In der Softwarearchitektur gilt: Systeme lassen sich besser warten und flexibler gestalten, wenn man sie in mehrere Bounded Contexts aufteilt – und das ist gerade bei Microservices-System zentral. Doch nun hat ausgerechnet Netflix, ein Pionier der Microservices-Bewegung, einen Blogpost veröffentlicht, der einen ganz anderen Weg propagiert: „Model Once, Represent Everywhere: UDA (Unified Data Architecture)“.

In dieser Episode nimmt Eberhard den Ansatz von Netflix genauer unter die Lupe und diskutiert, ob die Zeit gekommen ist, die Idee klar getrennter Bounded Contexts infrage zu stellen – und stattdessen auf ein zentrales Modell zu setzen.

Links

• Netflix Blog: Model Once, Represent Everywhere: UDA (Unified Data Architecture) at Netflix

• Modelle statt Bounded Contexts? Eine Alternative für fachliche Modularisierung

• Bounded Context - Was ist das genau?

• Stefans Tilkov: Why You Should Avoid a Canonical Data Model

• Amazon - Von Microservices zurück zu Monolithen?

Kimi 2, Grok 4, Windsurf, Meta’s Manhattan-große KI-Rechenzentren – jeden Tag neue KI-Tools, Ankündigungen und Versprechen. Das Eichhörnchen im Kopf springt im Sekundentakt zwischen den Themen hin und her. Wie sollen Software-Architekten da noch den Überblick behalten und fundierte Entscheidungen treffen?

Barbara Lampl kennt dieses Problem aus erster Hand: Als KI-Expertin beobachtet sie täglich die rasante Entwicklung der KI-Landschaft und weiß, wie überwältigend die Informationsflut sein kann. In dieser Folge diskutieren wir mit ihr, wie man als Architekt einen klaren Kopf behält, wenn das Eichhörnchen mal wieder Vollgas gibt.

Eine Folge für alle, die sich manchmal fragen: “Passt das alles eigentlich noch zusammen?” – Spoiler: Ja, aber es ist komplexer als vielen lieb ist.

Das Model Context Protocol (MCP) wird nicht ohne Grund als das USB-C für Large Language Models (LLMs) bezeichnet: Es schafft einen Standard, wie LLMs auf Kontextinformationen zugreifen und externe Werkzeuge steuern können. Das hat große Auswirkungen auf die Entwicklung von KI-Anwendungen. In diesem Stream schauen wir uns an, warum MCP gerade in aller Munde ist, wie es funktioniert, und was es für Entwickler:innen konkret bedeutet. Mit dabei eine Live-Demo mit Spring AI. Martin Lippert leitet die Entwicklung der Spring-Tools und kann auf langjährige Erfahrung als Entwickler und Speaker zurückblicken.

Links

• MCP Model Context Protocol

• Verzeichnis von Servern

• MCP Java SDK

• Spring AI MCP

• Spring AI Beispiel

• Craig Walls Spring AI Beispiele

• Open WebUI MCP-Unterstützung

• MCP-Spezifikation zu Autorisierung

• Blog zu OAuth und MCP

• Gandalf: Spiel zu Prompt-Injection