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Einfach Komplex macht Software und IT verständlich – für Laien und Experten gleichermaßen. Jeden zweiten Dienstag bieten wir Einblicke in die Welt der Softwaree...
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.
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.
Links zur Folge:
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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Einfach Komplex wird präsentiert und produziert von Heisenware. Mit Heisenware kannst du individuelle Apps ohne eine Zeile Code entwickeln und betreiben. Weitere Infos unter heisenware.com.
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Mario Fahlandt, Dr. Burkhard Heisen und Gerrit Meyer sprechen heute über:
(00:00:00) Intro Mario & Kubermatic
(00:04:00) Überblick – Warum Kubernetes?
(00:13:00) Komponenten & Architektur eines Clusters
(00:27:00) Abläufe und Traffic im Cluster
(00:35:00) Datenhaltung / Storage im Cluster
(00:44:00) Recap Technik
(00:47:00) Anwendungsfälle
(00:56:00) Wann Kubernetes verwenden?
(01:02:00) Community & Contributors
(01:06:00) Helm & Helm Charts
(01:08:00) 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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Dr. Burkhard Heisen und Gerrit Meyer sprechen heute über:
(00:00) Neuronale Netze
(13:00) Sprachmodelle trainieren
(21:00) Funktionsweise LLM
(28:00) Tokens
(34:00) Embeddings
(41:00) Attention / Transformer
(47:00) Finetuning und Trainingsdaten
(57:00) KI-Tools und Anpassung auf eigene Daten
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1:01:55
#70 MES & Beyond mit Steffen Münch von MPDV
In dieser Folge sprechen wir mit Steffen Münch, Executive Manager Sales bei der MPDV Mikrolab GmbH, über die Entwicklung und Bedeutung von Manufacturing Execution Systems (MES). Als langjähriger Player auf dem Markt hat MPDV die Evolution von MES nicht nur miterlebt, sondern auch aktiv geprägt.
MES-Systeme sind zentrale Werkzeuge zur Steuerung und Überwachung von Produktionsprozessen, die in Bereichen wie Betriebsdatenerfassung (BDE), Maschinendatenerfassung (MDE), Qualitätssicherung und Schichtplanung zum Einsatz kommen. Neben den allgemeinen Grundlagen von MES, definiert nach der VDI 5600, beleuchten wir die Transformation dieser Systeme. MES entwickelt sich weg von starren, monolithischen Strukturen hin zu plattformbasierten Lösungen, die mehr Flexibilität bieten. Dabei öffnet sich das MES zunehmend für Ökosysteme, in denen durch Zusammenarbeit mit Partnern maßgeschneiderte Lösungen für Kunden entstehen – ein Schritt, der besonders in der modernen Fertigungsindustrie von großer Bedeutung ist.
Links zur Folge:
Steffen auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/steffen-m%C3%BCnch-a89a3674
E-Mail Kontakt zu Steffen und MIP: [email protected]
Website MPDV: https://www.mpdv.com/
Integrationsplattform MIP: https://www.mpdv.com/produkte/manufacturing-integration-platform-mip
MIP Marketplace: https://www.mpdv.com/produkte/mip-marketplace
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Steffen und Gerrit sprechen heute über:
(00:00) Intro Steffen & MPDV
(02:00) Was ist MES & welche Aufgaben hat es?
(12:00) Nutzen von MES
(20:00) MES Einführung & die Herausforderungen
(27:00) Technologische Entwicklung
(30:00) Best of Breed & Plattformansatz
(36:00) Cloud vs. On-Premise
(39:00) Lösungsansätze für die Smart Factory
(44:00) Datenmodell (Unified Data Modell & Unified Name Space)
(47:00) Aktuelle Entwicklungen: KI, Low-Code & Analytics
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55:48
#69 Python vs. JavaScript / Node.js
In dieser Folge vergleichen wir Python und JavaScript, speziell mit Node.js im Backend. Beide Sprachen sind interpretiert und bieten ein hohes Abstraktionslevel, eignen sich aber für unterschiedliche Anwendungsfälle. Wir besprechen die Historie, Unterschiede in Syntax und Struktur sowie Herausforderungen bei Concurrency und Parallelisierung. Während Node.js mit der v8 Engine und Non-blocking Event Loops arbeitet, setzt Python auf Multi-Threading. Weitere Themen sind npm vs. pip, Typisierung, Standardbibliotheken, OOP vs. funktionale Programmierung, Datenmodelle, und das umfassende Ökosystem beider Sprachen.
