Von „less Server&quot; zu Serverless: eine Reise durch die Cloud

Serverless Computing: build and run applications without thinking about servers

Learn how to choose which #Azure services to use so that you can start "Jumping Clouds" with confidence :) Watch the recording at https://youtu.be/34U1hUJmCUc and for more forward-looking #Software #Developerment topics, join http://ServerlessToronto.org User Group LINKS FROM THE MEETUP & CHAT https://www.askyourdeveloper.com/ http://youtube.serverlesstoronto.org https://youtu.be/Ivcndg9pTpk?t=1390 https://www.meetup.com/Serverless-Toronto/events/276721419/ https://www.meetup.com/Serverless-Toronto/events/275256767/ https://www.meetup.com/Serverless-Toronto/events/276752609/ https://developerweeklypodcast.com/ https://channel9.msdn.com/Shows/Azure-Friday https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-compute-for-developers https://azureoverview.com/ https://build5nines.com/ https://azure.microsoft.com/en-us/updates/ https://azure.microsoft.com/en-us/blog/ https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ https://www.mssqltips.com/sqlservertip/5144/sql-server-temporal-tables-vs-change-data-capture-vs-change-tracking--part-3/ https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/synapse-analytics/ https://www.manning.com/books/azure-data-engineering https://www.manning.com/books/azure-storage-streaming-and-batch-analytics https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/durable/durable-functions-overview?tabs=csharp https://cloudevents.io/ https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/ https://www.linkedin.com/pulse/you-asking-your-team-design-perfect-solution-daniel-zivkovic/ https://youtu.be/GBTdnfD6s5Q https://www.linkedin.com/company/serverless-toronto/

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Let’s enter the new world of serverless, voice and event-driven compute to build a broad mesh of interconnected smart devices. Services like Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon S3, AWS IoT, Amazon Mobile Hub and Alexa Skills Kit all help to build completely serverless, smart, voice-enabled architectures within minutes without managing any servers. We will demonstrate interesting Webhook integrations with Facebook and Slack, build mobile apps on the fly, send containers into the cloud and give Amazon Echo new skills. In addition, experience Amazon Lumberyard, a free, cross-platform, 3D game engine to create the highest-quality games, connect your virtual worlds to the vast compute and storage of the AWS Cloud, and engage fans on Twitch. It has never been a better time to build!

Connect and Interconnect – The Mesh of Event-Driven Compute and Marvelous Vir...

Serverless Computing is only the next step in server evolution, they bring in efficiency, such that developers can focus on building great applications and services in a cost-effective manner without the operational overhead of traditional application development and deployment. Explore the presentation here as given by Manpreet Singh, CTO, SourceFuse, in a webinar organized by AWS on “Serverless Computing” The presentation talks in depth about Serverless Computing use case, detailing out Lambda and case studies on the same.

PHP as a Service

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AWS Lambda enables developers to build scalable applications without managing servers. Come learn how AWS Lambda’s event driven approach helps build backend ingestion systems, real time stream processing, and scalable API backends. We will deep dive and provide live demo into the different approaches that customers have taken to building applications with AWS Lambda, the typical architectures that customers use and best practices for authoring, deploying, and managing the functions. Markku Lepisto‎, Principal Technology Evangelist, Amazon Web Services, APAC

Compute Without Servers – Building Applications with AWS Lambda

AWS Serverless Introduction (Lambda)

Ashish Kushwaha

locize tech stack

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Startup Best Practices on AWS

"When designing microservices there are a number of things to think about. Just for starters, the bounds of their functionality, how they communicate with their dependencies, and how they provide an interface for their own consumers. Serverless technologies such as AWS Lambda change paradigms around code structure, usage of libraries, and how you deploy and manage your applications. In this session, we show you how by combining microservices and serverless technologies, you can achieve the ultimate flexibility and agility that microservices aim for, while providing business value in how serverless greatly reduces operational overhead and cost. In addition, National Geographic will share how it built its NG1 platform using a serverless, microservices architecture. The NG1 platform provides National Geographic consumers with content personalized to their preferences and behaviors in an intuitive, easy-to-use way on smartphones."

