Explore every episode of the podcast Einfach Komplex – Der Software- und IT-Podcast

Wie hört die deutschsprachige Tech-Community Podcasts? Das will die erste große Tech-Podcast-Umfrage herausfinden, gestartet vom Engineering Kiosk, und wir sind dabei. Macht bis zum 24. Dezember mit, es dauert nur ein paar Minuten: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/

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Ein Over-the-Air-Update ist eine verteilte Transaktion auf Hardware, vor der gerade niemand steht. Der USB-Stick des Servicetechnikers funktioniert bei einem Gerät, aber nicht bei einer Roboterflotte, und er hinterlässt keinen Audit-Trail. Geprägt hat das Verfahren die Automobilindustrie. Mit dem Cyber Resilience Act wird es für jeden Hersteller zum Thema: Schwachstellen müssen gemeldet und über den Supportzeitraum mit Sicherheitsupdates behoben werden.

Aktualisieren lässt sich auf mehreren Ebenen, vom Bootloader und der Firmware über Betriebssystem und Container bis zu Apps, Agenten und reinen Konfigurationsdateien. Je tiefer die Ebene, desto teurer der Fehler, im schlimmsten Fall bleibt ein Hard Brick. Ein komplettes Image ist einfach und unabhängig vom Zustand des Zielsystems, ein Delta spart Bandbreite, setzt aber voraus, dass Ihr den Stand jedes Geräts exakt kennt. Weil Geräte im geschützten Netz von außen nicht erreichbar sind, läuft die Verteilung meist hybrid: Über eine ausgehende MQTT- oder WebSocket-Verbindung kommt nur der Anstoß, das Paket holt sich ein Agent auf dem Gerät selbst per HTTPS.

Damit ein fehlgeschlagenes Update kein Gerät lahmlegt, landet die neue Version bei A/B-Partitionen neben der laufenden, wird geprüft und erst dann aktiviert. Besteht sie den Health Check nicht, folgt der Rollback. Für das Vertrauen sorgen zwei getrennte Mechanismen: die Signatur des Pakets, deren Public Key auf dem Gerät hinterlegt ist, und das TLS-Zertifikat des Update-Servers, das in einer eigenen PKI wechseln können muss, ohne die Flotte auszusperren. Wer weitergehen will, schützt sich gegen manipulierte Rollbacks und verankert die Kette per Secure Boot in der Hardware, über einmalig gebrannte eFuses oder ein TPM.

Wie groß der Blast Radius werden kann, hat CrowdStrike im Juli 2024 gezeigt: Eine fehlerhafte Konfigurationsdatei war 78 Minuten im Umlauf und legte 8,5 Millionen Windows-Systeme lahm, weil sie an alle gleichzeitig ging. Gestaffelte Rollouts und Canary Releases begrenzen genau das. Zum Schluss geht es darum, wie die Heisenware-Agenten aktualisiert werden: komplettes Image, Push über MQTT, signiertes Manifest und ein A/B-Verfahren, das automatisch zurückrollt, wenn nach 60 Sekunden keine Broker-Verbindung steht oder der Agent mehrfach hintereinander abstürzt.

Links zur Folge:
Tech-Podcast-Umfrage: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/
CrowdStrike Post Incident Review: https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/falcon-content-update-preliminary-post-incident-report/
Cyber Resilience Act: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/2847/oj

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Kevin Riedl, Gründer und CEO der Softwareagentur Wavect, diskutiert mit uns den aktuellen Stand KI-gestützter Softwareentwicklung. Statt einzelner Prompts definieren Teams zunehmend Ziele mit klaren Akzeptanzkriterien und lassen Agenten in Schleifen arbeiten, bis diese erfüllt und durch Tests belegt sind. Dieses Loop-based Engineering verlagert den Aufwand in die Spezifikation. Agenten erschließen sich eine Codebase inzwischen selbst, schreiben dafür eigene Bash- und Python-Skripte und probieren Lösungen in Wegwerfcontainern aus, bevor sie Code ändern. Kritisch bleibt, ob die von der KI geschriebenen Tests die Kriterien wirklich prüfen oder nur grün werden sollen.

Arbeiten mehrere Agenten parallel am selben Repository, trennen isolierte Git‑Worktrees die Änderungen. Ein Orchestrierungsagent legt Reihenfolge und Parallelisierbarkeit der Issues fest. Die Qualität sichern Quality Gates als harte Prüfungen in der CI, etwa Skripte, die zu lange Dateien, abweichende Namenskonventionen oder versehentlich übernommene Kundendaten erkennen. Regeln für alle Sessions stehen in Dateien wie CLAUDE.md oder AGENTS.md, die jeder Agent zu Beginn liest. Je kohärenter eine Codebase benannt und strukturiert ist, desto schneller findet sich die KI darin zurecht. Ende-zu-Ende-Tests, früher wegen des Wartungsaufwands sparsam eingesetzt, werden wieder attraktiv, weil die KI sie schreibt und pflegt.

Die heutigen Tokenpreise gelten als stark subventioniert. Wer vorausplant, senkt den Verbrauch: Modellrouter verteilen Anfragen je nach Komplexität auf passende Modelle, Codemapper bilden die Codebase als semantischen Graphen ab, und Kompressionstools kürzen CLI-Ausgaben, bevor sie im Kontext landen. Eine Alternative sind Open-Weight-Modelle wie Kimi oder GLM, deren Selbstbetrieb allerdings schnell fünfstellige Hardwarekosten verursacht und sich erst bei Dauerlast rechnet. Quantisierung senkt den Bedarf, kostet aber Genauigkeit.

Mit dem Tempo wachsen die Risiken. Ein Agent mit weitreichenden Rechten liest auch .env-Dateien mit Secrets, packt beim Bauen eines Docker-Images womöglich Dateien ein, die nicht hineingehören, und findet erstaunlich kreative Wege um Einschränkungen herum. Sandboxing, Secret Management und risikobasierte Reviews gewinnen deshalb an Gewicht, ebenso der Umgang mit der eigenen Aufmerksamkeit, die bei vielen parallel laufenden Agenten zum eigentlichen Engpass wird.

Kevins Tool-Empfehlungen zum Token-Sparen:

RTK: https://github.com/rtk-ai/rtk

Graphify: https://github.com/safishamsi/graphify

LeanCTX: https://github.com/yvgude/lean-ctx

Wavect: https://wavect.io/

Kevin Riedl auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wsdt/

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Hans Michael Krause ist Director Ecosystem ctrlX World bei Bosch Rexroth und verantwortet dort das Partnernetzwerk rund um ctrlX Automation und ctrlX OS. Mit ihm nehmen wir Software-defined Automation auseinander, ein Begriff, der als Buzzword herumläuft, technisch aber sehr konkret ist. Ausgangspunkt ist der Normalzustand vieler Fabriken: für jede Maschinengattung eine eigene Steuerung, eine eigene Sprache und eine eigene IDE, von IEC 61131 über G-Code bis zur herstellereigenen Robotersprache, dazu kompilierter Code auf dem Gerät und Versionierung per USB-Stick.

Software-defined heißt zuerst, Software von Hardware zu entkoppeln. Echtzeit braucht dafür keine Spezialhardware mehr: Standard-Ethernet mit EtherCAT oder Profinet, Industrie-PCs mit jitterarmen Netzwerkkarten und Linux mit PREEMPT_RT reichen für Zykluszeiten im Millisekundenbereich. Die Trennung zwischen zertifizierter Maschinenfunktion und beliebigem Container daneben übernimmt der Scheduler. Darüber liegt der Data Layer, ein semantisch strukturierter Datenbaum, über den alle Apps kommunizieren, auch die SPS selbst, und den Ihr über OPC UA, MQTT oder REST anzapfen könnt. Auch bidirektional, indem der nicht echtzeitfähige Teil Werte in ein Register legt, das die Steuerung im nächsten Zyklus ausliest.

Im zweiten Teil geht es um das Ökosystem: warum Bosch Rexroth Motion Control und Steuerungsarchitektur als eigene Stärke setzt und Vision, HMI oder Low-Code an inzwischen mehr als 100 Partner mit über 100 Apps im Marktplatz abgibt, Wettbewerber eingeschlossen. Dazu Device Management aus der Ferne, das mit Cyber Resilience Act und NIS2 vom No-Go zur Anforderung wird.

Links zur Folge:

ctrlX Ecosystem https://apps.boschrexroth.com/microsites/ctrlx-automation/de/

https://www.linkedin.com/in/hansmichaelkrause

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Dr. Julian Weller, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, ist unser Gast für das Thema „Condition Monitoring“. Promoviert hat er über Prescriptive Analytics, also darüber, wie sich aus Produktionsdaten konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen. In der Praxis steht man davor allerdings meist ein paar Stufen weiter unten. Zustandsüberwachung klingt nach einem langweiligen Datenthema, ist aber die Voraussetzung für alles, was danach kommt. Die klassischen Leistungsstufen reichen von deskriptiv über Diagnose und Prädiktion bis zur Präskription, und wer die erste Stufe überspringt, scheitert zuverlässig an der vierten. Zuerst geht es also darum, Maschinendaten wie Motorstrom, Anpressdruck oder Vibration überhaupt zu erfassen und zu kontextualisieren, denn ein Fehlercode 100 ohne Bedeutung ist kein Zustand, sondern nur eine Zahl.

Technisch führt der Weg von der SPS über OPC UA und die Maschinennetze der Fabrik nach außen, oder eben über ein IoT-Device mit SIM-Karte direkt an der Anlage, das den Umweg durch sieben Sicherheitszonen umgeht. Welche Variante durchsetzbar ist, hängt stark von der Branche ab, denn Automobil und Medizintechnik ticken anders als Lebensmittel oder Möbelindustrie. Dazu kommt die Frage, wer die Überwachung überhaupt betreibt. Der Komponentenhersteller, der Maschinenbauer und der Betreiber haben jeweils eigene Interessen, und wer eine Presse mit eigener Plattform kauft, hat Ofen und Roboter davor und dahinter trotzdem nicht abgedeckt. Genau deshalb entstehen daneben immer wieder Retrofit-Lösungen über die gesamte Linie.

Bei der Datenanalyse gilt eine unbequeme Faustregel: Rund zwanzig Prozent der Projektzeit gehen dafür drauf, überhaupt herauszufinden, ob in den Daten etwas Verwertbares steckt. Das läuft hypothesengeleitet und über Gespräche an der Anlage, weil deutsche Maschinen so gebaut sind, dass sie zwanzig Jahre nicht ausfallen, und damit fehlen ausgerechnet die Labels für Fehlerfälle. Alte Serviceberichte werden hier wieder interessant, weil Sprachmodelle daraus nachträglich Ausfallzeitpunkte extrahieren können. Kurios ist dabei, dass der für Menschen optimale Wartungsbericht mit Ankreuzfeldern, Abkürzungen und rotem Stift für OCR und Sprachmodelle der Albtraum ist. Bei der Ablage der extrahierten Informationen zeichnet sich ab, dass reine Textähnlichkeit über Embeddings zu kurz greift und sich Ansätze durchsetzen, die eher wie Coding-Agenten funktionieren, also strukturierte Dateien in navigierbaren Ordnerstrukturen.

In der Realität scheitern anspruchsvolle Modelle oft an Concept und Context Drift, wenn sich Hallentemperatur, Material oder der Zustand nach einem Teiletausch ändern. Deshalb laufen auf vielen Anlagen bis heute Grenzwertüberwachungen mit E-Mail-Versand statt neuronaler Netze, weil der Mehrwert fast identisch ist. Auch mehr Sensorik ist nicht automatisch besser, denn technische Verfügbarkeiten multiplizieren sich und jeder zusätzliche Sensor kann selbst zum Stillstandsgrund werden. Vibrationsanalyse per Fourier-Transformation braucht zudem Auflösung und Rechenleistung, die vor Ort meist fehlen. Am Ende zählt, ob die Überwachung auf Qualität, Leistung oder Verfügbarkeit einzahlt. Sprachmodelle setzen sinnvoll als Layer darüber an, für Auswertung, Anpassung von Visualisierungen und Analysecode, aber eben erst, wenn die Datengrundlage steht.

