichkeiten, die eigenen Prozesse und Geschäftsmodelle deutlich zu verbessern. Vorausgesetzt man verfügt über gute Ideen und hinreichend viele und qualifizierte Daten. Aber wie genau kommt man zu diesen Ideen? Und wie lässt sich KI in die eigene Software-Architektur integrieren? Wer befindet über das richtige Modell und den richtigen Algorithmus? Und wie wird über die hinreichende Quantität / Qualität von Daten entschieden? Die Session veranschaulicht die verschiedenen Herausforderungen, die sich durch das Einbinden von KI für die eigene Softwareentwicklung ergeben können, und zeigt dafür passende, pragmatische Lösungsansätze auf.

Machine Learning? Ja gerne! Aber was und wie? Eine Kurzanleitung für den erfo...

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Cloud is the new normal”, so Andrew R. Jassy (CIO AWS). Was also liegt näher, als genau jetzt den Schritt in die Cloud zu wagen? Denn schließlich wollen wir ja alle irgendwie ein klein wenig „normal“ sein. Aber ist dieser Schritt wirklich so einfach, wie uns die verschiedenen Cloudanbieter glauben machen? Lässt sich eine klassische Enterprise-Architektur einfach so in die Cloud überführen oder bedarf es neuer, cloudspezifischer Architekturmuster? Was unterscheidet dabei die verschiedenen As-a-Service-Varianten (IaaS, PaaS, BaaS und FaaS) voneinander und für welchen Anwendungsfall nimmt man was? Fragen über Fragen – aber keine Panik, der Talk liefert Antworten.

From Zero to still Zero: Die schönsten Fehler auf dem Weg in die Cloud

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SPAGAT ZWISCHEN BIAS UND FAIRNESS KI soll fair sein. Da sind wir uns alle einig. Entsprechend gilt es, eine „Voreingenommenheit“ der eigenen KI-Lösung zu vermeiden. Leichter gesagt als getan, denn Bias kann sich an verschiedenen Stellen innerhalb des AI/ML-Lifecycles einschleichen – vom initialen Design bis hin zum produktiven Einsatz des Modells. Diese Stellen gilt es zu identifizieren und im Detail zu verstehen. Denn nicht jede Art von Voreingenommenheit ist automatisch auch böse bzw. unfair. Die Session zeigt, wie potenzielles Auftreten von unerwünschtem Bias in der eigenen KI-Lösung aufgedeckt und vermieden werden kann.

Der Spagat zwischen BIAS und FAIRNESS (2024)

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Leider sind die in der Praxis zur Verfügung stehenden Daten für das Training von Modellen bei weitem nicht so gut und vollständig, wie in den Lehrbüchern. Was also tun? Unvollständige Datensätze ignorieren und damit die zum Training notwendigen Daten deutlich reduzieren? Oder die Lücken besser mit sinnvollen Näherungswerten auffüllen. Die Session zeigt, ob und wann es sinnvoll ist, fehlende Datensätze aufzufüllen und demonstriert an Real-Life Szenarien verschiedene Verfahren zur sinnvollen Ergänzung fehlender Daten. Neben einfachen Verfahren wie Mean/Median, Random Sample, Mulitple Imputation oder der Interpolationen zeitbezogenen Werte werden auch ML-basierte Imputation-Verfahren wie Regression oder Classification sowie deren potenzielle Einsatzgebiete beleuchtet. Dass fehlende Datensätze im Training auch einen positiven Effekt auf die Qualität des resultierenden Modells haben können, wird ebenfalls gezeigt.

FEHLENDE DATEN? (K)EIN PROBLEM!: Die Kunst der Data Imputation

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In der Vergangenheit mussten Log-Files von Produktiv-Systemen mühsam von Hand zusammengesucht und danach durchforstet werden. Mit dem Aufkommen von Microservices gibt es jedoch immer mehr Tools, die die Aggregation und das Durchsuchen von Log-Informationen automatisieren. Den Anfang hat der ELK-Stack gemacht. Verteilte Systeme liefern jedoch heutzutage viel mehr relevante und besser aufbereitete Informationen als in den Log-Files zu finden sind. In einigen Situationen sind die in den Log-Files gefundenen Informationen unzureichend oder müssen mühsam extrahiert werden. Aus diesem Grund ist es naheliegend, die benötigten Informationen direkt in einem geeigneten Format bereitzustellen. Heutige Standards wie OpenTelemetry ermöglichen es, Informationen in dem benötigten Format zu sammeln. Werden Log-Files dadurch überflüssig? Die Session regt einen Mindset-Change an, stellt die Herausforderungen vor, die mit den verschiedenen Toolings bewältigt werden können, und erklärt, unter welchen Voraussetzungen auf Logging komplett verzichtet werden kann.

Nie wieder Log-Files!

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Auch nach mehr als 20 Jahren ist Jakarta EE (ehemals Java EE) DER Standard, wenn es um die Entwicklung Java-basierter Enterprise-Computing-Lösungen geht. Das gilt zumindest immer dann, wenn die Anwendung als Monolith in einem Application-Server deployt werden soll. Wie aber steht es mit einer Anwendung, die aus einer Vielzahl autark laufender Microservices besteht? Und wie gut schlägt sich Jakarta EE in der Cloud, in der geringer Speicherbedarf und schnelle Startzeiten gefragt sind? Die Session zeigt, wie es Jakarta EE geschafft hat, mit der Zeit zu gehen und so mit Hilfe von Nebenprojekten wie Eclipse MicroProfile den Anforderungen moderner Cloud-Native-Anwendungen gerecht zu werden. Ein Ausblick das Zusammenspiel mit GraalVM und Quarkus zeigt, das Jakarta EE dabei auch in extrem verteilten Cloud-Szenarien, aka Serverless, eine gute Figur macht.

Cloud-native and Enterprise Java? Hold my beer!

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"Cloud is the new Normal”, so Andrew R. Jassy (CIO AWS). Was also liegt näher, als genau jetzt den Schritt in die Cloud zu wagen? Passende Blaupausen dazu gibt es mehr als genug. Aber ist dieser Schritt wirklich so einfach, wie uns die verschiedenen Cloud-Anbieter glauben machen wollen? Natürlich nicht. Diese Session zeigt anhand typischer Antipattern, wie der Weg in die Cloud garantiert im Desaster endet und wie man sich dagegen wappnen kann. Ähnlichkeiten zu existierenden Projekten sind rein zufällig – oder auch nicht.

From Zero to still Zero: The most beautiful mistakes going into the cloud.

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API Expand Contract ist ein Pattern zur Weiterentwicklung von APIs. Aber was verbirgt sich hinter der Idee? Wie kann ich damit eine API weiterentwickeln, ohne dass Client und/oder Server im Wartungsaufwand alter Schnittstellen(-Versionen) ersticken? In der Realität erweist sich Management von APIs und deren Versionen als gar nicht so einfach. Diese Session zeigt mögliche Wege und Alternativen, um der Versionierungshölle zu entkommen und dabei das oberste Gebot beim API-Design - nämlich „Don’t break the Client“ - jederzeit einzuhalten.

API Expand Contract

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Auch nach mehr als 20 Jahren ist Jakarta EE (ehemals Java EE) DER Standard, wenn es um die Entwicklung Java-basierte Enterprise Computing Lösungen geht. Dies gilt zumindest immer dann, wenn die Anwendung als Monolithen in einem Application Server deployed werden soll. Wie aber steht es mit einer Anwendung, die aus einer Vielzahl autark laufender Microservices besteht? Und wie gut schlägt sich Jakarta EE in der Cloud, in der geringer Speicherbedarf und schnelle Startzeiten gefragt sind? Die Session zeigt, wie es Jakarta EE geschafft hat, mit der Zeit zu gehen und so, mit Hilfe von Side-Projekten wie dem Eclipse MicroProfile, den Anforderungen moderner Cloud Native Anwendungen gerecht zu werden. Ein Ausblick das Zusammenspiel mit GraalVM und Quarkus zeigt, das Jakarta EE dabei auch in extrem verteilten Cloud-Szenarien aka Serverless, eine gute Figur macht.