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Serverless Architectures on AWS - Pop-up Loft Tel Aviv

AWS Summit 2014 Brisbane - Breakout 4 Sponsor Session Agility is the #1 reason why businesses are moving so quickly to AWS and the cloud. Attend this session with ITOC to learn how treating ‘infrastructure as code’ drives business agility and speed to market at a global scale, all powered by AWS. Backed by real success stories, ITOC will share strategic thinking and implementations that are guaranteed to help you understand and leverage the potential of AWS. Presenter: David Nedvěd - Co-founder & Director at ITOC Australia

Business Agility: Taking an App Global (at Speed) - Session Sponsored by ITOC

Häufig stellt die Entwicklung einer ML-Lösung die Optimierung von Performanz-Metriken wie der "Accuracy" unter Verwendung sehr komplexer Modelle in den Fokus. Fälschlicherweise wird sich damit abgefunden, dass aufgrund der höheren Komplexität die Explainability, also die Frage nach dem "Warum verhält sich mein Modell so und nicht anders?" leiden muss. Die Folgen können schwerwiegend sein und reichen vom unwissentlich gelernten Bias aus tabellarischen Daten bis zu einer hohen Anfälligkeit gegenüber Adversarial-Attacks in Bilddaten des autonomen Fahrens. Warum meiner Meinung nach die Explainability auch bei komplexen Modellen nicht leiden muss, möchte ich in diesem Vortrag verdeutlichen. Hierfür werde ich verschiedene XAI-Methoden, wie z.B. die Permutation-Importance und LIME, anhand eines konkreten Anwendungsfalles vorstellen, bewerten und vergleichen. Mein Ziel ist es, für XAI zu sensibilisieren und euch einen Methoden-Kasten an die Hand zu geben, der dazu befähigt, den Blick in die Black-Box zu wagen.

Building serverless apps with Node.js

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Plus de OPEN KNOWLEDGE GmbH

Warum der Computer "Nein" sagt - Mehr Nachvollziehbarkeit dank Explainable AI

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch, ohne Zweifel. Egal ob Qualitätssicherung in der Produktion, Retourenmanagement im Online-Handel oder Customer-Support via Chatbot - KI eröffnet bisher noch nicht dagewesene Möglichkeiten, die eigenen Prozesse und Geschäftsmodelle deutlich zu verbessern. Vorausgesetzt man verfügt über gute Ideen und hinreichend viele und qualifizierte Daten. Aber wie genau kommt man zu diesen Ideen? Und wie lässt sich KI in die eigene Software-Architektur integrieren? Wer befindet über das richtige Modell und den richtigen Algorithmus? Und wie wird über die hinreichende Quantität / Qualität von Daten entschieden? Die Session veranschaulicht die verschiedenen Herausforderungen, die sich durch das Einbinden von KI für die eigene Softwareentwicklung ergeben können, und zeigt dafür passende, pragmatische Lösungsansätze auf.

Machine Learning? Ja gerne! Aber was und wie? Eine Kurzanleitung für den erfo...

Cloud is the new normal”, so Andrew R. Jassy (CIO AWS). Was also liegt näher, als genau jetzt den Schritt in die Cloud zu wagen? Denn schließlich wollen wir ja alle irgendwie ein klein wenig „normal“ sein. Aber ist dieser Schritt wirklich so einfach, wie uns die verschiedenen Cloudanbieter glauben machen? Lässt sich eine klassische Enterprise-Architektur einfach so in die Cloud überführen oder bedarf es neuer, cloudspezifischer Architekturmuster? Was unterscheidet dabei die verschiedenen As-a-Service-Varianten (IaaS, PaaS, BaaS und FaaS) voneinander und für welchen Anwendungsfall nimmt man was? Fragen über Fragen – aber keine Panik, der Talk liefert Antworten.