Links zur Folge:

Dr. Julian Weller auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/julian-le-weller

Fraunhofer IEM: https://www.iem.fraunhofer.de 

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Zu Gast ist Yannick Reinke, IT-Freelancer aus dem Allgäu mit eigener IT-Beratung und Schwerpunkt auf Microsoft-Technologie. Es geht um eine Sortierung des Portfolios entlang von drei Blöcken: Power Platform, Fabric samt Power BI sowie Copilot. Microsoft deckt gefühlt alles ab und die Tools greifen sauber ineinander, nur kann kaum jemand noch sagen, welches davon für welchen Fall das richtige ist.

In der Power Platform ist Power Apps das Frontend, Power Automate die Prozessengine und Dataverse die Datenhaltung. Programmiert wird in Power FX, allerdings eigenschaftsweise am jeweiligen Element und nicht als zusammenhängender Code, der sich versionieren oder am Stück von einer KI korrigieren ließe. Solange SharePoint oder Microsoft Lists als Quelle dienen, ist die Standardvariante in der E3-Lizenz enthalten, mit Dataverse wird es lizenzpflichtig und als Speicher schnell teuer. Bei den Daten ist Power BI das Visualisierungswerkzeug und Fabric die Plattform darunter, die Azure Data Factory, OneLake und Synapse zusammenfasst. Der Kern der Arbeit liegt dabei nicht im Dashboard, sondern im semantischen Modell samt Row Level Security, die bis auf Zeilenebene regelt, wer was sieht, und sich bis in die Copilot-Antworten durchzieht.

Beim dritten Block hilft es, die verschiedenen Dinge auseinanderzuhalten, die Microsoft alle Copilot nennt: den integrierten Copilot in Word, Excel, Teams und Outlook, den Copilot Chat mit Webwissen, Copilot Studio für Agenten auf eigener Knowledge Base und Microsoft Foundry, früher Azure AI Foundry, als Pro-Code-Plattform mit freier Modellauswahl. Dazu kommen die Frage nach Determinismus, wenn die Antwort eigentlich eine belastbare Zahl sein soll, und der Hinweis, dass acht von zehn vermeintlichen KI-Fällen in Wahrheit regelbasierte Workflows sind.

Links zur Folge:

IT-Beratung Reinke: https://www.it-beratung-reinke.de

Yannick Reinke auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yannick-reinke-7688b2198/

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TypeScript ist keine eigene Programmiersprache, sondern ein Typsystem über JavaScript, das beim Kompilieren wieder verschwindet. Am Ende läuft Vanilla JavaScript. Genau daran hat sich Burkhards jahrelange Skepsis entzündet: C++ zwingt Euch, alles zu typisieren, JavaScript wurde unter anderem erfunden, um diesen Ballast loszuwerden, und TypeScript schraubt ihn wieder obendrauf. Entstanden ist es bei Microsoft unter Anders Hejlsberg, dem Architekten hinter Turbo Pascal, Delphi und C#, von Anfang an öffentlich unter Apache-2.0-Lizenz.

Anders als die nominalen Typsysteme von Java oder C++ typisiert TypeScript strukturell, umgangssprachlich Duck Typing: Wenn die Form stimmt, passt der Typ. Der Compiler tsc führt nichts aus, er prüft nur die Konsistenz und meldet Fehler bereits in der IDE statt erst zur Laufzeit. Damit verschwinden die Klassiker, die Ihr sonst erst im Betrieb seht, etwa ein undefined mitten in der UI-Maske oder eine weiße Seite im Frontend. Wer nicht erzwingen will, kann bei JavaScript plus JSDoc bleiben und Typen nur dokumentieren. Testabdeckung ersetzt das übrigens nicht, Typisierung und Tests sind zwei orthogonale Dimensionen.

Der Auslöser für die Umstellung der Heisenware-Engine von Node.js mit Vanilla JavaScript auf TypeScript war allerdings KI. TypeScript ist alt genug für massive Präsenz in den Trainingsdaten, der vorhandene Code ist durch den Compiler-Check überdurchschnittlich sauber, und semantische Typnamen wie User oder ProductionOrder machen eine Codebase für ein LLM lesbar wie Fließtext. Ein durchdefinierter Typ lässt der KI keinen Interpretationsspielraum, und für Tool Calling und MCP lassen sich JSON-Schemata direkt aus den Typen ableiten. Wie schnell sich hier etwas bewegt, zeigt der Compiler selbst: Unter dem Codenamen Corsa nach Go portiert, um echtes Multithreading zu nutzen, ist TypeScript 7.0 am 8. Juli 2026 allgemein verfügbar geworden, mit Beschleunigungsfaktoren von acht bis zwölf bei vollen Builds.

Links zur Folge:

https://www.typescriptlang.org

https://github.com/microsoft/TypeScript

https://github.com/microsoft/typescript-go

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Wir begrüßen Stefan Herrmann, VP Product bei Cybus, als unseren Gast für das Thema Unified Namespace, kurz UNS. In vielen Industrieunternehmen wächst die IT- und OT-Landschaft über Jahre hinweg organisch, was meist in starren Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, Gateways mit unterschiedlichen Softwareständen und unstrukturierten Daten endet. Ein Unified Namespace löst dieses Integrationschaos, indem er als standardisiertes, integriertes Konzept alle Geräte, Senkrechten und Datenströme innerhalb eines Netzwerks einheitlich benennt und organisiert. Daten erhalten dadurch einen festen, vorhersehbaren Platz, wodurch Applikationen von direkten End-zu-End-Verbindungen entkoppelt werden.

Im Gegensatz zu einer klassischen Datenbank fungiert ein Unified Namespace als reiner Live-Datenstrom für Echtzeitdaten, an den Langzeitspeicher wie Historians oder Analysetools modular angedockt werden. Technisch basiert diese Architektur auf MQTT und einem zentralen Broker als Drehscheibe im Publish-Subscribe-Verfahren. Über hierarchisch verschachtelte Adressierungen, sogenannte Topics, lassen sich Datenstrukturen vom Werk über die Linie bis hin zum einzelnen Sensor logisch abbilden. Das ermöglicht eine eventgetriebene Kommunikation, bei der Funktionen wie Retained Messages den letzten bekannten Zustand puffern oder Last Will and Testament automatische Offline-Meldungen bei Verbindungsabbrüchen absetzen.

Da im industriellen Umfeld strenge Sicherheitsvorgaben gelten, wird die Zugriffssteuerung über ein rollenbasiertes Access-Management bis auf den einzelnen Datenpunkt granular geregelt und an bestehende IT-Benutzermanagements wie LDAP oder Entra-ID gekoppelt. Um diese menschliche und technische OT-IT-Konvergenz in Eurer Fertigung erfolgreich umzusetzen, ist eine klare Konvention notwendig. Hierfür empfiehlt sich der Aufbau einer übergreifenden Taskforce oder eines Center of Excellence, das OT, IT und die fachlichen Prozessverantwortlichen an einen Tisch bringt.

Links zur Folge

Cybus https://cybus.io

Stefan auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/stefanhermannberlin

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Wer Software, Firmware oder digitale Komponenten für die Industrie auf den Markt bringt, haftet künftig über den gesamten Produktlebenszyklus für die IT-Sicherheit. Der Cyber Resilience Act (CRA) der EU macht Cybersicherheit von der optionalen Produkteigenschaft zur harten gesetzlichen Pflicht. Das betrifft Embedded-Systeme im Schaltschrank genauso wie SCADA-Plattformen oder industrielle Cloud-Anwendungen. Gemeinsam mit Benjamin Becker von abl solutions ordnen wir die rechtlichen und technischen Anforderungen ein.

Das akuteste Thema des CRA ist die neue Meldepflicht, die bereits im September 2026 in Kraft tritt. Aktiv ausgenutzte Schwachstellen müssen innerhalb von nur 24 Stunden an die europäische Cybersicherheitsbehörde ENISA gemeldet werden, was vollkommen neue interne Prozesse in den Unternehmen erfordert. Dabei gilt im Audit ein unerbittliches Prinzip: Was nicht dokumentiert ist, existiert regulatorisch nicht. Jede Risikoanalyse und jede Architekturentscheidung muss lückenlos nachweisbar sein.

Ein zentraler Baustein ist das kontinuierliche Schwachstellen-Management über eine automatisierte Software Bill of Materials (SBOM). Damit lassen sich Abhängigkeiten und bekannte Sicherheitslücken in externen Komponenten oder Open-Source-Bibliotheken fortlaufend überwachen. Entscheidend ist dabei die Frage, wie sich diese automatisierten Risikoanalysen so in die CI/CD-Pipeline integrieren lassen, dass sie die Entwicklungsgeschwindigkeit nicht blockieren und die gesetzliche Konformität innerhalb der dreijährigen Übergangsfrist sichergestellt wird.

Links zur Folge

Benjamin auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/benjaminbecker2/

Website abl solutions: https://abl-solutions.com/

Website Pallax-Plattform: https://pallax.io/

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Große Sprachmodelle sind mächtig, aber von Haus aus komplett isoliert. Wenn sie auf interne Firmendaten, lokale Code-Repositories oder Datenbanken zugreifen sollen, artete das bisher in architektonischem Wildwuchs aus: Für jedes neue KI-Tool mussten Entwickler eigene, maßgeschneiderte API-Wrapper schreiben. In Folge 112 räumen wir mit diesem Integrations-Chaos auf und schauen tief in den Maschinenraum des Model Context Protocol (MCP).

Wir erklären, warum MCP als offener Standard genau dieses Problem löst, indem es wie ein universeller USB-Anschluss zwischen KI-Anwendungen und lokalen Datenquellen fungiert. Dabei zerlegen wir die Architektur strikt in ihre Einzelteile: Du erfährst den entscheidenden Unterschied zwischen dem Host (wie der IDE Cursor oder einem Agenten-Framework), dem internen Client-Konnektor und dem lokalen MCP-Server, der die spezialisierten Tools und Datenquellen bereitstellt.

Technisch gehen wir der Frage auf den Grund, wie die Kommunikation via JSON-RPC 2.0 über Standard Input/Output (Stdio) oder Server-Sent Events (SSE) im Detail abläuft. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der IT-Sicherheit: Wir diskutieren, warum die lokale Code-Ausführung durch den MCP-Server einen natürlichen Airgap schafft und sicherstellt, dass Cloud-KIs niemals unkontrollierten Vollzugriff auf Eure Infrastruktur bekommen. Zum Schluss werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Protokoll die Art und Weise verändern wird, wie wir in Zukunft Software und interne APIs designen.

MCP Website https://modelcontextprotocol.io/

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Wenn wir Software in die industrielle Produktion bringen, stoßen wir On-Premise schnell auf ein massives Begriffschaos rund um virtuelle Maschinen, Container und Server-Betriebssysteme. In dieser Folge räumen wir architektonisch auf und sortieren die verschiedenen Ebenen der Virtualisierung für den praktischen Einsatz in der Fertigung.

Wir betrachten das klassische Hypervisor-Modell und klären den Unterschied zwischen Typ-1-Bare-Metal-Systemen wie KVM und Typ-2-Applikationen wie VMware oder VirtualBox. Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Konzept der CPU-Privilegienringe. Wenn Altsysteme im Spiel sind, reicht reine Virtualisierung oft nicht mehr aus. Wir besprechen, warum echte Emulatoren wie QEMU oder 86box notwendig sind, um das exakte Hardware-Timing uralter Windows-Versionen nachzustellen, damit geschäftskritische Legacy-Software lauffähig bleibt.

