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

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

(00:26:00) Hochsprache generiert Hochsprache

(00:30:00) Grafische Programmierung

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

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

(00:48:00) 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?

(17:00) 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.

(10:00) Versionen

(19:00) Begriffe & Struktur

(37:00) InfluxDB Tasks

(43:00) InfluxDB starten und bedienen

(46:00) Daten lesen und schreiben

(55:00) 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?

(00:13:00) 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

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.

SHOWNOTESSteffen 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 Münch und ⁠⁠Gerrit Meyer⁠⁠ 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

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.

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⁠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

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.

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⁠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

(22:30) Webservice Design mit Docker

(31:00) Images & Dockerfile erstellen

(41:00) Container orchestrieren & Docker Compose File

Datenbanken sind das Herzstück jeder modernen Softwareentwicklung – sie speichern und verwalten die Informationen, die eine Anwendung am Laufen halten. Wenn es um strukturierte und unstrukturierte relationale Daten geht, setzen wir klar auf PostgreSQL. Aber warum genau? In dieser Folge werfen wir einen detaillierten Blick auf die Kriterien, die bei der Auswahl der richtigen Datenbank entscheidend sind: von der Datenstruktur über Lese- und Schreiboperationen bis hin zu Standardisierung, Lizenzkosten und Erweiterbarkeit. Dabei zeigen wir, wie PostgreSQL in all diesen Kategorien punktet und welche Zusatzfunktionen es von anderen relationalen Datenbanksystemen abhebt.

Natürlich werfen wir auch einen Blick auf den ISO-Standard für SQL-Datenbanken und die Geschichte von PostgreSQL, die dieses System so mächtig gemacht haben. Doch um fair zu bleiben, stellen wir PostgreSQL im Vergleich mit anderen beliebten RDBMS wie MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, MariaDB und SQLite auf den Prüfstand. Du wirst sehen, dass viele dieser Systeme ihre eigenen Stärken haben – aber am Ende bleibt für uns nur eine wahre Lieblingsdatenbank. Welche das ist? Du ahnst es vielleicht schon – und wir verraten dir heute, warum!

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⁠Dr. Burkhard Heisen⁠⁠ und ⁠⁠Gerrit Meyer⁠⁠ sprechen heute über:

(00:00) Intro und SQL

(05:00) Warum brauchen wir Datenbanken?

(07:00) Eigenschaften einer idealen Datenbank

(21:00) Historie und Nutzung von PostgreSQL

(28:00) Eigenschaften PostgreSQL

50:00) Alternative SQL-Datenbanksysteme