Einfach Komplex – Der Software- und IT-Podcast
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- 3. Nov. 2026
Über den Podcast
Wir machen Software, IT und Technologietrends verständlich – für Laien und Entwickler gleichermaßen. Zweiwöchentlich liefern wir euch knackige Details zu Softwarearchitektur, Hardware, Cloud-Computing, IT/OT, Cybersecurity, KI und sogar zur Smart Factory. Lasst euch für Diskussionen über Digitalisierung, Softwareentwicklung und Tech-Themen fit machen. Alles unkompliziert serviert, aber in seiner ganzen Komplexität. Einfach Komplex ist ein Projekt von Burkhard, Gerrit und Heisenware. Für mehr Infos und einen kostenlosen Test, besuche https://heisenware.com/einfach-komplex.
Folgen 122
Passkeys: Anmelden ohne Passwort #122
Korrektur zur Folge: In der Folge heißt es, Passkeys ließen sich nicht teilen, wenn der Dienst das nicht vorsieht. Das stimmt so nicht. Apple erlaubt seit iOS 17 das Teilen von Passwörtern und Passkeys über …
Shownotes
Korrektur zur Folge: In der Folge heißt es, Passkeys ließen sich nicht teilen, wenn der Dienst das nicht vorsieht. Das stimmt so nicht. Apple erlaubt seit iOS 17 das Teilen von Passwörtern und Passkeys über geteilte Gruppen in der Passwörter-App, und auch Passwortmanager wie 1Password oder Bitwarden legen Passkeys in gemeinsamen Tresoren ab. Danke an Daniel für den Hinweis.
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Passkeys sollen Benutzername und Passwort im Web ablösen. Das Grundproblem klassischer Logins ist das geteilte Geheimnis: Ein Passwort liegt sowohl beim Nutzer als auch beim Dienst, wird oft mehrfach verwendet und lässt sich über gefälschte Anmeldemasken abgreifen. Mit KI-generierten Phishing-Seiten und fehlerfreien Mails ist dieses Risiko zuletzt eher gewachsen als gesunken.
Passkeys setzen stattdessen auf asymmetrische Kryptografie, dasselbe Prinzip, das SSH seit 1995 nutzt. Beim Registrieren erzeugt ein Authenticator ein Schlüsselpaar. Der private Schlüssel bleibt im Authenticator, der öffentliche geht an den Dienst, die sogenannte Relying Party, und wird dort unter einer Credential ID abgelegt. Beim Login schickt der Server eine zufällige Challenge, der Authenticator signiert sie mit dem privaten Schlüssel, der Server prüft die Signatur mit dem öffentlichen. Weil der Browser die Origin der aufgerufenen Seite in die Signatur einbezieht und der Authenticator pro Domain ein eigenes Schlüsselpaar hält, läuft Phishing ins Leere: Für eine gefälschte Domain existiert schlicht kein passender Schlüssel.
Fingerabdruck, Gesichtserkennung oder PIN schalten dabei nur den Authenticator frei, biometrische Daten verlassen das Gerät nie. Authenticator kann der Passwortmanager von Google oder Apple sein, Windows Hello oder ein Hardware-Token wie ein YubiKey. Die großen Anbieter synchronisieren Passkeys verschlüsselt über alle Geräte eines Accounts, sodass ein zerstörtes Smartphone nicht automatisch den Zugang kostet. Trotzdem gilt: Solange Dienste als Fallback weiterhin ein Passwort akzeptieren, ist die Kette nur so stark wie dieses schwächste Glied.
Technisch steckt dahinter FIDO2, also der W3C-Standard WebAuthn als Browser-API plus CTAP für die Kommunikation mit dem Authenticator, koordiniert von der FIDO Alliance mit Apple, Google und Microsoft. Die Verbreitung wächst schnell: Im Mai 2026 meldete die Allianz rund fünf Milliarden aktive Passkeys, Mitte Oktober waren es bereits sieben Milliarden. Wer selbst Dienste entwickelt, kann Passkeys heute über WebAuthn und gängige Auth-Libraries mit überschaubarem Aufwand anbieten.
Links zur Folge:
FIDO Alliance zu Passkeys: https://fidoalliance.org/passkeys/
Passkey Index 2026: https://fidoalliance.org/passkey-index-2026/
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Wenn Software zum Harness für LLMs wird #121
Klassische Software wird für Menschen gebaut, die durch Oberflächen klicken, oder für Entwickler, die REST-APIs ansprechen. Mit Large Language Models kommt ein neuer erster Nutzer hinzu: die KI selbst. Daraus …
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Klassische Software wird für Menschen gebaut, die durch Oberflächen klicken, oder für Entwickler, die REST-APIs ansprechen. Mit Large Language Models kommt ein neuer erster Nutzer hinzu: die KI selbst. Daraus folgt die These, dass sich SaaS-Anbieter zu Harness-Anbietern entwickeln. Ihre Software bleibt der Ort, an dem Fachlogik, Konnektivität und Ergebnisse liegen, wird aber so gebaut, dass ein beliebiges Modell sie über Tool Calls bedienen kann. Gleichzeitig spricht viel dafür, dass MCP mittelfristig REST und GraphQL als bevorzugte Schnittstelle ablöst, weil Modelle sie am besten verstehen.
Ein Modell wie Opus, Gemini oder GPT kann für sich genommen nur Text entgegennehmen und mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit Text zurückgeben. Es merkt sich nichts zwischen zwei Anfragen, kann keine Datei lesen und keine Verbindung zu einem Server aufbauen. Alles, was ein Modell darüber hinaus nutzbar macht, fasst der Begriff Harness zusammen, wörtlich das Geschirr oder Trapez, das beim Kitesurfen die Kraft des Schirms auf den Körper überträgt. Daher die Formel Agent gleich Modell plus Harness.
Der Harness ist deterministische Software. Er verwaltet den Kontext, der bei jeder Anfrage vollständig neu an das Modell geht, und komprimiert ihn per Compaction, wenn das Kontextfenster vollläuft. Er registriert Tools, deren Namen und Parameter als JSON Schema im Kontext stehen, und übersetzt die Textantwort des Modells in einen echten Funktionsaufruf, etwa um einen OPC UA Client zu konfigurieren und mit einem Server zu verbinden. Das Ergebnis fließt zurück ins Modell, das im agentischen Loop weiterarbeitet, bis die Aufgabe erledigt ist oder eine Abbruchbedingung greift. Ein guter Harness engt dabei den Lösungsraum ein, gibt bei fehlerhaften Parametern gezielt Feedback und fragt bei Mehrdeutigkeiten per Elicitation beim Nutzer nach. So werden auch kleinere, günstigere Modelle brauchbar.
Über das Model Context Protocol, kurz MCP, hängen mehrere domänenspezifische Harnesses, etwa für Industriedigitalisierung, CRM, Kalender oder E-Mail, gleichzeitig an einem austauschbaren Modell. An dieser Grenze wird von probabilistisch auf deterministisch umgeschaltet: Validierung und Berechtigungen lassen sich dort verbindlich durchsetzen, während Anweisungen im Prompt immer nur Wahrscheinlichkeiten verschieben. Wer Modell, Schnittstelle und Harness heute sauber trennt, kann später auf ein lokal betriebenes Open-Weight-Modell wechseln und sensible Daten im eigenen Haus halten, ohne an Eurer Lösung etwas zu ändern.
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OTA-Updates: Software aus der Ferne aktualisieren #120
Wie hört die deutschsprachige Tech-Community Podcasts? Das will die erste große Tech-Podcast-Umfrage herausfinden, gestartet vom Engineering Kiosk, und wir sind dabei. Macht bis zum 24. Dezember mit, es dauert …
Shownotes
Wie hört die deutschsprachige Tech-Community Podcasts? Das will die erste große Tech-Podcast-Umfrage herausfinden, gestartet vom Engineering Kiosk, und wir sind dabei. Macht bis zum 24. Dezember mit, es dauert nur ein paar Minuten: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/
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Ein Over-the-Air-Update ist eine verteilte Transaktion auf Hardware, vor der gerade niemand steht. Der USB-Stick des Servicetechnikers funktioniert bei einem Gerät, aber nicht bei einer Roboterflotte, und er hinterlässt keinen Audit-Trail. Geprägt hat das Verfahren die Automobilindustrie. Mit dem Cyber Resilience Act wird es für jeden Hersteller zum Thema: Schwachstellen müssen gemeldet und über den Supportzeitraum mit Sicherheitsupdates behoben werden.
