Code mit Impact: Creative Coding und Generative Kunst mit Sabine Wieluch

“Ist das Kunst oder kann das Weg?” - Das ist eine gängige Frage von Leuten, die i.d.R. nix mit Kunst am Hut haben. Sogenannte Banausen. Denn oft kann man Kunst nicht in Daten und Fakten pressen. Es ist subjektiv. Anders. Neuartig. Ab und zu auch etwas schräg. Ggf. macht es dies so unverständlich.

Wenn man aber ein unbekanntes Feld (in diesem Fall Kunst) mit einem Herzensthema (in unserem Fall Software-Engineering) verbindet, sieht es schon ganz anders aus. Auf einmal will man mehr wissen. Und genau darum geht es in dieser Podcast-Episode: Um Creative Coding und Generative Kunst.

Im Interview mit Sabine Wieluch (aka bleeptrack) klären wir, was creative Coding und generative Kunst ist, warum eine Informatikern mit Machine Learning Background nicht am heißesten Thema der Industrie im Jahr 2025 arbeitet sondern sich eigenen künstlerischen Projekten widmet, wie ein Design für ein Holzstuhl aus Blattadern generiert werden kann, warum einzigartige Mittelfinger-Sticker von einem bayrischen Minister geehrt wurden, welche Open Source Projekte dich bei deiner Entwicklung von generativer Kunst unterstützen können aber auch wie kleine Details, zB Metall und die Funktionsweise von NFC, dein Kunstprojekt vor Herausforderung stellt.

Bonus: Was Minecraft mit generativer Kunst zu tun hat.

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• Sabine Wieluch (bleeptrack): https://bleeptrack.de/
• Sabine Wieluch (bleeptrack) auf YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCyFQ1G1za8f4FIv2D9gwXrg
• Sabine Wieluch (bleeptrack) auf Patreon: https://www.patreon.com/Bleeptrack
• Frauen und Technik Podcast - Tiny House, Code-Kunst und perfekter Kaffee: Relive mit Bleeptrack, das Superleak von 600.000 E-Autos, Recap 38c3: https://frauen-technik.podigee.io/12-neue-episode
• Sabine Wieluch aka. Bleeptrack @ dev.env-Podcast: https://www.podcast.de/episode/623282378/21-sabine-wieluch-aka-bleeptrack
• Piet Mondrian - Komposition mit Rot, Blau und Gelb: https://www.artmajeur.com/de/magazine/5-kunstgeschichte/komposition-mit-rot-blau-und-gelb-von-piet-mondrian/333205
• Simulierter Sitzplatz: Genchair @ heise make: https://www.heise.de/select/make/2020/3/1592323556909884
• Tiny Tapeout: https://tinytapeout.com/
• Operation Mindfuck Vol. 7 (5:39 – 12:39): https://media.ccc.de/v/38c3-operation-mindfuck-vol-7
• CityEL: https://de.wikipedia.org/wiki/CityEL
• Open Source Hardware Association: https://www.oshwa.org/
• Demoszene: https://de.wikipedia.org/wiki/Demoszene
• Prototype Fund: https://prototypefund.de/
• Kulturstiftung des Bundes - Kunst und KI: https://www.kulturstiftung-des-bundes.de/de/projekte/film_und_neue_medien/detail/kunst_und_ki.html
• p5.js: https://p5js.org/
• Paper.js: https://github.com/paperjs/paper.js/
• The Coding Train: https://thecodingtrain.com/
• Processing: https://processing.org/
• How to Create Luck: https://www.swyx.io/create-luck
• ZKM - Zentrum für Kunst und Medien Karlsruhe: https://zkm.de/de
• Gulaschprogrammiernacht: https://de.wikipedia.org/wiki/Gulaschprogrammiernacht

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(00:00:00) Intro

(00:01:28) Creative Coding und Generative Kunst mit Sabine Wieluch

(00:05:28) Info/Werbung

(00:06:28) Creative Coding und Generative Kunst mit Sabine Wieluch

(00:12:31) Was ist Creative Coding und Generative Kunst?

(00:18:49) Verbindung zur realen Welt und die Bezeichnung Maker*in vs. Künstler*in vs. Informatiker*in

(00:23:57) Finanzierung, Förderungen, Ausschreibungen und die Künstlerszene

(00:35:09) Funky Fingers

(00:38:46) GenChair

(00:46:07) Generative Printed Circuit Boards (PCB)

(00:49:31) tap4art

(00:56:22) Der Tech-Stack für generative Kunst und Open Source

(01:01:54) Wie lege ich selbst mit Creative Coding und Generative Kunst los?

