SoftwerkerCast

Eine kurze Time-to-Market ist für digitale Produkte das A und O, um den Geschäftserfolg zu beeinflussen.

Unternehmen, die mit ihren Produkten wirtschaftlich erfolgreich in unsicheren und hoch dynamischen Märkten bestehen wollen, müssen ihre Time-to-Market signifikant beschleunigen. Schneller, kleiner, häufiger, um so immer wieder zu lernen und anzupassen. Viele Transformationen haben dieses Ziel bisher nicht zufriedenstellend erreicht. In diesem SoftwerkerCast erklärt euch Steffen, warum das so ist und mit welchen fünf Hebeln ihr – unabhängig vom gewählten Framework – eure Time-to-Market signifikant wie nachhaltig reduziert und so erfolgreichere Produkte gestaltet.

5 Hebel für eine kürzere Time-to-Market zum Nachlesen in unserer Softwerker-Spezialausgabe.

Kapitel:

(00:00:00) Einführung

(00:02:00) Was sind digitale Produkte?

(00:03:58) Was sind die fünf Hebel?

(00:16:38) Hebel 1

(00:22:47) Hebel 2

(00:27:42) Hebel 3

(00:32:22) Hebel 4

(00:36:45) Hebel 5

Dennis Effing hat sich in seiner projektfreien Zeit ausgiebig mit verschiedenen Service-Mesh-Lösungen auseinandergesetzt und präsentiert einen Überblick.

Istio, Linkerd, Consul, Traefik Mesh – diese Produktnamen hat bestimmt jeder schon einmal gehört. Aber was genau verbirgt sich hinter einem sogenannten „Service Mesh“? Und wieso empfiehlt sich eine solche Lösung für komplexe Microservice-Landschaften?

IT Consultant und Service-Mesh-Experte Dennis Effing hat unterschiedliche Service-Mesh-Optionen miteinander verglichen und im Rahmen eines Showcase implementiert. In dieser SoftwerkerCast-Folge berichtet er Marco und Max über aktuelle Patterns und Schwerpunkte in der Service-Mesh-Welt und wagt einen Blick in die Zukunft.

Der in der Folge erwähnte Showcase „habitcentric“ ist auf GitHub frei verfügbar.

Kapitel:

(00:00:00) Intro Dennis

(00:01:31) Service Meshes – jenseits des Hype-Zeniths?

(00:03:00) Service Meshes: Was heißt "leichtgewichtig"?

(00:03:50) Was ist ein Service Mesh?

(00:07:15) Vorteile von Service Meshes

(00:09:00) Service Meshes außerhalb von Kubernetes

(00:14:35) Sidecar-Pattern und neuere Ansätze: Cilium & Istio

(00:17:20) Service-Mesh-Showcase "habitcentric"

(00:23:15) Blick in die Zukunft

(00:26:10) Multi-Cluster-Set-ups

Eine weitere Folge mit Data Scientist Dr. Shirin Elsinghorst, in der es noch einmal um das Thema künstliche Intelligenz geht.

Das Modell ist trainiert, die KI funktioniert – warum sollte mich als Data Scientist nun interessieren, wie ein Algorithmus zu den Ergebnissen kommt, die er mir ausspuckt? Weshalb künstliche Intelligenz in gewissen Anwendungsszenarien erklärbar und keine Black Box sollte, zeigt Dr. Shirin Elsinghorst in diesem Follow-up zur letzten SoftwerkerCast-Folge. Spoiler: Biases sind nicht immer vorteilhaft – und nicht immer sofort ersichtlich.

Kapitel:

(00:00:00) Intro Shirin

(00:01:10) Wozu braucht es Explainable AI?

(00:07:21) Explainable AI & Recruiting

(00:10:33) Performancekriterien

(00:11:29) Explainable AI: Was ist das überhaupt?

(00:19:19) Explainable AI & DSGVO

(00:23:07) Vorteile von Explainable AI in a nutshell

Ein ganz kurzes Intro in Daten, künstliche Intelligenz und neuronale Netze

Die promovierte Biologin Dr. Shirin Elsinghorst hat ihr Steckenpferd Daten zum Beruf gemacht und ist seither Data Scientist bei codecentric. In dieser SoftwerkerCast-Folge erklärt sie kompakt, wie Daten mit künstlicher Intelligenz zusammenhängen, was neuronale Netze sind und welche Anwendungsmöglichkeiten es für diese Felder gibt.

In der nächsten SoftwerkerCast-Folge wird es noch einmal detaillierter um den Aspekt „Explainable AI“ gehen – stay tuned!