Der technologische Schwerpunkt liegt auf der Containerisierung mit Docker. Hier räumen wir mit einer weit verbreiteten Fehlkonfiguration in der Industrie auf: dem Einsatz von Docker Desktop über das Windows-Subsystem for Linux (WSL) auf Windows-Servern. Wir beleuchten die gravierenden technischen Gründe, warum dieses Setup für den 24/7-Betrieb auf dem Shopfloor ungeeignet ist, sobald sich ein Nutzer abmeldet. Am Ende zeigen wir, warum eine schlanke Linux-Distribution wie Debian mit einem echten System-Account die einzig stabile Basis für eine Container-Infrastruktur darstellt und wie uns Emulation sogar beim automatischen Multi-Architecture-Build für ARM-Edge-Geräte hilft.

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Rust gewinnt seit Jahren Entwicklerherzen und positioniert sich als ernsthafte Alternative zu etablierten Größen wie C oder C++. Gemeinsam mit Marcel Koch schauen wir unter die Haube der Sprache und klären, warum der Hype absolut gerechtfertigt ist. Der historische Grundstein von Rust liegt zwar in der garantierten Speichersicherheit ohne bremsenden Garbage Collector, doch das ist längst nicht mehr der einzige Grund für den Siegeszug der Sprache.

Ein massiver Treiber für die aktuelle Verbreitung ist WebAssembly (WASM). Rust hat sich hier als absolute First-Class-Language etabliert. Durch die Möglichkeit, Kernlogik einmal zu schreiben und dann performant in den Browser zu bringen, verschwimmen die klassischen Grenzen zwischen Backend und Frontend. Plötzlich lassen sich rechenintensive Aufgaben mit nahezu nativer Geschwindigkeit direkt in Web-Applikationen ausführen, was völlig neue Architekturansätze ermöglicht.

Gleichzeitig werfen wir einen Blick auf die Developer Experience und die teils berüchtigte Lernkurve. Wer von Sprachen wie Python oder JavaScript kommt, wird anfangs unweigerlich mit dem strengen Compiler von Rust kämpfen. Doch genau dieser Compiler fungiert nicht als bloßer Fehler-Melder, sondern fast schon als strenger Mentor, der Entwickler zu sauberer Architektur zwingt. Ergänzt durch das hochgelobte Tooling rund um den Paketmanager Cargo bietet Rust ein modernes Ökosystem, das den Frust früherer C-Projekte schlichtweg überflüssig macht.

Links zur Folge

Marcel im Web https://marcelkoch.net

Marcel auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/mknet

Zu Cross-Plattform-Entwicklung mit Rust

https://www.heise.de/hintergrund/Cross-Plattform-Applikationen-mit-Rust-1-Langlebig-und-flexibel-10646857.html

https://www.heise.de/hintergrund/Cross-Plattform-Applikationen-mit-Rust-2-Crux-im-Einsatz-11163186.html

https://www.heise.de/hintergrund/Cross-Plattform-Applikationen-mit-Rust-3-Fachlichkeiten-und-Shell-Integration-11273602.html

Rust Buch https://rust-buch.de/

Konferenzen

https://www.md-devdays.de/act-details/1000897

https://oxidizeconf.com/sessions/beyond_ffi_shipping_native-libraries_in_rust

https://rustlab.it/talks/back-to-the-future-building-cloud-functions-lite-with-rust-and-cgi

Wikipedia https://de.wikipedia.org/wiki/Rust_(Programmiersprache)

Web Assembly https://de.wikipedia.org/wiki/WebAssembly

Rust Foundation https://rustfoundation.org/

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KI schreibt heute Code in Sekunden, was für private Hobbyprojekte völlig ausreicht. Wer jedoch professionelle Software baut und Verantwortung für fremde Daten übernimmt, darf sich nicht im Blindflug auf generierte Snippets verlassen. Auf vielfachen Wunsch aus der Community klären wir in dieser Folge, wie man als angehender Entwickler das Handwerk heute richtig lernt, ohne wichtige Grundlagen zu überspringen.

Die reine Syntax einer bestimmten Programmiersprache ist dabei zweitrangig geworden. Entscheidend ist das tiefe Verständnis für fundamentale Konzepte der Informatik. Wer professionell entwickelt, muss Objektorientierung, den gezielten Einsatz von Datenstrukturen wie Arrays, Listen oder Key-Value-Stores sowie Laufzeitabschätzungen anhand der O-Notation beherrschen. Genauso unverzichtbar ist das Wissen um verteilte Systeme, Threads und Asynchronität in Event-Loops. Ohne diese architektonische Basis produziert KI schnell redundanten Code, der das DRY-Prinzip ignoriert und in der späteren Wartung schlichtweg kollabiert.

Gleichzeitig ist KI ein hervorragender Lernbegleiter, wenn man sie richtig bedient. Der Schlüssel liegt im iterativen Prompting: Abstrakte Probleme sollten in Ruhe Schritt für Schritt zerlegt werden, anstatt direkt nach fertigem Code zu verlangen. Die Rolle von Junior-Entwicklern verändert sich dadurch massiv. Das reine Tippen von Code rückt in den Hintergrund, während Fähigkeiten im Requirements Engineering, im Systemdesign und im Verständnis von Sicherheitsthemen wie Ports oder TLS-Verschlüsselung entscheidend werden.

Passend zu diesem Wandel wächst auch unser Team bei Heisenware. Wir suchen einen Solutions Engineer, der genau an dieser Schnittstelle ansetzt: Kundenanforderungen präzise verstehen und sie mit unserer Plattform in industrielle Software übersetzen. Hier geht’s zur Stellenausschreibung: https://join.com/companies/heisenware/16092771-solutions-engineer-m-w-d

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Wir sprechen mit Fabian Fink, Game Lead bei Lotum, über die Architektur hinter massiv skalierenden Mobile Games. Wenn Millionen Nutzer gleichzeitig spielen, entstehen Lastspitzen, von denen sich viel für den Bau robuster Industrie- und B2B-Software lernen lässt.

Dabei geht es um handfeste Technologieentscheidungen: Warum setzt Lotum statt auf schwere Engines wie Unity oft auf schlanke Web-Technologien? Und wie baut man eine Architektur auf, die zentrale relationale Datenbanken bei viralem Wachstum zuverlässig vor dem Zusammenbruch schützt?

Außerdem werfen wir einen Blick auf KI in der Entwicklungspraxis. Lotum generiert lauffähige Prototypen bereits fast vollständig über Vibe-Coding. Das zeigt deutlich: Reines Programmieren tritt zunehmend in den Hintergrund, während die intelligente Orchestrierung von Systemarchitekturen zur Kernkompetenz wird.

Links zur Folge:

www.programmier.bar

www.lotum.de 

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Maschinendatenerfassung (MDE) und Betriebsdatenerfassung (BDE) sind die Grundpfeiler für echte Transparenz auf dem Shopfloor. Ohne sie bleibt die Fertigung eine Blackbox voller manueller Zettelwirtschaft und verspäteter Reaktionen auf Störungen. Das Ziel ist es, diese Lücke zu schließen: Auftragsdaten und Maschinenstati werden in Echtzeit sichtbar, um Engpässe systematisch zu beseitigen.

Für die Anbindung älterer Anlagen braucht es kein teures Hardware-Retrofit. Ein simples elektrisches Signal der Steuerung, das etwa über einen Optokoppler an einen industrietauglichen Raspberry Pi übertragen wird, reicht aus. Dieser fungiert als smarte Edge: Statt Takte blind in die Cloud zu funken, läuft direkt an der Anlage eine lokale Logik. Sie berechnet Durchschnittstakte, erkennt ausbleibende Signale als Stillstand und verhindert Datenverluste, auch wenn das IT-Netzwerk zeitweise ausfällt.

Verlassen die Maschinendaten das OT-Netzwerk über eine sichere MQTT-Verbindung, laufen sie in einer zentralen Cloud-Datenbank zusammen. Dort werden die Takte direkt mit den Aufträgen verknüpft, die das System kontinuierlich aus dem ERP synchronisiert. Gleichzeitig dient der Raspberry Pi samt Touchdisplay als Eingabeterminal. Über eine Web-Applikation im Kiosk-Modus können Werker Aufträge auswählen, Rüstzeiten starten oder Störgründe melden.

Der architektonische Vorteil dieses Setups ist der minimale Wartungsaufwand. Anstatt dutzende lokale Programme auf den Terminals Eurer Fertigung zu pflegen, greifen alle Stationen auf dieselbe zentrale Anwendung zu. Die Zuordnung der passenden Maschine erfolgt dynamisch über den Terminal-Login. Das schafft eine saubere Datenbasis für Dashboards und verlässliche Live-Auswertungen der Produktionsleitung.

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Aktuelle Infos im Linktree ⁠⁠⁠⁠https://linktr.ee/heisenware⁠⁠

Wir sprechen mit Andreas Richter, Geschäftsführer bei TIQ Solutions, über die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Diese erfordert mehr als visuelle Drag-and-drop-Oberflächen. Die Wahl des richtigen Tools bestimmt maßgeblich die IT-Architektur und Flexibilität eines Unternehmens für Jahre.

Während Microsoft Power Automate eine nahtlose, aber stark geschlossene Integration in das eigene Office-Ökosystem erzwingt, bietet n8n durch Self-Hosting und Open-Source-Ansätze maximale Freiheit – erfordert auf der anderen Seite aber auch mehr technische Eigenverantwortung. Unabhängig vom Tool gilt jedoch: Wer seine Prozesslandschaft nicht sauber definiert und Datenqualität („garbage in, garbage out“) ignoriert, skaliert mit Low-Code lediglich fehlerhafte Workflows.

Zudem offenbaren klassische Automatisierungs-Lösungen eine massive Schwachstelle: Spätestens an der Fabriktür kapitulieren sie. Sobald alte Maschinensteuerungen, heterogene Industrieprotokolle und komplexe Werker-Interaktionen aufeinandertreffen, stoßen Office-Tools an eine harte Wand. Um diese Lücke auf dem Shopfloor zu schließen, erfordert es spezialisierte Plattformen wie Heisenware, die exakt für die rauen Anforderungen der echten Produktion gebaut sind und die Business-IT mit den Maschinen vernetzen.

Gleichzeitig verändert sich das Handwerk der Softwareentwicklung grundlegend. Durch KI und Vibe-Coding tritt das reine Programmieren in den Hintergrund. Vielmehr wird die Rolle des IT-Architekten entscheidend, der fertige Bausteine intelligent orchestriert und bewertet.

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Andreas auf LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/andreas-richter-178213b3/

Website TIQ Solutions: ⁠https://www.tiq-solutions.de/⁠

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Mobile Apps haben sich seit dem ersten iPhone vom reinen Consumer-Gimmick zur kritischen Infrastruktur im Unternehmensalltag entwickelt. Aber wie baut man heute eine App, die skalierbar, wartbar und tief in die Hardware integriert ist?

In dieser Folge haben wir Mirco Stickan, Gründer und Geschäftsführer der WAPP GmbH, zu Gast. Mirco entwickelt seit 2012 mobile Anwendungen und nimmt uns mit auf eine Reise durch die Evolution der App-Entwicklung: von den "Wild West"-Zeiten mit Objective-C, Java und XML-Layouts hin zu modernen, deklarativen Ansätzen mit Swift und Kotlin.

Wir diskutieren die architektonischen Grundlagen – warum eine App eigentlich "nur" ein weiteres Frontend für ein zentrales REST-Backend ist – und widmen uns der ewigen Gretchenfrage: Nativ, Cross-Platform (wie Flutter oder React Native) oder doch eine Progressive Web App (PWA)? Mirco erklärt, warum seine Agentur bei komplexen Projekten weiterhin auf die native Entwicklung setzt, sobald tiefe Sensor-Integrationen, Background-Tasks und maximale Performance gefordert sind.

Außerdem werfen wir einen Blick auf die wirtschaftliche Realität: Die Zeiten, in denen kleine Teams mit einer einfachen B2C-App über Nacht Millionen verdient haben, sind weitgehend vorbei. Der wahre Wert liegt heute im B2B-Sektor. Smartphones und Tablets fungieren in der Industrie als erschwingliche, hochgradig vernetzte Sensorik- und Eingabegeräte für den Shopfloor. Wir klären, wie man solche internen Firmen-Apps am öffentlichen App Store vorbei über Mobile Device Management (MDM) oder "Unlisted Distributions" sicher auf die Geräte der Mitarbeiter bekommt.

Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wann sich eine App wirklich lohnt und mit welchem Tech-Stack man sie strategisch richtig aufsetzt.

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Mirco auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mirco-stickan-278922181/

Website WAPP: wapp.gmbh

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Cloud-Services bilden das Fundament moderner IT-Infrastrukturen. Ohne skalierbare Cloud-Lösungen stoßen wachsende Anwendungen schnell an Hardware-Grenzen und erfordern massiven administrativen Aufwand. Die Nutzung dieser Dienste ist deshalb eine notwendige Investition in die Flexibilität und Ausfallsicherheit von Systemen.

Dabei muss man klar zwischen klassischem „Bare Metal“ Hosting und echter Managed Cloud unterscheiden. Während bei der reinen Server-Miete die volle Verantwortung für Betriebssystem, Sicherheit und Wartung beim Kunden liegt, übernehmen Hyperscaler wie AWS, Azure oder Google Cloud diese Aufgaben weitgehend. Das Angebot lässt sich dabei funktional in vier Kernsäulen gliedern: Compute, Storage, Database und Networking.

In dieser Folge erklären wir die grundlegende Architektur der Cloud mit einem speziellen Fokus auf Object Storage am Beispiel von Amazon S3. Anstatt Daten – wie in klassischen RAID-Systemen üblich – simpel und speicherintensiv zu spiegeln, setzt die Cloud auf fortgeschrittene mathematische Verfahren wie das sogenannte Erasure Coding.

Dabei werden Dateien in kleine Segmente („Chunks“) zerlegt, um errechnete Paritätsdaten ergänzt und über verschiedene physikalische Server verteilt. Dieses System schützt die Daten effizient vor Hardwareausfällen oder schleichender Datenkorruption („Bitrotting“) durch kosmische Strahlung. So lässt sich selbst bei enormen globalen Datenmengen eine extrem hohe Ausfallsicherheit und Langlebigkeit garantieren, ohne die benötigten Speicherkapazitäten unverhältnismäßig zu belasten.

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Software-Testing ist das Sicherheitsnetz jeder modernen Entwicklung. Ohne automatisierte Tests sinkt die Geschwindigkeit eines Teams massiv. Die Angst vor Fehlern bei jeder Änderung wächst. Testing ist deshalb eine notwendige Investition in die Skalierbarkeit und Wartbarkeit von Systemen.

Dabei muss man klar zwischen Testing und Qualitätssicherung (QA) unterscheiden. Während die QA oft den gesamten Prozess und die Nutzererfahrung bewertet, bestätigt Testing die rein technische Korrektheit des geschriebenen Codes.

In dieser Folge erklären wir, warum sich der Fokus von der klassischen Testpyramide hin zum Testdiamanten verschiebt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Integration-Tests. Diese prüfen, ob verschiedene Dienste, Datenbanken und Schnittstellen korrekt zusammenarbeiten. Unit-Tests sichern weiterhin atomare Funktionen ab, während End-to-End-Tests die gesamte Kette aus Nutzersicht simulieren.

Um Fehler noch früher und kostengünstiger abzufangen, gewinnen Methoden wie Shift Left an Bedeutung. Dabei wird Testing direkt an den Anfang des Entwicklungsprozesses gerückt. So werden Probleme gelöst, bevor sie teuer in der Produktion geflickt werden müssen. Moderne KI-Tools unterstützen heute dabei, diese Testfälle effizienter zu generieren und den Wartungsaufwand gering zu halten.

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Gemeinsam mit Tobias Rebert von Tentris sprechen wir über Wissensgraphen. Diese Technologie bildet das Rückgrat von Unternehmen wie Google oder Netflix, wird aber im deutschen Mittelstand oft noch unterschätzt.

Jahrzehntelang wurden Daten primär in relationalen SQL-Datenbanken gespeichert. Tobias erklärt, warum dieser tabellarische Ansatz in Zeiten von Big Data und KI an seine Grenzen stößt. Wer komplexe Beziehungen abbilden will – etwa Abhängigkeiten zwischen Bauteilen, Lieferanten und Maschinenausfällen – zwingt klassische Datenbanken schnell in die Knie. Graphdatenbanken hingegen lösen dieses Problem: Sie speichern Daten als Netzwerk, ähnlich wie das menschliche Gehirn.

Ein Schwerpunkt der Folge liegt auf dem aktuellen Trendthema GraphRAG. Wir diskutieren den Unterschied zu Vektordatenbanken. Während Vektoren Ähnlichkeiten finden, liefern Graphen präzise und erklärbare Fakten. Das ist entscheidend, um Halluzinationen bei KI-Modellen zu minimieren.

Anhand von Beispielen aus der Praxis erfahren wir, warum Netflix bessere Empfehlungen liefert als Amazon Prime und wie IKEA das Wissen seiner Mitarbeiter digitalisiert hat. Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wie man Daten nicht nur speichert, sondern intelligent verknüpft.

Links zur Folge

Tobias auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/tobias-rebert/

Tentris Website ⁠https://tentris.io/⁠

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Gemeinsam mit Klaus Landsdorf, CEO von Iniationware, tauchen wir tief in eine Technologie ein, die für die moderne Industrie absolute Schlüsseltechnologie ist: Edge Computing.

Viele IT-Abteilungen wollten lokale Hardware jahrelang abschaffen, doch die Realität in der Fabrik zeigt, dass die Edge physikalisch und ökonomisch unverzichtbar ist. Sie fungiert als notwendiger Realitätsfilter zwischen der trägen Cloud und dem harten Takt der Maschine. Während die Cloud für langfristige Analysen steht, garantiert nur die Edge die Autonomie der Fabrik und ermöglicht Entscheidungen in Millisekunden – auch wenn die Internetverbindung abreißt.

Ökonomisch betrachtet ist eine intelligente Edge-Strategie die effizienteste Versicherung gegen explodierende Cloud-Kosten. Klaus verdeutlicht das eindrucksvoll am Beispiel der Lebensmittelindustrie. Wer hochfrequente Rohdaten lokal für 30 Tage puffert, statt sie teuer und ungefiltert in die Cloud zu schieben, kann bei Qualitätsmängeln chirurgisch genau ermitteln, welche Charge betroffen ist. So wird bei einem Rückruf statt ganzer LKW-Ladungen nur der tatsächliche Ausschuss vernichtet.

Technologisch bedeutet professionelles Edge Computing heute den Abschied vom „Bastel-Rechner“. Wir diskutieren, warum containerisierte Anwendungen mit Docker und zentrales Flottenmanagement über Tools wie Portainer heute der Standard sind. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Sicherheit: Wer in der Produktion auf ungeprüfte Open-Source-Skripte oder schnelles „Vibe Coding“ setzt, riskiert nicht nur die Stabilität der Anlage, sondern haftet im Zweifel persönlich für Sicherheitslücken.

Ein Deep Dive für alle, die verstehen wollen, warum die Cloud allein die Probleme auf dem Shopfloor nicht lösen kann.

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Website Iniationware: https://www.iniationware.eu/de/

Klaus auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/klaus-landsdorf-iniationware-gmbh

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100 Folgen Einfach Komplex!

Zum Jubiläum öffnen wir die Motorhaube unserer eigenen Plattform. Wir beantworten die Frage: Wie baut man eigentlich einen Industrial Low-Code App Builder, der skalierbar, sicher und mandantenfähig ist? Burkhard lässt uns tief in seine Architektur blicken – das Ergebnis von 20 Jahren Software-Erfahrung.

Das Kernkonzept ist nicht klassisches „Visual Programming“, sondern der „digitale Zwilling“ einer Funktion. Wir erklären, wie Heisenware echten Code (Klassen, Instanzen, Funktionen) in visuelle Bausteine übersetzt, ohne die Logik zu verstecken. Im Zentrum steht der „Executor" – die Klasse, die als Proxy für jede ausgeführte Funktion im Backend dient.

Wir gehen tief in den Tech-Stack: Warum wir auf JSON, MQTT und VRPC setzen und wie wir Funktionen so standardisieren (Constructor, Destructor, Static), dass sie universell kompatibel sind.

Außerdem lösen wir das wohl komplexeste Problem einer SaaS-Plattform: Multi-Tenancy. Wir zeigen, wie wir für jeden Account isolierte Docker-Container und Volumes on-the-fly hochfahren. Das garantiert, dass Daten strikt getrennt bleiben und der Systemzustand selbst nach einem Absturz sofort wiederhergestellt ist. Ein Deep Dive für jeden Software-Architekten und interessierte Laien.

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Gemeinsam mit Dr. Svenja Schröder von der msg Plaut widmen wir uns einer Disziplin, die in vielen Köpfen zu Unrecht als bloße Bürokratie abgespeichert ist: Requirements Engineering.

Dabei ist die Definition im Kern simpel und hochgradig wirtschaftlich: Requirements Engineering ist der systematische Prozess, das „Was“ glasklar zu definieren, bevor das erste „Wie“ programmiert wird. Es fungiert als methodischer Dolmetscher zwischen zwei Welten, die oft aneinander vorbeireden. Während der Fachbereich in Umsatzzielen und vagen Wünschen („Wir brauchen einen blinkenden Button“) denkt, übersetzt das Engineering diese Anforderungen in technische Spezifikationen, mit denen Entwickler wirklich arbeiten können.

Ökonomisch betrachtet ist es eine Versicherung gegen die berühmte „1-10-100-Regel“. Diese besagt, dass ein Fehler in der Analysephase nur einen Euro kostet, in der Entwicklung bereits zehn – und im laufenden Betrieb hundertmal so viel, wenn er nicht gar das ganze Projekt gefährdet. Auch in der modernen, agilen Entwicklung ersetzt „Agilität“ nicht den Plan. Wer auf visuelles Prototyping (Klick-Dummies) und sauber definierte Abnahmekriterien setzt, verhindert teure Missverständnisse und schafft erst die Grundlage für echte Qualitätssicherung – besonders, wenn externe Teams oder Offshoring im Spiel sind.

Links zur Folge

Svenja auf LInkedIn https://www.linkedin.com/in/svenjaschroeder

msg Plaut Requirements Engineering https://www.msg-plaut.com/en/solutions/requirements-engineering

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Alle reden davon, dass KI bald SPS-Code generiert. Aber Michael Grollmus (Grollmus GmbH) tritt auf die Bremse: Bevor wir automatisieren können, müssen wir unsere Hausaufgaben machen.

Das Problem: KI und Code-Generatoren sind nur so gut wie die Struktur, die man ihnen gibt. Wenn ein Ventil im mechanischen Plan anders heißt als im EPLAN und im TIA-Portal wieder eine andere Variable nutzt, scheitert jede moderne Technologie.

In dieser Folge diskutieren wir, warum Standardisierung kein reines Software-Thema ist, sondern bei der Mechanik anfängt. Wir sprechen über die Notwendigkeit einer durchgängigen "Toolchain" (TIA Selection -> EPLAN -> TIA Portal via AML) und warum manuelle Datenübertragung der Tod jeder Skalierung ist.

Außerdem ein Reality-Check zur IT/OT-Konvergenz: Warum Hochsprachen und komplexe IT-Konzepte zwar modern sind, aber dem Instandhalter an der Anlage das Leben zur Hölle machen können ("KOP/FUP vs. SCL").

Fazit: Wer morgen KI nutzen will, muss heute standardisieren.

Links zur Folge

Grollmus Website https://www.grollmus.de/

Grollmus auf YouTube https://www.youtube.com/c/Grollmus_Automation

Michael auf LinkedIn https://www.linkedin.com/company/grollmus

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Die Software-Entwicklung wandelt sich vom Schreiben zum Orchestrieren. Wir geben einen Einblick in den KI-Einsatz bei Heisenware: Die Kombination aus strategischem Sparring mit Chat-Modellen (Google Gemini) und integrierter Code-Generierung in der IDE (Cursor).

