SoftwerkerCast – der IT-Podcast von Techies für Techies

Setzt man sich mit Performance-Messung von Websites auseinander, so wird man relativ schnell auf Googles Metriken-Set Core Web Vitals und das Tool Lighthouse stoßen. Richard Siegel und Magnus Schwarz geben in dieser Folge Einblicke in die Erfahrungen, die sie mit diesen Tools im Kontext eines Kundenprojekts sammeln konnten. Kapitel (00:00:22) Vorstellung Magnus und Richard (00:01:24) Ausgangssituation & Use Case: E-Commerce-Webshop (00:02:30) Was ist Lighthouse? (00:06:00) Die drei Metriken von Core Web Vitals (00:10:13) Lighthouse Scores auf unterschiedlichen Hardware-Plattformen (00:15:00) Lighthouse CI Server & Pipeline (00:26:55) Letzte Tipps & Schluss-Pitch Referenzen: https://web.dev/?hl=de https://developer.chrome.com/?hl=de https://googlechrome.github.io/lighthouse/scorecalc/ https://github.com/GoogleChrome/lighthouse-ci/tree/main

Green IT reloaded: In dieser Folge steigen Marco Paga und Manuel Wessner ins Thema Green Cloud mit Serverless-Technologien ein. Welche Einsparpotenziale gibt es in Sachen CO2, Energie und Kosten, wenn man seine Anwendungen on premises hostet? Und wie macht man sein Einsparpotenzial transparent? Das sowie hilfreiche Tools und Tipps erfahrt ihr, wenn ihr reinhört. Kapitel: (00:00:00) Intro Manuel und Rückblick auf die letzten Green-IT-Folgen (00:01:25) Einführung & Erfahrungsbericht Serverless (00:07:04) „Green“-Potenzial beim Energienetz (00:13:42) CO2-Einsparung/Carbon Awareness (00:31:00) Datentransparenz schafft Awareness Energy Charts (Seite für interaktive Grafiken zu Stromproduktion und Börsenstrompreisen):https://www.energy-charts.info/ Energy-Charts API: ⁠https://api.energy-charts.info/ ⁠ Carbon-Aware SDK: https://greensoftwarefoundation.atlassian.net/wiki/spaces/~612dd45e45cd76006a84071a/pages/17137665/Opensource+Carbon+Aware+SDK

„Von der Vorstellung, dass sich der Code von alleine schreibt, muss man sich lösen.“ Marco Paga spricht in dieser Folge mit Goetz Markgraf über künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung. Dabei erklärt Goetz, weshalb es für Entwickler heutzutage unerlässlich ist, KI gewinnbringend zu nutzen. Doch trotz enormer Produktivitätssteigerung sind wir aktuell noch weit davon entfernt von dem Szenario, dass KI Softwareentwickler ersetzt. Spoiler: „Du wirst nicht durch eine KI ersetzt, sondern durch einen Entwickler, der mit KI umgehen kann.“ (Goetz) Hier ist der Blogartikel von Goetz zum Thema und hier gibt es die Softwerker-Ausgabe zum Thema, ebenfalls mit einem Artikel von Goetz. Kapitel: (00:00:00) Intro Goetz (00:01:35) Einführung ins Thema (00:03:26) Nutzung öffentlich verfügbarer KI-Chat-Websites als Entwickler (00:13:20): KI-Tools im Code-Editor (00:25:00): KI im Repository/in der Build Pipeline (00:31:00) MetaGPT (00:39:00) Ausblick: Wie geht es weiter?

Als Product Consultant hilft Marc Pudelski Unternehmen dabei, bessere digitale Produkte zu entwickeln. Dazu gehört nicht nur, unternehmensintern eine Vision und eine Mission für das eigene Produkt zu definieren, sondern auch, sich fortlaufend zu neuen Produkten auf dem Markt und Nutzerbedürfnissen zu informieren – Stichwort Product Discovery. In dieser Folge spricht Marc mit Moderator Marco Paga darüber, was eine Vision von einer Mission unterscheidet sowie eine gute Produktstrategie von einer schlechten. Außerdem verrät er, was Schachspielen mit Produktstrategie zu tun hat – frei nach dem Spruch von Mike Tyson: „Everyone has a plan until they get punched in the face.“ Kapitel (00:00:23) Intro Marc (00:00:50) „Was ist deine Produktstrategie?“ (00:04:20) Vision vs. Strategie (s. hierzu auch den Blogpost von Marc) (00:08:31) Alternativen zu Frameworks (00:11:00) Product Discovery (00:18:54) Gute Strategie, schlechte Strategie: Beispiele (00:23:41) Das Phänomen „Ich weiß schon, was der Kunde will“