Aktualisieren lässt sich auf mehreren Ebenen, vom Bootloader und der Firmware über Betriebssystem und Container bis zu Apps, Agenten und reinen Konfigurationsdateien. Je tiefer die Ebene, desto teurer der Fehler, im schlimmsten Fall bleibt ein Hard Brick. Ein komplettes Image ist einfach und unabhängig vom Zustand des Zielsystems, ein Delta spart Bandbreite, setzt aber voraus, dass Ihr den Stand jedes Geräts exakt kennt. Weil Geräte im geschützten Netz von außen nicht erreichbar sind, läuft die Verteilung meist hybrid: Über eine ausgehende MQTT- oder WebSocket-Verbindung kommt nur der Anstoß, das Paket holt sich ein Agent auf dem Gerät selbst per HTTPS.
Damit ein fehlgeschlagenes Update kein Gerät lahmlegt, landet die neue Version bei A/B-Partitionen neben der laufenden, wird geprüft und erst dann aktiviert. Besteht sie den Health Check nicht, folgt der Rollback. Für das Vertrauen sorgen zwei getrennte Mechanismen: die Signatur des Pakets, deren Public Key auf dem Gerät hinterlegt ist, und das TLS-Zertifikat des Update-Servers, das in einer eigenen PKI wechseln können muss, ohne die Flotte auszusperren. Wer weitergehen will, schützt sich gegen manipulierte Rollbacks und verankert die Kette per Secure Boot in der Hardware, über einmalig gebrannte eFuses oder ein TPM.
Wie groß der Blast Radius werden kann, hat CrowdStrike im Juli 2024 gezeigt: Eine fehlerhafte Konfigurationsdatei war 78 Minuten im Umlauf und legte 8,5 Millionen Windows-Systeme lahm, weil sie an alle gleichzeitig ging. Gestaffelte Rollouts und Canary Releases begrenzen genau das. Zum Schluss geht es darum, wie die Heisenware-Agenten aktualisiert werden: komplettes Image, Push über MQTT, signiertes Manifest und ein A/B-Verfahren, das automatisch zurückrollt, wenn nach 60 Sekunden keine Broker-Verbindung steht oder der Agent mehrfach hintereinander abstürzt.
Links zur Folge:
Tech-Podcast-Umfrage: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/
CrowdStrike Post Incident Review: https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/falcon-content-update-preliminary-post-incident-report/
Cyber Resilience Act: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/2847/oj-----
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Kontakt: [email protected]KI-gestützte Softwareentwicklung mit Kevin Riedl von Wavect #119
Kevin Riedl, Gründer und CEO der Softwareagentur Wavect, diskutiert mit uns den aktuellen Stand KI-gestützter Softwareentwicklung. Statt einzelner Prompts definieren Teams zunehmend Ziele mit klaren …
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Kevin Riedl, Gründer und CEO der Softwareagentur Wavect, diskutiert mit uns den aktuellen Stand KI-gestützter Softwareentwicklung. Statt einzelner Prompts definieren Teams zunehmend Ziele mit klaren Akzeptanzkriterien und lassen Agenten in Schleifen arbeiten, bis diese erfüllt und durch Tests belegt sind. Dieses Loop-based Engineering verlagert den Aufwand in die Spezifikation. Agenten erschließen sich eine Codebase inzwischen selbst, schreiben dafür eigene Bash- und Python-Skripte und probieren Lösungen in Wegwerfcontainern aus, bevor sie Code ändern. Kritisch bleibt, ob die von der KI geschriebenen Tests die Kriterien wirklich prüfen oder nur grün werden sollen.
Arbeiten mehrere Agenten parallel am selben Repository, trennen isolierte Git‑Worktrees die Änderungen. Ein Orchestrierungsagent legt Reihenfolge und Parallelisierbarkeit der Issues fest. Die Qualität sichern Quality Gates als harte Prüfungen in der CI, etwa Skripte, die zu lange Dateien, abweichende Namenskonventionen oder versehentlich übernommene Kundendaten erkennen. Regeln für alle Sessions stehen in Dateien wie CLAUDE.md oder AGENTS.md, die jeder Agent zu Beginn liest. Je kohärenter eine Codebase benannt und strukturiert ist, desto schneller findet sich die KI darin zurecht. Ende-zu-Ende-Tests, früher wegen des Wartungsaufwands sparsam eingesetzt, werden wieder attraktiv, weil die KI sie schreibt und pflegt.
Die heutigen Tokenpreise gelten als stark subventioniert. Wer vorausplant, senkt den Verbrauch: Modellrouter verteilen Anfragen je nach Komplexität auf passende Modelle, Codemapper bilden die Codebase als semantischen Graphen ab, und Kompressionstools kürzen CLI-Ausgaben, bevor sie im Kontext landen. Eine Alternative sind Open-Weight-Modelle wie Kimi oder GLM, deren Selbstbetrieb allerdings schnell fünfstellige Hardwarekosten verursacht und sich erst bei Dauerlast rechnet. Quantisierung senkt den Bedarf, kostet aber Genauigkeit.
Mit dem Tempo wachsen die Risiken. Ein Agent mit weitreichenden Rechten liest auch .env-Dateien mit Secrets, packt beim Bauen eines Docker-Images womöglich Dateien ein, die nicht hineingehören, und findet erstaunlich kreative Wege um Einschränkungen herum. Sandboxing, Secret Management und risikobasierte Reviews gewinnen deshalb an Gewicht, ebenso der Umgang mit der eigenen Aufmerksamkeit, die bei vielen parallel laufenden Agenten zum eigentlichen Engpass wird.
Kevins Tool-Empfehlungen zum Token-Sparen:
RTK: https://github.com/rtk-ai/rtk
Graphify: https://github.com/safishamsi/graphify
LeanCTX: https://github.com/yvgude/lean-ctx
Wavect: https://wavect.io/
Kevin Riedl auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wsdt/
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Software-defined Automation mit Hans Michael Krause von Bosch Rexroth #118
Hans Michael Krause ist Director Ecosystem ctrlX World bei Bosch Rexroth und verantwortet dort das Partnernetzwerk rund um ctrlX Automation und ctrlX OS. Mit ihm nehmen wir Software-defined Automation …
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Hans Michael Krause ist Director Ecosystem ctrlX World bei Bosch Rexroth und verantwortet dort das Partnernetzwerk rund um ctrlX Automation und ctrlX OS. Mit ihm nehmen wir Software-defined Automation auseinander, ein Begriff, der als Buzzword herumläuft, technisch aber sehr konkret ist. Ausgangspunkt ist der Normalzustand vieler Fabriken: für jede Maschinengattung eine eigene Steuerung, eine eigene Sprache und eine eigene IDE, von IEC 61131 über G-Code bis zur herstellereigenen Robotersprache, dazu kompilierter Code auf dem Gerät und Versionierung per USB-Stick.
Software-defined heißt zuerst, Software von Hardware zu entkoppeln. Echtzeit braucht dafür keine Spezialhardware mehr: Standard-Ethernet mit EtherCAT oder Profinet, Industrie-PCs mit jitterarmen Netzwerkkarten und Linux mit PREEMPT_RT reichen für Zykluszeiten im Millisekundenbereich. Die Trennung zwischen zertifizierter Maschinenfunktion und beliebigem Container daneben übernimmt der Scheduler. Darüber liegt der Data Layer, ein semantisch strukturierter Datenbaum, über den alle Apps kommunizieren, auch die SPS selbst, und den Ihr über OPC UA, MQTT oder REST anzapfen könnt. Auch bidirektional, indem der nicht echtzeitfähige Teil Werte in ein Register legt, das die Steuerung im nächsten Zyklus ausliest.
Im zweiten Teil geht es um das Ökosystem: warum Bosch Rexroth Motion Control und Steuerungsarchitektur als eigene Stärke setzt und Vision, HMI oder Low-Code an inzwischen mehr als 100 Partner mit über 100 Apps im Marktplatz abgibt, Wettbewerber eingeschlossen. Dazu Device Management aus der Ferne, das mit Cyber Resilience Act und NIS2 vom No-Go zur Anforderung wird.
Links zur Folge:
ctrlX Ecosystem https://apps.boschrexroth.com/microsites/ctrlx-automation/de/
https://www.linkedin.com/in/hansmichaelkrause---
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Condition Monitoring mit Dr. Julian Weller vom Fraunhofer IEM #117
Dr. Julian Weller, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, ist unser Gast für das Thema „Condition Monitoring“. Promoviert hat er über Prescriptive Analytics …
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Dr. Julian Weller, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, ist unser Gast für das Thema „Condition Monitoring“. Promoviert hat er über Prescriptive Analytics, also darüber, wie sich aus Produktionsdaten konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen. In der Praxis steht man davor allerdings meist ein paar Stufen weiter unten. Zustandsüberwachung klingt nach einem langweiligen Datenthema, ist aber die Voraussetzung für alles, was danach kommt. Die klassischen Leistungsstufen reichen von deskriptiv über Diagnose und Prädiktion bis zur Präskription, und wer die erste Stufe überspringt, scheitert zuverlässig an der vierten. Zuerst geht es also darum, Maschinendaten wie Motorstrom, Anpressdruck oder Vibration überhaupt zu erfassen und zu kontextualisieren, denn ein Fehlercode 100 ohne Bedeutung ist kein Zustand, sondern nur eine Zahl.
