In a semiconductor fab, numerous processes play a role in manufacturing a microchip. Keeping track of the manufacturing process, recording all the data and metrics that occur in the different steps, sending alerts when parameters indicate production problems, and correlating the data with the resulting product is essential for a successful and efficient production.

We show how we have built a large-scale logging and monitoring solution of a large and heterogenous legacy enterprise IT infrastructure that controls semiconductor manufacturing. Our streaming-based system uses Riemann and handles more than 5,000 events per second, stores terabytes of logs and metrics persistently in Elasticsearch and Prometheus, and provides visualizations with Kibana and Grafana and real-time alerting.

Most of us have been there—explaining functional programming is hard. This talk first gathers the prerequisites for understanding functional programming and then provides a template for explaining it. In the meantime, it touches on the history of programming, programming languages, and some general concepts such as coupling and complexity.

Last time, David showed us functional data structures in the form of persistent data structures. In this talk, I want to show you data structures that are defined entirely by functions themselves - no classes, structs, bitmaps, etc.! Knowing about such structures not only tickles the brain, but can also lead to a better intuition for solving problems functionally. Furthermore, one of the data structures shown can be used for space-efficient encodings of fractals and fun animations.

Kopplung – das Maß der Abhängigkeiten zwischen Modulen – ist das zentrale Konzept der Softwarearchitektur. Die herkömmliche Sicht auf Kopplung ist die, dass hohe Kopplung dann entsteht, wenn man nicht aufpasst beim Programmieren: wenn man nicht gegen explizite Schnittstellen programmiert, wenn man kein Visitor-Pattern verwendet, wenn man nicht Dependency Injection verwendet …

Kopplung, so scheint es, ist das Resultat von Unterlassung. Die Kopplung wieder zu senken, erfordert dann ausdrückliche Gegenmaßnahmen.

Dieser Vortrag zeigt eine alternative Sichtweise: Viele Arten von Kopplung entstehen aufgrund von Unzulänglichkeiten der Programmiersprache. In funktionalen Sprachen treten diese Kopplungsarten teilweise gar nicht auf oder zumindest ist die Werkseinstellung dieser Sprachen dergestalt, dass Kopplung vermieden wird. Das zeigen wir im Vortrag insbesondere mit Blick auf den Umgang mit geteiltem Zustand und Plattformabhängigkeiten. Am Ende zeigen wir, dass auch funktionale Programmierer nicht automatisch vor allen Arten unnötiger Kopplung sicher sind. Wir zeigen, wie der Ansatz des Denotational Design dort Abhilfe schaffen kann, indem die Semantik von Schnittstellen in den Vordergrund gerückt wird.

Setting up development environments is more complex than it should be. Nix makes entering development environments as easy as running nix develop, making them simple and reproducible. This talk explores what an ideal workflow could look like and walks through a project setup with Nix, outlining its benefits and deficiencies.

Functional programmers cannot use the same data structures and algorithms that imperative programmers are used to. Functional data structures make it easier to reason about what our code does, but have different performance characteristics. This talk will introduce some of the basic and advanced techniques we use when we implement functional data structures efficiently.