Ready for the Future: Jakarta EE in Zeiten von Cloud Native & Co

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Eine auf Microservices basierende Architektur umzusetzen, bedeutet, dass auch die Datenhaltung auf die verschiedenen Services verteilt werden muss. Was aber bedeutet das in der Praxis? Was ist, wenn Daten einer Entität - vollständig oder in Teilen - in mehreren Services benötigt werden? Wie wird referenzielle Integrität über mehrere Services hinweg realisiert? Wie lassen sich serviceübergreifende Transaktionen realisieren? Dies sind nur einige von vielen Fragen, die im Rahmen der Session beantwortet werden. So viel vorab: Umdenken ist gefragt! Nur wenn die Auftrennung der Fachlichkeit in verschiedenen Microservices auch konsequent bis hin zur Ebene der Datenhaltung vollzogen wird, kann die angestrebte Unabhängigkeit der Services zur Entwicklungs- und Laufzeit erreicht werden. Ohne diesen Schritt dagegen würde sich das Problem der starren Kopplung und der damit einhergehenden Abhängigkeiten einer monolithischen Architektur lediglich um eine Schicht nach unten, in die Datenbank, verlagern. Was aber bedeutet das konsequente Einhalten des Database-per-Service-Patterns und einer damit einhergehenden Verteilung der Datenhaltung in der Praxis? Die Session zeigt die wesentlichen Herausforderungen auf und liefert passende Lösungsansätze.

Shared Data in verteilten Architekturen

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Machine Learning ist eine Art von Software-Entwicklung, bei der man nicht direkt Code schreibt, sondern ein Modell anhand von Daten trainiert. Das kann in Situationen von Vorteil sein, in denen man keinen passenden Code schreiben kann oder dieser extrem komplex werden würde. TensorFlow ist das bekannteste Framework im Bereich Neuronaler Netzwerke mit dem man solche Modell erzeugen und nutzen kann. TensorFlow.js (https://js.tensorflow.org/api/latest/) implementiert die volle API von TensorFlow mit JavaScript und erlaubt sowohl die Ausführung, als auch das Training von Neuronalen Netzwerken auf jeder GPU. Im ersten Teil des Workshops werden wir ein Modell zur Bilderkennung in einer grafischen Webanwendung trainieren und in einer eigenen Anwendung zum Laufen bringen. Hier geht es um die Grundlagen von Machine Learning und den Teil der TensorFlow.js API zum Ausführen eines Modells. Im zweiten Teil werden wir ein eigenes Modell mit der TensorFlow.js API trainieren und als Teil einer JS-Anwendung integrieren. Es sind keine Vorkenntnisse nötig und zur Teilnahme wird lediglich eine beliebige IDE zur Entwicklung von JavaScript benötigt.

Machine Learning mit TensorFlow.js

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch, ohne Zweifel. Egal ob Qualitätssicherung in der Produktion, Retourenmanagement im Online-Handel oder Customer-Support via Chatbot: KI eröffnet bisher noch nicht dagewesene Möglichkeiten, die eigenen Prozesse und Geschäftsmodelle deutlich zu verbessern - vorausgesetzt man verfügt über hinreichend viele und qualifizierte Daten. Aber wie lässt sich KI in die eigene Software-Architektur integrieren? Wer befindet über das richtige Modell und den richtigen Algorithmus? Und wie wird über die hinreichende Quantität / Qualität von Daten entschieden? Die Rolle des KI-Architekten scheint geboren. Die Session veranschaulicht die verschiedenen Herausforderungen, die sich durch das Einbinden von KI für die eigene Software-Entwicklung ergeben können und zeigt dafür passende, pragmatische Lösungsansätze auf.

