Techtiefen – Details, episodes & analysis

Du bist Software Entwickler. Du liebst deinen Job, aber gleichzeitig fragst du dich, was der nächste Schritt sein könnte, ohne gleich in irgendwelche Management Rollen zu rutschen? Dann könnte diese Folge für dich spannend sein. Chris Heilmann ist seit über 20 Jahren Entwickler und stand vor genau der gleichen Frage. Damals bei Yahoo prägte er den Begriff Developer Evangelist und schrieb dazu das entsprechende Handbook. In dieser Folge sprechen wir darüber, wie sich Developer Evangelist, Developer Advocacy und Developer Relations (DevRel) unterscheiden und was es damit eigentlich wirklich auf sich hat. Wir sprechen über die vielfältigen Aufgaben eines DevRel, die sich mit Coaching und Produktmanagement sowohl nach innen als auch durch Öffentlichkeits- und Community Arbeit nach außen richten. Chris verrät uns seine wichtigsten Tools, wir sprechen über die aktuelle Situation im Social-Media-Markt und diskutieren den Einfluss von KI auf die Softwareentwicklung.

Diese Folge bietet von allem etwas: Einen Rückblick auf die frühen Hadoop-Zeiten, einen Einblick in moderne verteilte Datenverarbeitung, Kubernetes, Rust und einen Blick auf zukünftige Herausforderungen des Cyber Resilience Acts. Alles wird vorgestellt von Lars Francke, einem Committer bei Apache-Projekten wie etwa Hive und HBase, sowie CEO von Stackable. Sein Startup bündelt Big-Data-Tools des Apache-Ökosystems in einer lauffähigen Distribution auf Basis von Kubernetes. Im Gespräch werfen wir einen Blick auf die Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen, die uns heute in der öffentlichen Cloud weitgehend abgenommen werden. Lars erzählt davon, wie die Lizenzänderungen der bestehenden Hadoop-Distributoren zur Initiative führten, die letztlich zur Gründung von Stackable führte. Er berichtet von den Herausforderungen bei der Erstellung zahlreicher Kubernetes Operators und warum sie sehr glücklich damit sind, diese in Rust entwickelt zu haben. Darüber hinaus sprechen wir über Open Source, die Zuverlässigkeit von Software und vieles mehr.

Techtiefen 35 wird etwas Meta und behandelt keine Technologie direkt, sondern thematisiert mit Florian Wetschoreck was es bedeutet ein Arbeitstool für andere Entwickler zu entwickeln. Florian ist Mitgründer von 8080Labs, die nicht nur an der Pandas-GUI bamboolib arbeiten, sondern auch Pakete wie pyforest und den ppscore veröffentlicht haben.\n\nFlorian erzählt zu Beginn, wie es zur Idee kam, eine einfachere, interaktive Bedienoberfläche für das Daten-Transformationstool Pandas zu entwicklen und wie er seine Masterarbeit nutzte, um die Idee zu verwirklichen. Dabei setzte er stark auf die Contextual Inquiry, eine Methodik bei der er den Nutzer zunächst über einen längeren Zeitraum passiv bei seiner Arbeit beobachtet und ihn erst im Anschluss dazu befragt, warum er Aktionen wie durchgeführt hat. Bei diesen Beobachtungen entstand auch die einfache Erkenntnis, dass fehlende import Statements immer wieder ein Grund für einfache Fehler sind, welche zwar schnell gelöst werden können aber den Workflow unterbrechen. So kam es etwa zu pyforest, einer kleinen Bibliothek das fehlende Tools unter den gängigen Namenskonventionen import, sollten sie genutzt aber nicht importiert worden sein.\n\nNeben Fragen zur Produktentwicklung geht es auch um Themen wie Monetarisierung und die Erkentniss, dass in der Regel nicht Entwickler selbst sondern ihre Unternehmen für ihre Tools zahlen, was dazu führt, das Bambolib 1.0 in der Basisversion frei verfügbar ist und nur für spezielle Features wie etwas Plugins die typischerweise im Unternehmen eingesetzt werden eine Lizenz notwndig ist. \n\nAuch wenn der Podcast ein grobes Verständnis für datenzentrierte Arbeiten und Jupyter Notebooks voraussetzt (hört in Folge 34 rein, wenn euch das noch nichts sagt), ist er vermutlich etwas weniger technisch und einfacher zu konsumieren als andere Folgen. Ansonsten sei euch noch Florians Artikel "RIP correlation. Introducing the Predictive Power Score" empfohlen, viel Spaß beim hören, lesen und ausprobieren.\n