(01:05:35) Tiny House und CityEL

(01:08:58) Projekt-Inspiration und Ration von Start vs. End

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Der Mainframe ist tot, lang lebe der Mainframe!

“Nobody ever got fired for buying IBM”. So oder so ähnlich hieß bzw. heißt ein Sprichwort in unserer IT-Industrie. Und wenn man sowas hört, hat man oft eins im Sinn: Mainframes. Die dicken Kisten, die in jeder Bank und in jeder Versicherung stehen. Das Ganze sagt sich so schnell. Doch wissen wir wirklich, wovon wir da eigentlich sprechen?

In dieser Episode klären wir was eigentlich ein Mainframe ist, was diesen so besonders macht, wie groß und teuer eine solche Maschine ist, was eine z-Architektur ist, ob Mainframes für Greenfield-Projekte genutzt werden, welche Betriebssysteme darauf laufen können, ob wir bei der Software-Entwicklung an COBOL gebunden sind oder ob Go, JavaScript, Rust und Co auch auf einem Mainframe laufen können und inwieweit wir moderne Praktiken wie GitOps, Continuous Delivery, Pre-Production-Testing und Co anwenden können.

Am Ende stellen wir uns die Frage, ob der Mainframe im Zeitalter von Cloud, Kubernetes, Commodity Hardware und verteilte Systeme noch eine Rolle spielt, wie wir als Software-Entwickler mal mit der z-Architektur und dem Mainframe spielen können und was für Herausforderungen die Firmen, die heutzutage noch einen Mainframe und alten Quellcode betreiben, so haben.

Bonus: Heißt es Der, die oder das Mainframe?

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Links

• Tobias Leicher auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tobias-leicher/
• Mainframe – What the Heck? Podcast: https://www.podcast.de/podcast/1140781/mainframe-what-the-heck
• IBM Mainframe Life Cycle History: https://www.ibm.com/support/pages/system/files/inline-files/IBM%20Mainframe%20Life%20Cycle%20History%20V2.14%20-%20October%2010%202023_0.pdf
• IBM bringt Go auf den Mainframe: https://www.heise.de/news/IBM-bringt-Go-auf-den-Mainframe-3068764.html
• LinuxONE and Linux on IBM Z Open Source Team auf Github: https://github.com/linux-on-ibm-z
• Open Mainframe Project: https://openmainframeproject.org/
• OpenTelemetry on Mainframe Priorities Survey: https://opentelemetry.io/blog/2025/otel-mainframe-priorities-survey/
• OpenTelemetry Mainframe Special Interest Group: https://github.com/open-telemetry/sig-mainframe
• IBM J9 JVM: https://www.ibm.com/docs/en/call-center/10.0?topic=machines-j9-jvm
• Engineering Kiosk Episode #101 Observability und OpenTelemetry mit Severin Neumann: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/101-observability-und-opentelemetry-mit-severin-neumann/
• Mainframe hardware: Logical partitions (LPARs): https://www.ibm.com/docs/en/zos-basic-skills?topic=design-mainframe-hardware-logical-partitions-lpars
• Unix System Services: https://de.wikipedia.org/wiki/Unix_System_Services
• Can It Run Doom: https://canitrundoom.org/
• /r/mainframe Doom. Is it possible?: https://www.reddit.com/r/mainframe/comments/116kkb2/doom_is_it_possible/
• Parallel Sysplex: https://de.wikipedia.org/wiki/Parallel_Sysplex
• COBOL Fridays webcast series: https://developer.ibm.com/series/cobol-fridays-webinar-videos/
• IBM Z Xplore-Lernplattform: https://www.ibm.com/de-de/z/resources/zxplore
• Discord for Mainframes: https://community.ibm.com/community/user/ibmz-and-linuxone/blogs/darren-surch1/2024/04/26/discord-for-mainframers?communityKey=b8b88f20-24c8-49f0-9021-4a8c6247a067
• Podcast “The Billion Transaction Machine”: https://listen.casted.us/public/95/The-Billion-Transaction-Machine-88848cdd
• Cloudnative Entwicklung und Testen für z/OS in IBM Cloud: https://www.ibm.com/de-de/cloud/wazi-as-a-service

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(00:00:00) Mainframes mit Tobias Leicher

(00:06:37) Info/Werbung

(00:07:37) Der, die oder das Mainframe?

