Softwarearchitektur

IoT ist seit Langem der Megatrend schlechthin. Plattformen, Geräte, Protokolle, Architekturen, weitere Trends wie Künstliche Intelligenz (KI) und Distributed-Ledger-Technik – alles, was benötigt wird, um IoT-Szenarien zu ermöglichen, wird uns von der Community und der Wirtschaft zur Verfügung gestellt. Dabei ist es nicht einfach, einen Überblick zu gewinnen. Dieser Artikel bietet einen einfachen E..

Die Cloud verändert nicht nur die Art, wie wir Software entwickeln, sondern auch wie wir Daten verarbeiten. Mit Apache Kafka und Kubernetes stehen skalierbare Plattformen für das schnelle Verarbeiten von Daten zur Verfügung. In diesem Artikel wird gezeigt, wie sich beide miteinander kombinieren lassen. Die Nutzung von Streaming Data hat im Bereich IoT überproportional zugenommen.

Mit der zunehmenden Zahl an IoT-fähigen Geräten wachsen und verändern sich die Anforderungen an die Softwareentwicklung. Der Bedarf an entsprechenden Anwendungen ist so hoch, dass er oftmals mit traditionellen Entwicklungsmethoden nicht mehr gedeckt werden kann. Sinnvoll ist hier der Einsatz von Low-Code-Plattformen, mit deren Hilfe sich auch IoT-Anwendungen schnell und einfach realisieren lassen.

Der Markt an Blockchain-Technologien ist hart umkämpft. Seit der Einführung von Bitcoin kam es zu einer Proliferation von Forks, Neuentwicklungen und Innovationen. Doch im Unternehmenskontext ist es selten sinnvoll, interne Geschäftsvorgänge auf öffentlichen Blockchains zu wollen. Daher etabliert sich im Moment eine neue Nische, die der privaten oder zugangsbeschränkten (permissioned) Blockchains.

Autoencoder sind generative neuronale Netzwerke, die äußerst vielseitig einsetzbar sind. Sie finden unter anderem beim maschinellen Übersetzen Anwendung, bei der Anomalieerkennung oder der Bildbearbeitung. Welche Spezialformen sind für die semantische Segmentierung von Bildern geeignet – wie es etwa beim autonomen Fahren unerlässlich ist?