KI und Architektur

OPEN KNOWLEDGE GmbH

KI und insbesondere Deep Learning sind der Megatrend. Dank leistungsstarker Frameworks sind erste Schritte schnell gemacht. Leider stößt man aber genauso schnell auch wieder an (seine) Grenzen. Passt das genutzte Modell überhaupt zu meinem Problem? Wie sind die gewonnenen Ergebnisse zu bewerten? Kann durch geschickte Veränderung von Modell-Parametern das Ergebnis weiter verbessert werden? In der Session werden wir unser eigenes Neuronales Netz von Grund auf aufbauen und Schritt für Schritt verbessern. Aber keine Angst: „it’s not rocket science“!

It's not Rocket Science: Neuronale Netze

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Shared Data in verteilten Systemen

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Versteht man seine Anwendung als Kombination (fast) unabhängiger Services, so ergeben sich nicht nur für Entwicklung und Deployment neue Perspektiven. Denn nicht nur die eigenen Services können internen oder externen Dritten zur Verfügung gestellt werden, sondern auch der umgekehrte Weg ist denkbar. Eine entsprechend flexible Architektur vorausgesetzt, lässt sich die eigene Fachlichkeit durch 3rd Party Services sinnvoll und gewinnbringend ergänzen, ohne dabei das Rad neu erfinden zu müssen. Besonders interessant scheint hier das Feld der künstlichen Intelligenz zu sein. Egal ob automatische Texerkennung, Retourenvorhersagen, Qualitätsicherung in der Produktion oder die Vorhersage von Terminen zur Maschinenwartung; die Möglichkeiten scheinen nahezu unbegrenzt. Die Session zeigt, welche Möglichkeiten heute bereits Out-of-the-Box AI Services bieten und für welche Aufgaben man doch besser einen ML Experten mit ins Boot holen sollte.

Business-Mehrwert durch KI

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Jeder Service für sich kann unabhängig deployed und skaliert werden. Gerade Cloud Computing erleichtert in vielen Unternehmen die Verwaltung der IT-Infrastruktur. Weil die für die Software benötigte Plattformen so einfach anzumieten sind, werden Developer deshalb immer mehr in die Rolle des DevOps gedrängt -- die Software, die sie entwickeln, soll auch selbst betrieben werden -- You build it, you run it. Doch diese Strukturierung ist nicht ganz kostenlos - Developer müssen dadurch immer mehr Verantwortung übernehmen. Um dieser Verantwortung gerecht zu werden, muss eine Schwachstelle ausgeschaltet werden: der Mensch. Im Talk gehe ich auf Prozesse der klassischen Softwareentwicklung ein und lege dar, wie diese in dem “You build it, you run it”-Modell verbessert werden.

Mehr Sicherheit durch Automatisierung

OPEN KNOWLEDGE GmbH

In modernen Software-Landschaften werden die Fachlichkeiten mit Hilfe von DDD sauber voneinander abgegrenzt und als eigenständige Services umgesetzt. Was muss in der Entwicklung eines solchen Services beachtet werden, um diese Eigenständigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Services gemeinsam als ein großes Ganzes funktionieren? Service-Konsumenten sollen Schnittstellen nach Möglichkeit nutzen können, ohne Aufwand beim Anbieter der Schnittstelle zu verursachen. Das Ziel ist es, Features schnell und unabhängig umsetzen zu können. In dem Vortrag wird vorgestellt, wie man eine hohe Nutzerzufriedenheit durch Consumer-Centric API Design und regelmäßige Produktiv-Deployments erzielt. Möglich wird das durch ein sauberes API-Design, eine schlanke Microarchitektur und eine hohe Testautomatisierung. An praktischen Beispielen wird gezeigt, wie das erreicht werden kann.

