Engineering Kiosk

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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• Shopping-Add-On "Honey" unter Betrugsverdacht: https://www.heise.de/news/Shopping-Add-On-Honey-unter-Betrugsverdacht-10221319.html
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• Wirecutter: https://www.nytimes.com/wirecutter/

(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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• 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

(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/

(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

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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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• 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

(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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• 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/

(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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3 Jahre Engineering Kiosk: Geburtstagsepiode und Jahresrückblick auf 2024

Der Engineering Kiosk Podcast wird stolze 3 Jahre alt. Ein Grund zu feiern. Zeitgleich geht das Jahr 2024 zu Ende. Eine Möglichkeit auf einen Rückblick, wie sich das Engineering Kiosk Projekt entwickelt. Wir sprechen über Episoden, die etws bei unseren Hörer*innen und bei uns selbst bewegt haben. Wir teilen ein paar Statistiken über den Podcast sowie unseren persönlichen Highlights, Lowlights und Neutralights. Weiterhin geben wir einen Einblick wie wir unsere Interviewgäste auswählen und wir auf gekaufte Interviews und Tech Employer Branding Agenturen reagieren. Am Ende lösen wir auch noch unsere Tech Predictions für das Jahr 2024 auf und entscheiden somit, wer das bessere Orakel ist.

Bonus: Auch Podcast-Hosts streiten sich manchmal wie ein altes Ehepaar und ein paar Outtakes gibts auch.

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• Engineering Kiosk Episode #170 - 404 Not Found!: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/170-404-not-found/
• Engineering Kiosk Episode #113 Selbstmarketing ohne Bullshit: Brag Documents: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/113-selbstmarketing-ohne-bullshit-brag-documents/
• Engineering Kiosk Episode #133 Die wichtige Rolle von 1on1s in Zeiten der Arbeiterlosigkeit: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/133-die-wichtige-rolle-von-1on1s-in-zeiten-der-arbeiterlosigkeit/
• Engineering Kiosk Episode #61 Schwierige 1-on-1 Situationen und Lösungsvorschläge: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/61-schwierige-1-on-1-situationen-und-l%C3%B6sungsvorschl%C3%A4ge/
• Engineering Kiosk Episode #10 Das Karriere Booster Meeting 1:1s: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/10-das-karriere-booster-meeting-11s/
• Engineering Kiosk Episode #142 Ist Return to Office die Zukunft? Was die Wissenschaft sagt - mit Jean-Victor Alipour vom IFO: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/142-ist-return-to-office-die-zukunft-was-die-wissenschaft-sagt-mit-jean-victor-alipour-vom-ifo/
• Engineering Kiosk Episode #138 Gemeinsam stark: Jobsharing und Tandems in der modernen Arbeitswelt mit Anna Drüing-Schlüter: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/138-gemeinsam-stark-jobsharing-und-tandems-in-der-modernen-arbeitswelt-mit-anna-dr%C3%BCing-schl%C3%BCter/
• Engineering Kiosk Episode #154 Architektur-Diskussion: Design eines einfachen und robusten Preis-Scrapers: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/154-architektur-diskussion-design-eines-einfachen-und-robusten-preis-scrapers/
• 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/
• Engineering Kiosk Episode #137 Die Schaltsekunde und ihre IT-Folgen: Ein Sekundenbruchteil mit Impact: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/137-die-schaltsekunde-und-ihre-it-folgen-ein-sekundenbruchteil-mit-impact/
• Engineering Kiosk Episode #131 Equity in Tech-Startups: Mehr als nur Gehalt mit Philipp "Pip" Klöckner: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/131-equity-in-tech-startups-mehr-als-nur-gehalt-mit-philipp-pip-kl%C3%B6ckner/
• Engineering Kiosk Episode #129 Simplify Your Stack: Files statt Datenbanken!: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/129-simplify-your-stack-files-statt-datenbanken/
• Engineering Kiosk Episode #127 Imposter-Syndrom & Peter-Prinzip mit Dr. Fanny Jimenez: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/127-imposter-syndrom-peter-prinzip-mit-dr-fanny-jimenez/
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• Raus aus der Cloud https://blogs.idc.com/2024/10/28/storm-clouds-ahead-missed-expectations-in-cloud-computing/
• Raus aus der Cloud https://www.heise.de/news/IDC-Viele-Unternehmen-wollen-teils-raus-aus-der-Cloud-10001826.html 
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• List of formerly open-source or free software: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_formerly_open-source_or_free_software
• State of the Developer Nation 25th Edition (Q3 2023): https://developer-economics.cdn.prismic.io/developer-economics/ee700d25-46b0-4dad-87de-7ffba39a3c58_Q3+2023+State+of+Developer+Nation.pdf
• State of the Developer Nation 24th Edition (Q1 2023): https://developer-economics.cdn.prismic.io/developer-economics/c578f353-a5b7-4a12-9202-9f456e02dce5_Slashdata+-+24th+edition+of+The+State+of+the+Developer+Nation+%28Q1+2023%29.pdf
• Sizing Programming Language Communities (Q1 2024): https://developer-economics.cdn.prismic.io/developer-economics/Zmf7m5m069VX1nu9_Sizing_programming_language_communities.pdf