Technisch führt der Weg von der SPS über OPC UA und die Maschinennetze der Fabrik nach außen, oder eben über ein IoT-Device mit SIM-Karte direkt an der Anlage, das den Umweg durch sieben Sicherheitszonen umgeht. Welche Variante durchsetzbar ist, hängt stark von der Branche ab, denn Automobil und Medizintechnik ticken anders als Lebensmittel oder Möbelindustrie. Dazu kommt die Frage, wer die Überwachung überhaupt betreibt. Der Komponentenhersteller, der Maschinenbauer und der Betreiber haben jeweils eigene Interessen, und wer eine Presse mit eigener Plattform kauft, hat Ofen und Roboter davor und dahinter trotzdem nicht abgedeckt. Genau deshalb entstehen daneben immer wieder Retrofit-Lösungen über die gesamte Linie.
Bei der Datenanalyse gilt eine unbequeme Faustregel: Rund zwanzig Prozent der Projektzeit gehen dafür drauf, überhaupt herauszufinden, ob in den Daten etwas Verwertbares steckt. Das läuft hypothesengeleitet und über Gespräche an der Anlage, weil deutsche Maschinen so gebaut sind, dass sie zwanzig Jahre nicht ausfallen, und damit fehlen ausgerechnet die Labels für Fehlerfälle. Alte Serviceberichte werden hier wieder interessant, weil Sprachmodelle daraus nachträglich Ausfallzeitpunkte extrahieren können. Kurios ist dabei, dass der für Menschen optimale Wartungsbericht mit Ankreuzfeldern, Abkürzungen und rotem Stift für OCR und Sprachmodelle der Albtraum ist. Bei der Ablage der extrahierten Informationen zeichnet sich ab, dass reine Textähnlichkeit über Embeddings zu kurz greift und sich Ansätze durchsetzen, die eher wie Coding-Agenten funktionieren, also strukturierte Dateien in navigierbaren Ordnerstrukturen.
In der Realität scheitern anspruchsvolle Modelle oft an Concept und Context Drift, wenn sich Hallentemperatur, Material oder der Zustand nach einem Teiletausch ändern. Deshalb laufen auf vielen Anlagen bis heute Grenzwertüberwachungen mit E-Mail-Versand statt neuronaler Netze, weil der Mehrwert fast identisch ist. Auch mehr Sensorik ist nicht automatisch besser, denn technische Verfügbarkeiten multiplizieren sich und jeder zusätzliche Sensor kann selbst zum Stillstandsgrund werden. Vibrationsanalyse per Fourier-Transformation braucht zudem Auflösung und Rechenleistung, die vor Ort meist fehlen. Am Ende zählt, ob die Überwachung auf Qualität, Leistung oder Verfügbarkeit einzahlt. Sprachmodelle setzen sinnvoll als Layer darüber an, für Auswertung, Anpassung von Visualisierungen und Analysecode, aber eben erst, wenn die Datengrundlage steht.
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Dr. Julian Weller auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/julian-le-weller
Fraunhofer IEM: https://www.iem.fraunhofer.de
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Power Apps, Fabric, Copilot: Wer macht was? Mit Yannick Reinke #116
Zu Gast ist Yannick Reinke, IT-Freelancer aus dem Allgäu mit eigener IT-Beratung und Schwerpunkt auf Microsoft-Technologie. Es geht um eine Sortierung des Portfolios entlang von drei Blöcken: Power Platform …
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Zu Gast ist Yannick Reinke, IT-Freelancer aus dem Allgäu mit eigener IT-Beratung und Schwerpunkt auf Microsoft-Technologie. Es geht um eine Sortierung des Portfolios entlang von drei Blöcken: Power Platform, Fabric samt Power BI sowie Copilot. Microsoft deckt gefühlt alles ab und die Tools greifen sauber ineinander, nur kann kaum jemand noch sagen, welches davon für welchen Fall das richtige ist.
In der Power Platform ist Power Apps das Frontend, Power Automate die Prozessengine und Dataverse die Datenhaltung. Programmiert wird in Power FX, allerdings eigenschaftsweise am jeweiligen Element und nicht als zusammenhängender Code, der sich versionieren oder am Stück von einer KI korrigieren ließe. Solange SharePoint oder Microsoft Lists als Quelle dienen, ist die Standardvariante in der E3-Lizenz enthalten, mit Dataverse wird es lizenzpflichtig und als Speicher schnell teuer. Bei den Daten ist Power BI das Visualisierungswerkzeug und Fabric die Plattform darunter, die Azure Data Factory, OneLake und Synapse zusammenfasst. Der Kern der Arbeit liegt dabei nicht im Dashboard, sondern im semantischen Modell samt Row Level Security, die bis auf Zeilenebene regelt, wer was sieht, und sich bis in die Copilot-Antworten durchzieht.
Beim dritten Block hilft es, die verschiedenen Dinge auseinanderzuhalten, die Microsoft alle Copilot nennt: den integrierten Copilot in Word, Excel, Teams und Outlook, den Copilot Chat mit Webwissen, Copilot Studio für Agenten auf eigener Knowledge Base und Microsoft Foundry, früher Azure AI Foundry, als Pro-Code-Plattform mit freier Modellauswahl. Dazu kommen die Frage nach Determinismus, wenn die Antwort eigentlich eine belastbare Zahl sein soll, und der Hinweis, dass acht von zehn vermeintlichen KI-Fällen in Wahrheit regelbasierte Workflows sind.
Links zur Folge:
IT-Beratung Reinke: https://www.it-beratung-reinke.de
Yannick Reinke auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yannick-reinke-7688b2198/
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TypeScript #115
TypeScript ist keine eigene Programmiersprache, sondern ein Typsystem über JavaScript, das beim Kompilieren wieder verschwindet. Am Ende läuft Vanilla JavaScript. Genau daran hat sich Burkhards jahrelange …
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TypeScript ist keine eigene Programmiersprache, sondern ein Typsystem über JavaScript, das beim Kompilieren wieder verschwindet. Am Ende läuft Vanilla JavaScript. Genau daran hat sich Burkhards jahrelange Skepsis entzündet: C++ zwingt Euch, alles zu typisieren, JavaScript wurde unter anderem erfunden, um diesen Ballast loszuwerden, und TypeScript schraubt ihn wieder obendrauf. Entstanden ist es bei Microsoft unter Anders Hejlsberg, dem Architekten hinter Turbo Pascal, Delphi und C#, von Anfang an öffentlich unter Apache-2.0-Lizenz.
Anders als die nominalen Typsysteme von Java oder C++ typisiert TypeScript strukturell, umgangssprachlich Duck Typing: Wenn die Form stimmt, passt der Typ. Der Compiler tsc führt nichts aus, er prüft nur die Konsistenz und meldet Fehler bereits in der IDE statt erst zur Laufzeit. Damit verschwinden die Klassiker, die Ihr sonst erst im Betrieb seht, etwa ein undefined mitten in der UI-Maske oder eine weiße Seite im Frontend. Wer nicht erzwingen will, kann bei JavaScript plus JSDoc bleiben und Typen nur dokumentieren. Testabdeckung ersetzt das übrigens nicht, Typisierung und Tests sind zwei orthogonale Dimensionen.
Der Auslöser für die Umstellung der Heisenware-Engine von Node.js mit Vanilla JavaScript auf TypeScript war allerdings KI. TypeScript ist alt genug für massive Präsenz in den Trainingsdaten, der vorhandene Code ist durch den Compiler-Check überdurchschnittlich sauber, und semantische Typnamen wie User oder ProductionOrder machen eine Codebase für ein LLM lesbar wie Fließtext. Ein durchdefinierter Typ lässt der KI keinen Interpretationsspielraum, und für Tool Calling und MCP lassen sich JSON-Schemata direkt aus den Typen ableiten. Wie schnell sich hier etwas bewegt, zeigt der Compiler selbst: Unter dem Codenamen Corsa nach Go portiert, um echtes Multithreading zu nutzen, ist TypeScript 7.0 am 8. Juli 2026 allgemein verfügbar geworden, mit Beschleunigungsfaktoren von acht bis zwölf bei vollen Builds.
https://www.typescriptlang.org
https://github.com/microsoft/TypeScript
https://github.com/microsoft/typescript-go
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Unified Namespace mit Stefan Hermann von Cybus #114
Wir begrüßen Stefan Herrmann, VP Product bei Cybus, als unseren Gast für das Thema Unified Namespace, kurz UNS. In vielen Industrieunternehmen wächst die IT- und OT-Landschaft über Jahre hinweg organisch, was …
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Wir begrüßen Stefan Herrmann, VP Product bei Cybus, als unseren Gast für das Thema Unified Namespace, kurz UNS. In vielen Industrieunternehmen wächst die IT- und OT-Landschaft über Jahre hinweg organisch, was meist in starren Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, Gateways mit unterschiedlichen Softwareständen und unstrukturierten Daten endet. Ein Unified Namespace löst dieses Integrationschaos, indem er als standardisiertes, integriertes Konzept alle Geräte, Senkrechten und Datenströme innerhalb eines Netzwerks einheitlich benennt und organisiert. Daten erhalten dadurch einen festen, vorhersehbaren Platz, wodurch Applikationen von direkten End-zu-End-Verbindungen entkoppelt werden.