(00:13:45) Was ist ein Mainframe? Hardware, Größe, Preis und Features

(00:24:47) Transaktionale Workloads und Mainframe Nutzer

(00:31:09) zOS und Linux auf dem Mainframe und Sprach-Runtimes

(00:42:24) Legacy-Software in Cobol, PL/1 und Java

(00:53:07) Pre-Production-Testing, Virtualisierung und verteilte Systeme

(00:59:56) K8s, CNCF, GitOps, DevOps und Deployments

(01:05:42) Die Zukunft von Mainframes und Doom

(01:21:21) Mit dem Mainframe(rn) in Berührung kommen

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GPU-Programmierung: Andere Chips und eine andere Art zu programmieren

In der heutigen Zeit dreht sich fast alles in der IT um AI. Und damit auch oft um den sich positiv entwickelnden Aktienkurs von Nvidia. Warum Nvidia? Als Hersteller von Grafikkarten bzw. Grafikchips (kurz GPUs) profitieren sie deutlich von den hohen Nachfragen nach dieser Art von Chips. Das Ganze hat die Frage aufgeworfen: Inwieweit ist die Programmierung auf bzw. für eine GPU anders als bei einer klassischen CPU?

In dieser Episode behandeln wir dieses Thema: Paralleles Programmieren auf der GPU.

Wir bröseln das Buzzword-Bingo auf und schauen uns an, was der Unterschied zu verteiltem vs. parallelem Rechnen ist, was HPC und CUDA eigentlich ist, ob bzw. wie man auf Grafikkarten ohne Frameworks programmieren kann, welche algorithmischen Use Cases neben AI und Transformer-Modelle existieren, wie man einen Algorithmus für die GPU programmiert und was man alles vermeiden sollte, sprechen über Speicherzugriffsmuster und warum Matrizen-Multiplikationen so gut auf GPUs funktionieren aber auch was Performance-Portabilität bedeutet und ob es Probleme mit der Heterogenität von Grafikkarten und Chips gibt.

Und das alles mit Dr. Prof. Peter Thoman.

Bonus: Wie besucht man möglichst effizient alle Städte in Deutschland? Das Problem des Handlungsreisenden.

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• Dr. Peter Thoman: https://dps.uibk.ac.at/~petert/
• PH3 GmbH: https://www.ph3.at 
• SimSYCL: https://github.com/celerity/SimSYCL 
• Celerity: https://celerity.github.io/
• CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
• Was ist CUDA: https://www.bigdata-insider.de/was-ist-cuda-a-851005/
• OpenMP: https://www.openmp.org/
• OpenMPI: https://www.open-mpi.org/
• OpenGL: https://www.opengl.org/
• OpenCL: https://www.khronos.org/opencl/
• Engineering Kiosk Episode #180 Skalierung, aber zu welchem Preis? (Papers We Love): https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/180-skalierung-aber-zu-welchem-preis-papers-we-love/
• Nvidia Self-Paced Training: https://learn.nvidia.com/en-us/training/self-paced-courses
• SYCL Academy: https://github.com/codeplaysoftware/syclacademy

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(00:00:00) Intro

(00:01:28) Paralleles Programmieren auf der GPU mit Peter Thoman

(00:07:26) Was ist was? Verteiltes vs. paralleles Rechnen, HPC, CUDA und mehr

(00:08:34) Info/Werbung

(00:09:34) Was ist was? Verteiltes vs. paralleles Rechnen, HPC, CUDA und mehr

(00:22:34) Wie hat die Berechnung auf der GPU begonnen?

(00:33:23) Use-Cases für die GPU

(00:45:58) Matrizenmultiplikation und Neuronale Netze auf der GPU

(00:55:11) Heterogenität der Grafikkarten und Chips

(01:00:10) Dein Einstieg in die GPU-Programmierung

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Event Sourcing: Ein Deep Dive mit Golo Roden

Speziell beim Debuggen stellen wir uns oft die Frage “Wie kam dieser Datensatz nun in diesen Zustand?”. Nachvollziehbarkeit ist da oft schwer. Wenn man Glück hat, gibt es irgendwo ein Log. Wenn man Pech hat, hat man nach der erfolglosen Log-Suche ein neues Ticket, um ein Log einzubauen. Wäre es nicht irgendwie cool, alle Zustandsänderungen zu protokollieren bzw. zu speichern? Oder noch besser: Dieses Verhalten als First-Class-Konzept in meiner App zu behandeln?

