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Entwickler Magazin
Editorial

Machine Learning as a (Mobile) Service

als James Tamplin und Andrew Lee im Jahr 2011 ein kleines Start-up namens Envolve gründeten, ahnten die beiden wohl kaum, wohin sie das führen würde. Im Angebot hatten die Unternehmer ein schlichtes API, mit dem sich Onlinechats in Webseiten integrieren ließen - ein Chatservice.

Hartmut Schlosser


Nun stellte sich heraus, dass Chatmessages nicht die einzigen Daten waren, die sich mit Envolve transportieren ließen. Warum etwa nicht auch den Zustand eines Onlinespiels in Echtzeit an verschiedene User übertragen? Und so gingen die beiden Start-up-Gründer den nächsten Schritt und trennten das Chatsystem von der unterliegenden Echtzeitarchitektur, die sie als Basis einer neuen Firma namens Firebase positionierten, bis diese 2014 von Google aufgekauft wurde.Nun ist das Schicksal vieler Start-ups, die dem Shoppingeifer der Big Player zum Opfer fallen, allzu oft, sich irgendwo zwischen den Mühlen der Großunternehmen aufzureiben und wieder in der Versenkung zu verschwinden. Nicht so bei Firebase.Unter den Fittichen von Google ist aus dem einstigen Chatservice ein ausgewachsener Backend-Service für Mobile-Anwendungen geworden, mit dem sich zahlreiche Google-Dienste via API ansprechen lassen. Ein Mobile Backend as a Service, das, glaubt man den Verlautbarungen von der letzten Google I/O, mittlerweile von über einer Million Entwickler genutzt wird. Neben Datenbanken, Messaging und Crash Reporting (via Acquisition des Twitter-Service Crashlytics) wurden jüngst Funktionalitäten für A/B Testing sowie erste Machine-Learning-Features integriert: Mit Firebase Predictions soll sich etwa vorhersagen lassen, wann User ihr Engagement mit der App abbrechen, welche User bereit sind, Geld auszugeben etc. Hält man sich die immensen Anstrengungen Googles gerade im Bereich KI und Deep Learning vor Augen, wird deutlich, welche neuen Möglichkeiten sich Mobile-Entwicklern hier in Kürze eröffnen werden.Egal, ob Sie nun mobile Anwendungen bauen oder nicht – behalten Sie diese Entwicklungen im Auge. Lesen Sie im Titelthema dieser Ausgabe, wie sich die Arbeit mit Firebase anfühlt. Prüfen Sie, ob die Nutzung von Backend-Funktionalitäten aus dritter Hand, die Sie vom Managen der Infrastruktur befreit, auch in Ihrem eigenen Kontext sinnvoll ist. Denn eins ist sicher: API Economy, Mobile-First-Strategien, Cloud-driven Mobile-Apps sind Trends, die uns über die Zeitenwende mit ins neue Jahr 2018 begleiten werden.In diesem Sinne wünsche ich erholsame Tage zum Jahresausklang und einen erfolgreichen Start ins neue Jahr. Hartmut Schlosser, Redakteur

Nun ist das Schicksal vieler Start-ups, die dem Shoppingeifer der Big Player zum Opfer fallen, allzu oft, sich irgendwo zwischen den Mühlen der Großunternehmen auf...

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Editorial

Machine Learning as a (Mobile) Service

als James Tamplin und Andrew Lee im Jahr 2011 ein kleines Start-up namens Envolve gründeten, ahnten die beiden wohl kaum, wohin sie das führen würde. Im Angebot hatten die Unternehmer ein schlichtes API, mit dem sich Onlinechats in Webseiten integrieren ließen - ein Chatservice.

Hartmut Schlosser


Nun stellte sich heraus, dass Chatmessages nicht die einzigen Daten waren, die sich mit Envolve transportieren ließen. Warum etwa nicht auch den Zustand eines Onlinespiels in Echtzeit an verschiedene User übertragen? Und so gingen die beiden Start-up-Gründer den nächsten Schritt und trennten das Chatsystem von der unterliegenden Echtzeitarchitektur, die sie als Basis einer neuen Firma namens Firebase positionierten, bis diese 2014 von Google aufgekauft wurde.Nun ist das Schicksal vieler Start-ups, die dem Shoppingeifer der Big Player zum Opfer fallen, allzu oft, sich irgendwo zwischen den Mühlen der Großunternehmen aufzureiben und wieder in der Versenkung zu verschwinden. Nicht so bei Firebase.Unter den Fittichen von Google ist aus dem einstigen Chatservice ein ausgewachsener Backend-Service für Mobile-Anwendungen geworden, mit dem sich zahlreiche Google-Dienste via API ansprechen lassen. Ein Mobile Backend as a Service, das, glaubt man den Verlautbarungen von der letzten Google I/O, mittlerweile von über einer Million Entwickler genutzt wird. Neben Datenbanken, Messaging und Crash Reporting (via Acquisition des Twitter-Service Crashlytics) wurden jüngst Funktionalitäten für A/B Testing sowie erste Machine-Learning-Features integriert: Mit Firebase Predictions soll sich etwa vorhersagen lassen, wann User ihr Engagement mit der App abbrechen, welche User bereit sind, Geld auszugeben etc. Hält man sich die immensen Anstrengungen Googles gerade im Bereich KI und Deep Learning vor Augen, wird deutlich, welche neuen Möglichkeiten sich Mobile-Entwicklern hier in Kürze eröffnen werden.Egal, ob Sie nun mobile Anwendungen bauen oder nicht – behalten Sie diese Entwicklungen im Auge. Lesen Sie im Titelthema dieser Ausgabe, wie sich die Arbeit mit Firebase anfühlt. Prüfen Sie, ob die Nutzung von Backend-Funktionalitäten aus dritter Hand, die Sie vom Managen der Infrastruktur befreit, auch in Ihrem eigenen Kontext sinnvoll ist. Denn eins ist sicher: API Economy, Mobile-First-Strategien, Cloud-driven Mobile-Apps sind Trends, die uns über die Zeitenwende mit ins neue Jahr 2018 begleiten werden.In diesem Sinne wünsche ich erholsame Tage zum Jahresausklang und einen erfolgreichen Start ins neue Jahr. Hartmut Schlosser, Redakteur

Nun ist das Schicksal vieler Start-ups, die dem Shoppingeifer der Big Player zum Opfer fallen, allzu oft, sich irgendwo zwischen den Mühlen der Großunternehmen auf...

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