Im Gegensatz zu einer klassischen Datenbank fungiert ein Unified Namespace als reiner Live-Datenstrom für Echtzeitdaten, an den Langzeitspeicher wie Historians oder Analysetools modular angedockt werden. Technisch basiert diese Architektur auf MQTT und einem zentralen Broker als Drehscheibe im Publish-Subscribe-Verfahren. Über hierarchisch verschachtelte Adressierungen, sogenannte Topics, lassen sich Datenstrukturen vom Werk über die Linie bis hin zum einzelnen Sensor logisch abbilden. Das ermöglicht eine eventgetriebene Kommunikation, bei der Funktionen wie Retained Messages den letzten bekannten Zustand puffern oder Last Will and Testament automatische Offline-Meldungen bei Verbindungsabbrüchen absetzen.
Da im industriellen Umfeld strenge Sicherheitsvorgaben gelten, wird die Zugriffssteuerung über ein rollenbasiertes Access-Management bis auf den einzelnen Datenpunkt granular geregelt und an bestehende IT-Benutzermanagements wie LDAP oder Entra-ID gekoppelt. Um diese menschliche und technische OT-IT-Konvergenz in Eurer Fertigung erfolgreich umzusetzen, ist eine klare Konvention notwendig. Hierfür empfiehlt sich der Aufbau einer übergreifenden Taskforce oder eines Center of Excellence, das OT, IT und die fachlichen Prozessverantwortlichen an einen Tisch bringt.
Links zur Folge
Cybus https://cybus.io
Stefan auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/stefanhermannberlin
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Cyber Resilience Act (CRA) mit Benjamin Becker von abl solutions #113
Wer Software, Firmware oder digitale Komponenten für die Industrie auf den Markt bringt, haftet künftig über den gesamten Produktlebenszyklus für die IT-Sicherheit. Der Cyber Resilience Act (CRA) der EU macht …
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Wer Software, Firmware oder digitale Komponenten für die Industrie auf den Markt bringt, haftet künftig über den gesamten Produktlebenszyklus für die IT-Sicherheit. Der Cyber Resilience Act (CRA) der EU macht Cybersicherheit von der optionalen Produkteigenschaft zur harten gesetzlichen Pflicht. Das betrifft Embedded-Systeme im Schaltschrank genauso wie SCADA-Plattformen oder industrielle Cloud-Anwendungen. Gemeinsam mit Benjamin Becker von abl solutions ordnen wir die rechtlichen und technischen Anforderungen ein.
Das akuteste Thema des CRA ist die neue Meldepflicht, die bereits im September 2026 in Kraft tritt. Aktiv ausgenutzte Schwachstellen müssen innerhalb von nur 24 Stunden an die europäische Cybersicherheitsbehörde ENISA gemeldet werden, was vollkommen neue interne Prozesse in den Unternehmen erfordert. Dabei gilt im Audit ein unerbittliches Prinzip: Was nicht dokumentiert ist, existiert regulatorisch nicht. Jede Risikoanalyse und jede Architekturentscheidung muss lückenlos nachweisbar sein.
Ein zentraler Baustein ist das kontinuierliche Schwachstellen-Management über eine automatisierte Software Bill of Materials (SBOM). Damit lassen sich Abhängigkeiten und bekannte Sicherheitslücken in externen Komponenten oder Open-Source-Bibliotheken fortlaufend überwachen. Entscheidend ist dabei die Frage, wie sich diese automatisierten Risikoanalysen so in die CI/CD-Pipeline integrieren lassen, dass sie die Entwicklungsgeschwindigkeit nicht blockieren und die gesetzliche Konformität innerhalb der dreijährigen Übergangsfrist sichergestellt wird.
Links zur Folge
Benjamin auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/benjaminbecker2/
Website abl solutions: https://abl-solutions.com/
Website Pallax-Plattform: https://pallax.io/
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Model Context Protocol (MCP) #112
Große Sprachmodelle sind mächtig, aber von Haus aus komplett isoliert. Wenn sie auf interne Firmendaten, lokale Code-Repositories oder Datenbanken zugreifen sollen, artete das bisher in architektonischem …
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Große Sprachmodelle sind mächtig, aber von Haus aus komplett isoliert. Wenn sie auf interne Firmendaten, lokale Code-Repositories oder Datenbanken zugreifen sollen, artete das bisher in architektonischem Wildwuchs aus: Für jedes neue KI-Tool mussten Entwickler eigene, maßgeschneiderte API-Wrapper schreiben. In Folge 112 räumen wir mit diesem Integrations-Chaos auf und schauen tief in den Maschinenraum des Model Context Protocol (MCP).
Wir erklären, warum MCP als offener Standard genau dieses Problem löst, indem es wie ein universeller USB-Anschluss zwischen KI-Anwendungen und lokalen Datenquellen fungiert. Dabei zerlegen wir die Architektur strikt in ihre Einzelteile: Du erfährst den entscheidenden Unterschied zwischen dem Host (wie der IDE Cursor oder einem Agenten-Framework), dem internen Client-Konnektor und dem lokalen MCP-Server, der die spezialisierten Tools und Datenquellen bereitstellt.
Technisch gehen wir der Frage auf den Grund, wie die Kommunikation via JSON-RPC 2.0 über Standard Input/Output (Stdio) oder Server-Sent Events (SSE) im Detail abläuft. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der IT-Sicherheit: Wir diskutieren, warum die lokale Code-Ausführung durch den MCP-Server einen natürlichen Airgap schafft und sicherstellt, dass Cloud-KIs niemals unkontrollierten Vollzugriff auf Eure Infrastruktur bekommen. Zum Schluss werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Protokoll die Art und Weise verändern wird, wie wir in Zukunft Software und interne APIs designen.
MCP Website https://modelcontextprotocol.io/
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Virtualisierung: Virtuelle Maschinen, Container und Architekturen im Praxiseinsatz #111
Wenn wir Software in die industrielle Produktion bringen, stoßen wir On-Premise schnell auf ein massives Begriffschaos rund um virtuelle Maschinen, Container und Server-Betriebssysteme. In dieser Folge räumen …
Shownotes
Wenn wir Software in die industrielle Produktion bringen, stoßen wir On-Premise schnell auf ein massives Begriffschaos rund um virtuelle Maschinen, Container und Server-Betriebssysteme. In dieser Folge räumen wir architektonisch auf und sortieren die verschiedenen Ebenen der Virtualisierung für den praktischen Einsatz in der Fertigung.
Wir betrachten das klassische Hypervisor-Modell und klären den Unterschied zwischen Typ-1-Bare-Metal-Systemen wie KVM und Typ-2-Applikationen wie VMware oder VirtualBox. Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Konzept der CPU-Privilegienringe. Wenn Altsysteme im Spiel sind, reicht reine Virtualisierung oft nicht mehr aus. Wir besprechen, warum echte Emulatoren wie QEMU oder 86box notwendig sind, um das exakte Hardware-Timing uralter Windows-Versionen nachzustellen, damit geschäftskritische Legacy-Software lauffähig bleibt.
Der technologische Schwerpunkt liegt auf der Containerisierung mit Docker. Hier räumen wir mit einer weit verbreiteten Fehlkonfiguration in der Industrie auf: dem Einsatz von Docker Desktop über das Windows-Subsystem for Linux (WSL) auf Windows-Servern. Wir beleuchten die gravierenden technischen Gründe, warum dieses Setup für den 24/7-Betrieb auf dem Shopfloor ungeeignet ist, sobald sich ein Nutzer abmeldet. Am Ende zeigen wir, warum eine schlanke Linux-Distribution wie Debian mit einem echten System-Account die einzig stabile Basis für eine Container-Infrastruktur darstellt und wie uns Emulation sogar beim automatischen Multi-Architecture-Build für ARM-Edge-Geräte hilft.