Kapitel:

(00:00:00) Intro Shirin

(00:01:29) Daten & AI – wie gehört das zusammen?

(00:07:40) Verschiedene Datentypen, Datensichtung

(00:11:30) Neuronale Netze für Dummies

(00:20:46) Mehr Möglichkeiten durch höhere Rechenleistung?

Authorized Personnel Only: Wie man komplexen Kundenanforderungen in Sachen Autorisierung dank OpenFGA gerecht wird

Nach unserer Folge über den Open Policy Agent geht es in diesem SoftwerkerCast erneut um Identity and Access Management (IAM), genauer: um Autorisierung. IAM Consultant Sebastian Rose erklärt, welche Faktoren und Anforderungen man beim Konzipieren einer Autorisierungslösung berücksichtigen sollte und welche Rolle das Open-Source-Framework OpenFGA, das auf Zanzibar von Google basiert, hier spielen könnte.

- Zanzibar Paper: https://research.google/pubs/pub48190/

- Artikel über Keycloak-OpenFGA-Integration: https://embesozzi.medium.com/keycloak-integration-with-openfga-based-on-zanzibar-for-fine-grained-authorization-at-scale-d3376de00f9a

Feedback und Fragen zu openFGA gerne an: [email protected]

Kapitel:

(00:00:00) Intro Sebastian

(00:02:05) Authentifizierung

(00:03:19) Autorisierung: Welche Anforderungen gibt es?

(00:08:06) OpenFGA

(00:11:28) Zanzibar Paper

(00:14:20) WIFM als Entwickler?

(00:18:16) Eine Anwendung umsetzen: SDKs und Integrationen

(00:20:41) OpenFGA, OPA und Keycloak

(00:27:00) Call for Feedback

In der zweiten SoftwerkerCast-Episode über ChatGPT geht es um weitere und konkretere Anwendungsfälle und das Potential von KI, auch über Sprache hinaus.

Gutenachtgeschichten-Dichter, Sprachtutor, Kreativtrainer: ChatGPT stellt sich im Alltag als praktisches Helferlein heraus – in manchen Kontexten ist es sogar so hilfreich, dass sich eine wahre Goldgräberstimmung verbreitet.

Nach der allgemeinen Einführung im ersten Teil gehen Timothy, Max und Marco in dieser Episode auf konkretere Einsatzszenarien des intelligenten Chat-Tools ein: Wo sind die Grenzen? Wo sind die Möglichkeiten schier unbegrenzt? Welche Optionen bietet ChatGPT für Technik-Affine? Und nicht zuletzt die philosophische Frage: Wo führt das alles hin?

Kapitel:

(00:00:00) Intro Timothy

(00:01:42) ChatGPT im Alltag: Gutenachtgeschichten, Spracherkennung etc.

(00:10:20) ChatGPT als Prototyping Canvas: Sprachtrainer

(00:13:25) Context matters!

(00:18:06) ChatGPT für ALLES?

(00:21:42) KI jenseits der Sprache: Stimm- und Bild-Imitation

(00:26:13) Wo führt das alles hin – KI-„Inzest“??

(00:28:10) ChatGPT: Einstieg für Technikaffine

(00:33:14) Revolution im Data Engineering?

Thomas Darimont, Experte für Identity Access Management und Keycloak, hilft beim Einstieg in den OPA.

Auch wenn die Abkürzung „OPA“ im Deutschen gar nicht danach klingt: Der Open Policy Agent ist noch ein recht junges, aber mächtiges Projekt der CNCF (Cloud-Native Computing Foundation). Es handelt sich um eine quelloffene Policy Engine für Cloud-native Anwendungslandschaften – Marco hat bereits im vergangenen Jahr über sie gebloggt. Sie hilft dabei, Richtlinien in puncto Compliance und Security einheitlich zu programmieren und durchzusetzen, vereinfacht gesagt: welcher Anwender welcher Software welche Berechtigungen erhält.

Thomas Darimont, Gast in dieser Folge, ist IT Consultant mit Schwerpunkt auf IAM (Identity and Access Management) mit Keycloak. Er erklärt in diesem SoftwerkerCast kompakt die umfangreiche Funktionalität von OPA und deren Mehrwert für Unternehmen sowie die Vorteile des Policy-as-Code-Ansatzes. Auch mögliche Use Cases kommen nicht zu kurz.

Moderation: Marco Paga, Maximilian Mayer

Kapitel:

(00:00:00) Intro Thomas Darimont

(00:00:50) Was ist Keykloak?

(00:02:13) Authentifizierung vs Autorisierung

(00:04:10) Intro Open Policy Agent & Einsatzszenarien

(00:08:36) Beschreibungssprache Rego

(00:10:19) Welchen Mehrwert bringt der OPA?

