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Der perfekte Match: Mit Docker Java Microservices produzieren (Peter Rossbach)

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Nächster Vortrag: Der perfekte Match: Mit Docker Java Microservices produzieren (30.10.)
Written by Lukas Ladenberger   
Friday, 19 September 2014 07:17

Das Projekt Docker schlägt seit den ersten Lebenszeichen Mitte 2013 zunehmend höhere Begeisterungswellen. Docker verspricht einen schneller Start in die Welt der DevOps, flexible Konfiguration, einfache Erzeugung, stabile verfügbare Images und es rennt überall. Eine neue Linux Containertechnologie verspricht den Virtualisierungsmarkt aufzurollen und die Softwareentwicklung nachhaltig zu verändern. Die Software soll auf Microserices umgestellt werden, damit sie den neuen Herausforderung des IT-Marktes besser begegnet. Docker soll helfen eine besser Umgebung für unsere Software zu schaffen und sie Cloud-fähiger zu machen. Dabei ist es Docker Container egal ob das Ergebnis auf dem eigene Notebook, im eigenen DataCenter oder einer öffentlich Cloud läuft.

Neue Docker-Tools erscheinen fast monatlich und es gibt viel Neues und vermeidlich Altes zu lernen. Das rasant wachsende Docker-Ökosystem bietet uns Java Entwicklern neue Chancen und Risiken. Der Vortrag bietet einen Überblick über die Möglichkeiten von Docker für Java Entwickler. Knifflige technische und organisatorische Entscheidung werden verdeutlich:

  • Was ist Docker eigentlich und warum blitzt es jetzt auf?
  • Wie steigt man am Besten in das Docker Container Business ein?
  • Welche Eigenschaften hat die Software, wenn sie ein Microservice ist?
  • Wie werden verschiedenden Komponenten eines Systems zusammengeschaltet?
  • Was genau ist die Umgebung für einen Service?
  • Wie integriere sich Docker in eine Build Chain?
  • Wer ist für die Wartung und den Betrieb zuständig?
  • Welches Feedback aus der Produktion ist zu bekommen und kann man es zur Steuerung nutzen?
  • Wie passt eigentlich Java und Docker am besten zusammen?
  • Tipps zum Umgang der sich veränderten eigene Rolle im Prozess werden gegeben. Docker bietet eine grosse Chance die Verantwortung für die Lieferung und die Produktion in die Entwicklerteams zuverlagern, aber es bedeutet auch evtl. schmerzliche Veränderungen. Der Anspruch an Überprüfbarkeit steigt, schneller muss mehr geliefert werden und der Grad an Automation gilt es zusteigern. Am Beispiel eines Apache Tomcat basierten Microservice mit ein paar Backends, werden die Potentiale für die Entwicklung und den späteren Betrieb diskutiert. Autofailover, Autoscaling und Loadbalancing sind längst nicht mehr nur Eigenschaften einer Cloud. Die Entzauberung ist mit einer Docker-Orchestierung vielleicht noch steinig, aber sinnvoll.

    Anschliessend wird es sicherlich viele Anmerkungen, Vorschläge und Fragen zum Thema Docker geben. Lasst uns den Abend gemeinsam nutzen das Docker Ökosystem besser einzuschätzen!

    Dozent:

    Peter Roßbach ist freiberuflicher Systemarchitekt und Coach zahlreicher grosser Websysteme. Sein besonderes Interesse liegt in der Entwicklung von komplexen Informationssystemen, einschließlich der Gestaltung und Realisierung von testgetriebenen Softwareprozessen. Seit 1997 ist Peter Roßbach im Bereich HTTP-Server und Webcontainer tätig. Er ist Committer im Apache-Tomcat-Projekt und Mitglied der Apache Software Foundation. Sein besonderes Interesse gilt der Gestaltung von Überwachungs-, Analyse- und Steuerungsystemen für komplexe Infrastrukturen. Mit der bee42 solutions Gmbh schafft er nun die Basis für anspruchsvolle Infrastruktur auf der Basis von Docker und bieten Workshops dazu an. Zum Thema Docker schreibt er gerade sein nächstes Buch.

 
Nachlese: Sagt mein Profiler die Wahrheit?
Written by Philip Höfges   
Friday, 22 August 2014 09:22

>> Folien auf Speakerdeck

>> Video

Trotz der langen Sommerpause fanden sich über 80 interessierte Zuhörer im Hörsaal 5B ein, um dem Vortrag von Fabian Lange zum Thema „Profiling“ zu lauschen. Der Web- und Performance-Spezialist von codecentric gewinnt, trotz leichter technischer Schwierigkeiten mit dem Mikrofon, mit einem Beispielprogramm, welches Zeichenketten erzeugen soll. Bei zwei verschiedenen Durchläufen bricht das Programm aber an zwei unterschiedlichen Stellen ab. Wie kommt so etwas zustande? Und wie findet der Kopf vor dem Bildschirm dies heraus? Genaue dafür wurde Profiler entwickelt.

