CI Hackathon 2018

Hackathon-Festival mit erlesenem Line-Up: Hier gibt es die Zusammenfassung zu 24 Stunden Experimenten, Arbeit, Spaß und Pizza.

CI Hackathon 2018

Der dritte CI Hackathon stand unter dem Motto "Hacken 2018". Die Projekte waren wieder sehr vielseitig: Vom Digitalen Rubbellos über einen Deichkind-Tetrahedon und künstliche Intelligenz bis hin zum Data Lake haben sich die Kollegen 24 Stunden lang zu sehr unterschiedlichen Themen kreativ ausgetobt.

#RubbelLosMitDemRubbellos

Projekt: „digitales Rubbellos“ | Initiator: Wendy, Antoine

Team: Susann, Wendy, Antoine, Timucin, Fabrizio, Leonie, Christian

Worum geht es bei der Idee?
Wir möchten etwas anbieten, das bei Messen o.ä. die Leute mit einer spielerischen Komponente anzieht und Anknüpfungspunkte für Gespräche bietet. Das digitale Rubbellos sollte auf Tablets funktionieren und vom Spielgefühl dem „Freirubbeln“ bei den klassischen Rubbellosen möglichst nahekommen. Daten der Spieler möchten wir nicht sammeln.

Was hat gut geklappt? Was hat Euch gut gefallen?
Es war ein guter, interdisziplinärer Team-Mix und die Zusammenarbeit hat viel Spaß gemacht. Und: Das Rubbellos hat es nach dem Hackathon bis zur „Messereife“ gebracht und bereits drei Einsätze sehr erfolgreich absolviert.

Die Herausforderung:  
Eine Herausforderung war, dass das Rubbeln funktioniert, ohne irgendetwas anderes am Tablet auszulösen. Außerdem wurde eine Logik benötigt, die Nieten, Gewinne und einen Hauptgewinn auslöst. Was wir gebaut haben ist eine Spring Boot Applikation. Die Spiellogik wurde im Backend mit Java geschrieben, das Userinterface im Frontend mit HTML, CSS und JavaScript.

 


#AI #MachineLearning #Bot

Projekt: “Halite Bot - AI AI, CAPTAIN“ | Initiator: Theo

Team: Theo, Christian B., David G., Timo

Worum ging es bei der Idee?
Halite ist ein Open Source Artificial Intelligence Wettbewerb, bei dem sich Teams mit einem selbst geschriebenen Bot messen können. Das Team hat sich der Herausforderung gestellt, nicht nur eine konkurrenzfähige künstliche Intelligenz an den Start zu bringen, sondern auch den Spaßfaktor am maximalen Limit zu halten.

Was hat gut geklappt? Was hat Euch gut gefallen?
In kürzester Zeit konnte die Truppe erste Ergebnisse erzielen. Um den Bot in der kurzen Zeit weiter zu verbessern, wurde die Entwicklung in zwei Teile aufgetrennt. Die einen haben sich mit dem Algorithmus bzw. Verhalten des Bots beschäftigt, die anderen konnten ein Gerüst um den Bot schaffen, in welchem der Bot sich mit Hilfe von Machine Learning stetig selbst verbessern konnte. Und wer denkt, die Entwicklung des Bots endete mit Ablauf des Hackathons: Weit gefehlt!

Was war die Herausforderung bei Eurem Projekt?
Innerhalb des Teams war wenig praktisches Know-How mit Artificial Intelligence und Machine Learning vorhanden.


#leidergeil

Projekt: “Deichkind-Tetrahedon“ | Initiator: Frank Löber

Team: Jochen, Ingo, Johannes R., Hannah R., Sebastian M., Kia, Andreas B., Frank

Worum ging es bei der Idee?
In erster Linie um Spaß mit möglichst vielen Leuten - Unit übergreifend. Wir haben mit dem Deichkind-Tetrahedron Handwerken, Elektrik und Programmierung zusammengebracht. Dabei wollten wir, dass ein nutzbares Produkt am Ende des Hackthons fertig ist. Dabei haben wir bei der Umsetzung nach dem Scrum Framework gearbeitet, mit insgesamt fünf Sprints à 1,5 Stunden, Review- und Planning-Sessions. Bei dem Tetrahedron selbst hatten wir uns folgende Ziele gesetzt:
- Einbau von so vielen LEDs wie möglich
- Wieviel Platz steht zur Verfügung / Wie viel Platz benötigen die LEDs / Was ist beim Einbau zu beachten
- Mindestens 60 Sekunden mobiler Betrieb durch Powerbank
- Versorgung des Arduinos und aller LEDs (immerhin 198) mit Spannung
- Darstellung verschiedener Effekte synchron auf den drei Seiten des Tetrahedron
- Gezielte Ansteuerung der einzelnen LEDs durch den Arduino / Festlegung und Eingabe aller benötigten Arrays für die gewählten Animationen und Effekte