Dr. Burkhard Heisen und Gerrit Meyer sprechen heute über:
(00:00) Intro in das Thema
(07:00) Anwendungsfälle
(11:00) Historie Python
(16:30) Historie JavaScript
(19:30) Syntax und Struktur
(23:30) Concurrency und Parallelisierung
(31:00) Typisierung
(37:30) Dokumentation
(39:00) Standardbibliothek, Tooling und Ökosystem
(44:00) Index Operations, OOP, Functional Programing, Decorators, Datenmodell
(48:00) Burkhards Favorit
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51:46
#68 Docker und Docker Compose einsetzen. Wie geht's richtig?
In dieser Episode werden die Grundlagen von Docker und Docker Compose sowie deren Bedeutung in der modernen Softwarearchitektur behandelt. Docker ermöglicht die Erstellung von leichtgewichtigen, isolierten Containern und basiert auf fortschrittlichen Funktionen des Linux Kernels. Es wird erläutert, wie Images, Container, Volumes und Netzwerke zusammenarbeiten und welche Orchestratoren wie Compose und Kubernetes zur Verfügung stehen.
Ein Beispielprojekt, ein kleiner Web Service, veranschaulicht die Architekturentscheidungen zwischen Cloud Services und selbstgebauten Lösungen. Die Herausforderungen beim Deployment für Entwicklungs- und Produktionsumgebungen werden ebenfalls diskutiert, und es wird erklärt, wie ein effektives Projekt-Setup mit Docker und Docker Compose gestaltet werden kann.
Wichtige Themen sind die Erstellung von Dockerfiles, die Nutzung von Multi-Stage Builds und die Verwaltung der erforderlichen Docker Compose YAML-Dateien für unterschiedliche Umgebungen. Diese Episode bietet wertvolle Einblicke und praktische Tipps zur erfolgreichen Implementierung von Docker in Softwareprojekten.
Dr. Burkhard Heisen und Gerrit Meyer sprechen heute über:
(00:00) Intro Docker, Containerisierung und Microservices
(08:00) Docker Features & Konzepte
(16:30) Docker Funktionsweise & Komponenten
(16:30) Docker Funktionsweise & Komponenten
(22:30) Webservice Design mit Docker
(31:00) Images & Dockerfile erstellen
(41:00) Container orchestrieren & Docker Compose File
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Einfach Komplex wird präsentiert und produziert von Heisenware.
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Über Einfach Komplex – Der Software- und IT-Podcast
Einfach Komplex macht Software und IT verständlich – für Laien und Experten gleichermaßen. Jeden zweiten Dienstag bieten wir Einblicke in die Welt der Softwareentwicklung und IT. Unser Ziel: dich für Diskussionen rund um Softwareprojekte, IT/OT-Infrastruktur oder digitale Zukunftsfragen fit zu machen. Einfach erklärt, aber in all seiner Komplexität – damit du besser mitreden kannst und fundierte Entscheidungen triffst.
Tritt doch auch in der Podcast Community auf WhatsApp bei: https://chat.whatsapp.com/IoWrvc4OJ63GFvX6vK3
Präsentiert wird Einfach Komplex von Burkhard, Gerrit & Heisenware.
Hören Sie Einfach Komplex – Der Software- und IT-Podcast, Flugforensik - Abstürze und ihre Geschichte und viele andere Podcasts aus aller Welt mit der radio.de-App