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10 Jahre Open Space – meine Retrospektive

Workshop-Tag:

Seit ein paar Jahren gibt es die Möglichkeit, den Open Space um ein Tag Workshop zu erweitern – wenn einem die zwei Tage Nerdtalk nicht reichen  😉

Ich habe mich diesmal für Tensorflow: Programming Neural Networks mit Sören Stelzer entschieden – und es war großartig. Obwohl ein sehr schwieriges Thema (das Wort Voodoo ist öfter gefallen), ich weiß jetzt genug über Machine Learning und Neuronale Netze, um mit dem Thema gut starten zu können. Ich formuliere es mal so: ich weiß jetzt, was ich weiß und vor allem, was ich nicht weiß und wie wir weiter machen müssen. Und mehr kann man von einem Workshop nicht erwarten. Zusätzlich finde ich, dass Sören eine sehr große Bereicherung für unsere Community ist, die sich genauso weiterentwickeln muss, wie die IT-Welt da draußen. Vielen Dank für dein Engagement!

Eigentlich ein fetten Dank an alle Trainer, die sich bei Community-Events engagieren!!

Erkenntnisse der nächsten 48 Stunden – geclustert:

Agile datengetriebene Entwicklung – war meine eigene Session (das heißt, ich habe das Thema vorgeschlagen, war Themen-Owner aber das war’s dann auch mit den Pflichten).

Ich wollte Tipps und Ideen dazu hören, wie man seine Arbeit nach scrum organisieren kann wenn man Themen beackert, wie Reporting, wo die Features auf große Menge Daten basieren. Es ist eine Sache, ein Testsetup für 2 möglichen Situationen zu schreiben und es ist eine ganz andere, die vielfalt der Situationen in Reporting zu beschreiben.

Take-aways:

  • wir werden damit leben müssen, dass unsere Features, Tests, Erwartungen eventual consistent sind  😀 Wichtig ist, dass wir Annahmen treffen, die wir für den Anfang als “die Wahrheit” betrachten.
  • User labs beauftragen.
  • Measurements weit vor ihre Auswertung einzubauen ist ok, bricht nicht mit dem Konzept “Jedes Feature muss Business Value haben” – auch wenn der echte Business Value erst in 2 Jahren auswertbar ist.
  • Aha-Effekt: In der Welt von Business Teams gibt es keine Fachabteilung. Ich bin in dem Reporting-Team ergo ich bin die Fachabteilung. (finde ich gut, häßliches Wort  😎 )

Stolperfallen mit React –

  • unser Internationalisierungskonzept ist richtig (Texte aufteilen nach Modulen/Bereiche/o.ä., ein common Bereich, alles via API in den State laden)
  • Package-Empfehlung: react-intl
  • das Thema so früh, wie möglich berücksichtigen, später kann es richtig weh tun.
  • DevTool-Empfehlung: https://github.com/crysislinux/chrome-react-perf um die Performance der einzelnen React-Componenten zu sehen.
  • (es)Linting Empfehlung um zirkuläre Referenzen zu vermeiden:  “import/no-internal-modules” (Danke @kjiellski)

Wann kann Scrum funktionieren –

  • wenn die Möglichkeit besteht, auf Feedback zu reagieren, sprich die Entwickler sind keine Resourcen sondern kreative Menschen.
  • das Team, in dem ich die Ehre habe, unser Produkt mitzugestallten, und @cleverbridge ist führend was agiles Arbeiten betrifft.