In Java gibt es einige Werkzeuge, wie Mission Control, die die JVM nutzen und Profiling betreiben. Fabian Lange stellt diese in einer kurzen Historie vor und nutzt ein Zitat von Heisenberg, um zu verdeutlichen, dass jede Messung den Code beeinflusst. Zur Veranschaulichung dieser These beschreibt er einige Fehlerquellen beim Profiling:

Der so genannte „Overhead“ ist nicht präzise angegeben. Man kann nicht genau sagen, dass ein Analyseprogramm beispielsweise einen Overhead von zehn Prozent hat, ohne zu wissen, wie lange das zu analysierende Programm eigentlich braucht. Oftmals ist sogar der Speicher sehr knapp, was dazu führt, dass die Daten, die bei der Analyse gesammelt wurden, nicht gespeichert und somit ausgewertet werden können. Ein weiteres Problem stellt die Genauigkeit dar. Wie kann sagen, etwas sei genau? Es gibt Werte, die man nicht mit dem Begriff der Genauigkeit angeben kann, da sie nicht messbar sind. Beispielsweise kann man sich zwar die Zeit am Telefon ansagen lassen, die Zeit, welche man braucht, um einen Knopf an der Mikrowelle nach Beenden des Gesprächs zu drücken ist dabei nicht messbar. Weiterhin nennt Fabian Lange das Problem der Zeitangabe. Man muss zwischen CPU-Zeit und realer Zeit differenzieren. Realzeit lässt sich zwar sehr präzise messen, z.B. mit einer Uhr an der Wand, aber die Zeit, die eine CPU für eine Instruktion braucht, ist nur zwar genau feststellbar. Und was macht man mit großen Datenmengen? Fabian Lange vertritt die Ansicht, dass es wesentlich sinnvoller ist, sich auf kleine Daten, welche schneller auswertbar sind, zu verlassen, als in einem riesigen Paket von Daten zu suchen.

Im Profiling gibt es zwei klassiche Herangehensweisen: Das Sampling und die Instrumentierung. Während beim Sampling in regelmäßigen Abständen der Zustand des Programms eingefangen wird, verändert der Benutzer bei der Instrumentierung den zu messenden Code zu Einfügen von Zusatzcode, um an genau diesen Stellen das Programm zu messen. Zur Veranschaulichung hat Fabian Lange selbstgeschriebene Beispiele vorbereitet. Anhand derer kann man sehr deutlich sehen, dass Sampling zwar die Laufzeit des Programms nicht erhöht, jedoch nicht so viele Daten liefert wie die Instrumentierung.

Anhand einer Demonstration mit dem Tool „Hprof“ stellt Fabian Lange anschließend die Unterschiede zwischen den verschieden Version von Java heraus. Trotz eines identischen Programms liefern die Versionen 6, 7 und 8 von Java bei der Auswertung der Profiling-Daten unterschiedliche Ergebnisse.

In einer Zusammenfassung zeigt Fabian Lange, was für den Zuschauer hängen bleiben sollte. Die zentrale Aussage ist, dass Profiling keine Garantie bietet. Der Profiler kann nicht immer genau festhalten, an welcher Stelle des Programms der Fehler auftritt. Die letztendliche Verbesserung muss vom Anwender kommen. Zusammenfassend ist die Frage, ob ein Profiler die Wahrheit sagt, mit „Nein“ zu beantwortet.

Im Anschluss an den Vortrag wurde bei Freibier sehr angeregt über das Thema diskutiert.

 
rheinjug Sommerpause 2014
Written by Lukas Ladenberger   
Thursday, 29 May 2014 19:20

Liebe Besucher der rheinjug,

nach einem erfolgreichen ersten Halbjahr 2014 mit vielen tollen Vorträgen geht die rheinjug in die wohlverdiente Sommerpause. An dieser Stelle noch einmal ein herzliches Dankeschön an die vielen Besucher, an unsere Dozenten und an unsere Sponsoren! Wir hoffen das zweiten Halbjahr wir mindestens genauso erfolgreich.

Der erste Vortrag nach der Sommerpause wird voraussichtlich Ende August 2014 stattfinden. Wir halten euch via Email und Webseite natürlich auf dem Laufenden! Bleibt gespannt!

Viele Grüße,
Euer rheinjug-Team

 
Nachlese: Fun mit Java(FX) auf embedded Hardware
Written by Marc Buengener   
Monday, 07 April 2014 15:58

>> Zum Video

Heute Abend begrüßten wir in überschaubarer Runde Gerrit, um mit ihm Spaß mit Java, insbesondere mit JavaFX auf embedded Hardware zu haben. JavaFX auf embedded Hardware ist eine Teilmenge von JavaFX. Man muss also einige Einschränkungen in Kauf nehmen, profitiert aber von den Java-Vorteilen, z.B. einer aktiven Community. Wilde Grafikeffekte sind mit JavaFX allerdings nicht möglich. Das JDK für embedded Hardware ist aktuell noch 32 MB groß. Das Ziel ist es jedoch, den Footprint auf 16 MB zu verkleinern.

Unser Ziel ist es also, kleine Anwendungen zu schreiben, für die ein Desktoprechner überdimensioniert wäre. Als typische Anwendungsfelder nannte Gerrit
die Automatisierung der eigenen vier Wände,
Home Entertainment,
Anzeigen beliebiger Art, wie z.B. Displays für medizinische Messwerte,
sogenannte Information Kiosks, wie z.B. Bus- oder Zugfahrpläne und
den Bildungsbereich - einfach, um zu Lernen.

Auch die Hardware beschränkt die Möglichkeiten.
Empfehlenswert sind hier das
BeagleBoard xM,
das populäre Raspberry Pi und
neuere Hardware mit ARM-Architektur.

Neben dem eigentlichen Rechner sind noch
ein Netzteil,
eine Class 10 SD Memory Karte als schnelle Festplatte,
ein WiFi-Stick und
ein Touch-Display anzuschaffen.

Das Display ist die mit Abstand teuerste Komponente. Als allgemeinen Tipp empfahl Geritt einen powered USB-Hub zu verwenden, um seltsame Fehler, wie spontane Bildschirmausfälle, zu vermeiden.
Man muss also wieder tricksen, um Hardware-schonend zu programmieren.

Typische Anforderungen für die Entwicklung auf embedded Hardware ist beispielsweise die Verwendung einer berührungssensitive Benutzerschnittstelle. Maus- und Tastatureingaben wären für eine Fahrstuhlsteuerung ungewöhnlich. Auch die Steuerelemente entsprechen nicht denen einer Desktopanwendung und der Bildschirm ist oft viel kleiner, wie beispielsweise auf einer Smartwatch.

Der von Sun gepredigte Grundsatz "write once, run anywhere" trifft auf die Programmierung auf embedded Hardware nur mit erheblichen Einschränkungen zu.

Für das Rendering gilt das Scene-Graph-Konzept. Die Steuerelemente und deren Bestandteile sind in einer Baumstruktur hierarchisch gegliedert. Alle angewendeten Effekte und Bewegungen, gelten auch immer für die zugehörigen Kind-Knoten. Die Bildschirminhalte werden automatisch gerendert, der Entwickler hat darauf nur mittelbaren Einfluss. JavaFX ist nicht für die Spieleentwicklung gemacht.

Für die aktuellen Geräte sind ca. 1.000 Elemente (Nodes) verwaltbar. Wenn man mehr Bildschirmelemente nutzen möchte, reicht es nicht, diese unsichtbar zu machen. Sie würden im Speicher bleiben. Man muss ihre setManaged-Eigenschaft negieren.

Auch wenn Visualisierungen Gerrits Steckenpferd sind, auf embedded Hardware gilt der von Microsoft mit Windows 8 vorgemachte Grundsatz "content over chrome". Eine einfache Gestaltung einer Progressbar erfordert beispielsweise 3 Nodes im Scene-Graph. Den Fortschrittsbalken selbst, ein Zeiger-Element und vielleicht noch eine Textbox. Eine aufwendige Gestaltung mit gleichem Informationsgehalt kann schon mal 245 Nodes erfordern. Besonders, wenn viele Schattierungen und geschachtelte Elemente verwendet werden. Man sollte bei der Gestaltung der Benutzeroberfläche auf die Anzahl der Bildelemente achten. Animationen und aufwendige Effekte, wie dynamische Schattenwürfe und Verläufe sollte man vermeiden. Übereinander gezeichnete Elemente haben den besonderen Nachteil, dass sie sich gegenseitig beeinflussen.

Zum Abschluss erlebten wir eine Premiere in der rheinjug, eine interaktive Demo, zu der alle Zuhörer nach vorne gebeten wurden. Dort ergab sich die Party vor der Party und wir konnten die von Gerrit mitgebrachten Implementierungen auf Hardware wie Tablets, Smartphones und seiner Smartwatch wirklich begreifen.