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Rust: Konzepte, Architektur und Einsatzgebiete mit Marcel Koch #110
Rust gewinnt seit Jahren Entwicklerherzen und positioniert sich als ernsthafte Alternative zu etablierten Größen wie C oder C++. Gemeinsam mit Marcel Koch schauen wir unter die Haube der Sprache und klären …
Shownotes
Rust gewinnt seit Jahren Entwicklerherzen und positioniert sich als ernsthafte Alternative zu etablierten Größen wie C oder C++. Gemeinsam mit Marcel Koch schauen wir unter die Haube der Sprache und klären, warum der Hype absolut gerechtfertigt ist. Der historische Grundstein von Rust liegt zwar in der garantierten Speichersicherheit ohne bremsenden Garbage Collector, doch das ist längst nicht mehr der einzige Grund für den Siegeszug der Sprache.
Ein massiver Treiber für die aktuelle Verbreitung ist WebAssembly (WASM). Rust hat sich hier als absolute First-Class-Language etabliert. Durch die Möglichkeit, Kernlogik einmal zu schreiben und dann performant in den Browser zu bringen, verschwimmen die klassischen Grenzen zwischen Backend und Frontend. Plötzlich lassen sich rechenintensive Aufgaben mit nahezu nativer Geschwindigkeit direkt in Web-Applikationen ausführen, was völlig neue Architekturansätze ermöglicht.
Gleichzeitig werfen wir einen Blick auf die Developer Experience und die teils berüchtigte Lernkurve. Wer von Sprachen wie Python oder JavaScript kommt, wird anfangs unweigerlich mit dem strengen Compiler von Rust kämpfen. Doch genau dieser Compiler fungiert nicht als bloßer Fehler-Melder, sondern fast schon als strenger Mentor, der Entwickler zu sauberer Architektur zwingt. Ergänzt durch das hochgelobte Tooling rund um den Paketmanager Cargo bietet Rust ein modernes Ökosystem, das den Frust früherer C-Projekte schlichtweg überflüssig macht.
Links zur Folge
Marcel im Web https://marcelkoch.net
Marcel auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/mknet
Zu Cross-Plattform-Entwicklung mit Rust
Rust Buch https://rust-buch.de/
Konferenzen
https://www.md-devdays.de/act-details/1000897
https://oxidizeconf.com/sessions/beyond_ffi_shipping_native-libraries_in_rust
https://rustlab.it/talks/back-to-the-future-building-cloud-functions-lite-with-rust-and-cgi
Wikipedia https://de.wikipedia.org/wiki/Rust_(Programmiersprache)
Web Assembly https://de.wikipedia.org/wiki/WebAssembly
Rust Foundation https://rustfoundation.org/
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Programmieren lernen im KI-Zeitalter #109
KI schreibt heute Code in Sekunden, was für private Hobbyprojekte völlig ausreicht. Wer jedoch professionelle Software baut und Verantwortung für fremde Daten übernimmt, darf sich nicht im Blindflug auf …
Shownotes
KI schreibt heute Code in Sekunden, was für private Hobbyprojekte völlig ausreicht. Wer jedoch professionelle Software baut und Verantwortung für fremde Daten übernimmt, darf sich nicht im Blindflug auf generierte Snippets verlassen. Auf vielfachen Wunsch aus der Community klären wir in dieser Folge, wie man als angehender Entwickler das Handwerk heute richtig lernt, ohne wichtige Grundlagen zu überspringen.
Die reine Syntax einer bestimmten Programmiersprache ist dabei zweitrangig geworden. Entscheidend ist das tiefe Verständnis für fundamentale Konzepte der Informatik. Wer professionell entwickelt, muss Objektorientierung, den gezielten Einsatz von Datenstrukturen wie Arrays, Listen oder Key-Value-Stores sowie Laufzeitabschätzungen anhand der O-Notation beherrschen. Genauso unverzichtbar ist das Wissen um verteilte Systeme, Threads und Asynchronität in Event-Loops. Ohne diese architektonische Basis produziert KI schnell redundanten Code, der das DRY-Prinzip ignoriert und in der späteren Wartung schlichtweg kollabiert.
Gleichzeitig ist KI ein hervorragender Lernbegleiter, wenn man sie richtig bedient. Der Schlüssel liegt im iterativen Prompting: Abstrakte Probleme sollten in Ruhe Schritt für Schritt zerlegt werden, anstatt direkt nach fertigem Code zu verlangen. Die Rolle von Junior-Entwicklern verändert sich dadurch massiv. Das reine Tippen von Code rückt in den Hintergrund, während Fähigkeiten im Requirements Engineering, im Systemdesign und im Verständnis von Sicherheitsthemen wie Ports oder TLS-Verschlüsselung entscheidend werden.
Passend zu diesem Wandel wächst auch unser Team bei Heisenware. Wir suchen einen Solutions Engineer, der genau an dieser Schnittstelle ansetzt: Kundenanforderungen präzise verstehen und sie mit unserer Plattform in industrielle Software übersetzen. Hier geht’s zur Stellenausschreibung: https://join.com/companies/heisenware/16092771-solutions-engineer-m-w-d
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Mobile Game Development mit Fabian Fink von Lotum #108
Wir sprechen mit Fabian Fink, Game Lead bei Lotum, über die Architektur hinter massiv skalierenden Mobile Games. Wenn Millionen Nutzer gleichzeitig spielen, entstehen Lastspitzen, von denen sich viel für den …
Shownotes
Wir sprechen mit Fabian Fink, Game Lead bei Lotum, über die Architektur hinter massiv skalierenden Mobile Games. Wenn Millionen Nutzer gleichzeitig spielen, entstehen Lastspitzen, von denen sich viel für den Bau robuster Industrie- und B2B-Software lernen lässt.
Dabei geht es um handfeste Technologieentscheidungen: Warum setzt Lotum statt auf schwere Engines wie Unity oft auf schlanke Web-Technologien? Und wie baut man eine Architektur auf, die zentrale relationale Datenbanken bei viralem Wachstum zuverlässig vor dem Zusammenbruch schützt?
Außerdem werfen wir einen Blick auf KI in der Entwicklungspraxis. Lotum generiert lauffähige Prototypen bereits fast vollständig über Vibe-Coding. Das zeigt deutlich: Reines Programmieren tritt zunehmend in den Hintergrund, während die intelligente Orchestrierung von Systemarchitekturen zur Kernkompetenz wird.
Links zur Folge:
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Pragmatische MDE und BDE: Architektur, Edge Computing und ERP-Anbindung #107
Maschinendatenerfassung (MDE) und Betriebsdatenerfassung (BDE) sind die Grundpfeiler für echte Transparenz auf dem Shopfloor. Ohne sie bleibt die Fertigung eine Blackbox voller manueller Zettelwirtschaft und …
Shownotes
Maschinendatenerfassung (MDE) und Betriebsdatenerfassung (BDE) sind die Grundpfeiler für echte Transparenz auf dem Shopfloor. Ohne sie bleibt die Fertigung eine Blackbox voller manueller Zettelwirtschaft und verspäteter Reaktionen auf Störungen. Das Ziel ist es, diese Lücke zu schließen: Auftragsdaten und Maschinenstati werden in Echtzeit sichtbar, um Engpässe systematisch zu beseitigen.
Für die Anbindung älterer Anlagen braucht es kein teures Hardware-Retrofit. Ein simples elektrisches Signal der Steuerung, das etwa über einen Optokoppler an einen industrietauglichen Raspberry Pi übertragen wird, reicht aus. Dieser fungiert als smarte Edge: Statt Takte blind in die Cloud zu funken, läuft direkt an der Anlage eine lokale Logik. Sie berechnet Durchschnittstakte, erkennt ausbleibende Signale als Stillstand und verhindert Datenverluste, auch wenn das IT-Netzwerk zeitweise ausfällt.
Verlassen die Maschinendaten das OT-Netzwerk über eine sichere MQTT-Verbindung, laufen sie in einer zentralen Cloud-Datenbank zusammen. Dort werden die Takte direkt mit den Aufträgen verknüpft, die das System kontinuierlich aus dem ERP synchronisiert. Gleichzeitig dient der Raspberry Pi samt Touchdisplay als Eingabeterminal. Über eine Web-Applikation im Kiosk-Modus können Werker Aufträge auswählen, Rüstzeiten starten oder Störgründe melden.
Der architektonische Vorteil dieses Setups ist der minimale Wartungsaufwand. Anstatt dutzende lokale Programme auf den Terminals Eurer Fertigung zu pflegen, greifen alle Stationen auf dieselbe zentrale Anwendung zu. Die Zuordnung der passenden Maschine erfolgt dynamisch über den Terminal-Login. Das schafft eine saubere Datenbasis für Dashboards und verlässliche Live-Auswertungen der Produktionsleitung.
