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Скачать книги из серии AnimalsHandbuch Infrastructure as Code
Cloud-Infrastrukturen erfolgreich automatisieren: Strategien für die Praxis Mithilfe von Patterns und Antipatterns Automatisierung verstehen und erfolgreich umsetzen Pseudocode-Beispiele veranschaulichen die konkrete Umsetzung Diese Auflage beschreibt neben dem Managen von Servern jetzt auch komplexe Container-Plattformen Kief Morris von ThoughtWorks zeigt in diesem Praxisbuch, wie Sie die von DevOps-Teams entwickelte Prinzipien, Praktiken und Patterns effektiv verwenden, um in der Cloud sicher und flexibel Infrastruktur zu managen. Es vermittelt, wie nicht nur Server, sondern auch komplexe Container-Plattformen (Stacks) aufgesetzt werden. Sie erfahren, wie sie mithilfe von Cloud- und Automatisierungstechnologien Änderungen einfach, sicher und schnell vornehmen. Sie lernen, wie Sie nahezu alles als Code definieren und setzen Praktiken aus dem Softwaredesign ein, um ein System aus kleinen, lose gekoppelten Elementen aufzubauen. Zielgruppen sind Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in der Systemadministration, Infrastruktur-Entwicklung, Softwareentwicklung und Architektur.
Spring Boot
Leistungsstarke, produktionsreife Cloud-native Anwendungen mit dem beliebten Framework Erfahren Sie, wie Spring Boot die Entwicklung, die Konfiguation und das Deployment von Cloud-nativen Applikationen entscheidend vereinfacht Das Buch zeigt Ihnen, wie Sie direkt produktiv in die Arbeit mit Spring Boot einsteigen Für Java- und Kotlin-Entwickler:innen Mit über 75 Millionen Downloads pro Monat ist Spring Boot das populärste und am weitesten verbreitete Java-Framework. Seine Benutzerfreundlichkeit und Leistungsfähigkeit haben die Anwendungsentwicklung von Monolith-Architekturen und Microservices revolutioniert. Doch die Einfachheit von Spring Boot kann auch verwirrend sein. Was brauchen Entwickler, um sofort produktiv zu werden? Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen, wie Sie das Framework nutzen, um erfolgreiche unternehmenskritische Applikationen zu entwickeln. Mark Heckler von VMware, der Firma hinter Spring, führt Sie durch die Architektur und die Konzepte von Spring Boot und behandelt auch Themen wie Debugging, Testen und Deployment. Wenn Sie mit Spring Boot schnell und effektiv Cloud-native Java- oder Kotlin-Anwendungen entwickeln wollen – inklusive reaktiver Programmierung, dem Erstellen von APIs und dem Einrichten von Datenbankzugriffen aller Art – dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.
Prinzipien des Softwaredesigns
Mit durchdachtem Softwaredesign zu besserem Code US-Bestseller des renommierten Stanford-Professors John Ousterhout kombiniert eingängige Codebespiele (v.a. Java & C++) und High-Level-Konzepte, durch die Sie Ihr Verständnis von Softwaredesign deutlich vertiefen werden Bewährte Didaktik: Die Inhalte wurden im Rahmen eines Kurses an der Standford University mehrfach mit Studierenden durchgespielt. John Ousterhout, Erfinder von Tcl und seit 2008 Professor am Department of Computer Science der Stanford University, sieht Softwaredesign als zentrale Kompetenz, die großartige von normalen Programmierern und Programmiererinnen unterscheidet – eine Kompetenz, die aber kaum gelehrt und vermittelt wird. In seinem Buch gibt er persönliche Erfahrungen weiter, die er durch das Schreiben und Lesen von mehr als 250.000 Zeilen Code gewonnen hat. Seine nahezu philosophischen Überlegungen, bewährten Prinzipien und eingängigen Codebeispiele sind Ergebnis eines Kurses, den er an der Stanford University mehrfach gehalten hat.
R für Data Science
Lernen Sie, wie Sie mit R Ihre Rohdaten in Erkenntnisse und Wissen umwandeln. Dieses Buch führt Sie ein in R, RStudio und tidyverse – eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data Science schnell, flüssig und komfortabel zu machen. R für Data Science ist geeignet für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse und zielt darauf ab, dass Sie Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis umsetzen können.
Die Autoren Hadley Wickham und Garrett Grolemund zeigen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse kommunizieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.