Volledige beveiligingsgids - gegevens in rust, in transit, tijdens uitvoering
Wanneer gegevens een waardevol activum zijn, is het beveiligen ervan nooit belangrijker geweest.
Vanaf het moment dat informatie wordt gecreëerd tot het moment dat het wordt verwijderd,
is de reis van de gegevens vol risico’s - ofwel opgeslagen, overgedragen of actief gebruikt.
Vergelijk headless CMS - functies, prestaties en toepassingsgebieden
Het kiezen van de juiste headless CMS kan het verschil maken tussen een succesvolle en een mislukte contentbeheerstrategie. Laten we drie open-sourceoplossingen vergelijken die bepalen hoe ontwikkelaars contentgedreven toepassingen bouwen.
CLI-ontwikkeling in Go met Cobra- en Viper-frameworks
Command-line interface (CLI) toepassingen zijn essentiële tools voor ontwikkelaars, systeembeheerders en DevOps-professionals. Twee Go-bibliotheken zijn geworden de standaard voor CLI-ontwikkeling in Go: Cobra voor commandostructuur en Viper voor configuratiebeheer.
Verlaag LLM-kosten met 80% door slimme tokenoptimalisatie
Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.
Gebeurtenisgestuurde architectuur met AWS Kinesis voor schaalbaarheid
AWS Kinesis is geworden een kernstuk bij het bouwen van moderne, gebeurtenisgestuurde microservicesarchitecturen, waarmee real-time dataverwerking op schaal mogelijk is met minimale operationele overhead.
Optimizeer frontend APIs met GraphQL BFF en Apollo Server
De Backend for Frontend (BFF) patroon gecombineerd met GraphQL en Apollo Server creëert een krachtige architectuur voor moderne webtoepassingen.
Elasticsearch-opdrachten voor zoekacties, indexering & analytische bewerkingen
Elasticsearch is een krachtige gedistribueerde zoek- en analytische engine gebaseerd op Apache Lucene. Deze uitgebreide cheat sheet behandelt essentiële opdrachten, best practices en snelle verwijzingen voor het werken met Elasticsearch clusters.
Maak MCP-servers voor AI-assistenten met Python-voorbeelden
De Model Context Protocol (MCP) is revolutionair voor de manier waarop AI-assistenten met externe gegevensbronnen en tools interacteren. In deze gids bespreken we hoe je MCP-servers in Python kunt bouwen, met voorbeelden gericht op webzoekfuncties en web scraping.
Snelle verwijzing naar Docker Model Runner-opdrachten
Docker Model Runner (DMR) is de officiële oplossing van Docker voor het lokaal uitvoeren van AI-modellen, geïntroduceerd in april 2025. Deze cheatsheet biedt een snelle verwijzing naar alle essentiële opdrachten, configuraties en best practices.
Vergelijk Docker Model Runner en Ollama voor lokale LLM
Het lokaal uitvoeren van grote taalmodellen (LLMs) is steeds populairder geworden vanwege privacy, kostcontrole en offline functionaliteit. Het landschap veranderde aanzienlijk in april 2025 toen Docker Docker Model Runner (DMR) introduceerde, hun officiële oplossing voor AI-modellering.
Stap-voor-stap voorbeeld
Hier hebben we een Python Lambda-voorbeeld van een SQS-berichtverwerker + REST API met API-sleutelbeveiliging + Terraform script om het te implementeren voor serverloze uitvoering.
+ Specifieke Voorbeelden met Denkende LLMs
In dit bericht verkennen we twee manieren om uw Python-toepassing te verbinden met Ollama: 1. Via de HTTP REST API; 2. Via de officiële Ollama Python-bibliotheek.
Zichtbaar verschillende APIs vereisen een speciale aanpak.
Hier is een zij-aan-zij vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde uitvoer (het verkrijgen van betrouwbare JSON) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden
