Mag. Anton Klonov

Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP). CMP ist in der Lage Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität in wenigen Mousklicks zu erstellen. CMP beinhaltet auch komplett Zyklus von Hardware Management. Als Basis wird Kubernetes (Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher, Jenkins), Openstack (Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph, Kayobe, Bifrost, Kolla), Hadoop (HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien) benutzt

Automatisierung von XSUAA Auslieferung mittels Jenkins/Java/Groovy/Docker/Terraform/Kubernetes. Java/Spring Boot/Hana//Postgres/Microservices/Dynatrace Entwicklung CAP Treiber für die Mongo DB/Python Scripte/Machine Learning Methoden Cloud Development. Es wurden Serverless Datenbank Amazon Aurora eingeführt. Dabei wurde die Software auf Kompatibilität und Performance getestet. Technologien: Hybris, Hana, Spring, Groovy, Java, Go, Microservices, Jenkins, Kubernetes, Docker, Python, etc.

Entwicklung von neuen Features für Hybris OCC und Angular in einem Scrum Team. Einführung von Hybris Test Framework. On the Fly Machine Learning Analysis von Data im Datahub. Allgemeine Hybris/SAP Beratung. Machine Learning für die Datenanalyse und NLP.

-- Wissenstransfer: Schulungen/Wissenstransfer/Seminaren/Grouppenschulungen zu Hyris/Datahub Entwicklung/Configuration/Wartung -- Etablierung der CI/DevOps. -- Einführung der Arbeitsumgebungen für die einheimlichen Entwickler -- Analyse und nach Möglichkeit Beseitigung den grobsten Fehlentwicklungen, die der Partner geliefert hat -- Einführung der Testinfrastruktur (Unit, Integration, Abnahme) -- Umsetzung (zusammen mit dem frisch aufgebautem Team) der dringendsten Anforderungen --Feuerwehr

Analyse von Performanz-Problemen von einer Hybris Life-Shop Umgebung. Qualitätsanalyse von dem HybrisPartner-Code. Einführung Hybris-bezogenen CI im Unternehmen: (Jenkins-Docker-Ansible-maven-ant-gradle-groovy-json) Machine Learning/Deep Learning: AI-gestützte Kaufempfehlungen Hybris PIM-Automatisierung. Automatisierung der fachlichen Abnahme-Tests für ein Hybris-System. (Jenkins-Cucumber-FitNesse) Weitere CI-Automatisierungen. (Kubernetes, Docker, Ansible und jenkins)

Java SE&EE bis 6.0, Groovy, Scala C/C++ Asm (x86,Motorolla 68k), OKKAM Delphi, Modula, Pascal Lisp, Prolog Unix EJB 1.0 bis 3.1, JPA 1.0-2.0, JAX-WS bis 2.2 CDI, JSR-303, JMS, JTA, MAIL JSP, JSTL, Servlet bis 3.0, Custom Tags, JSF 1.0-2.0 JAXP, JAXB Spring 2.0-3.1 RMI JDBC AWT/Swing JMF JUnit DB-Unit Liquibase TestNG ScalaTest FitNesse Oracle MySQL MS-SQL InterBase PostgreSQL DB2 DERBY JBoss Tomcat WebLogic WebSphere Jetty Glassfish JBPM Activiti Drools

Im Rahmen des Projektes wurden die Anforderungen an den neuen BayWa-Shop auf Hybris 5.x Basis gesammelt und dokumentiert. Meine Aufgabe im Projekt war die Anwendungsfälle und die Prozesse von BayWa zu untersuchen und zu dokumentieren. Am Ende sind drei Artefakten entstanden: ein Lastenheft mit Anforderungen und Anwendungsfällen, eine Anforderungsliste (ca. 600 Anforderungen) und eine Prozess Landkarte

Beratungsmanager (BeMa) ist die Beratungssoftware für die Bankberater, die alle Finanzinformatione(Finanzlage, aktuelle Investitionen und neue Anlagemöglichkeiten) über den Kunden dem Bankberater zur Verfügung stellt. Machine Learning: Anlagepapiere für den Kunden vorherzusagen: Lineare/Poly/Logistische Regression/Naiver Bayes etc. Java, Spring-JPA(Hibernate/JSF +PrimeFaces, JBPM/JPDL, Gradle, ant, Liquibase, DBUnit, MDA+Codegeneration(oAW, Xpand,Xtend), Tuscany, R(caret) für die Datenanalyse

IcSuite. Data Warehouse Lösung auf Basis von Informatica PowerCernter. IcSuite ergänzt Informatica im Bereich Business Intelligence. IcSuite fügt viele Funktionen hinzu, die Informatica nicht liefert: grafische Übersicht von ETL-Infrastructure, Datenquellen Analyse, Extended Reporting, Compare, Synchronize und Deploy von ETL-Strecken: Glassfish 3.1, Java EE 6.0 Spring 3.2, Gradle 1.6. Git, Fitnesse, Flex, Vaadin 6, AOP, Java 7, Jenkins, Liquibase, XMLUnit, JAXB, DB-Unit

Projekt: VPlus Browser. Ein Browser für Audi Modellkofigurationen mit erweiterten Suchmöglichkeiten. Die Daten werden aus einem HOST-System importiert Technologien: Java EE, Hibernate 3.6, GWT 2.4, GXT 2.2, Spring, Oracle 11g

Software Architektur, Software Entwicklung

Software für Steuerung der Prüfstände

Distributed Computing, Artificial Intelligence