API-Design, Microarchitecture und Testing

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Java scheint mit seinem Memory- und Runtime-Overhead in Zeiten von Cloud-native und Serverless nicht wirklich gut für die Zukunft gerüstet. Erschwerend kommt hinzu, dass viele auf Java basierende Frameworks mit Annotation Scanning, Aufbau von Proxies und Caches das Start- und Speicherverhalten weiter negativ beeinflussen. Bedeutet das das Aus für Java in der Wunderwelt der Cloud? Mitnichten! Projekte wie Quarkus versuchen, Java in der Cloud zur Numero Uno werden zu lassen. Und das auf beeindruckende Art und Weise. Die Session zeigt anhand praktischer Beispiele, was heute bereits möglich ist.

Supersonic Java für die Cloud: Quarkus

OPEN KNOWLEDGE GmbH

Man gewinnt den Eindruck, Microservices seien die Universallösung für all unsere (Architektur-)Probleme. Dabei sind Microservices lediglich Mittel zum Zweck. Was also, wenn meine Probleme nicht zur Lösung „Microservices“ passen? Ist es nach wir vor legitim, einen Monolithen zu bauen? Oder gibt es andere Architekturansätze, mit denen sich Monolithen aufbrechen lassen? In der Session werfen wir einen kritischen Blick auf Microservices und beleuchten – immer ausgehend von bestehenden Problemfeldern – eine Reihe alternativer Architekturen.

Hilfe, ich will meinen Monolithen zurück!

OPEN KNOWLEDGE GmbH

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In the realm of real-time applications, Large Language Models (LLMs) have long dominated language-centric tasks, while tools like OpenCV have excelled in the visual domain. However, the future (maybe) lies in the fusion of LLMs and deep learning, giving birth to the revolutionary concept of Large Action Models (LAMs). Imagine a world where AI not only comprehends language but mimics human actions on technology interfaces. For example, the Rabbit r1 device presented at CES 2024, driven by an AI operating system and LAM, brings this vision to life. It executes complex commands, leveraging GUIs with unprecedented ease. In this presentation, join me on a journey as a software engineer tinkering with WebRTC, Janus, and LLM/LAMs. Together, we’ll evaluate the current state of these AI technologies, unraveling the potential they hold for shaping the future of real-time applications.

Unveiling the Tech Salsa of LAMs with Janus in Real-Time Applications

Alberto González Trastoy

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Investing in AI transformation today The modern business advantage: Uncovering deep insights with AI Organizations around the world have come to recognize AI as the transformative technology that enables them to gain real business advantage. AI’s ability to organize vast quantities of data allows those who implement it to uncover deep business insights, augment human expertise, drive operational efficiency, transform their products, and better serve their customers

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Willy Marroquin (WillyDevNET)

A great deal of attention in medical devices has shifted towards cybersecurity with the ratification of section 524B of the FD&C act. This new law enables the FDA to enforce cybersecurity controls in any medical device that is capable of networked communications or that has software. In this webinar we will recap the process for managing vulnerabilities, identify categories of vulnerabilities and solutions and more.

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Unlocking the Future of AI Agents with Large Language Models

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How To Troubleshoot Collaboration Apps for the Modern Connected Worker

ThousandEyes

Conference: Engage2024 in Antwerp Type: Workshop Speakers: Florian Vogler, Henning Kunz, Christoph Adler Title: Navigating the Future with The Hitchhiker's Guide to Notes and Domino 14 Abstract: Embark on an exhilarating journey with industry trailblazers Florian Vogler, Henning Kunz, and Christoph Adler in this not-to-be-missed workshop at the forefront of the tech universe. Get ready for a thrilling kick-off as we navigate the current state of the HCL universe, setting the stage for an exploration of the groundbreaking Notes and Domino 14. Discover the latest enhancements and revolutionary features that will redefine your experience. In this interactive session, unlock a treasure trove of tips and tricks to elevate your utilization of version 14, both with and without the game-changing panagenda MarvelClient. Brace yourself for also diving into Nomad, Nomad Web, and VoltMX, expanding your horizons in the expansive HCL landscape. Be a part of this exclusive opportunity to stay ahead in the ever-evolving world of HCL technologies. Your journey to mastering Notes and Domino 14 begins here. And remember, in the spirit of intergalactic exploration, don't forget to bring your towel!

