<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Architektur on JAVAPRO Germany</title><link>https://javapro.svenruppert.com/tags/architektur/</link><description>Recent content in Architektur on JAVAPRO Germany</description><generator>Hugo</generator><language>de-DE</language><lastBuildDate>Mon, 06 Apr 2026 07:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://javapro.svenruppert.com/tags/architektur/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DevOps-Patterns und Java 26 für On-Premises LLM-Plattformen in sicherheitskritischen Umgebungen</title><link>https://javapro.svenruppert.com/devops-patterns-und-java-26-fuer-on-premises-llm-plattformen-in-sicherheitskritischen-umgebungen/</link><pubDate>Mon, 06 Apr 2026 07:00:00 +0000</pubDate><guid>https://javapro.svenruppert.com/devops-patterns-und-java-26-fuer-on-premises-llm-plattformen-in-sicherheitskritischen-umgebungen/</guid><description>&lt;p&gt;Während die erste Welle der KI-Adoption in vielen Organisationen auf Cloud-APIs setzte, ist dieser Ansatz in sicherheitskritischen und regulierten Umgebungen häufig nicht nutzbar. Vertraulichkeitsanforderungen, Datenschutzvorgaben und der Bedarf an technisch durchsetzbaren Betriebsgrenzen stehen dem entgegen. In On-Premises-Setups erweitert sich die Architektur um zusätzliche Laufzeitkomponenten, etwa LLM-Serving, Retrieval und Wissensartefakte wie Indizes und Prompts. Der Fokus verschiebt sich damit von der reinen Modellnutzung zur Plattformfrage: Wie lassen sich Datenzugriffe und Berechtigungen entlang der Pipeline kontrollieren? Wie bleiben Änderungen an Modellen, Prompts und Indizes nachvollziehbar? Und wie lassen sich Fehlerfälle reproduzierbar eingrenzen und zurückrollen?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Immer auf dem Laufenden – mit jeder neuen kostenlosen PDF Ausgabe!</title><link>https://javapro.svenruppert.com/immer-auf-dem-laufenden-mit-jeder-neuen-kostenlosen-pdf-ausgabe-26-1/</link><pubDate>Tue, 03 Feb 2026 14:24:47 +0000</pubDate><guid>https://javapro.svenruppert.com/immer-auf-dem-laufenden-mit-jeder-neuen-kostenlosen-pdf-ausgabe-26-1/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Du willst nichts mehr verpassen?&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
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&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Beyond UML: Saubere Software-Architektur im Zeitalter von KI‑generiertem Code</title><link>https://javapro.svenruppert.com/beyond-uml-saubere-software-architektur-im-zeitalter-von-kigeneriertem-code/</link><pubDate>Mon, 02 Feb 2026 07:01:37 +0000</pubDate><guid>https://javapro.svenruppert.com/beyond-uml-saubere-software-architektur-im-zeitalter-von-kigeneriertem-code/</guid><description>&lt;h2 id="abstract"&gt;Abstract&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Wir schreiben heute mehr Code in kürzerer Zeit als jemals zuvor. KI‑Systeme agieren dabei wie ständig verfügbare Juniorprogrammierer: Sie produzieren in Minuten tausende Zeilen Code – aber wer übernimmt dabei die Verantwortung für die Software-Architektur?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Das eigentliche Problem ist daher oft nicht „schlechter KI‑Code“, sondern die wachsende Schwierigkeit für Menschen, den Überblick zu behalten und fundierte Architekturentscheidungen zu treffen.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Dieser Artikel diskutiert eine Idee, um schnell ein mentales Modell von vorhandenem Code aufzubauen, Architekturprobleme früh zu erkennen und Änderungen gezielt vorzunehmen – ohne parallel eine statische Dokumentation pflegen zu müssen.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Immer auf dem Laufenden – mit jeder neuen kostenlosen PDF Ausgabe!</title><link>https://javapro.svenruppert.com/immer-auf-dem-laufenden-mit-jeder-neuen-kostenlosen-pdf-ausgabe-3/</link><pubDate>Tue, 09 Dec 2025 10:56:25 +0000</pubDate><guid>https://javapro.svenruppert.com/immer-auf-dem-laufenden-mit-jeder-neuen-kostenlosen-pdf-ausgabe-3/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Hat Dir Teil 1 unserer Sonderausgabe „Java 25“ gefallen?&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
Jetzt ist &lt;strong&gt;Teil 2&lt;/strong&gt; erschienen – mit noch mehr spannenden Einblicken, Stimmen aus der Community, Highlights aus 30 Jahren Java und dem Java 25 Release.&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Ubiquitäres Computing&lt;/strong&gt; zeigt bereits heute, wie Technologie allgegenwärtig wird und als unsichtbarer Begleiter nahtlos in unsere Umgebung integriert ist. Ein zentraler Faktor dabei ist der nahezu universelle Zugang zu Netzwerken (wie z.B. WLAN), der international immer mehr zur Standardinfrastruktur gehört. Dieser Zugang ermöglicht die Echtzeitvernetzung smarter Geräte, von Smart Homes bis hin zu Wearables, und bildet die Basis für Technologien, die intuitiv im Hintergrund arbeiten und barrierefrei ohne störende Eingriffe miteinander kommunizieren. Zudem fördert das ubiquitäre Computing eine immer engere &lt;strong&gt;Symbiose zwischen Mensch und Maschine&lt;/strong&gt;, in der neue Technologien heranwachsen, die klassische Interfaces zur digitalen Welt wie Smartphones oder Tablets zunehmend ablösen. Geräte wie beispielsweise Mixed-Reality-Brillen (z.B. die &lt;em&gt;Meta Quest&lt;/em&gt; oder &lt;em&gt;Apple Vision Pro)&lt;/em&gt; eröffnen eine neue Form der Interaktion, bei der digitale Informationen direkt und kontextbewusst ins Sichtfeld projiziert werden. Ziel ist nicht mehr nur allgemeine Interaktion, sondern eine präzise Anpassung digitaler Inhalte an die individuellen Bedürfnisse des Nutzers. Diese Entwicklung mündet in das Konzept der &lt;strong&gt;Hyperpersonalisierung&lt;/strong&gt;: Systeme reagieren in Echtzeit auf Standort, Vorlieben und Ziele und liefern so maßgeschneiderte Informationen, Unterhaltung oder Unterstützung im Alltag. Damit zeichnet sich eine Zukunft ab, in der digitale Erlebnisse nahtlos in das persönliche Leben integriert sind.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>