Nach der Einführung in Green IT in der vergangenen Folge haben wir dieses Mal mit Daniel Eichten einen Gast, der das Thema durch die Brille der Enterprise-Architektur betrachtet. Dabei zeigt sich: Green IT ist nicht nur ein technisches, sondern auch ein kulturelles Thema. Denn es bedeutet in erster Linie: umdenken, neu denken. Es ist ein Anreiz, Komplexität zu reduzieren, sich mehr mit den Hardware-Voraussetzungen zu beschäftigen und in jeder Hinsicht effizienter zu werden. An welchen Stellschrauben gedreht werden kann, wie sich dieses Umdenken – nach dem Motto: weniger ist mehr – etablieren, verinnerlichen und zielgruppengerecht kommunizieren lässt, darauf gehen Daniel und Marco in dieser Folge ein. Daniels eigener Green-IT-Podcast „GPUs und Gurken“ ist ⁠hier⁠ zu finden. Kapitel (00:00:00) Intro Daniel (00:00:54) Wichtige Aspekte für Enterprise-Architekten: GHG Scope 1, 2, 3, Architektur, Programmiersprachen etc. (00:08:20) Gewichtung & Abwägung dieser Aspekte (00:12:30) Stellschrauben innerhalb der Cloud-Anbieter (00:16:40) Stellschrauben im eigenen Data Center (00:19:38) Energieeffizienzgesetz & Auswirkungen (00:24:10) Green IT als Mindset (00:26:00) Transparenz & zielgruppengerechte Kommunikation zu Green IT (00:32:39) Gutes Baselining ist alles

Green IT – nur ein zeitgeistiger Hype oder 2024 eine Notwendigkeit? Dennis Breitling und Henning Waack zeigen in dieser Folge, welche Bestrebungen unter diesem trendig anmutenden Oberbegriff zusammengefasst werden – und dass sie darauf abzielen, nicht nur Energie, sondern auch Kosten zu sparen. Außerdem geben sie Tipps, was der einzelne ITler und was Firmen dazu beitragen können, die IT nachhaltiger zu gestalten. Moderation: Marco Paga Kapitel: (00:00:00) Intro Dennis & Henning (00:01:00) Warum Green IT? (00:04:12) Wie und wo starten? (00:06:00) Energieeffizienz (00:13:00) Hardware-Sparsamkeit (00:14:50) Carbon Awareness (00:20:50) Was kann ich persönlich in meinem Projekt tun? (00:27:00) Dashboards bei den Cloud-Anbietern

„Für dich empfohlen“: Wundert ihr euch auch manchmal, wie passend die Musikvorschläge des Streamingdienstes eures Vertrauens sind? Sebastian Klatt von der METRO.digital zeigt in dieser Folge, wie so genannte „Recommender-Systeme“ unter der Haube aussehen: Welche Kriterien spielen dabei eine Rolle? Wie geht man vor, wenn man noch gar nichts über den User weiß (Stichwort: Coldstart-Problem)? Was sind erste Schritte zum eigenen Recommender-System? Und wie hole ich mir am besten Feedback von meinen Nutzern? Fest steht: Empfehlungsmechanismen sind in der heutigen App- und E-Commerce-Welt ein Überlebenskriterium. Und: „Recommender-Systeme sind nur so gut, wie sie von Usern angenommen werden.“ (Sebastian). Kapitel: (00:00:00) Vorstellung Sebastian Klatt (00:01:07) Einführung in Recommender-Systeme. Collaborative Filtering, Content-Based Filtering (00:05:00) Coldstart-Problem und hybrider Ansatz (00:12:30) Architekturen & Kontext (00:13:55) Erste Schritte zum eigenen Recommender-System (00:17:45) TensorFlow Recommenders (00:18:31) Explizites & implizites Feedback (00:20:44) Wichtige Aspekte bei der Erstellung von Recommender-Systemen (00:26:20) Learnings