Notebooks sind im Data Science Umfeld allgegenwärtig, in anderen Bereichen der Informatik aber vielleicht noch weitgehend unbekannt. Deshalb erklärt Nico mit seinen Gästen Hans Fangohr und Harald Schilly sowohl was Notebooks überhaupt sind und wie sich das Arbeiten damit anfühlt, geben aber auch zahlreiche Tipps und Empfehlungen für erfahrene Nutzer. Notebooks können in vielen Szenarien eingesetzt werden. Durch die Kombination von Dokumentation und ausführbarem Code eignen sie sich natürlich hervorragend für Schulungen, aber auch für die Dokumentation von Projekten und explorative und forschungslastigen Arbeiten. Zwar existieren zahlreiche Implementierungen von Notebooks (etwa Googles Colab oder Apache Zeppelin), das Jupyter-Ökosystem bestehend aus den klassischen Notebooks, dem Lab sowie dem Hub. Sie eint die gemeinsame Entstehungsgeschichte basierend auf der IPython-Konsole sowie das gemeinsame, JSON-basierte Dateiformat iypnb Dieses Dateiformat ermöglicht einen flüssigen Übergang zwischen verschiedenen Notebook-Implementierungen, die Ausführlichkeit sowie die Klammer-Struktur erschwert aber Versionskontrolle und macht Merge-Requests unübersichtlich. Wir unterhalten uns ausführlich über verschiedene Ansätze, etwa zu alternativen Formaten wie RMarkdown und dem percent-format und deren Synchroni JupyText.

PostgreSQL (Postgres) gilt als die fortschrittlichste und mächtigste Open Source Datenbank. Dank breiter Unterstützung des SQL-Standards, langjähriger Stabilität und einer großen Community ist sie heute häufig die erste Wahl zur Speicherung tabellarischer Daten. Hans-Jürgen Schönig arbeitet seit über 20 Jahren als Postgres Consultant und beschreibt im Podcast, wo die Stärken der relationalen Datenbank liegen und wie Transaktionssicherheit für DDLs das Handling großer Systeme erleichtert. Zudem erklärt er, wieso man Performance-Bottlenecks nicht in Load-Graphen sondern in den Abfragen selbst suchen soll und gibt Tipps um die Ausführungszeiten jener zu reduzieren. Anders als analytische Datenbanken oder etwa Apache Parquet (Folge 31) ist Postgres zeilenorientiert. Dank der Erweiterung Postgres in vielerlei Hinsicht zu erweitern, bietet sich dennoch die Möglichkeit Postgres auch für analytische Workloads wie etwa im DWH-Umfeld einzusetzen. Thomas Richter hat hierfür (Swarm64) gegründet, ein Startup das Postgres um einen Columnstore Index erweitert und mit zusätzlichen Statistiken und Operatoren die Planung und Ausführungszeit von Abfragen reduziert. Thomas gibt im Podcast hierfür Einblicke wie Postgres Abfragen parallel ausführt ohne Konsistenz-Garantien zu verletzen. Abschließend vergleichen wir gemeinsam die Performance von Postgres mit kommerziellen Konkurrenzprodukten und open source Alternativen wie Greenplum.

Marius Lindauer ist Professor an der Universität Hannover und einer der Köpfe hinter AutoML.org, einer der renommiertesten Forschungsgruppen auf dem Gebiet, die unter anderem Auto-sklearn, Auto-PyTorch und SMAC  entwickelt hat. Er erläutert uns, wie AutoML unterfahrenen Nutzern das Training von state-of-the-art Machine Learning Modellen ermöglicht und Data Scientist als mächtiges Werkzeug dienen kann. Zunächst besprechen wir am Beispiel des Hyperparameter Tunings welche Verfahren existieren, um automatisch die richtigen Modellkonfiguration aus dem hochdimensionalen Parameterraum auszuwählen. Die statischen Grid- und Random Search Verfahren sind zwar gut parallelisierbar, jedoch sind evolutionäre und bayesian Verfahren durch die Nutzung eines intelligenten Meta-Learners wesentlich effizienter. AutoML bedeutet jedoch nicht nur die Optimierung von Hyperparametern, sondern die integrierte Optimierung der gesamten Machine-Learning Pipeline, vom Feature-Preprocessing, über das Modelltraining bis hin zum effizienten Tuning und Stacking. Wir besprechen, wie AutoML von den ersten Ansätzen im Bereich Neuroevolution sich weiterentwickelt hat und mit Google AutoML seinen "ImageNet Moment" erlebt hat. Wir besprechen zudem die aktuell gängigsten Frameworks: Auto-sklearn, Auto-PyTorch, AutoKeras, AutoGluon, TeaPot und AutoWeka. Links: AutoML Buch von AutoML.orgAutoML in der Cloud Blog Artikel von NicoAutoML BenchmarkKI-Campus Online-Kurs zu AutoML

Uwe Korn ist Data Engineer und engagiert sich seit mehreren Jahren in verschiedenen Open Source Projekten, insbesondere Apache Parquet und Apache Arrow. Apache Parquet ist ein spaltenorientiertes Speicherformat für tabellarische Daten, mit einer guten Schreib- und Leseperformance für Batch-Prozesse. Parquet erfasst dazu beim Schreiben die Datentypen und zahlreiche Metriken, um mit eingebauter Komprimierung die Dateigröße deutlich zu komprimieren. Dazu reden wir auch über andere Datenformate wie Avro, CSV, ORC, Hdf5 und Feather. Apache Arrow ist ein In-Memory Speicherformat für Daten, welches die Brücke zwischen zahlreichen den Programmiersprachen schlägt. Dadurch wird es möglich, in C-Code, Java, Rust oder einer der anderen implementierten Sprachen auf die gleichen Daten zuzugreifen. Uwe erklärt uns, wie diese Sprach-Brücke funktioniert und wie Arrow zukünftig nicht nur zur Haltung sondern auch zur Verarbeitung von Daten eingesetzt werden kann. Zum Abschluss befrage ich Uwe zu seinem Engagement im Open Source Umfeld. Wie hat er den Einstieg gefunden? Wie lässt sich Open Source mit Beruf und Privatleben vereinbaren? Und worauf sollte man achten, wenn man selbst ein Open Source Projekt unterstützen möchte? Weiter Links: ChanZuckerberg-Stiftung unterstützen Arrow

