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Boost Your API Development Speed the Cloud-native Way

Talk mit Mario-Leander Reimer

In the rapidly evolving landscape of API development, efficiency and reliability are paramount. In this talk we explore two hidden but powerful cloud-native solutions: Microcks and Kusk Gateway. Microcks automates API mocking and testing within a Kubernetes-native framework, enhancing integration processes for a different APIs, such as REST, gRPC and GraphQL. Kusk Gateway simplifies API management, promoting faster deployments with its declarative approach. We’ll demonstrate how these tools reduce development timelines, improve software delivery agility, and ensure robust, standard-compliant APIs.

Quality in a Square. K8s-native Quality Assurance of Microservices with Testkube

Talk mit Mario-Leander Reimer, Managing Director & CTO bei QAware GmbH

Continuous delivery is everywhere. Really?! Many teams still struggle to deliver well-tested product increments on a regular basis, usually with the same old excuse: the (non)-functional tests are too complex and too expensive to implement thoroughly.

But the exact opposite is true! In this talk, we briefly review the importance of early and regular testing of cloud-native applications and explain why monolithic CI pipelines are a dead end. We then show how easy it is to run integration, performance, security, and acceptance tests continuously using Testkube directly on your Kubernetes cluster, fully integrated with a GitOps approach.

Microservice-Kommunikation entmystifiziert: Von REST zu gRPC und darüber hinaus

Talk mit Mario-Leander Reimer, Managing Director & CTO bei QAware

In der komplizierten Welt der Microservices sind effektive Kommunikation und Integration entscheidend für die Robustheit und Leistung des Systems. In diesem Vortrag werden verschiedene synchrone Protokolle wie REST, GraphQL und gRPC eingehend untersucht und ihre Stärken, Schwächen und besten Anwendungsfälle herausgestellt.
Wir werden uns auch mit den inhärenten Herausforderungen und Irrtümern der verteilten Datenverarbeitung befassen. Teilnehmende lernen wichtige Ausfallsicherheitsmuster und Techniken kennen, die dazu beitragen, diese Probleme zu entschärfen.
Anhand praktischer Demos in verschiedenen Programmiersprachen soll dieser Vortrag den Teilnehmenden umsetzbares Wissen vermitteln, um belastbare Microservice-Architekturen entwerfen zu können, die den Anforderungen der realen Welt standhalten.

Micro Frontends: Von der Theorie zur Praxis – Strategien für eine erfolgreiche Implementierung

Talk mit Dominik Haas, Lead of Division & Lead Software Architect bei QAware

Digitale Produkte werden häufig als Microservices entwickelt, was eine skalierbare und unabhängige Entwicklung ermöglicht. Diese Herangehensweise auch im Frontend umzusetzen, stellt besondere Herausforderungen dar. Die visuelle Darstellung und die Ausführung in einer Client-Server-Architektur machen das Vorhaben anspruchsvoll, aber nicht unlösbar.
In den vergangenen Jahren haben sich verschiedene Muster, Techniken und Ansätze herauskristallisiert und bewährt, die es ermöglichen, Web-Frontends aufzuteilen und in unabhängigen Teams zu entwickeln.
In meinem Vortrag zeige ich auf, welche Möglichkeiten der Umsetzung es gibt, welche Herausforderungen auftreten, und welche Lösungen existieren. Dies wird mit Erfahrungen aus einem Großprojekt untermauert, welches nun seit sechs Jahren ein digitales Produkt mit Micro Frontends umsetzt.

Turbocharging AI Innovation: How AI Platforms Enable The Bulletproof Deployment of GenAI Use Cases

Talk mit Mario-Leander Reimer, Managing Director & CTO bei QAware

Generative AI is the talk of the town. Anyone who spends just five minutes thinking about AI can surely come up with several useful business use cases. However, all too often, we find ourselves facing the following dilemma: we want to quickly launch our chatbots and assistant systems and bring our ideas to market readiness. Yet at the same time, important, complex, cross-functional aspects such as data protection, compliance, operational readiness, or model fine-tuning often slow down rapid development and deployment.Furthermore, enterprise scale AI projects often involve many different stakeholders: data engineers, AI specialists, software engineers, operational experts, and business departments. Too much talking and no progress at all are the result.AI platforms to the rescue! We believe that established platform engineering approaches and technologies, combined with LLM Ops practices, can tackle this dilemma. Only a robust, scalable, and flexible platform enables our teams to efficiently develop, operate, and manage their data, models, and applications. The platform hides the inherent technical complexity, while allowing users to fully focus on the use case and the creation of value and innovation.We will explore what a corporate AI platform can look like and the components and services it requires. We discuss how a company-wide platform strategy not only simplifies technical implementation but also creates an ecosystem for innovation, fosters collaboration, increases reusability, and ultimately drastically shortens the time to market.