Archiv Teched 2025

V době moderního vývoje softwaru, agilních metodik, DevOpsu a tlaku na rychlé nasazování do produkce se bez automatizovaných testů neobejdeme. Nestačí však testy jen mít – musí být kvalitní, přehledné a hlavně udržovatelné, jinak se brzy stanou přítěží místo pomoci. V této přednášce si ukážeme, jak navrhovat a psát testy v Javě tak, aby dlouhodobě obstály – a to jak jednotkové, tak integrační. Zaměříme se na osvědčené přístupy, konkrétní příklady i časté chyby, které vedou k nečitelnému nebo křehkému testovacímu kódu. Součástí bude také důležitá oblast práce s testovacími daty – jak je navrhovat, kde je uchovávat, jak je znovu používat a kdy je naopak lepší je izolovat. Ukážeme si, jak testovací data ovlivňují čitelnost i robustnost testů a jak se vyhnout tomu, aby se stala zdrojem nestability (flakiness) nebo zbytečné složitosti. Dále si předvedeme, jak správně strukturovat testy, jak využívat názvy, testovací utility a jak přemýšlet o závislostech a izolaci. Nebude chybět ani zamyšlení nad tím, kdy má smysl test psát – a kdy raději ne. Pokud se chcete ve svém týmu vyhnout testům, kterých se všichni bojí dotknout, a naopak stavět testy, které vám skutečně pomáhají rozvíjet systém, tahle přednáška je právě pro vás.

Kotlin není jen Java, ale umí i pár jiných jazyků a platforem. Na malém demu si ukážeme, jak napsat backend i frontend v jednom jazyce a z jedné codebase s maximem sdíleného kódu, včetně UI.

Velké množství zranitelností v softwarových aplikací vzniká v průběhu jejich vývoje. Hledat zranitelnosti ve zdrojovém kódu nebo jiné části aplikace je však problematický a časově náročný proces. Jako jedno z možných řešení se nabízí statická analýza, která dokáže automaticky identifikovat zranitelnosti, chyby a další nedostatky přímo ve zdrojovém kódu. Nesprávné použití statické analýzy však může vést ke vzniku dalších problémů nežli k jejich řešení. V rámci přednášky se zaměříme na současný stav této problematiky a ukážeme si praktické ukázky, jak správně přistupovat k hledání zranitelností ve zdrojovém kódu jazyka Java.

Java 21 přináší zásadní změnu v oblasti souběžného programování – virtuální vlákna, která dramaticky zjednodušují práci s I/O-bound úlohami a otevírají dveře ke škálovatelnějším aplikacím. V této přednášce se ponoříme pod povrch a ukážeme si, jak fungují virtuální vlákna na úrovni continuations a proč je tento koncept klíčový pro jejich efektivitu. Podíváme se také na nemoci současných implementací, od thread pinningu až po nástrahy s ThreadLocal proměnnými. Ukážeme si, kdy se virtuální vlákna vyplatí použít a kdy je lepší zvolit jiný přístup, představíme Structured Concurrency jako nástroj pro přehledné řízení životního cyklu vláken a probereme potenciál virtuálních vláken jako náhrady za reaktivní programování – jednodušší, čitelnější a přirozenější kód. Přijďte se podívat, jak může tato technologie změnit způsob, jakým navrhujeme moderní webové služby, a co nás čeká v příštím LTS vydání Javy.

Na začátku byla ta známá věta: „Pojďme to přepsat od nuly!“. A tak jsme se pustili do toho, před čím vás všichni varují – výměny core systému v jednom velkém kroku. Naše cesta vede přes technologický koktejl namíchaný z reaktivního Kotlinu, CQRS, API-first přístupu, asynchronní komunikace a dalších přísad. Podělím se o to, co nám usnadnilo práci, i o slepé uličky, které nás potrápily. Přijďte se inspirovat našimi dosavadními úspěchy a poučit z omylů, které už nemusíte opakovat vy. Naše mise ještě nekončí, ale o její nejzajímavější části se s vámi rád podělím.

Azure cloud provides many AI services that can be used in your apps. Generative AI, image classification services, document processing, speech to text and text to speech, generation of video and audio avatars, generation of images, machine learning services and much more. There are multiple SDKs for these services (such as Azure AI Foundry SDK, and more). These are available in multiple languages, and Java is one of them. This session shows you the basics and how to get started the easy way. Disclaimer: Any similarity with Skynet is a real possibility.

Tato přednáška se zaměřuje na využití Azure AI Foundry Document Intelligence pro zpracování a analýzu dokumentů v Java aplikacích. Účastníci se naučí, jak integrovat a využívat pokročilé AI nástroje pro extrakci informací z dokumentů, automatizaci procesů a zlepšení efektivity svých aplikací. Přednáška bude obsahovat praktické ukázky kódu, které vývojářům pomohou lépe pochopit a implementovat tyto technologie ve svých projektech. Dále se budeme věnovat bezpečnostním aspektům a best practices pro správu a použití AI nástrojů, což přispěje k vyšší bezpečnosti a efektivitě vašich aplikací. Účastníci se také naučí, jak trénovat vlastní modely pro specifické potřeby svých aplikací, což jim umožní přizpůsobit AI nástroje konkrétním požadavkům.

