Přeskočit na hlavní obsah

Další ne-cloudové rozptýlení prodávané jako zázračné řešení pro modernizaci Javových podnikových aplikací

Vydáno

 


Modernizace Javy - svatý grál vývoje podnikového softwaru. Ve světě, kde jsou cloudová řešení zlatým standardem, se na chvíli zastavme a podivme se nad nejnovějším rozptýlením v této oblasti: Apache Causeway. Ano, čtete správně. Když už jsme si mysleli, že jsme viděli všechno, přichází repasovaná limuzína pomalovaná nejnovějším technologickým žargonem, připravená odvést nás od skutečných inovací v oblasti cloud computingu.

Úlet z minulosti

Apache Causeway je propagován jako "end-to-end řešení" pro modernizaci aplikací Java. Vskutku end-to-end! Pokud se tím myslí, že vás přenese z jednoho konce vaší trpělivosti na druhý. Tento framework slibuje rychlý vývoj doménově orientovaných podnikových aplikací s rychlostí, která, buďme upřímní, odpovídá pouze našemu nadšení z dalšího postaršího řešení maskovaného za něco nového.

Přitažlivost nostalgie

Pro ty, kteří milují nostalgii starších systémů, nabízí Apache Causeway dokonalý výlet do minulosti. Vzpomínáte na doby, kdy jsme museli psát rozsáhlý scaffoldingový kód jen proto, abychom zprovoznili základní aplikaci? Causeway je tu, aby nám připomněl, že tyto staré dobré časy nejsou pryč - jsou jen přebalené.

Customizace a správa: Dvojsečná zbraň

Přizpůsobení a správa jsou základními kameny Apache Causeway. Své aplikace si můžete přizpůsobit přesně tak, jak se vám líbí, podobně jako si přizpůsobujete svůj historický vůz. Ale přiznejme si, že zatímco přizpůsobení vašeho vozu je zábavné, dělat to pod kapotou podnikového softwaru je spíše utrpení než radostná jízda. A nezapomeňte, že údržba této bestie vyžaduje zvláštní sortu vývojářů, kteří si libují v tajuplném umění historických frameworků.

Malinkatý ekosystém

Ekosystém kolem Apache Causeway by se dal popsat jako "velmi skromný". Na rozdíl od rušných a živých komunit kolem moderních cloudových platforem připomíná ekosystém Causeway tichou vesničku - svým způsobem okouzlující, ale těžko místo, kde byste hledali špičkové inovace nebo robustní integrace třetích stran. 

Veřejný cloud a PaaS: Skuteční hrdinové modernizace

Naproti tomu řešení PaaS ve veřejném cloudu, jako jsou AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine a Azure App Services, jsou hnací silou skutečné transformace. Tyto platformy nabízejí škálovatelnost, snížení režijních nákladů a neustálý přísun nových funkcí. Starají se o správu infrastruktury a umožňují vývojářům soustředit se na to, na čem skutečně záleží - na poskytování obchodní hodnoty.

Závislost na dodavateli a náklady: Malá cena za inovace

Jistě, existují obavy z vendor lock-in a nákladů u poskytovatelů veřejných cloudů. Jedná se však o malou cenu za výhody automatického škálování, robustních ekosystémů a obrovského tempa inovací. Právě na těchto platformách probíhá skutečná modernizace a podniky vidí hmatatelné výsledky.

Podtrženo, sečteno

Ve světě, kde cloudová nativní řešení přinášejí skutečnou hodnotu, působí Apache Causeway jako podivné rozptýlení. Slibuje modernizaci, ale nabízí návrat ke složitosti a omezením starších systémů. Pro ty, kteří touží po kontrole a přizpůsobení na úkor inovací a jednoduchosti, může být Causeway zábavnou oklikou. Ale pro nás ostatní se zdá být zaměření na cloudová řešení PaaS cestou vpřed - cestou, která skutečně ztělesňuje ducha moderních, agilních a škálovatelných aplikací Java.

Až tedy příště uslyšíte o dalším "zázračném řešení modernizace", zamyslete se, zda jde o skutečný skok vpřed, nebo jen o další repasovanou limuzínu s čerstvým nátěrem.

Odkaz:

Apache Causeway - https://causeway.apache.org/

Komentáře

Okomentovat

Populární příspěvky z tohoto blogu

Za hranice DevOps 1.0: Proč je BizDevOps pro SaaS společnosti nezbytností?

Vydáno
Přechod od tradičního DevOps k BizDevOps představuje zásadní tektonický zlom ve filozofii, která pečlivě integruje hluboké pochopení potřeb zákazníka s agilitou vývoje softwarových služeb a jejich provozu. Je to revoluce, která je stejně kontroverzní jako stěžejní a dramaticky rozšiřuje základy toho, co dnes běžně chápeme jako efektivní dodávku softwaru. Jádrem našeho článku je zásadní otázka: Mohou organizace, které jsou zakořeněné v ustáleném rytmu DevOps 1.0, přijmout rozsáhlé organizační, technologické a názorové změny potřebné pro BizDevOps?  Tunelové vidění technologických specialistů Ve světě softwaru-jako-služby (SaaS) stojí mladý DevOps specialista Luboš na kritické křižovatce. Vyzbrojen skvělými dovednostmi v oblasti kódování a rozsáhlými znalostmi cloudových architektur se Luboš s jistotou a lehkostí orientoval v technických aspektech své profese. Jak se však před ním rozprostřela krajina SaaS plná nesčetných výzev a komplikací, Luboš se potýkal s problémy, které nebylo ...
Okomentovat
Pokračování Zde »

A Deep Dive into Data Flow and Transformation: Hybrid RAG System in Action Using AWS Serverless Architecture

Vydáno
Efficiently managing massive datasets while ensuring fast, accurate, and context-aware insights is critical. One of the most innovative solutions emerging in this space is the Hybrid Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, which combines retrieval-based AI with generative AI models, enhanced by a Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) loop. This system not only retrieves data but also generates human-readable insights, continuously improving as it receives feedback from users. In this article, we will dive into how such a system works, focusing on the data flow and the transformations that occur at each stage. To make this relatable for developers, we’ll show how the process can be set up in an AWS Serverless environment using services like Amazon S3 , AWS SageMaker , and pre-trained models from Cohere or Anthropic . Along the way, we’ll use real-world business examples and demonstrate how these components integrate into a pipeline that you could prototype in envi...
Okomentovat
Pokračování Zde »

Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Embedding-Based Dense Retrieval

Vydáno
RAG is a technique where a generative AI model (like ChatGPT) doesn’t just rely on its own training data to generate responses. Instead, it retrieves relevant information from external sources (like databases or documents) to provide more accurate and up-to-date answers. 2. Keyword-Based Retrieval Keyword-based retrieval is the traditional method used to find relevant information. Here’s how it works: Keywords Extraction: The system looks for specific words or phrases (keywords) that match the user’s query. Matching: It searches the external documents for those exact keywords. Retrieval: Documents containing those keywords are retrieved and used to generate the response. Example: User Query: "Best restaurants in New York" Keywords Extracted: "best," "restaurants," "New York" Process: The system finds documents that contain these words to provide a list of top restaurants in NYC. Pros: Simple and fast. Easy to implement. ...
Okomentovat
Pokračování Zde »