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Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Andreas Richter von TIQ Solutions #106
Wir sprechen mit Andreas Richter, Geschäftsführer bei TIQ Solutions, über die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Diese erfordert mehr als visuelle Drag-and-drop-Oberflächen. Die Wahl des richtigen Tools …
Shownotes
Wir sprechen mit Andreas Richter, Geschäftsführer bei TIQ Solutions, über die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Diese erfordert mehr als visuelle Drag-and-drop-Oberflächen. Die Wahl des richtigen Tools bestimmt maßgeblich die IT-Architektur und Flexibilität eines Unternehmens für Jahre.
Während Microsoft Power Automate eine nahtlose, aber stark geschlossene Integration in das eigene Office-Ökosystem erzwingt, bietet n8n durch Self-Hosting und Open-Source-Ansätze maximale Freiheit – erfordert auf der anderen Seite aber auch mehr technische Eigenverantwortung. Unabhängig vom Tool gilt jedoch: Wer seine Prozesslandschaft nicht sauber definiert und Datenqualität („garbage in, garbage out“) ignoriert, skaliert mit Low-Code lediglich fehlerhafte Workflows.
Zudem offenbaren klassische Automatisierungs-Lösungen eine massive Schwachstelle: Spätestens an der Fabriktür kapitulieren sie. Sobald alte Maschinensteuerungen, heterogene Industrieprotokolle und komplexe Werker-Interaktionen aufeinandertreffen, stoßen Office-Tools an eine harte Wand. Um diese Lücke auf dem Shopfloor zu schließen, erfordert es spezialisierte Plattformen wie Heisenware, die exakt für die rauen Anforderungen der echten Produktion gebaut sind und die Business-IT mit den Maschinen vernetzen.
Gleichzeitig verändert sich das Handwerk der Softwareentwicklung grundlegend. Durch KI und Vibe-Coding tritt das reine Programmieren in den Hintergrund. Vielmehr wird die Rolle des IT-Architekten entscheidend, der fertige Bausteine intelligent orchestriert und bewertet.
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Andreas auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andreas-richter-178213b3/
Website TIQ Solutions: https://www.tiq-solutions.de/
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Mobile App Development mit Mirco Stickan von WAPP #105
Mobile Apps haben sich seit dem ersten iPhone vom reinen Consumer-Gimmick zur kritischen Infrastruktur im Unternehmensalltag entwickelt. Aber wie baut man heute eine App, die skalierbar, wartbar und tief in die …
Shownotes
Mobile Apps haben sich seit dem ersten iPhone vom reinen Consumer-Gimmick zur kritischen Infrastruktur im Unternehmensalltag entwickelt. Aber wie baut man heute eine App, die skalierbar, wartbar und tief in die Hardware integriert ist?
In dieser Folge haben wir Mirco Stickan, Gründer und Geschäftsführer der WAPP GmbH, zu Gast. Mirco entwickelt seit 2012 mobile Anwendungen und nimmt uns mit auf eine Reise durch die Evolution der App-Entwicklung: von den "Wild West"-Zeiten mit Objective-C, Java und XML-Layouts hin zu modernen, deklarativen Ansätzen mit Swift und Kotlin.
Wir diskutieren die architektonischen Grundlagen – warum eine App eigentlich "nur" ein weiteres Frontend für ein zentrales REST-Backend ist – und widmen uns der ewigen Gretchenfrage: Nativ, Cross-Platform (wie Flutter oder React Native) oder doch eine Progressive Web App (PWA)? Mirco erklärt, warum seine Agentur bei komplexen Projekten weiterhin auf die native Entwicklung setzt, sobald tiefe Sensor-Integrationen, Background-Tasks und maximale Performance gefordert sind.
Außerdem werfen wir einen Blick auf die wirtschaftliche Realität: Die Zeiten, in denen kleine Teams mit einer einfachen B2C-App über Nacht Millionen verdient haben, sind weitgehend vorbei. Der wahre Wert liegt heute im B2B-Sektor. Smartphones und Tablets fungieren in der Industrie als erschwingliche, hochgradig vernetzte Sensorik- und Eingabegeräte für den Shopfloor. Wir klären, wie man solche internen Firmen-Apps am öffentlichen App Store vorbei über Mobile Device Management (MDM) oder "Unlisted Distributions" sicher auf die Geräte der Mitarbeiter bekommt.
Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wann sich eine App wirklich lohnt und mit welchem Tech-Stack man sie strategisch richtig aufsetzt.
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Mirco auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mirco-stickan-278922181/
Website WAPP: wapp.gmbh
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Cloud Services und der Objektspeicher Amazon S3 #104
Cloud-Services bilden das Fundament moderner IT-Infrastrukturen. Ohne skalierbare Cloud-Lösungen stoßen wachsende Anwendungen schnell an Hardware-Grenzen und erfordern massiven administrativen Aufwand. Die …
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Cloud-Services bilden das Fundament moderner IT-Infrastrukturen. Ohne skalierbare Cloud-Lösungen stoßen wachsende Anwendungen schnell an Hardware-Grenzen und erfordern massiven administrativen Aufwand. Die Nutzung dieser Dienste ist deshalb eine notwendige Investition in die Flexibilität und Ausfallsicherheit von Systemen.
Dabei muss man klar zwischen klassischem „Bare Metal“ Hosting und echter Managed Cloud unterscheiden. Während bei der reinen Server-Miete die volle Verantwortung für Betriebssystem, Sicherheit und Wartung beim Kunden liegt, übernehmen Hyperscaler wie AWS, Azure oder Google Cloud diese Aufgaben weitgehend. Das Angebot lässt sich dabei funktional in vier Kernsäulen gliedern: Compute, Storage, Database und Networking.
In dieser Folge erklären wir die grundlegende Architektur der Cloud mit einem speziellen Fokus auf Object Storage am Beispiel von Amazon S3. Anstatt Daten – wie in klassischen RAID-Systemen üblich – simpel und speicherintensiv zu spiegeln, setzt die Cloud auf fortgeschrittene mathematische Verfahren wie das sogenannte Erasure Coding.
Dabei werden Dateien in kleine Segmente („Chunks“) zerlegt, um errechnete Paritätsdaten ergänzt und über verschiedene physikalische Server verteilt. Dieses System schützt die Daten effizient vor Hardwareausfällen oder schleichender Datenkorruption („Bitrotting“) durch kosmische Strahlung. So lässt sich selbst bei enormen globalen Datenmengen eine extrem hohe Ausfallsicherheit und Langlebigkeit garantieren, ohne die benötigten Speicherkapazitäten unverhältnismäßig zu belasten.
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Grundlagen des Software-Testings #103
Software-Testing ist das Sicherheitsnetz jeder modernen Entwicklung. Ohne automatisierte Tests sinkt die Geschwindigkeit eines Teams massiv. Die Angst vor Fehlern bei jeder Änderung wächst. Testing ist deshalb …
Shownotes
Software-Testing ist das Sicherheitsnetz jeder modernen Entwicklung. Ohne automatisierte Tests sinkt die Geschwindigkeit eines Teams massiv. Die Angst vor Fehlern bei jeder Änderung wächst. Testing ist deshalb eine notwendige Investition in die Skalierbarkeit und Wartbarkeit von Systemen.
Dabei muss man klar zwischen Testing und Qualitätssicherung (QA) unterscheiden. Während die QA oft den gesamten Prozess und die Nutzererfahrung bewertet, bestätigt Testing die rein technische Korrektheit des geschriebenen Codes.
In dieser Folge erklären wir, warum sich der Fokus von der klassischen Testpyramide hin zum Testdiamanten verschiebt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Integration-Tests. Diese prüfen, ob verschiedene Dienste, Datenbanken und Schnittstellen korrekt zusammenarbeiten. Unit-Tests sichern weiterhin atomare Funktionen ab, während End-to-End-Tests die gesamte Kette aus Nutzersicht simulieren.
Um Fehler noch früher und kostengünstiger abzufangen, gewinnen Methoden wie Shift Left an Bedeutung. Dabei wird Testing direkt an den Anfang des Entwicklungsprozesses gerückt. So werden Probleme gelöst, bevor sie teuer in der Produktion geflickt werden müssen. Moderne KI-Tools unterstützen heute dabei, diese Testfälle effizienter zu generieren und den Wartungsaufwand gering zu halten.