From Zero to still Zero: Die schönsten Fehler auf dem Weg in die Cloud

SPAGAT ZWISCHEN BIAS UND FAIRNESS KI soll fair sein. Da sind wir uns alle einig. Entsprechend gilt es, eine „Voreingenommenheit“ der eigenen KI-Lösung zu vermeiden. Leichter gesagt als getan, denn Bias kann sich an verschiedenen Stellen innerhalb des AI/ML-Lifecycles einschleichen – vom initialen Design bis hin zum produktiven Einsatz des Modells. Diese Stellen gilt es zu identifizieren und im Detail zu verstehen. Denn nicht jede Art von Voreingenommenheit ist automatisch auch böse bzw. unfair. Die Session zeigt, wie potenzielles Auftreten von unerwünschtem Bias in der eigenen KI-Lösung aufgedeckt und vermieden werden kann.

Der Spagat zwischen BIAS und FAIRNESS (2024)

Leider sind die in der Praxis zur Verfügung stehenden Daten für das Training von Modellen bei weitem nicht so gut und vollständig, wie in den Lehrbüchern. Was also tun? Unvollständige Datensätze ignorieren und damit die zum Training notwendigen Daten deutlich reduzieren? Oder die Lücken besser mit sinnvollen Näherungswerten auffüllen. Die Session zeigt, ob und wann es sinnvoll ist, fehlende Datensätze aufzufüllen und demonstriert an Real-Life Szenarien verschiedene Verfahren zur sinnvollen Ergänzung fehlender Daten. Neben einfachen Verfahren wie Mean/Median, Random Sample, Mulitple Imputation oder der Interpolationen zeitbezogenen Werte werden auch ML-basierte Imputation-Verfahren wie Regression oder Classification sowie deren potenzielle Einsatzgebiete beleuchtet. Dass fehlende Datensätze im Training auch einen positiven Effekt auf die Qualität des resultierenden Modells haben können, wird ebenfalls gezeigt.

FEHLENDE DATEN? (K)EIN PROBLEM!: Die Kunst der Data Imputation

In der Vergangenheit mussten Log-Files von Produktiv-Systemen mühsam von Hand zusammengesucht und danach durchforstet werden. Mit dem Aufkommen von Microservices gibt es jedoch immer mehr Tools, die die Aggregation und das Durchsuchen von Log-Informationen automatisieren. Den Anfang hat der ELK-Stack gemacht. Verteilte Systeme liefern jedoch heutzutage viel mehr relevante und besser aufbereitete Informationen als in den Log-Files zu finden sind. In einigen Situationen sind die in den Log-Files gefundenen Informationen unzureichend oder müssen mühsam extrahiert werden. Aus diesem Grund ist es naheliegend, die benötigten Informationen direkt in einem geeigneten Format bereitzustellen. Heutige Standards wie OpenTelemetry ermöglichen es, Informationen in dem benötigten Format zu sammeln. Werden Log-Files dadurch überflüssig? Die Session regt einen Mindset-Change an, stellt die Herausforderungen vor, die mit den verschiedenen Toolings bewältigt werden können, und erklärt, unter welchen Voraussetzungen auf Logging komplett verzichtet werden kann.

Nie wieder Log-Files!

Auch nach mehr als 20 Jahren ist Jakarta EE (ehemals Java EE) DER Standard, wenn es um die Entwicklung Java-basierter Enterprise-Computing-Lösungen geht. Das gilt zumindest immer dann, wenn die Anwendung als Monolith in einem Application-Server deployt werden soll. Wie aber steht es mit einer Anwendung, die aus einer Vielzahl autark laufender Microservices besteht? Und wie gut schlägt sich Jakarta EE in der Cloud, in der geringer Speicherbedarf und schnelle Startzeiten gefragt sind? Die Session zeigt, wie es Jakarta EE geschafft hat, mit der Zeit zu gehen und so mit Hilfe von Nebenprojekten wie Eclipse MicroProfile den Anforderungen moderner Cloud-Native-Anwendungen gerecht zu werden. Ein Ausblick das Zusammenspiel mit GraalVM und Quarkus zeigt, das Jakarta EE dabei auch in extrem verteilten Cloud-Szenarien, aka Serverless, eine gute Figur macht.

Cloud-native and Enterprise Java? Hold my beer!

