Let’s talk about CI/CD im IoT!

Hey Tech Heads,

heute Abend haben wir einige IoT-Anwendungsfälle für euch.
Stefan stellt CI/CD an konkreten Beispielen - von klein (Arduino) über groß (Embedded Linux) bis richtig groß (Android) - vor. Außerdem lernt ihr StreamPipes kennen, eine Open-Source und Self-Service Lösung für IoT-Datenanalysen.

Vorläufiger Zeitplan

18.30 Uhr: Doors Open

19 Uhr: Stefan Lengfeld (inovex) - CI/CD in Embedded Projekten

Kaum ein aktuelles Softwareprojekt kommt mehr an den Themen Continuous Integration und Deployment vorbei. Auch für Embedded Projekte ist heutzutage das Aufsetzen und Betreiben einer CI/CD Pipeline Teil der Projektinfrastruktur und notwendig für Softwarequalität und agile Entwicklung.

Dieser Vortrag gibt anhand von Projektbeispielen eine Übersicht über die verschiedenen Ansätze für CI/CD Pipelines und deren Verbindung zu Code-Review Systemen. Die Beispiele gehen von Arduino, Embedded Linux und Android (Android Open Source Project) über Gitlab, Gerrit und Mailinglisten bis hin zu Gitlab-Runnern und Jenkins. Des Weiteren fließen persönliche Erfahrungen aus dem Entwicklungsalltag mit in den Vortrag ein und geben einen Einblick in die speziellen Herausforderungen von Embedded Software Projekten.

19.45 Uhr: Pizza, Bier & Networking

20.30 Uhr: Patrick Wiener, Dominik Riemer, Johannes Tex, Philipp Zehnder (FZI Forschungszentrum Informatik) - Was ist StreamPipes?

Neu entstehende IoT-getriebene Anwendungsfälle in Bereichen wie Fertigung oder autonomes Fahren verlangen oft eine kontinuierliche Integration und Analyse von Sensordaten, um zeitkritische Situationen zu erkennen. Heute verfügbare Tools erfordern dafür ein hohes Maß an IT-Expertise, welche in produzierenden Unternehmen häufig nicht vorhanden ist. In diesem Vortrag stellen wir mit StreamPipes (https://www.streampipes.org) eine Open-Source und Self-Service Lösung für IoT-Datenanalysen vor, die nicht-technischen Anwendern über eine graphische Oberfläche eine intuitive Möglichkeit bietet, heterogene IoT-Datenquellen anzubinden und auf Basis wiederverwendbarer Algorithmen zu analysieren. Dazu verwendet StreamPipes isolierte Analytics-Microservices, die zentral oder dezentral auf Edge-Knoten laufen können. Diese können mittels unterschiedlicher Laufzeit-Technologien (z.B. Apache Flink oder Kafka Streams) implementiert werden und kommunizieren über eine auf Kafka basierende Messaging-Infrastruktur.