Die Erkenntnis: Wer KI nutzt, schreibt weniger Code, muss aber tiefer verstehen. Die Verantwortung verschiebt sich massiv auf Review und Architektur. Seniorität und Erfahrung werden zur entscheidenden Instanz, um die Geschwindigkeit der KI mit der nötigen Qualitätssicherung zu verbinden und „Halluzinationen“ zu verhindern.

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"Die IT blockiert." – Dieser Satz ist oft das Ende für schnelle Digitalisierungsprojekte in der Fabrik. Der vermeintliche Zielkonflikt zwischen IT (Sicherheit, Stabilität) und OT (Produktion, Geschwindigkeit) ist jedoch ein Missverständnis. Letztlich wollen beide den Erfolg des Unternehmens.

Das wahre Problem ist nicht ob On-Prem, sondern wie.

"On-Premise" – also Software, die lokal in der Fabrik läuft – ist kein altes Eisen, sondern oft die einzige Lösung. Und wir reden hier nicht von altbackenen Desktop-Anwendungen, sondern davon, moderne Web-Software sicher in die Werkshalle zu bringen. In dieser Folge zeigen wir, wie man es richtig macht.

Wir erklären, wie moderne Softwareanbieter die Nachteile von On-Prem (z.B. komplexe Updates, Sicherheit) mit cleveren Methoden von vornherein auflösen. Der Schlüssel liegt in "Bundles" (z.B. mit Docker), die Installationen und Updates radikal vereinfachen, indem sie alle Abhängigkeiten kappen.

Außerdem geben wir Software-Anbietern einen klaren Tipp: Echte On-Prem-Fähigkeit erfordert eine bewusste Architektur. Man kann nur Komponenten nutzen, die man selbst hosten kann. Das kostet anfangs mehr Zeit, ist aber in der Industrie die Voraussetzung für skalierbaren Erfolg.

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Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die äußerste Puppe, die große Vision einer denkenden Maschine. Machine Learning ist die Puppe darin – der erfolgreichste Ansatz, bei dem die Maschine nicht programmiert wird, sondern selbst aus Daten lernt. Deep Learning ist der innerste Kern, die mächtigste ML-Technik hinter den aktuellen Durchbrüchen.

Diese Ideen sind nicht neu. Nach der "Geburt" in den 1950ern und einem langen "KI-Winter" kam der "Big Bang" um 2012: Erst das Zusammentreffen von Big Data, schnellen Gaming-Grafikkarten (GPUs) und reiferen Algorithmen machte die heutigen Erfolge möglich.

Im Kern gibt es drei Lernmethoden: Beim Überwachten Lernen (Supervised) trainiert man das Modell mit einem "Spickzettel", also gelabelten Daten (z.B. Spam-Mails). Diese Labels werden oft von einer riesigen, unsichtbaren Industrie von menschlichen KI-Trainern erstellt. Beim Unüberwachten Lernen (Unsupervised) agiert das Modell wie ein Detektiv, der ohne Spickzettel Muster in chaotischen Daten finden muss (z.B. Kundengruppen). Beim Bestärkenden Lernen (Reinforcement) lernt ein Agent wie ein Hund durch Belohnung und Bestrafung (z.B. eine KI, die lernt, Go zu spielen).

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REST APIs sind der Standard für die Kommunikation im Web, doch für Entwickler bedeuten sie oft ein starres Korsett: Semantisch reichhaltige Aktionen müssen in umständliche CRUD-Operationen gepresst werden, während moderne Anforderungen wie Event-Handling, Asynchronität oder Service Discovery nur mit viel "Klempnerarbeit" realisierbar sind.

In dieser Folge stellt Burkhard sein eigenes Open-Source-Projekt vor: VRPC (Variadic Remote Procedure Calls), eine direkte Alternative, die genau diese Schmerzpunkte adressiert. Die gesamte Heisenware-Plattform basiert auf dieser Technologie.

Der Kern von VRPC löst die alten Probleme durch zwei entscheidende Änderungen: Statt einer direkten Client-Server-Verbindung wird ein Message Broker (MQTT) als Vermittler genutzt, was die Inbound-Problematik in IoT-Szenarien beseitigt. Statt manueller API-Definitionen macht VRPC bestehenden Code mittels Reflection direkt und non-invasiv über das Netzwerk verfügbar. Funktionen können wieder als Verben (startMotor()) aufgerufen werden, statt sie in Substantive (PUT /motor/state) zu pressen.

Das Ergebnis ist eine extrem flexible und entkoppelte Architektur, die Entwicklungsgeschwindigkeit drastisch erhöht und in der asynchrone Prozesse und Echtzeit-Events zu nativen Konzepten werden. Burkhard erklärt die Kompromisse des Ansatzes und ordnet VRPC im Vergleich zu REST und gRPC ein.

Links:

VRPC Docs - https://docs.heisenware.com/developers/vrpc

VRPC on Github - https://github.com/heisenware/vrpc-js

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In fast jeder Fabrikhalle, jedem Kraftwerk und auf jedem Flughafen verrichtet ein unsichtbares Gehirn seine Arbeit: die Simatic SPS von Siemens. Das S7-Protokoll ist die Sprache, die dieses Gehirn spricht, und die als zentrales Nervensystem die globale Produktion am Laufen hält.

Wir tauchen in die Geschichte ein: von der legendären Vorgänger-Steuerung Simatic S5, über die jahrzehntelang dominierenden Arbeitspferde S7-300 und S7-400, bis in die moderne Ära des TIA Portals. Diese wird heute durch die leistungsfähigen S7-1200 und S7-1500 Steuerungen geprägt.

Dabei beleuchten wir den Wandel von einem in sich geschlossenen, auf pure Zuverlässigkeit getrimmten Protokoll zu einer vernetzten Komponente im Zeitalter von Industrie 4.0. Moderne Standards wie OPC UA sorgen heute dafür, dass die Welt der Automatisierung (OT) sicher und standardisiert mit der IT-Welt kommunizieren kann.

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Wie können in der Industrie 4.0 Maschinen, Bauteile und Anlagen verschiedenster Hersteller nahtlos miteinander kommunizieren? Um diese zentrale Frage zu klären, sprechen wir mit Aaron Zielstorff vom Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE).

Die Antwort liegt in der Asset Administration Shell (AAS), einem standardisierten Digitalen Zwilling für jede Art von industriellem Gut ("Asset"). Man kann sie sich als eine digitale Visitenkarte für jede Komponente vorstellen, die über eine standardisierte Schnittstelle (API) nicht nur ihre Stammdaten (z.B. das Digitale Typenschild) preisgibt, sondern auch ihre Fähigkeiten, Anleitungen oder Echtzeit-Daten.

Das große Ziel dahinter: Echte Interoperabilität und das Versprechen von "Plug & Produce", bei dem neue Komponenten einfach ins System integriert werden und sofort funktionieren. Aaron erklärt den aktuellen Stand des Standards, die Rolle der Industrial Digital Twin Association (IDTA) und wie diese Technologie die Grundlage für Konzepte wie den digitalen Batterie- oder Produktpass bildet.

Links zur Folge

Fraunhofer IESE https://www.iese.fraunhofer.de/

Aaron auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/aaron-zielstorff/

Eclipse BaSyx https://eclipse.dev/basyx/

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Aaron, Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Aaron & AAS

(00:10:00) Submodel & Submodel Templates

(00:26:00) Definition eines Assets

(00:29:00) Technologie und Implementierungen

(00:37:00) OpenSource Implementierung Eclipse BaSyx™

(00:40:00) AAS als Unternehmen einführen

(00:44:00) Bridging IT and OT

(00:51:00) Mehrwerte und Erfolgsgeschichten

(01:00:00) Angebot Fraunhofer IESE

Was passiert eigentlich in einem komplexen System wie der E-Commerce-Plattform von Zalando, wenn ein Fehler auftritt? Um diese Frage zu beantworten, sprechen wir mit Heinrich Hartmann, Senior Principal SRE bei Zalando, über die Disziplin der Observability.

Es geht darum, nicht nur zu wissen, dass etwas kaputt ist, sondern warum. Das Fundament dafür bilden die drei Säulen: Logs (Was ist passiert?), Metriken (Wie schnell war es?) und Traces (Wo war es?). Heinrich erklärt, wie man mit Distributed Tracing eine einzelne Anfrage auf ihrer Reise durch Dutzende von Microservices verfolgt, um die Nadel im Heuhaufen zu finden.

Wir diskutieren außerdem Best Practices für Logging, wie man im Ernstfall bei einem Incident reagiert und wie man mit SLOs (Service Level Objectives) und cleveren Alerts von einem reaktiven zu einem proaktiven Umgang mit Fehlern kommt. Ein kurzer Blick auf den Standard OpenTelemetry rundet das Gespräch ab.

Links zur Folge

Heinrichs Website https://heinrichhartmann.com/

Heinrich auf LinkedIn https://de.linkedin.com/in/heinrich-hartmann-b524a076

Conversations about Software Engineering Podcast mit Heinrich https://www.case-podcast.org/

OpenTelemetry https://opentelemetry.io/

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Heinrich, Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro und Vorstellung Heinrich

(00:02:00) Logs, Metriken, Traces

(00:10:00) Distributed Tracing

(00:32:00) Logging Best Practices

(00:37:00) Verfügbarkeit & Incident Response

(00:48:00) SLOs, Alerts & Incident Detection

(00:58:00) OpenTelemetry

(01:01:00) Ausblick

Diese Folge ist ein Muss für jeden, der in der Technologiebranche arbeitet. Um die großen Zusammenhänge zu verstehen – warum Hardware an ihre Grenzen stößt, Projekte scheitern oder manche Netzwerke unschlagbar werden – muss man die fundamentalen "Gesetze" der Informatik kennen.

Das sind zeitlose Prinzipien, die den Kern unserer digitalen Welt beschreiben. Wir sprechen über die Klassiker wie Moore's Law (schnellere Hardware) und sein Gegenstück Wirth's Law (langsamere Software). Es geht um die menschlichen Faktoren mit Brooks' Law (mehr Leute verlangsamen ein Projekt) und die Architektur mit Conway's Law (die Teamstruktur formt die Software). Auch die Gesetze der vernetzten Welt wie Metcalfe's Law (der Netzwerkeffekt) und das CAP-Theorem (die Kompromisse in der Cloud) kommen nicht zu kurz.

Das Verständnis dieser Regeln hilft, bessere technische Entscheidungen zu treffen und die Kräfte zu erkennen, die unsere Branche wirklich antreiben.

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Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00) Intro

(02:30) Moore’s Law (Das Gesetz des Wachstums)

(08:00) Wirth’s Law (Das Gesetz der Verlangsamung)

(14:00) Amdahl’s Law (Das Gesetz des Flaschenhalses)

(19:00) Metcalfe’s Law (Das Gesetz des Netzwerkeffekts)

(24:30) CAP-Theorem (Das Gesetz der verteilten Systeme)

(29:45) Postel’s Law (Das Gesetz der Toleranz)

(34:45) Brooks’ Law (Das Gesetz des Projektmanagements)

(37:00) Conway’s Law (Das Gesetz der Organisationsstruktur)

(41:45) Hofstadter’s Law (Das Gesetz der Aufwandsschätzung)

(45:15) Hyrum's Law (Das Gesetz der impliziten Schnittstellen)

(48:30) Pareto-Prinzip (Die 80/20-Regel)

In dieser Folge geht es um React, die populäre JavaScript-Bibliothek von Meta zum Bauen von interaktiven Benutzeroberflächen. Die Grundidee von React ist, komplexe Oberflächen in kleine, wiederverwendbare Bausteine zu zerlegen – die sogenannten Komponenten.

Zentrale Konzepte sind die Steuerung dieser Komponenten über Properties (Props) und ihren internen State. Hooks wie useEffect reagieren auf Datenänderungen, während der Context das Problem löst, Informationen durch die gesamte Anwendung zu leiten. Zum modernen React-Ökosystem gehören außerdem Werkzeuge zum "Bündeln" des Codes für den Browser, verschiedene Ansätze für CSS-Styling und fertige UI-Bibliotheken.