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Software Quality Assurance Interview Questions

Arshad QA

Foundation models are machine learning models which are easily capable of performing variable tasks on large and huge datasets. FMs have managed to get a lot of attention due to this feature of handling large datasets. It can do text generation, video editing to protein folding and robotics. In case we believe that FMs can help the hospitals and patients in any way, we need to perform some important evaluations, tests to test these assumptions. In this review, we take a walk through Fms and their evaluation regimes assumed clinical value. To clarify on this topic, we reviewed no less than 80 clinical FMs built from the EMR data. We added all the models trained on structured and unstructured data. We are referring to this combination of structured and unstructured EMR data or clinical data.

Reassessing the Bedrock of Clinical Function Models: An Examination of Large ...

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Testing APIs & Microservices

1. Testing APIs & Microservices Arne Limburg | open knowledge GmbH Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

2. ÜBER OPEN KNOWLEDGE Branchenneutrale Softwareentwicklung & IT-Beratung Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

3. ÜBER MICH Testing APIs & Microservices | Arne Limburg • Enterprise Architect bei der open knowledge GmbH • Themen • Microservices • Domain Driven Design • APIs • Architektur • Coaching • Technologie (Java EE / Jakarta EE / Microprofile) Arne Limburg

4. TEST-PYRAMIDE Komponenten- Tests Unit-Tests Inte- gration- Tests Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

5. Unit -Testing Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

6. Lesbarkeit der Tests Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

7. Testdaten Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

8. Komponententests Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

9. DATENBANK-TESTS Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

10. In-Memory vs. Real DB In-Memory Database • Pro: Kein Setup • Contra: • Blick auf die Testdaten schwer • Multi-Module-Tests kompliziert Real Database • Pro: „Echter“ Test • Contra: Kompliziertes Setup Herausforderung bei beiden: Testdaten (again) Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

11. BUSINESS-COMPONENT-TEST Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

12. CDI Tests • Pro: • Performance (kein Deployment) • Leichteres Debugging • Contra: • Deployment schwer konfigurierbar Arquillian Tests • Pro: • „Echter“ Container-Test • Deployment konfigurierbar • Contra: Performance Dependency Injection in Tests Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

13. Black-Box vs. White-Box Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

14. TEST-HONEYCOMP Integrated Tests Unit- Tests Integration- Tests Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

15. INTEGRATED TESTS „A test that will pass or fail based on the correctness of another system.“ J.B. Rainsberger Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

16. @ArneLimburg @_openknowledge #WISSENTEILEN Consumer-Driven Contract Testing

17. WELCHE CLIENTS NUTZEN MICH? Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

18. API (PROVIDER CONTRACT) Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

19. CONSUMER CONTRACT Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

20. CONSUMER CONTRACT – YAGNI Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

21. CONSUMER-DRIVEN CONTRACT TEST Consumer Contract Consumer Provider Consumer Tests Provider Tests Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

22. PIPELINE TO DEPLOY TO STAGE Execute Own Provider Tests Generate Consumer Contract Execute Depending Provider Tests Deploy to Stage Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

23. PIPELINE TO DEPLOY TO STAGE Execute Own Provider Tests Generate Consumer Contract Execute Depending Provider Tests Deploy to Stage Achtung: Abwärtskompatibilität ist trotzdem notwendig! Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

24. BREAKING CHANGE VOM PROVIDER Execute Own Provider Tests Generate Consumer Contract Execute Depending Provider Tests Deploy to Stage Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

25. BREAKING CHANGE VOM CONSUMER Execute Own Provider Tests Generate Consumer Contract Execute Depending Provider Tests Deploy to Stage Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

26. Chaos Testing Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

27. FRAGEN ? ? ? Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

28. KONTAKT ARNE LIMBURG, ENTERPRISE ARCHITEKT arne.limburg@openknowledge.de +49 (0)441 4082 0 @ArneLimburg @_openknowledge OFFENKUNDIGGUT Testing APIs & Microservices | Arne Limburg

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