(00:00:00) Happy Birthday Engineering Kiosk

(00:03:35) Info/Werbung

(00:04:35) Happy Birthday Engineering Kiosk

(00:25:51) Statistiken zum Podcast

(00:33:32) Unsere Highlights

(00:39:17) Unsere Lowlights

(00:41:04) Unsere Neutralights

(00:43:00) Interviews, wie wir Gäste auswählen und gekaufte Episoden

(00:50:34) Tech Predictions aus 2024 / Episode 100

(01:02:45) Ausblick auf 2025

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Die Transparenz von Open Source schreibt Geschichten, die erzählt werden wollen

50% des Begriffes “Open Source” besteht aus dem Wort “Open”. Ok. Für diese Erkenntnis muss man nun nicht studiert haben. Open bzw. Offen bzw. Transparenz bezieht sich dabei nicht nur auf den Source Code selbst, sondern i.d.R. auf alles, was das entsprechende Projekt betrifft. Dazu zählen u.a. für jedermann einsehbare Bug-Reports und Pull Requests. Wenn man dies nun mit weltweiter Kollaboration verschiedener Menschen und Kulturen mixt, ist eins vorprogrammiert: Kreativität, WTF-Momente, persönliche Schicksale und Geschichten, die erzählt werden wollen. 

Diese Episode erzählt einige dieser Open Source Geschichten. Wir sprechen darüber, wie man Douglas Crockford dazu bringt, über JavaScript Code zu streiten, wann für einen Pull Request eine eigene Torte gebacken wird und warum dies dann zu einem Merge führt, sowie wann und warum Unit Tests fehlschlagen, wenn diese in Australien ausgeführt werden. Es geht aber auch um traurige Seiten und persönliche Schicksale. Zum Beispiel eine Gefängnisverurteilung eines Maintainers von einem Projekt, welches 26 Millionen Downloads pro Woche hat, eine Krebserkrankungen mit verbundener Anteilnahme der Community und wie der Maintainer die Zukunft des Projektes sichert für die Zeit, wenn er nicht mehr da ist oder auch wie die Maidan-Revolution und der Ukraine-Krieg Open Source beeinflussen.

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• FizzBuzz Enterprise Edition: https://github.com/EnterpriseQualityCoding/FizzBuzzEnterpriseEdition
• TrumpScript - Make Python great again: https://github.com/samshadwell/TrumpScript
• Volkswagen - Make CI tests pass: https://github.com/auchenberg/volkswagen
• static-analysis Awesome List - JSHint and JSLint are outdated: https://github.com/analysis-tools-dev/static-analysis/issues/223
• core.js - State and governance of the project?: https://github.com/zloirock/core-js/issues/767
• TypeScript - Allowed non-this, non-super code before super call in derived classes with property initializers: https://github.com/microsoft/TypeScript/pull/29374
• Proxmox VE Helper-Scripts Project Update: https://github.com/tteck/Proxmox/discussions/4009
• Proxmox VE Helper-Scripts Moving forward: https://github.com/tteck/Proxmox/discussions/4025
• Proxmox VE Helper-Scripts Update von tteckster's Frau: https://github.com/community-scripts/ProxmoxVE/discussions/237
• Proxmox VE Helper-Scripts (Community Edition): https://github.com/community-scripts/
• Angular.js - Unit tests fail when run in Australia: https://github.com/angular/angular.js/issues/5017
• A collection of debugging stories: https://github.com/danluu/debugging-stories
• Microsoft Calculator - Make this app immune against any exploit: https://github.com/microsoft/calculator/pull/101
• DoctrineEnumBundle - Ukrain Revolution: https://github.com/fre5h/DoctrineEnumBundle/pull/12
• Maidan-Revolution: https://www.nzz.ch/international/ukraine-chronologie-der-maidan-revolution-ld.1290571
• Engineering Kiosk Episode #98 Der Hype um Rust mit Matthias Endler: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/98-der-hype-um-rust-mit-matthias-endler/
• Engineering Kiosk Episode #137 Die Schaltsekunde und ihre IT-Folgen: Ein Sekundenbruchteil mit Impact: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/137-die-schaltsekunde-und-ihre-it-folgen-ein-sekundenbruchteil-mit-impact/
• Engineering Kiosk Episode #144 Die unterschätzte Macht der Zeit: Wie NTP und PTP die Welt synchronisieren mit Daniel Boldt und Thomas Behn von Meinberg: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/144-die-untersch%C3%A4tzte-macht-der-zeit-wie-ntp-und-ptp-die-welt-synchronisieren-mit-daniel-boldt-und-thomas-behn-von-meinberg/

