Compliant by Default – Wie DB Systel Continuous Delivery macht

Wir zeigen den Weg der Deutschen Bahn in Richtung Cloud Computing, DevOps und agile Transformation, mit Schwerpunkt auf die Continuous-Delivery-Strategie und ihrer Implementierung. Nach einem kurzen Überblick über die DB Systel präsentieren wir unseren Ansatz Continuous-Delivery-as-a-Service (CDaaS).

CDaaS ist eine integrative CD-Implementierung zur Sicherstellung von Governance und Compliance bei einfacher Nutzbarkeit. Im weiteren Verlauf zeigen wir neben der Einfachheit und Erweiterbarkeit des CDaaS-Ansatzes, wie dieser DevOps-Teams dabei unterstützt, ihre Codequalität ständig zu verbessern.

Der Vortrag verdeutlicht die enge Beziehung zwischen DevOps, Continuous Delivery und Cloud, aus der eine stark integrierte Arbeitsumgebung für unsere Entwickler entsteht. Durch "Developer Productivity first" stellen wir sicher, dass sich DevOps-Teams auf die fachliche Entwicklung fokussieren können.

Vortragsmaterial: https://bit.ly/5pdops

Vorkenntnisse

* Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Lernziele

* Die enge Beziehung zwischen DevOps, Continuous Delivery und der Cloud kennenlernen und verstehen, warum sie eine optimale Arbeitslandschaft für Entwickler bietet.
* "Entwicklerproduktivität" sollte an erster Stelle stehen, da wir so unserem Team helfen, sich auf die Entwicklung neuer Features zu konzentrieren, statt auf die Suche nach dem richtigen Werkzeug.

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Schlomo Schapiro Schlomo Schapiro ist ein Agile- und Open-Source-Enthusiast und will eine Agile- und DevOps-orientierte Kultur fest in der IT verankern. Er arbeitet als Chief Cloud Architect bei DB Systel in Berlin, hat mehrere Open-Source-Projekte gestartet und schreibt regelmäßig für Blogs und Fachzeitschriften.

Platin-Sponsor

Gold-Sponsor

Silber-Sponsoren


CLC-Newsletter

Sie möchten über die Continuous Lifecycle
auf dem Laufenden gehalten werden?

 

Anmelden