Menschen –

  • man kann bei Trinkspielen mitmachen, ohne zu trinken
  • nachts träumen, dass der Partner einen enttäuscht hat und danach den ganzen Tag sauer auf ihn sein, ist eine Frauen-Sache (bestätigt von @AHirschmueller und @timur_zanagar) 😀

Nachtrag: fast vergessen, dass

  • wir dank @agross eine super wertvolle Session über dotfiles hatten
  • DDD wird gerade durch Zertifizierung kaputt gemacht, Serverless durch Hype
  • mit der Session von @a_mirmohammadi über/zu den Anonymen Abnehmer ist der @devopenspace eindeutig in die Kategorie “es gibt nichts, was nicht geht” angekommen

Der Open Space muss eine UNkonferenz bleiben

sonst ist es kein Open Space mehr…

 

Am Wochenende gab es den letzten Pflichttermin des Jahres, der 8. Developer Open Space im Leipzig. Es wurden schon wieder alle Rekorde gebrochen – so viele Workshops (20), so viele Teilnehmer (um die 240) und – zu meiner besonderen Freude – so viele Frauen (kenne die genaue Zahlen nicht, aber im zweistelligen Bereich), wie noch nie. Danke nochmal an @TorstenWeber für die großartige Arbeit.

Für “Kenner” – alte Open Space-Hasen – war er lehrreich und spannend, wie immer. Wie sollte es sonst sein, wenn über 200 Nerds aufeinander treffen und ihre Erfahrungen austauschen. Diesmal haben sogar die üblichen 14 Stunden Session-Zeit + gemeinsames Frühstück + gemeinsame Abendveranstaltung nicht gereicht

Es war großartig, wie immer, aber wie gesagt: für Kenner. Ich habe nicht mal den Flughafen erreicht, als eine Diskussion über das immer zahlreicheren “Folien-Sessions” – Präsentationen – entbrannt ist.

 


Die Wahrheit ist, mir ist das früher auch nicht aufgefallen, aber das lag an meiner Erfahrung, wie man richtig priorisiert. Nach so vielen Jahren Community-“Mitgliedschaft” weiß ich genau, welche Sessions wert sind, in der begrenzten Zeit, die man bei einem Open Space hat, besucht zu werden. Deshalb ignoriere ich grundsätzlich Sessions die “Ich zeige euch meine Präsentation über das geilste, hippste, usw. Framework und wie ihr alle damit das geilste, hippste, usw. Webseiten bauen könnt”.

Und da ist das Problem: nur die erfahrenen Leute wissen das, die schon immer dabei waren, auch in den Zeiten, wo das die Ausnahme war. Die Beschreibung “Unkonferenz” ist nicht von ungefähr, ein Open Space ist keine Konferenz, wo man sich hinsetzt und konsumiert! Es lebt von den Teilnehmern, nicht von den Sponsoren oder von den Speakern.

Es gab schon immer One-Man-Shows und ich persönlich habe unglaublich viel davon profitiert, ich kann und will es nicht leugnen. Aber die waren NIEMALS Verkaufsgespräche sondern einfach nur Beweise dafür, wie großartig es ist, zu einer Community zu gehören. Ich habe manche von diesen Freunden – ich glaube, ich kann euch inzwischen Freunde nennen – mal gefragt, warum sie das tun, warum sie ihre wertvolle Zeit in uns noobes investieren und die Antwort war “darum, dass ihr das dann genau so weiter macht”. Und das ist genau das, was ich tue: ich möchte was der Community zurückgeben und meine Zeit in die Zukunft, in unseren Nachfolgern investieren: anderen zeigen, wie genial ein Community Event ist, wie großartig die Leute sind, die die Community bilden.

Ergo tue ich mich sehr schwer mit Versuchen, diese Events als “Projektmarkt” zu misbrauchen. (Ein hartes Wort, ich weiß, aber ihr wisst, ich sage, was ich denke 😉 )

Also hier mein Aufruf: Besucht weiterhin die Open Spaces, meidet aber Sessions, die “ich zeige euch, wie es geht” lauten, es sei denn, ihr habt selber darum gebeten. Lasst euch nicht die Zeit klauen, um euch von einer einziger Person berieseln zu lassen, wenn ihr in dieser Zeit einen echten Erfahrungsaustausch mit ehrlichen Berichten, ohne Powerpoint-Folien, erleben könntet. Alle haben was zu bieten, das beweist schon die Tatsache, dass ihr den Weg zum Open Space gefunden habt! Und noch was: stellt ruhig alle Fragen, die ihr habt, weil eins ist sicher: Hier gibt es keine Rollenaufteilung in Sprecher / Zuhörer, Entwickler / Administrator, Softwareentwickler / Projektmanager usw. und die Themen finden sich vor Ort ganz von selbst. ( http://nossued.de/ ).