Wenn man das Ganze weiter denkt, landet man oft beim Thema “Event Sourcing”. Event … wat?

In dieser Podcast-Episode machen wir mal einen Deep Dive ins Thema Event Sourcing. Wir klären, was Event Sourcing eigentlich ist, welches Problem es eigentlich löst, wie technische Implementierungen aussehen können, was Command Query Responsibility Segregation (CQRS) und Domain Driven Design damit zu tun haben, wann man doch lieber Abstand von Event Sourcing halten sollte und welche Tools und Datenbanken dich dabei unterstützen.

Bonus: Wie viele Stadtbibliotheken nutzen eigentlich Event Sourcing?

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Links

• the native web GmbH: https://thenativeweb.io/
• YouTube-Kanal von Golo Roden: https://www.youtube.com/@thenativeweb
• Engineering Kiosk Episode #117 Vanilla Web: Niedrige Kopplung & hohe Kohäsion mit Golo Roden von the native web: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/117-vanilla-web-niedrige-kopplung-hohe-koh%C3%A4sion-mit-golo-roden-von-the-native-web/
• Engineering Kiosk Episode #162 Event Sourcing & Märchen mit Golo Roden von the native web: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/162-event-sourcing-m%C3%A4rchen-mit-golo-roden-von-the-native-web/
• Microservice.io - Pattern: Event sourcing: https://microservices.io/patterns/data/event-sourcing.html
• Martin Fowler - Event Sourcing: https://martinfowler.com/eaaDev/EventSourcing.html
• Event Sourcing auf Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/Event_Sourcing
• CloudEvents: https://cloudevents.io/
• CloudEvents Spezifikation: https://github.com/cloudevents/spec/blob/main/cloudevents/spec.md
• Engineering Kiosk Episode #146 Warum ist Doom so faszinierend für die Software-Entwicklung?: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/146-warum-ist-doom-so-faszinierend-f%C3%BCr-die-software-entwicklung/
• Das Recht auf Löschung / "Recht auf Vergessenwerden" (Art. 17 DSGVO): https://www.bfdi.bund.de/DE/Buerger/Inhalte/Allgemein/Betroffenenrechte/Betroffenenrechte_L%C3%B6schung_Vergessenwerden.html
• EventStoreDB / Kurrent: https://www.kurrent.io/
• Change Data Capture: https://en.wikipedia.org/wiki/Change_data_capture
• CQRS – das einzige Video, das Du brauchst: https://www.youtube.com/watch?v=hP-2ojGfd-Q
• Event-Sourcing – das einzige Video, das Du brauchst: https://www.youtube.com/watch?v=ss9wnixCGRY
• Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems: https://dataintensive.net/

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(00:00:00) Intro

(00:01:12) Event Sourcing mit Golo Roden

(00:06:57) Info/Werbung

(00:07:57) Wie kommt man zum Thema Event Sourcing?

(00:11:03) Explain me like I am 5: Was ist Event Sourcing?

(00:19:30) Nomenklatur im Event Sourcing und Standards

(00:27:07) Welches Problem löst Event Sourcing?

(00:35:36) Wie sieht eine technische Implementierung von Event Sourcing aus?

(00:47:53) Command Query Responsibility Segregation (CQRS) und Domain Driven Design

(00:53:54) Herausforderung und Nachteile bei Event Sourcing

(01:04:57) Event Sourcing Systeme und Datenbanken

(01:25:39) Technische Tipps, Libraries und weitere Ressourcen für den Einstieg

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Über 50 Jahre Queries: Das relationale Datenbankmodell und die Sprache SQL haben Geburtstag!

Relationale Datenbanken und die Abfragesprache SQL sind aus der modernen Welt nicht mehr wegzudenken. Egal ob du eine eigene Webseite mit WordPress betreibst, Business Intelligence Analysen für eine Versicherung machst oder die größte Oracle Datenbank der Welt betreibst - In allen Use Cases kommt das relationale Datenbankmodell und die Sprache SQL zum Einsatz.