Die Episode richtet sich an alle, die einen klaren Einstieg in die Welt von React suchen, die verstehen möchten, wie moderne Webseiten aufgebaut sind, oder die als Entwickler ihr Grundlagenwissen auffrischen wollen.

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Sustainable Software, ein Kernthema von Hendrik Lösch von Zeiss Digital Innovation, bedeutet Softwareentwicklung, -betrieb und -wartung mit minimalen ökologischen, sozialen und ökonomischen Auswirkungen. Es geht um mehr als nur Energieeffizienz – auch langfristige Nutzbarkeit und Wartbarkeit sind entscheidend.

Ressourceneffizienz ist zentral, da der IKT-Sektor einen erheblichen globalen Stromverbrauch hat. Es wird zwischen "Sustainability in Software" (die Nachhaltigkeit der Software selbst, z.B. durch optimierte Algorithmen oder Modernisierung von Legacy-Systemen) und "Sustainability by Software" (wie Software in anderen Bereichen Nachhaltigkeit fördert, z.B. Ressourceneinsparung durch digitale Lösungen) unterschieden.

Selbst moderne Microservices können, wenn unbedacht eingesetzt, den Ressourcenverbrauch erhöhen. Daher ist die Rolle von Softwarearchitekten kritisch: Ihre strategischen Entscheidungen balancieren technische Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Umweltverantwortung aus.

Kurz gesagt: Nachhaltige Software erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der über kurzfristige Kosten hinausgeht und langfristige Auswirkungen auf Betrieb und Umwelt einbezieht.

Links zur Folge

Zeiss Digital Innovation: https://www.zeiss.de/digital-innovation/home.html

Hendrik Lösch: https://hendrik-loesch.de/

• IT Industrie stößt mehr CO2 als Flugverkehr aus: Emissions from computing and ICT could be worse than previously thought - Lancaster University

• Bitcoin Stromverbrauch: Cambridge Blockchain Network Sustainability Index: CBECI

• Stromverbrauch Polen: https://www.laenderdaten.info/Europa/Polen/energiehaushalt.php 

• Stromverbrauch KI: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435125001424 

• Nachhaltigkeit @ZEISS: Nachhaltigkeitsbericht zeigt nachhaltige Entwicklung | ZEISS

• Bitkom Leitfaden: Ressourceneffizienz im Software Lifecycle | Bitkom e. V.

iSAQB Training Green Software: iSAQB CPSA-Advanced-Training: Green Software – Entwicklung ressourceneffizienter Anwendungen

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Hendrik, Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Hendrik & Zeiss

(00:02:30) Perspektiven auf Software und Legacy-Systeme

(00:11:30) Ökologische Aspekte: Carbon Awareness bis Wasserverbrauch

(00:25:30) Potentiale durch Ressourceneffizienz und Multiplikatoren

(00:40:30) Standards für nachhaltige Software und weniger Daten

(00:45:30) Microservices & Modulithen

(00:57:30) Die Rolle des Softwarearchitekten

(01:05:30) Kontakt und Services Hendrik

Node.js ist keine Programmiersprache, sondern eine JavaScript-Laufzeitumgebung – entwickelt 2009 von Ryan Dahl, um JavaScript auch auf dem Server nutzbar zu machen. Heute läuft Node.js weltweit: bei Netflix, PayPal, LinkedIn und unzähligen APIs.

Der Eventloop, Non-Blocking I/O und das riesige npm-Ökosystem machen Node.js besonders effizient für Echtzeitanwendungen und Microservices. Gleichzeitig wächst der Druck durch Alternativen wie Deno und Bun.

Neben den Besonderheiten von Node.js schauen wir uns auch typische Datentypen, zentrale Syntax-Elemente und ein paar nützliche Kniffe an. Kein Tutorial – aber eine gute Grundlage, um mitsprechen zu können.

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Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Geschichte und Entstehung

(00:13:30) Eventloop und v8 JavaScript Engine

(00:18:30) Single Thread, Callbacks, Async/Await

(00:26:00) Anwendungsfälle von Node.js

(00:30:30) Die Rolle von C++

(00:35:30) Unterschied zwischen JavaScript und Node.js

(00:36:30) Module, npm-Pakete und Abhängigkeiten

(00:47:30) Datentypen und Syntax

(00:57:00) Node.js lernen

(01:00:30) JSON.stringify

Modbus, ein seit 1979 etabliertes Kommunikationsprotokoll, verbindet PLCs mit Steuerungssystemen und ist ein fester Bestandteil der Industrieautomation. Es dient als Feldbus, um Aktoren und Sensoren zu steuern und Daten zu erfassen, sei es in der Gebäudeleittechnik oder in industriellen Anlagen.

Die Architektur basiert auf einem Master-Slave-Prinzip, wobei ein Master die Kommunikation mit Slaves initiiert. Befehle und Daten werden über Adressen und Funktionscodes in spezifischen Datenbereichen der Geräte ausgetauscht.

Modbus existiert in mehreren Varianten:

• Modbus RTU: Die effiziente serielle Version, ideal für direkte Geräteanbindung.

• Modbus ASCII: Eine weitere serielle Variante, die leichter lesbar ist, aber weniger effizient arbeitet.

• Modbus TCP: Nutzt Ethernet und TCP/IP für schnellere Datenübertragung und nahtlose Netzwerk-Integration.

Die Anwendungen sind breit gefächert, von der Motorsteuerung über die Temperaturerfassung bis hin zu Energiezählern. Dank seiner Einfachheit und Robustheit bleibt Modbus relevant und wird auch heute noch in zahlreiche IoT-Lösungen integriert.

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Modbus Organization: https://modbus.org/------

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Burkhard & Gerrit sprechen heute über:

(00:00) Einführung und Modbus Varianten

(11:00) Einsatz- und Anwendungsfälle

(24:00) Architektur und Aufbau des Protokolls

(37:30) Herausforderungen durch 16-Bit

(43:30) Sicherheitsaspekte

(46:30) Integration von Modbus in Heisenware

Stell dir vor, du kommst morgens ins Büro und alle deine Daten sind verschlüsselt – von Kundendateien bis zur Buchhaltung. Genau das ist Ransomware: Schadsoftware, die deine digitalen "Kronjuwelen" sperrt und nur gegen Lösegeld wieder freigibt. Was früher als Hobby-Hacker-Attacke begann, ist heute ein professioneller Wirtschaftszweig geworden. Kriminelle Gruppen arbeiten wie Unternehmen mit HR-Abteilungen, Urlaubsanträgen und CEO-Strukturen.

In dieser Folge erklärt uns Alexandros Manakos von Apollon Security, wie aus der einfachen Datenverschlüsselung ein Milliardengeschäft wurde. Mit 24 Jahren Erfahrung in der Cyber-Sicherheit – vom BSI über Accenture bis hin zur CISO-Position bei HSBC – kennt er die Tricks der Angreifer. Wir sprechen über spektakuläre Fälle wie WannaCry, warum ein vergessener VPN-Zugang eine ganze Benzin-Pipeline lahmlegen kann und weshalb selbst die Zahlung des Lösegelds keine Garantie für die Datenrettung ist. Alexandros verrät auch, warum Unternehmen trotz aller Warnungen manchmal doch zahlen – und welche Schutzmaßnahmen ein Muss sind.

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Links zur Folge:

Alexandros auf LinkedIn:⁠⁠ https://www.linkedin.com/in/alexandros-manakos/⁠⁠

Apollon Website und Kontakt ⁠https://www.apollon-security.com⁠ | ⁠kontakt@apollon-security.com⁠

Über Apollon Security:

Apollon Security begleitet Unternehmen bei der kompletten Cyber-Sicherheit: von Compliance-Anforderungen wie DORA und NIS2 über ISO 27001 bis hin zu technischen Lösungen wie Schwachstellenmanagement und SOC. Neben der strategischen Beratung bieten sie praktische Managed Services – von Phishing-Tests über Schwachstellenscans bis zu Third-Party-Audits.

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Alexandros, Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Alexandros & Thema

(00:03:30) Single, Double and Triple Extortion

(00:11:00) Angriffsziele

(00:14:00) Angreiferprofile

(00:34:00) Angriffsvektoren und Schutzmaßnahmen

(00:57:00) Was tun im Ernstfall?

(01:05:00) Schützt die Cloud?

(01:10:00) Sinnvolle Maßnahmen & Cyberversicherung

(01:19:00) Kontakt und Services Apollon Security

Webhooks sind kleine Schnittstellen mit großer Wirkung. Sie sorgen dafür, dass Systeme sofort reagieren können – statt ständig zu fragen, ob sich etwas geändert hat. Wer z. B. nach einer Zahlung direkt eine Rechnung verschicken oder eine Deployment-Pipeline automatisch anstoßen will, kommt an Webhooks nicht vorbei.

Doch damit sie funktionieren, müssen Systeme erreichbar sein, sicher kommunizieren und korrekt unterscheiden, wer gerade mit wem spricht. Wir sprechen über die technischen Grundlagen, über Sicherheitsmechanismen wie HMAC und Token, und darüber, warum ein einzelner Server nicht reicht.

An konkreten Beispielen – von Stripe bis Heisenware – zeigen wir, wie Webhooks Prozesse automatisieren, Echtzeit-Kommunikation ermöglichen und das Pull-Prinzip klassischer APIs durch aktives Pushen ersetzen.

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Burkhard & Gerrit sprechen heute über:

(00:00) Intro

(02:30) Client & Server

(09:30) Wozu Webhooks? 

(19:00) Webhook als Softwareanbieter

(26:30) Eigenschaften von Webhooks

(34:00) Bekannte Beispiele

Felix Schneiderbanger ist Cyber Security Architect bei der SVA System Vertrieb Alexander GmbH. Eines seiner Spezialgebiete: sichere industrielle Fernwartung. 

Fernwartung bedeutet, aus der Ferne auf Maschinen und Systeme zuzugreifen – etwa für Wartung, Fehleranalyse oder Software-Updates. In der OT ist das ein zentraler Anwendungsfall: Maschinenhersteller oder externe Dienstleister greifen so auf Anlagen in der Produktion zu. Häufig kommen dabei VPN-Lösungen zum Einsatz – jedoch selten in Form einer einheitlichen, zentral verwalteten Lösung. Stattdessen dominieren viele parallele Ansätze, getrieben durch die Vielfalt an Herstellern und Systemen.Viele Schwachstellen und erfolgreiche Angriffe in der OT lassen sich direkt auf unsichere Fernwartungskonzepte zurückführen – etwa wegen offener Ports, veralteter Software oder fehlender Zugangskontrollen. Gleichzeitig ist klar: Fernwartung wird dringend gebraucht – für effizienten Service und bessere Verfügbarkeit in der Produktion. 

Wir sprechen mit Felix daher über typische Probleme, Sicherheitsanforderungen und die unterschiedlichen Ansätze von IT- und OT-Anbietern im Fernwartungsmarkt. Und darüber, worauf es ankommt, wenn man Fernwartung wirklich sicher gestalten will.

Links zur Folge:

Kontaktaufnahme: ⁠felix.schneiderbanger@sva.de⁠ oder ⁠security@sva.de⁠ 

SVA OT Security https://www.sva.de/de/solutions/cyber-security/ot-security

SANS Institute https://www.sans.org/emea/

Claroty report https://claroty.com/press-releases/55-percent-of-ot-environments-contain-four-or-more-remote-access-tools-greatly-expanding-attack-surface-and-operational-complexity

Über SVA System Vertrieb Alexander GmbH

SVA gehört zu den führenden IT-Dienstleistern Deutschlands und beschäftigt mehr als 3.300 Mitarbeiter an 28 Standorten. Das unternehmerische Ziel von SVA ist es, hochwertige IT-Produkte führender Hersteller mit dem Projekt-Know-how, dem Servicespektrum und der Flexibilität von SVA zu verknüpfen, um so optimale Lösungen für die Kunden zu erarbeiten. Darüber hinaus bietet SVA eine Reihe von eigenen Softwareprodukten an, die die Möglichkeiten der Lösungsgestaltung deutlich erhöhen.

