Integration war und ist immer noch relevant - vielleicht mehr denn je. Insbesondere, wenn wir über Anwendungsmodernisierung sprechen. In Zeiten von Cloud- und Microservice-Architekturen müssen wir neu darüber nachdenken, wie wir Integrationsherausforderungen bewältigen können. Klassische ESB-Lösungen sind meist veraltet - was aber ist die Alternative?
Anhand der Erfahrungswerte aus unserem eigenen IT-Modernisierungsprojektes, werde ich vorstellen, wie Integrationsherausforderungen heute mit Hilfe moderner Technologien adressiert werden können.

Zielpublikum: Architekt:innen, Entwickler:innen
Voraussetzungen: Cloud, Integration, API, Events
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Integration ist ein wichtiges Thema. In jedem Modernisierungsprojekt existieren entsprechende Herausforderungen, die nach einer entsprechenden Integrationsstrategie verlangen.
In der Regel starten wir ja nicht auf der grünen Wiese, sondern müssen die alte und neue Welt zusammenbringen. Auch ein Monolith kann nicht im Rahmen eines Big Bang Ansatzes einfach mal eben so abgelöst werden.

Im Kontext des Vortrages werde ich von unserem eigenen IT Modernisierungsprojekt berichten, im Kontext dessen wir einen über 30 Jahre gewachsenen Oracle Forms Monolithen in einem inkrementellen Vorgehen ablösen und durch SaaS-Lösungen ersetzen wollen. Die Integration zwischen alter und neuer Welt erfolgt basierend auf modernen Technologiekonzepten wie Containern, API Gateway, Service Mesh und Event Hub mit Kubernetes als zentrale Runtime Plattform.
Dies ermöglicht uns perspektivisch mehr Flexibilität und Agilität sowie eine Steigerung der Developer Productivity durch die Verwendung entsprechender Konzepte und Technologien sowie eine hochgradige Automatisierung im Kontext der Applikationsbereitstellung.

Die Welt der operativen, transaktionalen Systeme und der analytischen Systeme ist seit jeher getrennt. Unterschiedliche SW-Entwicklungsparadigmen, andere Technologien, andere Datenmodelle, usw. prägen die jeweiligen Systeme. Statt Silos zu bauen, geht es darum, eine Balance zu finden zwischen Dev und Data: DevDataOps? Wie können Data Mesh und Data Lakehouse dazu beitragen?

Zielpublikum: Architekt:innen, Entwickler:innen, Projektleiter:innen, Manager, Entscheider
Voraussetzungen: Keine
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Die Welt der operativen, transaktionalen Systeme und der analytischen Systeme ist seit jeher getrennt. Unterschiedliche SW-Entwicklungsparadigmen, andere Technologien, andere Datenmodelle, usw. prägen die jeweiligen Systeme. Statt Silos zu bauen, geht es darum, eine Balance zu finden zwischen Dev und Data: DevDataOps? Wie können Data Mesh und Data Lakehouse dazu beitragen?

Data Mesh ist ein Ansatz, der mit Prinzipien wie domänengetriebener Entwicklung, Produktorientierung oder Self-Service Infrastruktur die Welten verschmelzen möchte. Beim Data Lakehouse stehen dagegen technische Eigenschaften im Mittelpunkt der Veränderungen gegenüber gängigen Architekturen. DevDataOps wird von beiden Architekturen unterstützt – die Gewichtung ist jedoch grundverschieden. Auch die Anforderungen an die Umsetzung sind unterschiedlich: Data Mesh führt beispielsweise organisatorische Änderungen nach sich. Im Vortrag werden solche Fragestellungen anhand praktischer Erfahrungen vertieft.