Und SQL ist bei weitem kein neuer heißer Scheiß. SQL ist inzwischen 50 Jahre alt und das relationale Datenbankmodell ist sogar noch 5 Jahre älter als SQL! Welche Technologie fällt dir ein, die inzwischen so alt ist, aber dennoch eine solch aktive und breite Nutzung vorweisen kann?

Klar, COBOL, Fortan und Co sind bestimmt noch in irgendwelchen Kellern aktiv - Aber auch in diesem Volumen wie SQL?

Dieser Umstand hat uns dazu bewegt, einmal die Frage zu beleuchten: Wie kam es eigentlich zu relationalen Datenbanken? Wie wurde SQL eigentlich erfunden? Darum geht's in dieser Episode. Wir erzählen die Geschichte von SQL.

Inkl. Streit, welches Datenbankmodell das bessere ist, Wettbewerbe um die schönsten Queries zu schreiben, Behörden die Test-Suites für die Industrie schreiben und warum du IBM und Oracle ggf. mehr zu verdanken hast, als dir eigentlich lieb ist.

Bonus: SQL wurde mal totgesagt, doch totgesagte leben länger.

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Links

• 50 Years of Queries: https://cacm.acm.org/research/50-years-of-queries/
• Edgar F. Codd: A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks https://www.seas.upenn.edu/~zives/03f/cis550/codd.pdf
• Codd's 12 rules: https://en.wikipedia.org/wiki/Codd's_12_rules
• Engineering Kiosk Episode #99 Modernes SQL ist mehr als SELECT * FROM - mit Markus Winand: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/99-modernes-sql-ist-mehr-als-select-from-mit-markus-winand/
• Edgar F. Codd: https://de.wikipedia.org/wiki/Edgar_F._Codd
• Michael Stonebraker: https://de.wikipedia.org/wiki/Michael_Stonebraker
• Charles Bachman: https://de.wikipedia.org/wiki/Charles_Bachman

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(00:00:00) Intro

(00:01:25) 50 Jahre relationale Datenbanken und SQL

(00:03:32) Info/Werbung

(00:04:32) 50 Jahre relationale Datenbanken und SQL

(00:13:15) Research Projekt "System R"

(00:18:42) SQL und die Special Interest Group on File Definition and Translation

(00:23:52) Query Game, "Walk up and read" und Oracle

(00:30:17) American National Standards Institute (ANSI) und NIST

(00:36:07) Neue (und heutige) Datenbanksysteme wie Pilze aus dem Boden

(00:42:43) Not only SQL (NoSQL)

(00:50:16) Kritik an SQL - Orthogonalität, null values und Duplikate

(00:58:10) SQL Heute und die Erfolgsfaktoren

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Zu verstehen, wie eine Firma Geld verdient, ist Voraussetzung um Mehrwert zu schaffen

Die wenigsten von uns arbeiten für Luft und Liebe. Mieten müssen gezahlt werden und Essen müssen wir auch alle. Deswegen gehen viele von uns in einem klassischen Angestelltenverhältnis arbeiten. In einem Angestelltenverhältnis gehören auch Gehaltserhöhungen und ab und zu auch mal eine Beförderung dazu. Einige Gehälter werden automatisch angepasst, wie z.B. bei einer Tariferhöhung. Andere müssen dafür ihren Wert, den sie zur Firma beitragen, erhöhen. Und um dies zu erreichen, sollte man wissen, wie die eigene Firma eigentlich Geld verdient und welche Herausforderungen das Business-Modell hat. Denn dies ist nicht immer auf den ersten Blick zu erkennen.

In dieser Episode schauen wir uns mal drei Business-Modelle an, erklären, worauf diese basieren, welche Herausforderungen diese mit sich bringen, ob diese sich heutzutage noch lohnen und welchen Zwiespalt diese oft bei der Produktentwicklung erzeugen. 

Wir sprechen darüber, wie viel du den Arbeitgeber eigentlich kostet, wie viel Werbung heutzutage noch Wert ist, Warum sogenannte A-Kunden zwar viel Geld einbringen können, aber ein großes Risiko für eine Firma sind, warum das passive Einkommen bei deinem eigenen Software as a Service Produkt ein Irrglaube ist und wie du das neue Wissen über Business-Modelle für dich nutzen kannst, um deinen eigenen Wert zu erhöhen.

Bonus: Wenn man mehr Geld möchte, muss man mehr Geld einbringen.