"Cloud is the new Normal”, so Andrew R. Jassy (CIO AWS). Was also liegt näher, als genau jetzt den Schritt in die Cloud zu wagen? Passende Blaupausen dazu gibt es mehr als genug. Aber ist dieser Schritt wirklich so einfach, wie uns die verschiedenen Cloud-Anbieter glauben machen wollen? Natürlich nicht. Diese Session zeigt anhand typischer Antipattern, wie der Weg in die Cloud garantiert im Desaster endet und wie man sich dagegen wappnen kann. Ähnlichkeiten zu existierenden Projekten sind rein zufällig – oder auch nicht.

From Zero to still Zero: The most beautiful mistakes going into the cloud.

API Expand Contract ist ein Pattern zur Weiterentwicklung von APIs. Aber was verbirgt sich hinter der Idee? Wie kann ich damit eine API weiterentwickeln, ohne dass Client und/oder Server im Wartungsaufwand alter Schnittstellen(-Versionen) ersticken? In der Realität erweist sich Management von APIs und deren Versionen als gar nicht so einfach. Diese Session zeigt mögliche Wege und Alternativen, um der Versionierungshölle zu entkommen und dabei das oberste Gebot beim API-Design - nämlich „Don’t break the Client“ - jederzeit einzuhalten.

API Expand Contract

Auch nach mehr als 20 Jahren ist Jakarta EE (ehemals Java EE) DER Standard, wenn es um die Entwicklung Java-basierte Enterprise Computing Lösungen geht. Dies gilt zumindest immer dann, wenn die Anwendung als Monolithen in einem Application Server deployed werden soll. Wie aber steht es mit einer Anwendung, die aus einer Vielzahl autark laufender Microservices besteht? Und wie gut schlägt sich Jakarta EE in der Cloud, in der geringer Speicherbedarf und schnelle Startzeiten gefragt sind? Die Session zeigt, wie es Jakarta EE geschafft hat, mit der Zeit zu gehen und so, mit Hilfe von Side-Projekten wie dem Eclipse MicroProfile, den Anforderungen moderner Cloud Native Anwendungen gerecht zu werden. Ein Ausblick das Zusammenspiel mit GraalVM und Quarkus zeigt, das Jakarta EE dabei auch in extrem verteilten Cloud-Szenarien aka Serverless, eine gute Figur macht.

Ready for the Future: Jakarta EE in Zeiten von Cloud Native & Co

Eine auf Microservices basierende Architektur umzusetzen, bedeutet, dass auch die Datenhaltung auf die verschiedenen Services verteilt werden muss. Was aber bedeutet das in der Praxis? Was ist, wenn Daten einer Entität - vollständig oder in Teilen - in mehreren Services benötigt werden? Wie wird referenzielle Integrität über mehrere Services hinweg realisiert? Wie lassen sich serviceübergreifende Transaktionen realisieren? Dies sind nur einige von vielen Fragen, die im Rahmen der Session beantwortet werden. So viel vorab: Umdenken ist gefragt! Nur wenn die Auftrennung der Fachlichkeit in verschiedenen Microservices auch konsequent bis hin zur Ebene der Datenhaltung vollzogen wird, kann die angestrebte Unabhängigkeit der Services zur Entwicklungs- und Laufzeit erreicht werden. Ohne diesen Schritt dagegen würde sich das Problem der starren Kopplung und der damit einhergehenden Abhängigkeiten einer monolithischen Architektur lediglich um eine Schicht nach unten, in die Datenbank, verlagern. Was aber bedeutet das konsequente Einhalten des Database-per-Service-Patterns und einer damit einhergehenden Verteilung der Datenhaltung in der Praxis? Die Session zeigt die wesentlichen Herausforderungen auf und liefert passende Lösungsansätze.

