Wie Bicep-Parameter typisiert, eingeschränkt und mit sinnvollen Standardwerten versehen werden und wie Variablen sich nutzen lassen, um aus Parametern abgeleitete Werte zu berechnen, etwa für Namenskonventionen oder umgebungsabhängige SKUs.
Dieser Beitrag erklärt, was Bicep ist, wie das Bicep CLI als zugrunde liegende Engine installiert wird, aus welchen Grundbausteinen ein Template besteht und wie VS Code mit der passenden Erweiterung den Einstieg erleichtert.
Mehr Shards können das Feedback beschleunigen, aber auch zugleich die CI-Kosten erhöhen. Ein Vergleich mit zwei Referenzläufen zeigt, wo sich zusätzliche Runner lohnen. Ebenso wichtig ist der Nachweis, dass weiterhin alle vorgesehenen Tests laufen.
GitLab liefert die Shard-Nummern direkt an Meziantou.ShardedTest. Für aussagekräftige Ergebnisse im Merge Request braucht es zusätzlich passende Reports. Bei Integrationstests entscheidet die Trennung der Testdaten über zuverlässige Parallelläufe.
Eine Jobmatrix bringt die lokale Testaufteilung auf mehrere Runner. Damit daraus ein verlässlicher CI-Lauf entsteht, müssen Shard-Nummern, Fehlerstatus und Ergebnisdateien zusammenpassen. Der Workflow zeigt die nötigen Schritte.
Lange Testsuiten verzögern das Feedback im Pull Request. Meziantou.ShardedTest verteilt die Testfälle auf mehrere CI-Jobs und verspricht dadurch mehr Geschwindigkeit. Dieser Einstieg zeigt, wie die Aufteilung funktioniert und welche Voraussetzungen nötig sind.
Microsoft Graph bietet .NET-Entwicklern einheitlichen Zugang zu den Daten und Diensten von Microsoft 365 – für moderne, sichere und kontextbezogene Business-Anwendungen.
Florian Lenz weiß aus eigener Erfahrung, wie es endet, wenn man mit Terraform einfach drauflosprogrammiert: mit einem Änderungs-Rattenschwanz, den niemand mehr versteht. Auf der DWX 2026 zeigt er, wie man es besser macht.
Warum wechseln Entwickler:innen von Azure Pipelines zu GitHub Actions? Und was hat Cloudflare mit Azure-Kosten zu tun? Experte Nico Orschel gibt auf der DWX 2026 in zwei Sessions detaillierte Antworten – und vorab schon hier im Interview.
Einfach auf Deutsch sagen, was man will – und die Cloud macht's? Dr. Damir Dobric erklärt, warum KI nicht nur ein nettes Tool ist, sondern die Art, wie wir Software entwickeln und Infrastruktur verwalten, grundlegend verändert.
Observability wird zum Bindeglied zwischen Technologie und Sicherheit, zwischen Erkennen und Handeln, zwischen operativer Realität und strategischer Steuerung.
Moderne Data Flows in Azure ermöglichen es, IoT-Daten flexibel zu verarbeiten, zu transformieren und von der Edge an unterschiedliche Zielsysteme weiterzuleiten.
Azure IoT Operations ermöglicht die Entwicklung und den Betrieb eigener Module als Kubernetes-Container mit Funktionen wie State Management, Replicas und deklarativer Konfiguration.
Agent Pools als Managed Service mit einfacher Integration in private Netzwerke und Authentisierung mittels Managed Identity tragen deutlich zur Sicherheit der Agent-Infrastruktur bei.
Als integraler Bestandteil der Entwicklungsumgebung ist Azure DevOps Pipelines oft Ziel von Angriffen. Da ist es gut zu wissen, wo die Schwachstellen des Systems liegen.