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Links

• Shopping-Add-On "Honey" unter Betrugsverdacht: https://www.heise.de/news/Shopping-Add-On-Honey-unter-Betrugsverdacht-10221319.html
• Finanzfluss: https://www.finanzfluss.de/
• Engineering Kiosk Episode #123 The Bread Code: vom Entwickler zum Brot-Influencer mit Hendrik Kleinwächter: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/123-the-bread-code-vom-entwickler-zum-brot-influencer-mit-hendrik-kleinw%C3%A4chter/
• Wirecutter: https://www.nytimes.com/wirecutter/

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(00:00:00) Intro

(00:01:24) Warum es wichtig ist, das Business-Modell zu verstehen

(00:07:19) Info/Werbung

(00:08:19) Cost per Click / Cost per Sale / Affiliate

(00:20:11) Werbefinanzierte Services

(00:38:49) Abo-Modelle oder X as a Service

(00:56:20) Weitere Business-Modelle

(00:59:02) Wie hilft mir, als Entwickler*in, dieses neue Wissen?

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Skalierung und verteilte Berechnungen: Sind mehr CPUs wirklich immer schneller?

Stell dir vor, du bist Softwareentwickler*in und jeder spricht von Skalierung und verteilten Systemen. Doch wie effizient sind diese eigentlich wirklich? Heißt mehr Rechenpower gleich schnellere Ergebnisse?

In dieser Episode werfen wir einen Blick auf ein wissenschaftliches Paper, das behauptet, die wahre Leistung von verteilten Systemen kritisch zu hinterfragen. Wir diskutieren, ab wann es sich lohnt, mehr Ressourcen einzusetzen, und was es mit der mysteriösen Metrik COST (ausgesprochen Configuration that Outperforms a Single Thread) auf sich hat. Hör rein, wenn du wissen willst, ob Single-Threaded Algorithmen in vielen Fällen die bessere Wahl sind.

Bonus: Ggf. machen nicht alle Wissenschaftler so wissenschaftliche Arbeit.

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Links

• Papers We Love: https://paperswelove.org/
• Papers We Love GitHub Repository: https://github.com/papers-we-love/papers-we-love
• Paper “Scalability! But at what COST?”: https://www.usenix.org/system/files/conference/hotos15/hotos15-paper-mcsherry.pdf
• Blogpost “Scalability! But at what COST?”: https://www.frankmcsherry.org/graph/scalability/cost/2015/01/15/COST.html
• Slides “Scalability! But at what COST?”: https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/hotos15_slides_mcsherry.pdf
• HackerNews Threas #1 zu “Scalability, but at what cost? (2015)”: https://news.ycombinator.com/item?id=11855594
• HackerNews Threas #2 zu “Scalability, but at what cost? (2015)”: https://news.ycombinator.com/item?id=26925449
• Paper “GraphX: Graph Processing in a Distributed Dataflow Framework”: https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi14/osdi14-paper-gonzalez.pdf
• GraphChi: https://www.usenix.org/conference/osdi12/technical-sessions/presentation/kyrola
• Stratosphere (nun Apache Flink): http://stratosphere.eu/
• X-Stream: https://sigops.org/s/conferences/sosp/2013/papers/p472-roy.pdf
• Apache Spark: https://spark.apache.org/
• Apache Giraph: https://giraph.apache.org/
• GraphLab: https://github.com/lqvito/graphlab?tab=readme-ov-file
• Dilbert Comics: https://dilbert.com/
• Single Thread Implementierung in Rust: https://github.com/frankmcsherry/COST
• Single Thread Implementierung in C++: https://github.com/MicrosoftResearch/NaiadSamples/tree/master/COST
• Command-line Tools can be 235x Faster than your Hadoop Cluster: https://adamdrake.com/command-line-tools-can-be-235x-faster-than-your-hadoop-cluster.html
• “Naiad” von Microsoft Research: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/naiad/
• OpenMP: https://www.openmp.org/
• OpenMPI: https://www.open-mpi.org/
• HotOS 15 Workshop: https://www.usenix.org/conference/hotos15

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(00:00:00) Papers We Love: Scalability! But at what COST?

(00:03:11) Was bedeutet Skalierung?

(00:05:32) Info/Werbung

(00:06:32) Was bedeutet Skalierung?