SVA online: https://sva.de/de

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Felix, Burkhard & Gerrit sprechen heute über:

(00:00) Intro Felix & Fernwartung

(03:30) Was ist OT - Operational Technology?

(08:30) Anwendungsfälle der Fernwartung 

(11:30) Herausforderungen in der OT

(15:30) Die Rolle der IT

(18:00) Architekturen und Ansätze für sichere Fernwartung

(28:30) VPN in der Fernwartung

(38:30) Konsequenzen unzureichender Sicherheit

(47:30) Vorgehen und Handlungsempfehlungen

(57:00) Kontakt zu Felix und SVA

Object-oriented programming (OOP) organisiert Code durch Klassen und Objekte. Die vier zentralen Konzepte – Abstraktion, Kapselung, Vererbung und Polymorphie – bilden das Fundament. Klassen kapseln Daten (Member-Variablen) und Verhalten (Methoden), wobei Zugriffsmodifikatoren wie public und private die Schnittstellen steuern.

Im Unterschied zu prozeduraler oder funktionaler Programmierung modelliert OOP reale Entitäten und ihre Beziehungen. Während Vererbung Code wiederverwendbar macht, bietet Komposition flexiblere Alternativen. Das DRY-Prinzip ("Don't Repeat Yourself") sorgt für redundanzfreien Code, und etablierte Design Patterns aus dem "Gang of Four"-Buch helfen bei der Strukturierung. Der Lebenszyklus von Objekten – von der Instanziierung durch Konstruktoren bis zur Speicherfreigabe – rundet das Konzept ab.

OOP bleibt ein zentrales Paradigma der Softwareentwicklung, das sowohl in klassischer Programmierung als auch modernen Frameworks Anwendung findet. Die Prinzipien ermöglichen klare, wartbare und erweiterbare Code-Strukturen.

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Dr. Burkhard Heisen⁠ und ⁠Gerrit Meyer⁠ sprechen heute über:

(00:00:00) Imperative, prozedurale & funktionale Programmierung

(00:16:30) Klassen und Objekte

(00:26:00) Funktionen, Methoden und Member-Funktionen

(00:28:30) Abstraktion und Kapselung

(00:34:30) Vererbung und Komposition

(00:52:00) Polymorphie

(00:57:30) OOP-Vorteile & Summary

SRE (Site Reliability Engineering) ist ein Ansatz, bei dem Softwareentwickler aktiv die Verantwortung für Systemstabilität und Skalierbarkeit übernehmen. Gast Andy Grunwald (Engineering Manager bei Cloudflare und Co-Host des "Engineering Kiosk") erklärt den Paradigmenwechsel: Statt wie klassische Ops-Teams primär reaktiv auf Ausfälle zu reagieren, gestalten SREs Systeme von Grund auf resilient.

Zentrale Elemente sind Service Level Objectives (SLOs), die festlegen, wie stabil ein Service sein muss, und Error Budgets, die akzeptable Ausfallzeiten definieren. Bei Problemen folgt SRE einem strukturierten Incident-Management-Prozess.

Der kulturelle Aspekt ist entscheidend: SRE verschiebt den Fokus von kurzfristiger Fehlerbehebung hin zu langfristiger Systemstabilität – etwa durch Automatisierung, Monitoring und gezielte Resilienztests (Chaos Engineering). Letztlich geht es darum, Betrieb und Entwicklung näher zusammenzubringen, ohne in klassische "Wir gegen die Ops"-Muster zu verfallen.

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Korrekturen zur Folge

1. Beim Thema Incidents wird gesagt, dass die Metrik MTRR heißt. Sie heißt jedoch MTTR. Siehe https://de.wikipedia.org/wiki/Mean_Time_To_Recover
2. Bei der Story mit dem Flugzeug und den Löchern im Flügel sprechen wir vom "Confirmation Bias". Tatsächlich handelt es sich um das "Survivorship Bias". Siehe https://en.wikipedia.org/wiki/Survivorship_bias

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Links zur Folge

https://andygrunwald.com/blog/my-all-time-high-articles/

The Phoenix Project https://www.amazon.de/Phoenix-Project-DevOps-Helping-Business/dp/0988262592

The Unicorn Project https://www.amazon.de/Unicorn-Project-Developers-Disruption-Thriving/dp/1942788762

Google SRE books: https://sre.google/books/

Exponential Backoff And Jitter https://aws.amazon.com/de/blogs/architecture/exponential-backoff-and-jitter/

SRE fundamentals: SLIs, SLAs and SLOs

https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/sre-fundamentals-slis-slas-and-slos?hl=en

Pagerduty Incident Response https://response.pagerduty.com/

Engineering Kiosk Podcasts: ⁠https://engineeringkiosk.dev/

Andy Grunwald LinkedIn https://www.linkedin.com/in/andy-grunwald-09aa265a/

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Andy, Burkhard & Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Andy

(00:03:00) Entstehung, Einordnung und Abgrenzung zu DevOps

(00:27:30) SRE in der Praxis

(00:42:30) Service Level Agreements und Verfügbarkeit

(00:54:30) Kultur, Ausfälle und Übungen für den Notfall

(01:08:30) SRE Summary

(01:12:30) Weitere Ressourcen und Kontakt Andy

ORM (Object-Relational Mapping) ist ein praktisches Werkzeug für alle, die mit relationalen Datenbanken arbeiten. Es sorgt dafür, dass Datenbanktabellen als Objekte in der Programmiersprache abgebildet werden, wodurch man sich viel Arbeit mit SQL-Abfragen spart. Fast jede Programmiersprache bietet mehrere ORMs zur Auswahl – bekannte Beispiele sind Sequelize für JavaScript, Hibernate für Java und Entity Framework für C#.

Der große Vorteil von ORM liegt darin, dass es einfache CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) schnell und unkompliziert macht. Das spart Zeit und sorgt für weniger Fehleranfälligkeit, da der Großteil der Datenbanklogik bereits im ORM abgedeckt wird. Aber es gibt auch Situationen, in denen direktes Arbeiten mit SQL sinnvoller ist – vor allem, wenn es um sehr komplexe Abfragen geht oder die Performance eine entscheidende Rolle spielt.

Ob ORM also die richtige Wahl ist, hängt vom Anwendungsfall ab. Bei einfachen Datenbankoperationen ist es oft ideal, während bei sehr spezifischen Anforderungen oder besonders großen Datenmengen der direkte SQL-Zugriff mehr Kontrolle und Geschwindigkeit bietet. Für NoSQL-Datenbanken stellt sich die Frage nach ORM gar nicht, da diese auf komplett anderen Datenstrukturen basieren. ORM ist vor allem in der Welt der relationalen Datenbanken von Bedeutung und hilft dort, die Entwicklungsprozesse erheblich zu vereinfachen.

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Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00) ORM als SQL-Alternative

(09:00) ORM je Programmiersprache

(12:00) Funktionsweise

(20:00) Wann lohnt sich ORM

(24:00) Sequelize in Heisenware

(28:00) Cache und andere Vor- und Nachteile

(34:30) Timeseries und NoSQL

(36:30) Einfluss von Generativer KI

Unser Thema heute ist JSON Schema. JSON (JavaScript Object Notation) ist eines der am weitesten verbreiteten Datenformate, das in APIs, Konfigurationsdateien und Datenbanken genutzt wird. Doch ohne klare Regeln für die Struktur von JSON-Daten kommt es schnell zu Fehlern – sei es durch falsche Datentypen, fehlende Pflichtfelder oder inkonsistente Formate. Hier kommt JSON Schema ins Spiel: Es ist ein mächtiges Werkzeug, um die Struktur von JSON-Daten zu beschreiben und zu validieren.

JSON Schema ist besonders relevant für Entwickler:innen, die APIs designen, Daten zwischen Systemen austauschen oder Konfigurationsdateien verwalten. Es sorgt für Konsistenz, vermeidet Bugs und macht Datenformate besser dokumentierbar. In dieser Folge beleuchten wir, wie JSON Schema entstanden ist, welche Alternativen es gibt und welche Tools und Best Practices euch den Einstieg erleichtern.

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Links zur Folge

⁠Folge 22 zu JSON, XML & YAML⁠

https://json-schema.org/⁠

rjsf⁠

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Dr. Burkhard Heisen⁠ und ⁠Gerrit Meyer⁠ sprechen heute über:

(00:00) Datenformat JSON

(09:00) JSON Schema

(14:30) Datenvalidierung und Error Handling

(25:30) Eingabemasken und rjsf

(30:30) Abgrenzung zu OpenAPI

(35:30) JSON Schema im IoT

(41:30) Dokumentation von Funktionen

(47:30) Konditionales Auswerten

(50:30) E-Rechnung

In dieser Folge sprechen wir mit Dominik Obermaier, CEO von HiveMQ, über MQTT – ein leichtgewichtiges Protokoll, das seit über 20 Jahren die IoT-Welt prägt. Wir beleuchten, warum MQTT so effizient und vielseitig ist, von kleinen Geräten bis hin zu großen industriellen Anwendungen. Themen wie Skalierung, Hochverfügbarkeit und Sicherheit werden besonders hervorgehoben, und wir zeigen, wie HiveMQ Unternehmen dabei unterstützt, diese Herausforderungen zu meistern. Neben Grundlagen gibt es auch Deep Dives für technisch versierte Hörer, die bereits Erfahrung mit MQTT haben.

Links zur Folge

Dominik auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dobermai/

HiveMQ im Web: https://www.hivemq.com/

MQTT Essentials: https://www.youtube.com/playlist?list=PLRkdoPznE1EMXLW6XoYLGd4uUaB6wB0wd

Über HiveMQ

HiveMQ ermöglicht es Unternehmen, sich mit der vertrauenswürdigsten MQTT-Plattform zu transformieren. Die HiveMQ MQTT-Plattform ist darauf ausgelegt, IoT-Daten unter realen Belastungen zu verbinden, zu kommunizieren und zu steuern. Als bewährter Industriestandard unterstützt sie Anwendungsfälle in den Bereichen Automotive, Energie, Logistik, Smart Manufacturing, Transport und mehr. Führende Marken wie Audi, BMW, Liberty Global, Mercedes-Benz, Siemens und ZF setzen auf HiveMQ, um intelligentere IoT-Projekte zu realisieren, Fabriken zu modernisieren und bessere Kundenerlebnisse zu schaffen.

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Dominik, Dr. Burkhard Heisen und Gerrit Meyer sprechen heute über:

(00:00:00) Intro und Überblick

(00:10:00) Client, Broker und Topics

(00:21:30) Skalierung und Hochverfügbarkeit

(00:36:30) Anwendungsfälle im Auto und der Produktion

(00:43:30) Trust, Sicherheitsaspekte und Verschlüsselung

(00:56:30) MQTT Versionierung und Versionen

(01:02:30) OASIS

(01:07:30) Kontakt zu Dominik und HiveMQ

Ein Blick in die Geschichte lohnt sich fast immer. Man kann daraus viel lernen – so auch bei Software. Heute werfen wir einen genaueren Blick auf das Component Object Model (COM), eine von Microsoft entwickelte Technologie, die Anwendungen über Remote Procedure Calls (RPC) und Inter Process Communication (IPC) verbindet. Noch heute läuft Software, die COM nutzt. Mit Heisenware begegnen wir bei der Systemintegration regelmäßig solchen Legacy-Systemen. Es ist also also sehr relevantes Thema für alle, die mit älterer Software zu tun haben. Beim Vergleich mit modernen Lösungen wie REST API oder Microservices zeigt sich dann auch: Die Technik hat sich weiterentwickelt, doch viele Konzepte bleiben aktuell.