Der nächste Open Space ist die Spartakiade und danach – wahrscheinlich 😉 – der Shorty Open Space (zu finden und anmelden via Twitter) oder doch der OPEN SPACE SÜD (im Juni oder Juli in Karlsruhe) – und danach natürlich der 9. Open Space Leipzig. Lass uns also eine neue Regel etablieren: Folienverbot!

Graph databases

My second day at the Spartakiade was dedicated to the subject of graph databases.

In computing, a graph database is a database that uses graph structures for semantic queries with nodes, edges, and properties to represent and store data. A graph database is any storage system that provides index-free adjacency. This means that every element contains a direct pointer to its adjacent elements and no index lookups are necessary. General graph databases that can store any graph are distinct from specialized graph databases such as triplestores and network databases. (source: Wikipedia)

The workshop was led by Stephan (@Piratevsninja) – thank you very much! – and we used Neo4j, the most popular open source graph database. After this day of dive-in I can say I can start to create my first graph database application without asking myself all the time what the hell am I doing 🙂

Also: what is a graph database?

On a very high level we can split the databases into two types: RDBMS and NoSQL. In other words: into relational and nonrelational storages.

NoSQL databases – called by Martin Fowler Not Only SQL have the main focus on the data model and not on the relations between the data. Mostly there isn’t any relation between the entities. They can be differentiated based on the data model they use. Here some examples: Key-value storages (Redis, CouchDB, etc.), Document DBs (Lotus Notes, MongoDB, etc.), Column based DBs (Cassandra, HBase, etc.).

Relational databases (RDBMS) store the data denormalized and define the relations between the data types (also ALL the entries of one type). I don’t think I have to give examples for our plain old databases: if you can join and distinct data you are in the world of relational databases.

Graph databases combine both worlds: they are relational databases with the main focus on the relations between the data (not between the data model) – or like Stephan formulated it: they put data in the context of relationships.

Nodes and relations
Emil knows Ian (source: neo4j.com)

How you define the content ?

A graph database contains nodes (instances like “Emil” and “Ian”) and relations between these nodes (“knows”). One node is defined through some properties and can be grouped through labels. They often have aliases to be easier to work with them:

Emil:Person {name:"Emil", age:"20"}, Ian:Person {name:"Ian"}

One relation is defined through a name, the nodes it connects and the direction of this connection. Relations can also have properties but they should be very carefully chosen. They must describe the relation and not the nodes.

(Emil)-[:KNOWS {certainty:100}]->(Ian)

Now is clear to see what is the difference between a “plain” relational and a graph database: for the former you care always about the data. For the latter the data means nothing without the relation to some other data.

Movies and actors

 

Fine, I can set actors in relations. So what?

The most important point is: think around a corner. The fact that I can report that Ian knows Emil and Johann knows Emil too can be interesting but I don’t think there are any new business ideas in the domain of social connections which weren’t evaluated yet. What about the information that only 20% of the Swedish tourists who visit Germany and are between 18 and 25 do not speak German? This is surely a VERY interesting to know if you sell German dictionaries in the near of Universities…
I just invented this idea – I have no idea how many Swedish guys between 18 and 25 are speaking German 😉 – but this is what I mean with think around a corner!

What else remains to do?

After giving a good thought to the design: the relations and the connected data – like ids and oder characteristics but only if they are must-have – there are only a few things to do. Neo4j just like all the other graph databases have some kind of API to create, insert, update and query data. You only have to save the data across your application and create a UI (or use the one from Neo4j which is one of the coolest UI I ever saw) to create reports. Put this reports in front of the business analyst and you are done!