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Wissensgraphen mit Tobias Rebert von Tentris #102
Gemeinsam mit Tobias Rebert von Tentris sprechen wir über Wissensgraphen. Diese Technologie bildet das Rückgrat von Unternehmen wie Google oder Netflix, wird aber im deutschen Mittelstand oft noch …
Shownotes
Gemeinsam mit Tobias Rebert von Tentris sprechen wir über Wissensgraphen. Diese Technologie bildet das Rückgrat von Unternehmen wie Google oder Netflix, wird aber im deutschen Mittelstand oft noch unterschätzt.
Jahrzehntelang wurden Daten primär in relationalen SQL-Datenbanken gespeichert. Tobias erklärt, warum dieser tabellarische Ansatz in Zeiten von Big Data und KI an seine Grenzen stößt. Wer komplexe Beziehungen abbilden will – etwa Abhängigkeiten zwischen Bauteilen, Lieferanten und Maschinenausfällen – zwingt klassische Datenbanken schnell in die Knie. Graphdatenbanken hingegen lösen dieses Problem: Sie speichern Daten als Netzwerk, ähnlich wie das menschliche Gehirn.
Ein Schwerpunkt der Folge liegt auf dem aktuellen Trendthema GraphRAG. Wir diskutieren den Unterschied zu Vektordatenbanken. Während Vektoren Ähnlichkeiten finden, liefern Graphen präzise und erklärbare Fakten. Das ist entscheidend, um Halluzinationen bei KI-Modellen zu minimieren.
Anhand von Beispielen aus der Praxis erfahren wir, warum Netflix bessere Empfehlungen liefert als Amazon Prime und wie IKEA das Wissen seiner Mitarbeiter digitalisiert hat. Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wie man Daten nicht nur speichert, sondern intelligent verknüpft.
Links zur Folge
Tobias auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/tobias-rebert/
Tentris Website https://tentris.io/
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Edge Computing in der Industrie mit Klaus Landsdorf von Iniationware #101
Gemeinsam mit Klaus Landsdorf, CEO von Iniationware, tauchen wir tief in eine Technologie ein, die für die moderne Industrie absolute Schlüsseltechnologie ist: Edge Computing.Viele IT-Abteilungen wollten lokale …
Shownotes
Gemeinsam mit Klaus Landsdorf, CEO von Iniationware, tauchen wir tief in eine Technologie ein, die für die moderne Industrie absolute Schlüsseltechnologie ist: Edge Computing.
Viele IT-Abteilungen wollten lokale Hardware jahrelang abschaffen, doch die Realität in der Fabrik zeigt, dass die Edge physikalisch und ökonomisch unverzichtbar ist. Sie fungiert als notwendiger Realitätsfilter zwischen der trägen Cloud und dem harten Takt der Maschine. Während die Cloud für langfristige Analysen steht, garantiert nur die Edge die Autonomie der Fabrik und ermöglicht Entscheidungen in Millisekunden – auch wenn die Internetverbindung abreißt.
Ökonomisch betrachtet ist eine intelligente Edge-Strategie die effizienteste Versicherung gegen explodierende Cloud-Kosten. Klaus verdeutlicht das eindrucksvoll am Beispiel der Lebensmittelindustrie. Wer hochfrequente Rohdaten lokal für 30 Tage puffert, statt sie teuer und ungefiltert in die Cloud zu schieben, kann bei Qualitätsmängeln chirurgisch genau ermitteln, welche Charge betroffen ist. So wird bei einem Rückruf statt ganzer LKW-Ladungen nur der tatsächliche Ausschuss vernichtet.
Technologisch bedeutet professionelles Edge Computing heute den Abschied vom „Bastel-Rechner“. Wir diskutieren, warum containerisierte Anwendungen mit Docker und zentrales Flottenmanagement über Tools wie Portainer heute der Standard sind. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Sicherheit: Wer in der Produktion auf ungeprüfte Open-Source-Skripte oder schnelles „Vibe Coding“ setzt, riskiert nicht nur die Stabilität der Anlage, sondern haftet im Zweifel persönlich für Sicherheitslücken.
Ein Deep Dive für alle, die verstehen wollen, warum die Cloud allein die Probleme auf dem Shopfloor nicht lösen kann.
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Website Iniationware: https://www.iniationware.eu/de/
Klaus auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/klaus-landsdorf-iniationware-gmbh
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Die Architektur und Idee hinter Heisenware #100
100 Folgen Einfach Komplex!Zum Jubiläum öffnen wir die Motorhaube unserer eigenen Plattform. Wir beantworten die Frage: Wie baut man eigentlich einen Industrial Low-Code App Builder, der skalierbar, sicher und …
Shownotes
100 Folgen Einfach Komplex!
Zum Jubiläum öffnen wir die Motorhaube unserer eigenen Plattform. Wir beantworten die Frage: Wie baut man eigentlich einen Industrial Low-Code App Builder, der skalierbar, sicher und mandantenfähig ist? Burkhard lässt uns tief in seine Architektur blicken – das Ergebnis von 20 Jahren Software-Erfahrung.
Das Kernkonzept ist nicht klassisches „Visual Programming“, sondern der „digitale Zwilling“ einer Funktion. Wir erklären, wie Heisenware echten Code (Klassen, Instanzen, Funktionen) in visuelle Bausteine übersetzt, ohne die Logik zu verstecken. Im Zentrum steht der „Executor" – die Klasse, die als Proxy für jede ausgeführte Funktion im Backend dient.
Wir gehen tief in den Tech-Stack: Warum wir auf JSON, MQTT und VRPC setzen und wie wir Funktionen so standardisieren (Constructor, Destructor, Static), dass sie universell kompatibel sind.
Außerdem lösen wir das wohl komplexeste Problem einer SaaS-Plattform: Multi-Tenancy. Wir zeigen, wie wir für jeden Account isolierte Docker-Container und Volumes on-the-fly hochfahren. Das garantiert, dass Daten strikt getrennt bleiben und der Systemzustand selbst nach einem Absturz sofort wiederhergestellt ist. Ein Deep Dive für jeden Software-Architekten und interessierte Laien.
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Requirements Engineering mit Dr. Svenja Schröder von msg Plaut #99
Gemeinsam mit Dr. Svenja Schröder von der msg Plaut widmen wir uns einer Disziplin, die in vielen Köpfen zu Unrecht als bloße Bürokratie abgespeichert ist: Requirements Engineering.Dabei ist die Definition im …
Shownotes
Gemeinsam mit Dr. Svenja Schröder von der msg Plaut widmen wir uns einer Disziplin, die in vielen Köpfen zu Unrecht als bloße Bürokratie abgespeichert ist: Requirements Engineering.
Dabei ist die Definition im Kern simpel und hochgradig wirtschaftlich: Requirements Engineering ist der systematische Prozess, das „Was“ glasklar zu definieren, bevor das erste „Wie“ programmiert wird. Es fungiert als methodischer Dolmetscher zwischen zwei Welten, die oft aneinander vorbeireden. Während der Fachbereich in Umsatzzielen und vagen Wünschen („Wir brauchen einen blinkenden Button“) denkt, übersetzt das Engineering diese Anforderungen in technische Spezifikationen, mit denen Entwickler wirklich arbeiten können.
Ökonomisch betrachtet ist es eine Versicherung gegen die berühmte „1-10-100-Regel“. Diese besagt, dass ein Fehler in der Analysephase nur einen Euro kostet, in der Entwicklung bereits zehn – und im laufenden Betrieb hundertmal so viel, wenn er nicht gar das ganze Projekt gefährdet. Auch in der modernen, agilen Entwicklung ersetzt „Agilität“ nicht den Plan. Wer auf visuelles Prototyping (Klick-Dummies) und sauber definierte Abnahmekriterien setzt, verhindert teure Missverständnisse und schafft erst die Grundlage für echte Qualitätssicherung – besonders, wenn externe Teams oder Offshoring im Spiel sind.
Links zur Folge
Svenja auf LInkedIn https://www.linkedin.com/in/svenjaschroeder
msg Plaut Requirements Engineering https://www.msg-plaut.com/en/solutions/requirements-engineering
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Standardisierung in OT & Engineering mit Michael Grollmus von Grollmus #98
Alle reden davon, dass KI bald SPS-Code generiert. Aber Michael Grollmus (Grollmus GmbH) tritt auf die Bremse: Bevor wir automatisieren können, müssen wir unsere Hausaufgaben machen.Das Problem: KI und …
Shownotes
Alle reden davon, dass KI bald SPS-Code generiert. Aber Michael Grollmus (Grollmus GmbH) tritt auf die Bremse: Bevor wir automatisieren können, müssen wir unsere Hausaufgaben machen.
Das Problem: KI und Code-Generatoren sind nur so gut wie die Struktur, die man ihnen gibt. Wenn ein Ventil im mechanischen Plan anders heißt als im EPLAN und im TIA-Portal wieder eine andere Variable nutzt, scheitert jede moderne Technologie.
