bern Java User Group Switzerland: Upcoming Events in Bern
 
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Events

upcoming in Bern

UpcomingBern   15.09.2026 18:00h (iCal)

Softwarearchitektur in Eigenregie bewerten

Mit LASR in 2-3 Stunden zu ersten Review-Ergebnissen


SPEAKER: Stefan Zörner   COMPANY: embarc Software Consulting GmbH

KEYWORDS: Architecture

Mit Architekturbewertungen ist es möglich, Schwächen und Potenziale von Softwarelösungen herauszuarbeiten, Entscheidungen abzusichern und Verbesserungsmaßnahmen zu bewerten. Klassische Analyseansätze aus diesem Umfeld wie ATAM sind fundiert, kommen aber gerade in beweglichen Softwarevorhaben etwas schwergewichtig, mitunter fast zeremoniell daher.

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UpcomingBern   28.10.2026 18:00h (iCal)

Kill your Tests

Wie wir den E2E-Sumpf mit KI-Agenten endlich trockenlegen


SPEAKER: Felix Tensing   COMPANY: NÜRNBERGER Versicherungsgruppe

KEYWORDS: AI, Lessons learned, Testing, Tools

Wir kennen es: Die E2E-Testsuite wächst schneller als der eigentliche Feature-Code. Was als gute Absicht begann, endet in einer unübersichtlichen Sammlung von Copy-Paste-Wüsten, die ewig laufen und am Ende doch nur Zufallsergebnisse in einer chronisch roten Pipeline liefern.

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UpcomingBern   10.11.2026 18:00h (iCal)

Raft von Hand: Was zwischen dem Paper und einem produktiven Cluster liegt

Vom Konsensalgorithmus zum verlässlichen System in Produktion


SPEAKER: Felix Berger   COMPANY: fbt Berger – Future Build Technology Berger

KEYWORDS: Architecture, Open Source, Tools

Wer Kubernetes, Kafka oder Consul betreibt, verlässt sich täglich auf einen Konsensalgorithmus - meist ohne je einen gesehen zu haben. Er ist der Grund, weshalb sich ein Cluster auch dann noch auf eine gemeinsame Wahrheit einigen kann, wenn einzelne Knoten ausfallen oder das Netzwerk auseinanderbricht. Und er ist der Grund, weshalb nicht zwei Knoten gleichzeitig glauben dürfen, sie hätten das Sagen.

Raft gilt als einer der verständlicheren Konsensalgorithmen. Leader Election und Log Replication lassen sich im Paper auf wenigen Seiten erklären. Doch zwischen einem verständlichen Algorithmus und einem Cluster, dem man Produktivdaten anvertraut, liegen einige überraschend schwierige Details.

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