(00:15:10) Vorteile des Policy-as-Code-Ansatzes

(00:19:38) Woher bekommt der OPA die Daten?

(00:25:30) Anfrage an den OPA aus einer Anwendung heraus

(00:28:06) Beispiele für konkrete Use Cases

Über Sinn und Unsinn des derzeit stark gehypten AI-Tools

„AI is eating the world“ könnte man, frei nach Marc Andreessen, die aktuellen Entwicklungen in künstlicher Intelligenz beschreiben: ChatGPT erobert die Welt im Sturm. Zu verdanken ist dies vor allem auch seinem nutzerfreundlichen Dialog-UI in Form eines Chats, der bereits im Namen steckt, und eine Vermenschlichung des Bots geradezu provoziert.

Dennoch wird das OpenAI-Sprachmodell zunehmend kontrovers diskutiert. Jenseits des Hypes machen sich auch Ängste (vor dem Ende der menschlichen Kreativität) und überzogene Erwartungen („Kann ChatGPT Abitur machen?“) breit. Timothy Krechel gibt eine Einordnung und Orientierung, wo der Einsatz von ChatGPT sinnvoll und nützlich ist und wo man sich besser nicht auf das Tool verlassen sollte.

Kapitel:

(00:00:00) Vorstellung Timothy & Einstieg ins Thema

(00:04:50) Das Problem mit den Trainingsdaten: Halluzination

(00:07:11) Wofür sich ChatGPT eignet

(00:08:44) Unterschied zwischen ChatGPT und GPT3

(00:11:44) OpenAI und die Demokratisierung von AI

(00:14:48) Wo ChatGPT wirklich wertvoll ist

(00:22:10) Das Besondere am GPT3-Sprachmodell

(00:24:02) Geschlossenes Modell & ChatGPT API

(00:26:10) Key Takeaways

Zwei IT Consultants geben Einblicke in ein Platform-Engineering-Vorreiterunternehmen.

Platform Engineering before it was cool: Unsere Gäste Victor Volle und Marc Bialowons durften mit dem SoftwerkerCast-Host Marco zusammen das Platform Engineering eines großen deutschen Unternehmens und Platform-Engineering-Vorreiters unter die Lupe nehmen und evaluieren. Von den zarten Anfängen mit Kubernetes bereits vor fünf Jahren über die gemeinsame Apache-Kafka-Nutzung bis hin zu einer ausgereiften Plattform für rund 2000 Mitarbeiter nehmen uns Marc und Victor mit auf eine Zeitreise. Sie erzählen, wie sie bei ihrem Assessment des Status quo vorgegangen sind und welche Erkenntnisse sie aus ihrem User Research gewinnen konnten. Stichworte: effiziente Nutzung der Plattform, Nutzerakzeptanz, Freedom vs. Rules.

Kapitel:

(00:00:00) Intro

(00:01:38) Der Auftrag

(00:04:35) Die Anfänge der Plattform

(00:07:35) Es gibt nicht DIE Plattform

(00:10:00) Vorgehen beim Plattform-Assessment

(00:13:15) Learnings aus dem Assessment

(00:22:00) Platform Engineering Revisited: Der Produktgedanke

(00:26:45) Ab welcher Größe lohnt sich Platform Engineering?

Einstieg in die Platform-Engineering-Praxis mit Spotifys Backstage

Nachdem wir in der letzten Folge mit Daniel Kocot einen ersten Einblick ins Thema gewagt haben, schauen wir uns Platform Engineering in der Praxis an: Wie lässt sich mit Platform Engineering konkret die Ramp-up-Phase in Projekten verkürzen, sodass Entwickler-Teams schneller in die Umsetzung kommen? Welche Hürden müssen zunächst überwunden werden? Und wann ist ein Einsatz von Frameworks wie Spotifys Backstage überhaupt sinnvoll?

Mit Marc Schnitzius und Pascal Sochacki stehen in dieser SoftwerkerCast-Folge zwei IT Consultants Rede und Antwort, die bereits Projekterfahrung mit Backstage sammeln konnten – und auch darüber hinaus spannende Insights ins Thema haben.

Kapitel:

(00:00:00) Vorstellung Marc & Pascal

(00:01:20) Gründe für Platform Engineering

(00:03:30) Der Weg zu Backstage

(00:08:00) Was ist überhaupt Backstage?

(00:14:00) Plattform als Produkt und andere Learnings

(00:20:45) Backstage & Ops

(00:24:21) Metriken zur Einführung von Platform Engineering