In dieser Folge diskutieren wir, warum Standardisierung kein reines Software-Thema ist, sondern bei der Mechanik anfängt. Wir sprechen über die Notwendigkeit einer durchgängigen "Toolchain" (TIA Selection -> EPLAN -> TIA Portal via AML) und warum manuelle Datenübertragung der Tod jeder Skalierung ist.
Außerdem ein Reality-Check zur IT/OT-Konvergenz: Warum Hochsprachen und komplexe IT-Konzepte zwar modern sind, aber dem Instandhalter an der Anlage das Leben zur Hölle machen können ("KOP/FUP vs. SCL").
Fazit: Wer morgen KI nutzen will, muss heute standardisieren.
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Grollmus Website https://www.grollmus.de/
Grollmus auf YouTube https://www.youtube.com/c/Grollmus_Automation
Michael auf LinkedIn https://www.linkedin.com/company/grollmus
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Wie wir KI in der Softwareentwicklung einsetzen #97
Die Software-Entwicklung wandelt sich vom Schreiben zum Orchestrieren. Wir geben einen Einblick in den KI-Einsatz bei Heisenware: Die Kombination aus strategischem Sparring mit Chat-Modellen (Google Gemini) und …
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Die Software-Entwicklung wandelt sich vom Schreiben zum Orchestrieren. Wir geben einen Einblick in den KI-Einsatz bei Heisenware: Die Kombination aus strategischem Sparring mit Chat-Modellen (Google Gemini) und integrierter Code-Generierung in der IDE (Cursor).
Die Erkenntnis: Wer KI nutzt, schreibt weniger Code, muss aber tiefer verstehen. Die Verantwortung verschiebt sich massiv auf Review und Architektur. Seniorität und Erfahrung werden zur entscheidenden Instanz, um die Geschwindigkeit der KI mit der nötigen Qualitätssicherung zu verbinden und „Halluzinationen“ zu verhindern.
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Die IT sagt "nein"? Warum On-Premise Software in der Produktion manchmal ein Muss ist. #96
"Die IT blockiert." – Dieser Satz ist oft das Ende für schnelle Digitalisierungsprojekte in der Fabrik. Der vermeintliche Zielkonflikt zwischen IT (Sicherheit, Stabilität) und OT (Produktion, Geschwindigkeit) …
Shownotes
"Die IT blockiert." – Dieser Satz ist oft das Ende für schnelle Digitalisierungsprojekte in der Fabrik. Der vermeintliche Zielkonflikt zwischen IT (Sicherheit, Stabilität) und OT (Produktion, Geschwindigkeit) ist jedoch ein Missverständnis. Letztlich wollen beide den Erfolg des Unternehmens.
Das wahre Problem ist nicht ob On-Prem, sondern wie.
"On-Premise" – also Software, die lokal in der Fabrik läuft – ist kein altes Eisen, sondern oft die einzige Lösung. Und wir reden hier nicht von altbackenen Desktop-Anwendungen, sondern davon, moderne Web-Software sicher in die Werkshalle zu bringen. In dieser Folge zeigen wir, wie man es richtig macht.
Wir erklären, wie moderne Softwareanbieter die Nachteile von On-Prem (z.B. komplexe Updates, Sicherheit) mit cleveren Methoden von vornherein auflösen. Der Schlüssel liegt in "Bundles" (z.B. mit Docker), die Installationen und Updates radikal vereinfachen, indem sie alle Abhängigkeiten kappen.
Außerdem geben wir Software-Anbietern einen klaren Tipp: Echte On-Prem-Fähigkeit erfordert eine bewusste Architektur. Man kann nur Komponenten nutzen, die man selbst hosten kann. Das kostet anfangs mehr Zeit, ist aber in der Industrie die Voraussetzung für skalierbaren Erfolg.
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Machine Learning #95
Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die äußerste Puppe, die große Vision einer …
Shownotes
Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die äußerste Puppe, die große Vision einer denkenden Maschine. Machine Learning ist die Puppe darin – der erfolgreichste Ansatz, bei dem die Maschine nicht programmiert wird, sondern selbst aus Daten lernt. Deep Learning ist der innerste Kern, die mächtigste ML-Technik hinter den aktuellen Durchbrüchen.
Diese Ideen sind nicht neu. Nach der "Geburt" in den 1950ern und einem langen "KI-Winter" kam der "Big Bang" um 2012: Erst das Zusammentreffen von Big Data, schnellen Gaming-Grafikkarten (GPUs) und reiferen Algorithmen machte die heutigen Erfolge möglich.
Im Kern gibt es drei Lernmethoden: Beim Überwachten Lernen (Supervised) trainiert man das Modell mit einem "Spickzettel", also gelabelten Daten (z.B. Spam-Mails). Diese Labels werden oft von einer riesigen, unsichtbaren Industrie von menschlichen KI-Trainern erstellt. Beim Unüberwachten Lernen (Unsupervised) agiert das Modell wie ein Detektiv, der ohne Spickzettel Muster in chaotischen Daten finden muss (z.B. Kundengruppen). Beim Bestärkenden Lernen (Reinforcement) lernt ein Agent wie ein Hund durch Belohnung und Bestrafung (z.B. eine KI, die lernt, Go zu spielen).
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VRPC: Die REST-Alternative für Event-getriebene Architekturen - made by Burkhard #94
REST APIs sind der Standard für die Kommunikation im Web, doch für Entwickler bedeuten sie oft ein starres Korsett: Semantisch reichhaltige Aktionen müssen in umständliche CRUD-Operationen gepresst werden …
Shownotes
REST APIs sind der Standard für die Kommunikation im Web, doch für Entwickler bedeuten sie oft ein starres Korsett: Semantisch reichhaltige Aktionen müssen in umständliche CRUD-Operationen gepresst werden, während moderne Anforderungen wie Event-Handling, Asynchronität oder Service Discovery nur mit viel "Klempnerarbeit" realisierbar sind.
In dieser Folge stellt Burkhard sein eigenes Open-Source-Projekt vor: VRPC (Variadic Remote Procedure Calls), eine direkte Alternative, die genau diese Schmerzpunkte adressiert. Die gesamte Heisenware-Plattform basiert auf dieser Technologie.
Der Kern von VRPC löst die alten Probleme durch zwei entscheidende Änderungen: Statt einer direkten Client-Server-Verbindung wird ein Message Broker (MQTT) als Vermittler genutzt, was die Inbound-Problematik in IoT-Szenarien beseitigt. Statt manueller API-Definitionen macht VRPC bestehenden Code mittels Reflection direkt und non-invasiv über das Netzwerk verfügbar. Funktionen können wieder als Verben (startMotor()) aufgerufen werden, statt sie in Substantive (PUT /motor/state) zu pressen.
Das Ergebnis ist eine extrem flexible und entkoppelte Architektur, die Entwicklungsgeschwindigkeit drastisch erhöht und in der asynchrone Prozesse und Echtzeit-Events zu nativen Konzepten werden. Burkhard erklärt die Kompromisse des Ansatzes und ordnet VRPC im Vergleich zu REST und gRPC ein.
Links:
VRPC Docs - https://docs.heisenware.com/developers/vrpc
VRPC on Github - https://github.com/heisenware/vrpc-js
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Siemens S7: Das Protokoll der Industrie #93
In fast jeder Fabrikhalle, jedem Kraftwerk und auf jedem Flughafen verrichtet ein unsichtbares Gehirn seine Arbeit: die Simatic SPS von Siemens. Das S7-Protokoll ist die Sprache, die dieses Gehirn spricht, und …
Shownotes
In fast jeder Fabrikhalle, jedem Kraftwerk und auf jedem Flughafen verrichtet ein unsichtbares Gehirn seine Arbeit: die Simatic SPS von Siemens. Das S7-Protokoll ist die Sprache, die dieses Gehirn spricht, und die als zentrales Nervensystem die globale Produktion am Laufen hält.
Wir tauchen in die Geschichte ein: von der legendären Vorgänger-Steuerung Simatic S5, über die jahrzehntelang dominierenden Arbeitspferde S7-300 und S7-400, bis in die moderne Ära des TIA Portals. Diese wird heute durch die leistungsfähigen S7-1200 und S7-1500 Steuerungen geprägt.
Dabei beleuchten wir den Wandel von einem in sich geschlossenen, auf pure Zuverlässigkeit getrimmten Protokoll zu einer vernetzten Komponente im Zeitalter von Industrie 4.0. Moderne Standards wie OPC UA sorgen heute dafür, dass die Welt der Automatisierung (OT) sicher und standardisiert mit der IT-Welt kommunizieren kann.
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Hier stehen die neuesten 40 von 122 Folgen. Ältere Folgen findest du im Feed des Podcasts.
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