Was hat gut geklappt? Was hat Euch gut gefallen?
Das waren u.a. die Zusammenarbeit, die Musik, der Moment, als wir den ersten LED-Stripe zum Leuchten gebracht haben, die Begeisterung aller Mitarbeiter, das Vorgehen nach Scrum, das permanente Ausprobieren und Experimentieren, die Entscheidungen des Teams, wie manche Anforderungen gelöst werden können und natürlich das Ergebnis. Die am meisten gefallene Aussage: „Das ist echt geil“. :-D

Was war die Herausforderung bei Eurem Projekt?
Die unabhängige Arbeit an "Hardware" / "Elektrik" / "Programmierung" hat zu Ergebnissen geführt, die ganz am Schluss "verheiratet" werden mussten. Aufgrund der laufenden Abstimmung hat das aber sehr gut funktioniert. Einzig die Reihenfolge in der die LEDs verbaut waren, hat zu einem kurzen Moment der Irritation geführt ... aber auch das hat das Team sehr schnell durch gemeinsame Diskussion in den Griff bekommen!
Die kreative Verkabelung der LEDs durch den Hersteller hat uns allerdings ein paar graue Haare (mehr) beschert: "Eh, sind wir eigentlich ganz sicher, dass weiß die Datenleitung ist?!" - Konnte ja keiner ahnen, dass weiß eigentlich blau ist. ;-)

 


#DataLakes

Projekt: “DSGVO-konforme Big Data Verarbeitung“ | Initiator: Bernd Dächer, Johannes Schröter

Team: Johannes, Bernd, Emma, Pascal R.

Worum ging es bei der Idee?
Ausprobieren, was der neue SQL Server 2019 so alles kann, da dieser u.a. Spark und Hadoop integriert. Mit dem SQL Server 2019 wollen wir eine Spark / Hadoop Anbindung on premise einrichten. Mit dem Prototyp einer CRUD Factory werden wir in der Lage sein, Filestream-Daten mit Metadateninformationen für den Lake anzureichern und diese entsprechend auswertbar zu machen.

Die Daten werden vor dem Upload nach bestimmten Kriterien (e.G. DGSVO Relevanz, technische Klassifikation) gesichtet, gewichtet und im Lake oder relational abgelegt. Damit könnte die Polystrukturierung von Lake-Daten automatisiert werden. Die experimentelle, technische Machbarkeit steht im Mittelpunkt des Projektes. Der Bezug zur Customer Driven Architecture liegt darin, die Komponenten DIVE (Data Information Value Engine) und Privacy Manager experimentell lauffähig zu bekommen. Durch die Anreicherung von Filestream-Daten können die Komponenten KPI Provider, Profile Aggregation und Predictive Analytics bedient werden.

Infos zum neuen SQL Server 2019: https://www.heise.de/developer/meldung/Microsoft-SQL-Server-2019-integriert-Hadoop-und-Spark-4171845.html

Was hat gut geklappt? Was hat Euch gut gefallen?
Am Ende des Tages haben wir alle gesteckten Ziele erreicht: Wir
- hatten den SQL-Server als Data Lake bereitgestellt, den Upload-Dialog erstellt und die Parser bereitgestellt
- hatten eine Drag&Drop-Operation in den Lake-Explorer hat das „Parsing“ angestoßen
- konnten Text, Word, Excel und PDF Files scannen, über die Metadaten verschlagworten und entsprechend die bereitgestellten Testdaten in dem Lake ablegen
    