Shared Data in verteilten Architekturen

Machine Learning ist eine Art von Software-Entwicklung, bei der man nicht direkt Code schreibt, sondern ein Modell anhand von Daten trainiert. Das kann in Situationen von Vorteil sein, in denen man keinen passenden Code schreiben kann oder dieser extrem komplex werden würde. TensorFlow ist das bekannteste Framework im Bereich Neuronaler Netzwerke mit dem man solche Modell erzeugen und nutzen kann. TensorFlow.js (https://js.tensorflow.org/api/latest/) implementiert die volle API von TensorFlow mit JavaScript und erlaubt sowohl die Ausführung, als auch das Training von Neuronalen Netzwerken auf jeder GPU. Im ersten Teil des Workshops werden wir ein Modell zur Bilderkennung in einer grafischen Webanwendung trainieren und in einer eigenen Anwendung zum Laufen bringen. Hier geht es um die Grundlagen von Machine Learning und den Teil der TensorFlow.js API zum Ausführen eines Modells. Im zweiten Teil werden wir ein eigenes Modell mit der TensorFlow.js API trainieren und als Teil einer JS-Anwendung integrieren. Es sind keine Vorkenntnisse nötig und zur Teilnahme wird lediglich eine beliebige IDE zur Entwicklung von JavaScript benötigt.

Machine Learning mit TensorFlow.js

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch, ohne Zweifel. Egal ob Qualitätssicherung in der Produktion, Retourenmanagement im Online-Handel oder Customer-Support via Chatbot: KI eröffnet bisher noch nicht dagewesene Möglichkeiten, die eigenen Prozesse und Geschäftsmodelle deutlich zu verbessern - vorausgesetzt man verfügt über hinreichend viele und qualifizierte Daten. Aber wie lässt sich KI in die eigene Software-Architektur integrieren? Wer befindet über das richtige Modell und den richtigen Algorithmus? Und wie wird über die hinreichende Quantität / Qualität von Daten entschieden? Die Rolle des KI-Architekten scheint geboren. Die Session veranschaulicht die verschiedenen Herausforderungen, die sich durch das Einbinden von KI für die eigene Software-Entwicklung ergeben können und zeigt dafür passende, pragmatische Lösungsansätze auf.

KI und Architektur

KI und insbesondere Deep Learning sind der Megatrend. Dank leistungsstarker Frameworks sind erste Schritte schnell gemacht. Leider stößt man aber genauso schnell auch wieder an (seine) Grenzen. Passt das genutzte Modell überhaupt zu meinem Problem? Wie sind die gewonnenen Ergebnisse zu bewerten? Kann durch geschickte Veränderung von Modell-Parametern das Ergebnis weiter verbessert werden? In der Session werden wir unser eigenes Neuronales Netz von Grund auf aufbauen und Schritt für Schritt verbessern. Aber keine Angst: „it’s not rocket science“!

It's not Rocket Science: Neuronale Netze

Shared Data in verteilten Systemen

Versteht man seine Anwendung als Kombination (fast) unabhängiger Services, so ergeben sich nicht nur für Entwicklung und Deployment neue Perspektiven. Denn nicht nur die eigenen Services können internen oder externen Dritten zur Verfügung gestellt werden, sondern auch der umgekehrte Weg ist denkbar. Eine entsprechend flexible Architektur vorausgesetzt, lässt sich die eigene Fachlichkeit durch 3rd Party Services sinnvoll und gewinnbringend ergänzen, ohne dabei das Rad neu erfinden zu müssen. Besonders interessant scheint hier das Feld der künstlichen Intelligenz zu sein. Egal ob automatische Texerkennung, Retourenvorhersagen, Qualitätsicherung in der Produktion oder die Vorhersage von Terminen zur Maschinenwartung; die Möglichkeiten scheinen nahezu unbegrenzt. Die Session zeigt, welche Möglichkeiten heute bereits Out-of-the-Box AI Services bieten und für welche Aufgaben man doch besser einen ML Experten mit ins Boot holen sollte.

Business-Mehrwert durch KI

Jeder Service für sich kann unabhängig deployed und skaliert werden. Gerade Cloud Computing erleichtert in vielen Unternehmen die Verwaltung der IT-Infrastruktur. Weil die für die Software benötigte Plattformen so einfach anzumieten sind, werden Developer deshalb immer mehr in die Rolle des DevOps gedrängt -- die Software, die sie entwickeln, soll auch selbst betrieben werden -- You build it, you run it. Doch diese Strukturierung ist nicht ganz kostenlos - Developer müssen dadurch immer mehr Verantwortung übernehmen. Um dieser Verantwortung gerecht zu werden, muss eine Schwachstelle ausgeschaltet werden: der Mensch. Im Talk gehe ich auf Prozesse der klassischen Softwareentwicklung ein und lege dar, wie diese in dem “You build it, you run it”-Modell verbessert werden.

