Care sunt problemele și provocările programatorilor? Ce cărți citesc? Cum reușesc să se adapteze metodologiei Agile dar și tehnologiilor aflate în continuă schimbare ? Sunt câteva din întrebările la care am încercat să găsim un răspuns în panelul de discuții Today Software Magazine. Partenerii de discuții au fost:

• Claudiu Iluțiu-Varvara - Software Arhitect .NET (Siemens Romania R&D)

• Claudiu Arseniu - Senior Java Developer (Siemens Romania R&D)

• Daniel Jecan - Technology Researcher (jpard)

• Dan Săbădiș - Team Lead (SDL)

Mike Butcher: Talentul de aici este fantastic. Totuși, ceea ce tinde să se întâmple, este un focus redus pe produs ca parte a activității curente. Nu este vina nimănui. Managerii de produs cu adevărat extraordinari există pe piețele mai dezvoltate și mai mari. Atât la nivel enterprise, cât și la nivelul pieței de consumatori, tindem să găsim cei mai buni oameni pe piețele mari, deoarece tipul acesta de muncă este esențial pentru acestea. Restul piețelor sunt mai fragmentate. Această problemă poate fi rezolvată prin creșterea vizibilității. Există întâlniri precum Product Tank, destinate managerilor de produs din toată lumea. Accentul pus pe produs este în mare parte o cauză a problemei.

Publicat în Numărul 89 Citeşte mai mult

Un exercițiu de imaginație prin care devenim personajul principal în seria James Bond, (adică ,,Bond. James Bond”), ne poate facilita înțelegerea optimă a complexului domeniu al criptografiei. Așadar... Suntem în pielea lui James Bond pentru câteva minute. Am primit dosarele a două personaje deosebite, Alice și Bob. Aceștia sunt suspecții care au mereu ceva de ascuns și se fac nevăzuți când cineva e pe urmele lor. După eforturi considerabile, am reușit să interceptăm canalul lor de comunicare, iar acum avem acces la discuțiile lor. Trebuie să aflam ce pun la cale, dar înainte, haideți să punem problema în context.

Git e un utilitar puternic, capabil să rescrie istoria. De asemenea, Git este distribuit, în așa fel că poate rescrie istoria tuturor colaboratorilor unui proiect.

Într-o lume în care timpul este crucial și parcă tot mai puțin, posibilitatea de a realiza cât mai multe activități se bazează în primul rând pe deplasarea într-un interval cât mai scurt și cât mai rapid între două locuri. Mașina personală reprezintă încă principalul mijloc de transport în România, oferind un plus de independență, însă uneori costurile de întreținere pot crește exponențial odată cu perioada de utilizare a acesteia. Cum putem monitoriza în timp real starea tehnică a mașinii? Articolul va prezenta un concept pentru detectarea la timp și prevenirea defecțiunilor unui autovehicul.

La începuturile sale, DevOpsul a declanșat mult entuziasm și bucurii. Însă după un timp, euforiei generale i-a urmat o relativă stare de haos, care a atras atenția asupra problematicii complexe pe care o presupune DevOpsul. Prezentarea „10+ deploys per day” apreciată în istoria DevOpsului ca momentul care îi configurează direcția și specificul este realizată de John Allspaw, care atunci conducea grupul de Operations, și respectiv, Paul Hammond care coordona grupul de Engineering. Acești doi ingineri au făcut imposibilul la acel moment și au împărtășit aceste idei cu întreaga industrie IT. Colaborarea DevOps a fost creată și important de menționat este că acest lucru a fost posibil fără niciun inginer specializat în DevOps.

Publicat în Numărul 89 Citeşte mai mult

“Vreau să fac exerciții fizice în mod regulat!”, “Vreau să prioritizez lucrul atunci când mă așez la birou”, “Vreau să economisesc bani în fiecare lună” și lista poate continua. Cu toții avem obiceiuri diferite pe care am vrea să le dezvoltăm de-a lungul vieții. De asemenea, avem și obiceiuri nedorite pe care am vrea să le schimbăm sau eliminăm: fumatul, mâncatul în fața televizorului sau procrastinarea. Cunoaștem argumentele și suntem conștienți de efectele acestor obiceiuri, dar totuși avem dificultăți în a la forma sau a le schimba. De ce se întâmplă asta?

Publicat în Numărul 89 Citeşte mai mult

Un algoritm machine learning (ML) este un program ce folosește inițial cantități mari de date, ca mai apoi să poată face “predicții” despre datele ce vor apărea ulterior în sistem. Un exemplu clasic este algoritmul de clasificare: introducem mii de poze cu câini și pisici în algoritmul AI (Artificial Intelligence), și astfel noi ne “antrenăm” programul. Apoi, când încărcăm o imagine nouă, programul va identifica cu o acuratețe de peste 99% dacă entitatea nouă este un câine sau o pisică.