(00:16:20) PageRank- und Label Propagation-Algorithmus

(00:24:10) Optimierung der Daten und verwendeten Algorithmen für spezifische Probleme

(00:29:17) COST: Configuration that Outperforms a Single Threat

(00:31:58) Learnings aus dem Paper

(00:37:50) Wissenschaftlicher Anspruch und Einschätzung des Papers

(00:52:34) Was können wir für die Praxis aus dem Paper lernen?

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Machine Learning Operations (MLOps) mit Data Science Deep Dive.

Machine Learning bzw. die Ergebnisse aus Vorhersagen (sogenannten Prediction-Models) sind aus der modernen IT oder gar aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. Solche Modelle kommen wahrscheinlich öfter zum Einsatz, als dir eigentlich bewusst ist. Die Programmierung, Erstellung und das Trainieren dieser Modelle ist die eine Sache. Das Deployment und der Betrieb ist die andere Thematik. Letzteres nennt man Machine Learning Operations, oder kurz “MLOps”. Dies ist das Thema dieser Episode.

Wir klären was eigentlich MLOps ist und wie es sich zum klassischen DevOps unterscheidet, wie man das eigene Machine Learning-Modell in Produktion bringt und welche Stages dafür durchlaufen werden müssen, was der Unterschied von Model-Training und Model-Serving ist, welche Aufgabe eine Model-Registry hat, wie man Machine Learning Modelle in Produktion eigentlich monitored und debugged, was Model-Drift bzw. die Drift-Detection ist, ob der Feedback-Cycle durch Methoden wie Continuous Delivery auch kurz gehalten werden kann, aber auch welche Skills als MLOps Engineer wichtig sind.

Um all diese Fragen zu beantworten, stehen uns Michelle Golchert und Sebastian Warnholz vom Data Science Deep Dive Podcast rede und Antwort.

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• In Numbers We Trust (INWT): https://www.inwt-statistics.de/
• Data Science Deep Dive Podcast: https://inwt.podbean.com/
• Programmiersprache “R”: https://www.r-project.org/
• Gradient boosting: https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting
• MLFlow: https://mlflow.org/
• Jupyter Notebooks: https://jupyter.org/
• Databricks: https://www.databricks.com/
• AutoML: https://www.automl.org/automl/

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(00:00:00) Machine Learning Operations (MLOps) mit Michelle und von Data Science Deep Dive

(00:06:29) Info/Werbung

(00:07:29) Machine Learning Operations (MLOps) mit Michelle und von Data Science Deep Dive

(00:17:21) Deployment eines ML Modells in Produktion: Model Training

(00:30:09) Automatisierte Pipelines und der operationelle Betrieb

(00:39:22) Reproduzierbarkeit und Debugging

(00:45:27) Model Serving / Modellbereitstellung

(00:52:28) Monitoring und Model Drift

(01:05:39) Welche Skills benötige ich als MLOps Engineer?

(01:13:21) Abschluss

Hosts

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Softwareentwicklung in der Praxis: Infotainment-Systeme für Kreuzfahrtschiffe.

Jede Industrie und Domäne hat ihre Eigenheiten und Herausforderungen. Dies überträgt sich auch auf die Software, die für die entsprechenden Anwendungsfälle geschrieben wird. Oft fragen wir uns “Wie ist es eigentlich, Software für Brauereien, Waschmaschinen oder Mähdrescher zu schreiben?”. In dieser Episode beantworten wir diese Frage für das Thema Kreuzfahrtschiffe - Also die richtig dicken Pötte.

Welche Software wird auf einem Kreuzfahrtschiff benötigt? Auf welcher Hardware läuft diese und wo steht die Hardware überhaupt - In der Cloud oder ist das ein schwimmendes Datacenter? Wie sieht es mit der Internet-Connectivity und dem Debugging aus, wenn man auf den Weltmeeren unterwegs ist? Welche Probleme muss die Software lösen, wenn Ländergrenzen übertreten werden in Bezug auf Zeitzonen, Datenschutz und Accessibility?

Unser Gast Sebastian Hammerl steht uns Rede und Antwort.

Bonus: Speedboot fahren mit Systemadministratoren - Warum nicht?

