In einem kürzlich erschienenen Artikel über seltene Krankheiten stieß ich auf eine rätselhafte Aussage: "Seltene Krankheiten sind die häufigsten Krankheiten". Dieser scheinbare Widerspruch wird aufgelöst, wenn wir den Kontext betrachten. Genau wie bei dem "Works on My Machine"-Problem, sind die häufigsten Probleme in der Softwareentwicklung oft auch die seltensten. So entsteht ein Long-Tail von einzigartigen Problemen.
Wie würde eine CDE für die Backend-Entwicklung aussehen und und welche Vorteile bringt das mit sich? Finden Sie es in diesem Artikel heraus.
Devfile, Devcointainer, Dockerfile, Docker-Compose... was sind die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und wie sind die Tools miteinander verbunden?
Sind Cloud Development Environments nur etwas für Senior-Entwickler_innen oder auch für Juniors geeignet? Die kurze Antwort: Für beide!
Dies ist der letzte Artikel dieser 3-teiligen Serie. Im ersten Artikel haben Sie die Herausforderungen kennengelernt, wenn Entwickler_innen, die an Kubernetes-basierten Anwendungen arbeiten, versuchen, alle Dienste lokal auszuführen. Im zweiten Artikel ging es darum, wie schnell die Komplexität steigt, wenn Dienste nicht gemeinsam genutzt werden können, warum Sie wahrscheinlich ungewollt bereits ein komplexes Setup haben und was wirklich die Kosten sind, wenn alle Dienste lokal ausgeführt werden. Jetzt werfen wir einen Blick auf die Lösungen.
In diesem Beitrag beschreiben wir, warum Dev Containers, Devfile, Nix und Devbox von Jetpack KEINE CDEs sind.
Im zweiten Teil der Artikelserie sehen wir uns an, was die tatsächlichen Kosten sind, wenn alle Services lokal laufen und wie sich die Komplexität ändert, wenn mehrere Versionen einer Software unterstützt werden müssen.
Die meisten Inhalte über CDEs konzentrieren sich auf die Vorteile von CDEs und erklären entweder nicht, wie CDEs funktionieren, oder gehen nur oberflächlich auf das Thema ein. In diesem Blogbeitrag möchte ich einen verständlichen Überblick über die Architektur von CDEs und gängige Muster für die Funktionsweise von CDE-Produkten geben.
Im ersten Teil dieser dreiteiligen Artikelserie geht es um die Herausforderungen, wenn ein Teil der Services lokal auf Laptops der Entwickler_innen ausgeführt werden und andere auf einem Server.