Parallel entstand sowohl die Präsentation, als auch die Idee zur Demo. Während der Demo konnten wir live am System den Upload und die Verschlagwortung nachverfolgen. Unterwegs haben wir bemerkt, dass das Konzept auch für Daten anwendbar ist, die bereits im Lake liegen. Somit haben wir nicht nur einen „Teicheingangsfilter“ geschaffen, sondern auch ein Konzept zur Klärung „verschlammter Datenteiche“ entwickelt. Mit dem Konzept und der Software lassen sich auch nachträglich Klassifizierungen (z.B. DGSVO relevant) erstellen und eine große Datenmenge entsprechend zu klassifizieren und verschlagworten, was die Transparenz dessen, was tatsächlich im Lake abgelegt ist, erhöht. Damit kann die Polystrukturierung von Lakedaten, sowohl in der Beladung als auch im Bestandslake automatisiert werden. Nun können andere überlegen, wie man aus dieser Idee produktive Projekte generiert, die Technik steht. Die gemeinsame Arbeit hat uns allen Spaß gemacht und ging über die Grenzen der einzelnen Expertisen Hand in Hand.

Was war die Herausforderung bei Eurem Projekt?
Der Beginn war relativ schleppend. Die erste Hürde war, den SQL Server in der CI-Infrastruktur sichtbar zu machen. Nachdem dies erreicht war, bildeten wir drei Teams. Eins kümmerte sich um den SQL Server, ein Team um die Erweiterung der bereits existierende CRUD Factory und ein Team begleitete beide durch Dokumentation und Bereitstellung von Testdaten und Szenarios.

Die Metadatenmodelle für die Suchalgorithmik waren schnell erstellt und die entsprechende Lake-Infrastruktur wurde mit Filetables auf HDFS bereitgestellt.

Die ersten Uploads erfolgten in Kürze und das Entwicklungsteam machte sich dran, für die angedachte FileFactory die Fileparser zu schreiben. Unterwegs stellten wir fest, dass die Volltextindizierung ermöglicht, SQL Abfragen und Volltextsuchen zu kombinieren.


#LAN-Party

Projekt “Cheatpeet“ | Initiator: Gregor Dieter

Team: Gregor, Pascal, Dennis

Worum ging es bei der Idee?
Es ging um die Programmierung eines LAN-Party-Anmeldebots. Jedes Jahr findet eine super tolle LAN-Party mit mehreren 100 Leuten statt. Diese ist relativ fix ausgebucht (Innerhalb von einer Minute). Ich würde gerne jedes Jahr zusammen mit all meinen Freunden daran teilnehmen. Leider passiert es immer wieder, dass ein paar nicht reinkommen. Deswegen hatte ich die Idee eines Bots der die Anmeldung automatisch und schneller erledigt.

Was hat gut geklappt? Was hat Euch gut gefallen?
Das Ausprobieren neuer Technologien/Programmiersprachen und die super angenehme Zusammenarbeit innerhalb des Teams (Danke dafür Dennis & Pascal)

Was war die Herausforderung bei Eurem Projekt?
Die größte Herausforderung war die zeitliche Begrenzung des Hackathons. Hinzu kam, dass wir uns eine Sprache und ein Buildtool in der letzten Version ausgesucht haben, die uns beide noch unbekannt waren - kombiniert mit der letzten JDK Version.


#CivicDesign #UX4Democracy #wepublic

Projekt: “+me2.0” | Initiator: Simon Gogolin

Team: Thaís, Vanessa, Verena, Simon

Worum ging es bei der Idee?
Die App +me der ehrenamtlichen Initiative Wepublic ist ein crowd-basiertes Question & Answer Tool für Bürger und Politiker. Der erste Prototyp wurde während des Bundestagswahlkampfs 2017 live getestet – vier Wochen lang beantworteten alle großen Parteien die Top-Fragen der Nutzer. 2019 ist wieder Europawahl und +me soll natürlich wieder dabei sein!

Was hat gut geklappt? Was hat Euch gut gefallen?
Die Zusammenarbeit im Team hat uns großen Spaß gemacht! Wir haben viele interessante Diskussionen geführt, Problemstellen und Potentiale identifiziert. Daraus konnten wir starke Ansätze für die nächste Iteration des Prototypen entwickeln und die Initiative Wepublic mit vielen Ideen für „+me2.0“ unterstützen.

Was war die Herausforderung bei Eurem Projekt?
Die Entwicklung einer „UX für die Demokratie“ ist alles andere als eine einfache Aufgabe: Wie gelingt es einen verständigungsorientierten Austausch zwischen Bürgern und Politikern herzustellen und zwar so, dass er sogar noch Spaß macht? In kurzer Zeit mussten starke Konzepte zur Verbesserung des Prototypen entwickelt werden sowie Ideen visualisiert und erprobt werden.