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• Sebastian Hammerl auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/shammerl/
• Backblaze Hard Drive Data and Stats: https://www.backblaze.com/cloud-storage/resources/hard-drive-test-data
• Getslash: https://www.getslash.de/
• Sea Chefs: https://www.seachefs.com/
• Zeitumstellung führt in Marokko zu Verwirrung und Ärger: https://www.zeit.de/news/2018-10/28/zeitumstellung-fuehrt-in-marokko-zu-verwirrung-und-aerger-181028-99-565061

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(00:00:00) Intro

(00:01:09) Softwareentwicklung auf und für Kreuzfahrtschiffe mit Sebastian Hammerl

(00:07:08) Software auf einem Schiff installieren, wenn es im Trockendock ist

(00:07:49) Info/Werbung

(00:08:49) Software auf einem Schiff installieren, wenn es im Trockendock ist

(00:27:51) Software die sich bewegt: Zeitzonen

(00:36:39) Internationale Gegebenheiten: Datenschutz

(00:39:41) Bug-Handling und Deployments

(00:46:07) Schwimmendes Datacenter: Redundanz und Notfälle

(00:53:16) Tech-Stack auf einem Schiff

(00:55:40) Als IT-Admin auf dem Schiff arbeiten

(01:01:16) Empfehlung für alle, die sich das Thema näher ansehen wollen

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Data Streaming und Stream Processing mit Apache Kafka und dem entsprechenden Ecosystem.

Eine ganze Menge Prozesse in der Softwareentwicklung bzw. für die Verarbeitung von Daten müssen nicht zur Laufzeit, sondern können asynchron oder dezentral bearbeitet werden. Begriffe wie Batch-Processing oder Message Queueing / Pub-Sub sind dafür geläufig. Es gibt aber einen dritten Player in diesem Spiel: Stream Processing. Da ist Apache Kafka das Flaggschiff, bzw. die verteilte Event Streaming Platform, die oft als erstes genannt wird.

Doch was ist denn eigentlich Stream Processing und wie unterscheidet es sich zu Batch Processing oder Message Queuing? Wie funktioniert Kafka und warum ist es so erfolgreich und performant? Was sind Broker, Topics, Partitions, Producer und Consumer? Was bedeutet Change Data Capture und was ist ein Sliding Window? Auf was muss man alles acht geben und was kann schief gehen, wenn man eine Nachricht schreiben und lesen möchte?

Die Antworten und noch viel mehr liefert unser Gast Stefan Sprenger.

Bonus: Wie man Stream Processing mit einem Frühstückstisch für 5-jährige beschreibt.

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Links

• Stefan Sprenger auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/stsprenger/
• Buch “Streaming Data Pipelines with Kafka” von Stefan Sprenger: https://www.manning.com/books/streaming-data-pipelines-with-kafka
• Kafka: https://kafka.apache.org/
• Kafka Streams: https://kafka.apache.org/documentation/streams/
• Kafka Connect: https://docs.confluent.io/platform/current/connect/index.html
• Apache Flink: https://flink.apache.org/
• Apache Spark: https://spark.apache.org/
• Apache Camel: https://camel.apache.org/
• Change Data Capture: https://en.wikipedia.org/wiki/Change_data_capture
• Debezium: https://debezium.io/
• Wartungsfenster Podcast: https://wartungsfenster.podigee.io/
• RocksDB: https://rocksdb.org/
• Tombstone Record: https://en.wikipedia.org/wiki/Tombstone_(data_store)
• The Raft Consensus Algorithm: https://raft.github.io/
• Warpstream: https://www.warpstream.com/

Sprungmarken

(00:00:00) Streaming mit Kafka mit Stefan Sprenger

(00:06:18) Data Streaming und Stream Processing für 5-Jährige

(00:07:40) Data Streaming und Stream Processing für Mid-Level-Engineers

(00:07:47) Info/Werbung

(00:08:47) Data Streaming und Stream Processing für Mid-Level-Engineers

(00:14:14) Was ist Apache Kafka?

(00:20:54) Datensätze in Apache Kafka: Produzieren und Konsumieren

(00:25:58) Kafka Streams und Kafka Connect

(00:30:34) Change Data Capture

(00:34:36) Herausforderungen bei der Anwendung von Kafka, Kafka Streams und Kafka Connect

(00:42:54) Compaction, Retention, Replication, Acknowledgement, Joins und Idempotenz

(00:53:46) Einsatz in Organisationen: Governance und Schema Registry

(00:59:00) Verteiltes System und komplexe Technologien

(01:01:47) Die Zukunft um Kafka und das Ecosystem

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