Fuzzing ist neben statischer und dynamischer Code-Analyse eine Methodik, um qualitativ hochwertigen und fehlerfreien Softwarecode zu erzeugen. Anders als bei Unit-Tests werden beim Fuzzy Testing Testfälle nicht manuell definiert, sondern anhand von statistischen Funktionen zufällig erzeugt. Durch eine hohe Anzahl der so generierten Tests wird das Programm auch auf außergewöhnliche Eingabeparameter getestet, welche häufig Sicherheitsschwachstellen darstellen und daher Angreifern genutzt werden. Mit Sergej Dechand rede ich über fehlerfreien und somit sicheren Softwarecode und welche Arten von Code-Analyse dazu wie beitragen können. Er erzhält von der Entwicklung des Fuzzy Testing, welche bereits bei zufälllig gewählten Lochkarten ihren Ursprung hat, zwischenzeitig an Bedeutung verlor, derzeit aber große Erfolge vorweisen kann. Dies liegt zum einen an technischen Weiterentwicklungen hin zu intelligenterem Fuzzing wie etwa AFL, welches brute-force Fuzzing mit genetische Algorithmen zur Auswahl vielversprechender Parameter kombiniert. Desweiteren sorgen Fuzzing-Initiativen der großen Tech-Player wie etwa OSS-Fuzz für aufsehen, da sie immense Mengen bisher unerkannter Sicherheitslücken in open-source Software aufdeckt. Sergej erklärt darüber hinaus auch, wie Fuzzing am besten instrumentiert wird, wohin die aktuelle Forschung zielt und wo derzeit die größten Probleme in der Umsetzung liegen. Sergej ist Mitgründer von Code-Intelligence, einem Startup welches Firmen bei der Umsetzung von Fuzzy Testing in der Praxis unterstützt.

Recommendations, also Empfehlungen, sind mindestens so alt wie das Orakel von Delphi und der Hauptbestand zahlreicher Dienstleistungsberufe. Recomendation Systems hingegen sind ein spezieller Bereich des Information Retrieval und erst durch Amazon, Netflix und Spotify wirklich populär geworden. In dieser ausführlichen Techtiefenfolge erklärt Marcel Kurovski mit zahlreichen Beispielen das wesentliche Vorgehen dieser “Informationsaggregationsmaschinen”, welche von Collaborative Filtering über Matrixfaktorisierung bis zu Deep Learning reichen. Wir sprechen über die unterschiedlichen Stufen von Personalisierung und worin der Unterschied zur Suche besteht. Die Vor- und Nachteile von Relevanz als wichtigste Metrik für Recommender Systems kommen zur Sprache, genauso wie alternative Metriken wie Diversität, Novelty oder Robustheit, welche gerade zuletzt größeres Interesse erfahren. Marcel erzählt zudem einige Anekdoten aus der Geschichte der Recommender Systems und gibt einen Ausblick auf aktuelle Forschung und zukünftige Entwicklungen.

Continous Integration (CI) und Continous Deployment (CD) sind die Verbindung der unterschiedlichen Schritte im Entwicklungsprozess. Mit entsprechenden CI/CD Pipelines lässt sich Quellcode schnell und automatisiert testen, bewerten, bauen und veröffentlichen. Mit Sebastian Messingfeld spreche ich darüber, wieso entsprechende Pipelines nicht nur ein Zeit- sondern auch ein Qualitäts- und Zufriedenheitsgewinn sind. Wir gehen gemeinsam durch die unterschiedlichen Schritte einer solchen Pipeline, von einfachem Quellcode Liniting bis hin zum Release im App Store. Dabei gehen wir auf die Besonderheiten unterschiedlicher Plattformen (iOS, Windows, Embedded...) ein und geben einige unserer persönlichen Erfahrungen Preis, um den Workflow individuell auf die persönlichen Anforderungen zuzuschneiden. Außerdem sprechen wir über die zahlreichen unterschiedlichen technischen Lösungsoptionen, von integrierter CI im Versionskontrollsystem über klassische CI Server wie Jenkins bis hin zu gehosteten Angeboten wie etwa Bitrise, CircleCI oder Azure DevOps. **Links:** * [Sebastians Vortrag](https://speakerdeck.com/messeb/cd-for-ios-projects) * [Project Phoenix](https://www.oreilly.de/buecher/12508/9783958751750-projekt-phoenix.html) * [GitLab CI (Nicos Favorit)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/) * [Sebastians CI-Empfehlungen](https://www.bitrise.io/)