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Dr. Burkhard Heisen⁠ und⁠Gerrit Meyer⁠ sprechen heute über:

(00:00) Einordnung und historischer Kontext

(09:00) Problemstellung Inter Process Communication

(15:30) COM im Detail

(31:30) Visual Basic & COM-Objekte

(38:30) Windows Registry & IDL-Datei

(45:30) Kritik und Alternativen

(51:30) Vergleich mit REST API & Microservice

Wir haben Manuel Haug, Field CTO von Celonis, zu Gast. Er hat das rasante Wachstum des Unternehmens in den letzten zehn Jahren begleitet und maßgeblich dazu beigetragen, dass Celonis sich als Marktführer im Bereich Process Mining und Process Intelligence etabliert hat. Manuel gibt uns Einblicke, was Process Intelligence bedeutet, welche Technologien dabei zum Einsatz kommen und wie Celonis durch eine Kombination aus Technologie und Consulting große Potenziale für Kunden erschließt. Wir sprechen über Anwendungsfälle in Großkonzernen und Mittelständlern sowie die technologische Entwicklung von Celonis – von der Entwicklung eigener Datenbanktechnologien, dem Wechsel von On-Premise zur Cloud bis hin zum heutigen Einsatz von KI.

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Manuel auf LinkedIn

Celonis Website

Über Celonis

Celonis, 2011 in München gegründet, ist Vorreiter im Process Mining und bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse datenbasiert zu analysieren und zu optimieren. Mit mehr als 3.000 Mitarbeitenden und Hauptsitzen in München und New York unterstützt Celonis weltweit über 1.500 Kunden. Neben der grundlegenden Prozessanalyse bietet die Plattform mit Tools wie Object-centric Process Mining und dem Process Intelligence Graph fortschrittliche Möglichkeiten zur kontinuierlichen Prozessoptimierung und -automatisierung in Echtzeit.

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Manuel, Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Manuel & Celonis

(00:03:00) Process Intelligence

(00:17:00) Projektablauf & Resultate

(00:28:30) Für wen ist Process Intelligence geeignet?

(00:31:30) Celonis’ Datenbanktechnologie

(00:42:30) Celonis’ Cloud-Transition

(00:58:30) AI und AI Agents

(01:08:00) Abschluss und Kontakt Manu & Celonis

Wir starten gemeinsam in das dritte Jahr unseres Podcasts und blicken zunächst kurz auf 2024 zurück.

Danach werfen wir einen Blick auf die Entwicklung und Vielfalt der Code-Generierung und untersuchen das Thema aus vier verschiedenen Perspektiven: die Abstraktionsebene, den Zeitpunkt der Code-Erstellung (Build-Time vs. Runtime), die Komplexität und die Zielgruppe.

Wir beleuchten dabei unterschiedliche Arten der Code-Generierung: von klassischen Compilern, die Maschinencode erzeugen, über Werkzeuge wie Vite und Webpack, die Hochsprachen optimieren, bis hin zu Systemen, die selbst Hochsprachen generieren. Auch die grafische Programmierung – wie sie in Low-Code/No-Code-Tools zu finden ist – wird als eine Form der Code-Generierung behandelt.

Ein weiteres zentrales Thema ist die wachsende Rolle von KI. Sie eröffnet neue Möglichkeiten in der Code-Generierung und könnte den traditionellen Entwicklungsprozess grundlegend verändern. Allerdings sehen wir auch hier klare Grenzen in der Komplexität, die KI (noch) nicht überschreiten kann.

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Dr. Burkhard Heisen und Gerrit Meyer sprechen heute über:

(00:00:00) Intro und Rückblick 2024

(00:08:00) Compiler: Maschinencode generieren

(00:18:30) Build-Time-Optimierung

(00:26:30) Hochsprache generiert Hochsprache

(00:30:30) Grafische Programmierung

(00:38:30) Code Generation mit KI und ihre Grenzen

(00:40:30) Software-Erstellung "code-frei"

(00:48:30) Unterschiede der Low-Code/No-Code-Tools

In Folge 74 geht es um Pentesting in OT-Infrastrukturen, also industrielle Steuerungssysteme und Betriebstechnologien. Thomas Weber, Founder & Technical Director beim Wiener Cybersecurity-Spezialisten CyberDanube, gibt Einblicke in die Praxis des OT-Pentestings. Pentesting bedeutet, Schwachstellen in einer Infrastruktur durch simulierte Angriffe zu identifizieren, bevor sie von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden können. Besonders im OT-Bereich, wo Maschinen, Anlagen und Geräte betroffen sind, ist dies entscheidend, um Ausfälle und potenzielle Sicherheitsrisiken zu verhindern.

Du erfährst, wie typische Schwachstellen wie fehlende Netzwerksegmentierung, veraltete Softwarestände und schwache organisatorische Maßnahmen wie unsichere Passwörter vermieden werden können. Thomas erklärt außerdem die verschiedenen Ansätze des OT-Pentestings – Whitebox, Greybox und Blackbox – und warum es wichtig ist, sowohl die Infrastruktur der Betreiber als auch die Geräte der OEMs (Original Equipment Manufacturer) auf potenzielle Sicherheitslücken zu testen.

Links

Thomas auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-weber-ce/ 

CyberDanube Website: https://cyberdanube.com

Über CyberDanube

CyberDanube ist ein auf Cybersecurity spezialisiertes Unternehmen, das sich auf OT, (I)IoT und Embedded Security konzentriert und eingehende technische Sicherheitsbewertungen in kritischen Infrastrukturen, (Web-)Anwendungen und Diensten durchführt. Mit einem eigenen Hardware-Labor in Wien, Österreich, führen wir gründliche technische Bewertungen und Hardware-bezogene Pentests auf physischer Ebene durch, einschließlich einer bahnbrechenden Lösung für die Firmware-Analyse.

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Thomas und Gerrit sprechen heute über:

(00:00) Intro Thomas und CyberDanube

(03:00) Besonderheiten der OT

(06:30) Was ist Pentesting?

(17:30) OT Pentesting im Detail

(27:30) Typische Schwachstellen der OT

(42:00) Services & Kontakt CyberDanube

InfluxDB ist eine spezialisierte Zeitreihendatenbank, entwickelt von InfluxData, und eignet sich ideal für die Speicherung und Analyse von zeitbasierten Daten wie Messwerten aus IoT-Geräten, Monitoring-Systemen oder Metriken von Anwendungen. Die Grundkonzepte umfassen points (Datenpunkte), die in buckets organisiert und unter measurements zusammengefasst werden. Zusätzlich ermöglicht InfluxDB mit Tasks die Automatisierung von Aufgaben wie Abfragen und Datenverarbeitung direkt innerhalb der Datenbank.

InfluxDB gibt es in verschiedenen Versionen, darunter die 1.x-Version und die fortschrittlichere 2.x-Version, die erweiterte Features wie eine eingebaute Benutzeroberfläche und Flux, eine eigene Abfragesprache, bietet. Seit seiner Gründung 2013 hat sich InfluxDB durch ihre Fokussierung auf hohe Schreibgeschwindigkeiten und effizientes Speichern großer Mengen an Zeitreihendaten als eine der führenden Lösungen in diesem Bereich etabliert.

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Dr. Burkhard Heisen⁠ und ⁠Gerrit Meyer⁠ sprechen heute über:

(00:00) Intro & Ankündigungen

(02:00) Zeitreihen

(05:00) InfluxData Inc.

(10:30) Versionen

(19:30) Begriffe & Struktur

(37:30) InfluxDB Tasks

(43:30) InfluxDB starten und bedienen

(46:30) Daten lesen und schreiben

(55:30) Daten visualisieren

Das Open-Source-Tool Kubernetes hat die Orchestrierung von Containern revolutioniert. Zu Gast ist Mario Fahlandt, Customer Delivery Architect bei Kubermatic und aktiver Contributor im Kubernetes-Projekt. Mario bringt seine langjährige Erfahrung und tiefes Verständnis für Kubernetes mit und gibt uns wertvolle Einblicke in die Welt der Container-Orchestrierung.

Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform zur Automatisierung von Bereitstellung, Skalierung und Betrieb von Container-Anwendungen. Initial entwickelt von Google, wurde es 2014 der Open-Source-Community übergeben und hat sich seitdem zu einem der wichtigsten Werkzeuge im Bereich Cloud-Native-Computing entwickelt. Es ermöglicht Unternehmen, Anwendungen flexibel und effizient über eine Vielzahl von Umgebungen hinweg zu betreiben – sei es in der Cloud, On-Premises oder in hybriden Architekturen.

In der heutigen Softwareentwicklung ist es entscheidend, Anwendungen flexibel und skalierbar zu gestalten. Genau hier setzt Kubernetes an: Es sorgt dafür, dass Container-Anwendungen zuverlässig laufen und sich bei Bedarf automatisch skalieren lassen. Außerdem reduziert Kubernetes den manuellen Aufwand bei der Verwaltung von Containern, was es besonders für komplexe und dynamische IT-Umgebungen unverzichtbar macht. Dank Features wie Self-Healing, automatischem Rollback und Load-Balancing ist es inzwischen das De-facto-Standard-Tool für moderne IT-Infrastrukturen.

SHOWNOTES

Was macht Kubermatic?

Kubermatic ist ein führender Anbieter von Kubernetes-basierter Automatisierungssoftware, die Unternehmen hilft, ihre Container-Infrastrukturen effizient zu verwalten. Kubermatic bietet Lösungen, um Kubernetes über Multi-Cloud- und On-Premise-Umgebungen hinweg zu orchestrieren, was die Verwaltung von großen, verteilten Systemen erheblich vereinfacht.

Kubernetes Website: https://kubernetes.io/

Kubermatic Website: https://de.kubermatic.com/

Mario auf LInkedIn: https://www.linkedin.com/in/mfahlandt/

Mario auf X: https://twitter.com/mfahlandt

Mario auf Bluesky: https://bsky.app/profile/did:plc:5ebvf4dmedjr2hgxehbvyykw

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Mario, Dr. Burkhard Heisen⁠ und ⁠Gerrit Meyer⁠ sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Mario & Kubermatic

(00:04:00) Überblick – Warum Kubernetes?

(00:13:30) Komponenten & Architektur eines Clusters

(00:27:30) Abläufe und Traffic im Cluster

(00:35:30) Datenhaltung / Storage im Cluster

(00:44:30) Recap Technik

(00:47:30) Anwendungsfälle

(00:56:30) Wann Kubernetes verwenden?

(01:02:30) Community & Contributors

(01:06:30) Helm & Helm Charts

(01:08:30) Mit Kubernetes starten

In dieser Folge werfen wir zunächst einen Blick auf neuronale Netze und erklären dann den Prozess der Entwicklung und das Training von LLMs (Large Language Models). LLMs sind leistungsstarke KI-Modelle, die entwickelt wurden, um menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren. Ihre Grundlage bilden Transformer-Architekturen, die erstmals 2017 im wegweisenden Paper "Attention is All You Need" von Google eingeführt wurden. Diese Architektur hat das Feld des Machine Learnings revolutioniert, da sie es Modellen ermöglicht, kontextuelle Abhängigkeiten effizienter zu erfassen und dadurch präzisere Vorhersagen und generative Ergebnisse zu liefern.

Heute gibt es eine Vielzahl von LLMs, darunter OpenAI's GPT-Modelle, Googles BERT und T5 und Meta's LLaMA. Einige Modelle, wie OpenAI's GPT-4, sind multimodal, was bedeutet, dass sie nicht nur mit Texten, sondern auch mit Bildern arbeiten können. Diese Modelle kommen in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen zum Einsatz, von Übersetzungen und Chatbots bis hin zur automatisierten Textgenerierung und Datenanalyse. Trotz ihrer beeindruckenden Leistungsfähigkeit gibt es Herausforderungen, insbesondere bei ethischen Fragen, der Reduktion von Bias und dem verantwortungsvollen Einsatz der Technologie.

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und unter

https://heisenware.com

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⁠Dr. Burkhard Heisen⁠⁠ und ⁠⁠Gerrit Meyer⁠⁠ sprechen heute über:

(00:00) Neuronale Netze

(13:00) Sprachmodelle trainieren

(21:30) Funktionsweise LLM

(28:30) Tokens

(34:30) Embeddings

(41:30) Attention / Transformer

(47:30) Finetuning und Trainingsdaten

(57:30) KI-Tools und Anpassung auf eigene Daten