V posledních letech zažívá platforma Java velký rozmach a pracuje se na mnoha novinkách, z nichž některé už byly do jazyka Java a standardních knihoven přidány. Mezi vylepšení jazyka můžeme nalézt například pattern matching, vylepšená semantika konstruktorů, jednodušší psaní jednoduchých programů a možnost stručně deklarovat třídy, které slouží jako jednoduchý obal na data. Mezi vylepšení knihoven a virtuálního stroje můžeme nalézt například virtuální thready a lepší podporu jednorázové inicializace hodnot. To vše je podporováno novým, rychlejším vývojovým cyklem, který umožňuje vydávat nové verze každých šest měsíců.V této přednášce si ukážeme mnoho z novinek v platformě Java z posledních let a podíváme se, jaké novinky se mohou objevit v budoucnu.

Každý backendový vývojář dříve nebo později narazí na hranice ORM, nepochopitelné zpomalení dotazů, nebo podivně se chovající transakce. A právě tehdy se ukáže, že databáze není jen místo, kam „něco ukládáme“. V této přednášce si ukážeme, proč je pochopení databáze nezbytnou součástí vývojářského řemesla. Dozvíte se co znamenají pojmy jako index, transakce, sekvenční sken, EXPLAIN, tsvector, nebo ACID – a proč by vás měly zajímat. Přednáška je určena všem, kteří chtějí mít backend skutečně pod kontrolou.

Nearly fourteen months ago, as quantum computing began to rise and Microsoft released new tools, we dived into physics, computing, optimisation, and qubit magic—building code (not pyramids) in a once-hot CPU world now ruled by the big quantum.

Operátory představují standardní způsob rozšíření Kubernetes API. K8s je napsán v Go, a tak asi nikoho nepřekvapí, že i většina operátorů je napsána v tomto jazyce. Pro tým Java vývojářů se však může jednat o nepříjemnou překážku. Věděli jste však, že operátory lze psát skoro v libovolném jazyce? V Javě navíc existuje skvělá knihovna Java Operator SDK. V přednášce se dozvíte jak na vývoj operátorů s pomocí této knihovny a proč stojí za to jí zvážit i v případě, že pro vás Go vůbec není překážkou. 

Jazykové modely (LLM) nejsou jen o generování kódu – jsou o transformaci textu na akce. Když navrhnete aplikaci tak, aby klíčové operace byly reprezentovány textem, LLM je může automatizovat. Ukážeme si, jak z toho udělat konkurenční výhodu. Na přednášce se dozvíte, jak navrhnout aplikaci tak, aby LLM mohlo generovat nejen kód, ale i konfigurace, API volání nebo celá workflow, a uvidíte praktické příklady, kdy text nahradil klikání i složité UI. Ukážeme si, jak psát systémové prompty přesně, krátce a opakovatelně, také si ukážeme tipy, jak optimalizovat jejich délku a šetřit tokeny (a peníze). Probereme rozdíly mezi jednoduchým chatem, workflow a agenty – a kdy který přístup zvolit, abyste se vyhnuli zbytečné komplexitě. A nakonec se zaměříme i na optimalizaci nákladů: jak vybrat vhodný model, kontrolovat spotřebu tokenů a snížit cenu i o desítky procent bez ztráty kvality.

Automatizované testy jsou základem moderního vývoje. Ale nestačí jen něco otestovat — důležité je, jak testujeme. Zejména část testu, kde ověřujeme chování pomocí assert výrazů, často rozhoduje o tom, zda nám testy v praxi pomáhají, nebo spíše překážejí. V této přednášce se nejprve krátce podíváme na strukturu typického testu a na různé přístupy k ověřování výsledků v Javě – od základního JUnit, přes Hamcrest až po AssertJ. Následně se zaměříme právě na AssertJ – proč se ho vyplatí používat, jaké výhody přináší a jak z něj dostat maximum. Ukážeme si, jak psát přehledné a výstižné testy, které nejen odhalí chybu, ale pomohou ji i rychle pochopit. Projdeme si praktické příklady, užitečné idiomy, časté chyby i tipy, čemu se vyhnout. Na závěr se podíváme na to, jak v AssertJ vytvářet vlastní sady podmínek pro specifické datové typy. Ať už s AssertJ začínáte, nebo ho používáte denně, najdete zde inspiraci, jak psát testy, které dávají smysl i po půl roce.

Cloudové služby jako AWS jsou pohodlné, ale jejich cena může rychle narůst – u nás až na 10 % obratu. Naše firma zpracovává 3 miliony API requestů denně a spravuje 12 TB dat, přesto jsme díky Kubernetes snížili měsíční náklady z 250 000 Kč na zlomek. Jak?Na přednášce se dozvíte, proč jsme opustili část AWS a přešli na fyzické servery s Kubernetes, jaké jsou jeho základy, jak funguje a proč je dnes standardem. Na přednášce se podíváme na Helm a K9s, nástroje, které usnadňují správu clusterů, a také na bezpečnost a přístupová práva, tedy jak chránit data a infrastrukturu. Součástí budou i praktické tipy, jak Kubernetes zajistí škálování, dostupnost i úspory s návratností investice už za 3 týdny.