Mehr Sicherheit durch Automatisierung

In modernen Software-Landschaften werden die Fachlichkeiten mit Hilfe von DDD sauber voneinander abgegrenzt und als eigenständige Services umgesetzt. Was muss in der Entwicklung eines solchen Services beachtet werden, um diese Eigenständigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Services gemeinsam als ein großes Ganzes funktionieren? Service-Konsumenten sollen Schnittstellen nach Möglichkeit nutzen können, ohne Aufwand beim Anbieter der Schnittstelle zu verursachen. Das Ziel ist es, Features schnell und unabhängig umsetzen zu können. In dem Vortrag wird vorgestellt, wie man eine hohe Nutzerzufriedenheit durch Consumer-Centric API Design und regelmäßige Produktiv-Deployments erzielt. Möglich wird das durch ein sauberes API-Design, eine schlanke Microarchitektur und eine hohe Testautomatisierung. An praktischen Beispielen wird gezeigt, wie das erreicht werden kann.

API-Design, Microarchitecture und Testing

Java scheint mit seinem Memory- und Runtime-Overhead in Zeiten von Cloud-native und Serverless nicht wirklich gut für die Zukunft gerüstet. Erschwerend kommt hinzu, dass viele auf Java basierende Frameworks mit Annotation Scanning, Aufbau von Proxies und Caches das Start- und Speicherverhalten weiter negativ beeinflussen. Bedeutet das das Aus für Java in der Wunderwelt der Cloud? Mitnichten! Projekte wie Quarkus versuchen, Java in der Cloud zur Numero Uno werden zu lassen. Und das auf beeindruckende Art und Weise. Die Session zeigt anhand praktischer Beispiele, was heute bereits möglich ist.

Supersonic Java für die Cloud: Quarkus

Man gewinnt den Eindruck, Microservices seien die Universallösung für all unsere (Architektur-)Probleme. Dabei sind Microservices lediglich Mittel zum Zweck. Was also, wenn meine Probleme nicht zur Lösung „Microservices“ passen? Ist es nach wir vor legitim, einen Monolithen zu bauen? Oder gibt es andere Architekturansätze, mit denen sich Monolithen aufbrechen lassen? In der Session werfen wir einen kritischen Blick auf Microservices und beleuchten – immer ausgehend von bestehenden Problemfeldern – eine Reihe alternativer Architekturen.

Hilfe, ich will meinen Monolithen zurück!

Data spaces in distributed environments should be allowed to evolve in agile ways providing data space owners with large flexibility about which data they store. Agility and heterogeneity, however, jeopardize data exchanges because representations may build on varying ontologies and data consumers may not rely on the semantic correctness of their queries in the context of semantically heterogeneous, evolving data spaces. Graph data spaces are one example of a powerful model for representing and querying data whose semantics may change over time. To assert and enforce conditions on individual graph data spaces, shape languages (e.g SHACL) have been developed. We investigate the question of how querying and programming can be guarded by reasoning over SHACL constraints in a distributed setting and we sketch a picture of how a future landscape based on semantically heterogeneous data spaces might look like.

Plus de OPEN KNOWLEDGE GmbH (20)

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Dernier

Shapes for Sharing between Graph Data Spaces - and Epistemic Querying of RDF-...

Steffen Staab

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In today's dynamic e-commerce landscape, the payment gateway emerges as a linchpin, ensuring smooth and secure transactions between buyers and sellers. In this discourse, we delve into the meticulous process of devising test cases tailored for scrutinizing payment gateways. Crafting precise test cases for payment gateways is a quintessential responsibility for testers operating within the service industry. This article meticulously explores pivotal scenarios integral to how to test payment gateways, coupled with essential guidelines for drafting effective test cases.

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Architecture decision records - How not to get lost in the past

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