(00:00:00) Intro

(00:01:32) Open Source Stories und kreative Projekte

(00:05:09) Info/Werbung

(00:06:09) Open Source Stories und kreative Projekte

(00:11:44) Maintainer von Core.js muss ins Gefängnis

(00:19:06) Eine Torte für einen TypeScript Pull Request

(00:25:14) Krebs und die Proxmox Community Scripte

(00:30:52) Unit Tests schlagen fehl, wenn man diese in Australien ausführt

(00:38:54) Microsoft Calculator wird Exploit-Free gemacht

(00:41:33) Maidan-Revolution und der Ukraine Krieg

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Frontend-Engineering Metriken im Team einführen mit dem Working Draft Podcast.

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• Core Web Vitals: https://web.dev/articles/vitals?hl=en
• Sentry: https://sentry.io/
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• WAVE Web Accessibility Evaluation Tools: https://wave.webaim.org/

(00:00:00) Frontend-Engineering Metriken im Team einführen

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Was ist Tail Recursion bzw. eine Endrekursion?

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• Endrekursion https://de.wikipedia.org/wiki/Endrekursion 
• Tail Call Optimization https://en.wikipedia.org/wiki/Tail_call 

(00:00:00) Tail Recursion / Endrekursion

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Die kuriosesten Versionsnummern bekannter Software mit Matthias Endler von Rust in Production.

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• Rust in Production Podcast: https://corrode.dev/podcast/
• Engineering Kiosk Episode #98 Der Hype um Rust mit Matthias Endler: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/98-der-hype-um-rust-mit-matthias-endler/
• LaTeX – A document preparation system: https://www.latex-project.org/
• 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/
• PHP 6: https://wiki.php.net/rfc/php6
• Raku Programming Language: https://raku.org/
• Windows 6.1 – Was ist das?: https://www.giga.de/downloads/windows-7/specials/windows-6.1-was-ist-das/
• Just noticed that my pdfTeX version is Pi: https://www.reddit.com/r/LaTeX/comments/etiuh4/just_noticed_that_my_pdftex_version_is_pi/
• Versionsnummer 100: Wieso Firefox und Chrome bald für Probleme im Web sorgen könnten: https://t3n.de/news/version-100-chrome-firefox-probleme-gruende-1452233/
• First official Doom version?: https://www.doomworld.com/forum/topic/16997-first-official-doom-version/
• Why is there no version 6 of PHP?: https://www.updatephp.com/why-is-there-no-version-6-of-php
• MS Office to skip past ‘unlucky’ 13 in 2009: https://www.computerwoche.de/article/2664506/ms-office-to-skip-past-unlucky-13-in-2009-2.html
• How does node.js version numbers work and how do I ensure compatibility?: https://stackoverflow.com/a/14791204/270334
• MySQL: Why the jump from 5.7 to 8.0?: https://news.ycombinator.com/item?id=16876304
• Oracle 18 to be released in 2018, let’s skip versions 13,14,15,16 and 17: https://monin-it.be/oracle-18-and-release-update-revisions/
• if (osName.startsWith("windows 9")): https://github.com/search?q=if+%28osName.startsWith%28%22windows+9%22%29%29&type=code
• Why "Windows 10" wasn't chosen because of "braindead" developers checking for Windows 95 or 98: https://gist.github.com/sixlettervariables/5571cecb5a9d04b41d03
• Microsoft - Bad version number checks: https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20040213-00/?p=40633
• Lizenzen
• Music from #Uppbeat: https://uppbeat.io/t/kevin-macleod/monkeys-spinning-monkeys
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• Music from #Uppbeat: https://uppbeat.io/t/christian-larssen/weekend-croquet
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• Music from #Uppbeat: https://uppbeat.io/t/kevin-macleod/holiday-weasel
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(00:00:00) Die kuriosesten Versionsnummern bekannter Software

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