ÖPNV – dahinter steckt in diesem Fall nicht der Begriff „Öffentlicher Personennahverkehr“ sondern vielmehr: „Öffentlicher Pflanzennahverzehr“. Was wiederum ein Smart-City-Projekt bezeichnet, das vor einigen Jahren vom Urban Lab Nürnberg und anschließend auch in Münster gestartet ist (s. z. B. dieser Bericht). Es handelt sich um digitale Gewächshäuser, in denen energieneutral und damit nachhaltig Nutzpflanzen angebaut werden können – etwa mithilfe von Abwärme aus einem U-Bahn-Schacht. David Schwarzmann, Teil des Industrial- und (I)IoT-Teams bei codecentric, ist an diesem Projekt aktiv beteiligt und berichtet, mit welchen Technologien sein Projektteam die gemeinsame Vision eines autonomen, smarten Gewächshauses in die Tat umsetzt. Kapitel: (00:00:00) Vorstellung David und Projekt (00:03:18) Projekt in Münster (00:07:10) Edge Gateway mit Raspberry Pi, RevPi, Balena, Docker Compose, MQTT, NodeRED (00:10:55) Cloud-Anbindung mit AWS IoT Core (00:13:10) Blaupause für Industrieprojekte (00:16:30) AWS IoT Core vs. Greengrass (00:19:00) Weiterentwicklung des Projekts (00:21:40) ÖPNV Nürnberg, Hydroponik, Aquaponik (00:23:10) Möglichkeiten, mitzuwirken, das Projekt nachzubauen und zu skalieren Weiterführende Links ÖPNV Münster: https://www.projekt-oepnv-muenster.de/ ÖPNV beim Urban Lab Nürnberg: https://www.urbanlab-nuernberg.de/projekt/oeffentlicherpflanzennahverzehr/

Niklas Haas und Kamil Braschke geben Einblicke in die aktuellen Entwicklungen rund um Private ChatGPTs und Self-hosted LLMs und werfen einen Blick in die Glaskugel – mit sehr spannenden Prognosen. Niklas ist zum Beispiel überzeugt: In nächster Zeit wird man neben Prompts und Prompt Engineering auch Knowledge Bases als Erweiterung einfügen können, etwa zu einem bestimmten Themenbereich. Auch das Thema Nachhaltigkeit, das beim aktuellen Hype um generative KI gern unter den Tisch fällt, diskutiert Marco Paga mit seinen Gästen. Kapitel: (00:00:00) Intro Kamil & Niklas (00:01:42) Aktueller Stand OpenAI & CustomGPTs und ein Use-Case-Beispiel (00:10:33) Integrationen, Plug-ins, APIs (00:18:30) Self-hosted LLMs (00:31:20) Self-hosted LLMs in Produktion (00:35:45) Ausblick: Open-Source-Modelle (00:38:55) Nachhaltigkeit (00:43:20) Ausblick: Custom GPTs

Frei denken außerhalb der Komfortzone – wo könnte das besser gelingen als draußen in der Natur? Mitten im idyllischen Solinger Wald spricht Marco Paga diesmal mit Jörg Schmerbauch, der mit seinen „Walkshops“ ein einzigartiges Coaching für Individuen und Teams anbietet. Jörg ist freiberuflicher systemischer Coach sowie Naturführer – die ideale Kombination für sein „Walk-Life-Balance“-Coaching, wie er es nennt. Auf Wanderungen durch die Natur haben Coachees die Gelegenheit, mit Jörg als Begleiter an ihren jeweiligen Themen und Zielen zu arbeiten. Worauf Jörg als Coach besonderes Augenmerk legt, welche Methoden er unterwegs anwendet und wie er mit Individuen und Teams arbeitet, erklärt er in dieser Outdoor-Folge. Mehr über Jörg und seine Arbeit erfahrt ihr unter https://walklifebalance.coach/ Kapitel: (00:00:00) Intro Jörg (00:01:35) Anbahnung eines Coachings (00:04:09) Wie läuft das Outdoor-Coaching ab? (00:11:45) Coaching als Prozess, Coach als Begleiter (00:17:30) Unzufriedenheit im Job: Coaching statt Kündigung? (00:21:38) Team-Coaching, Wertearbeit und Kreativität (00:34:30) Was Coaching leisten kann

„Was Hänschen nicht lernt, lernt Hans nimmermehr"? Fehlanzeige! Unsere Weihnachtsfolge ist ein Mut machendes Plädoyer für Beharrlichkeit und den Glauben an sich selbst: Danny Steinbrecher ist seit zwei Jahren IT Consultant und Developer bei codecentric. Und nicht nur das: Er hat parallel seinen Master in Informatik mit der Bestnote abgeschlossen. Davon konnte der gebürtige Thüringer als Schüler und Lehrling nur träumen: Lange Zeit fehlte ihm das nötige Selbstvertrauen, die Noten waren schlecht, der Impostor nagte an ihm, vernichtende Zukunftsprognosen von Lehrern und Mentoren schwebten wie ein Damoklesschwert über seinem beruflichen Werdegang. Wie er sich von negativen Gedanken und Einflüssen nach und nach befreite, indem er sich bewusst hohe Ziele steckte und Menschen fand, die an ihn glaubten, erzählt Danny in einer sehr persönlichen autobiografischen SoftwerkerCast-Folge. Eines seiner Learnings gleich vorweg: „Gib den Menschen Freiraum, und sie werden diesen Raum ausfüllen bis in die letzte Ecke.“  Kapitel: (00:00:00) Intro Danny (00:00:50) Erfolg fliegt einem zu? Von wegen! (00:02:22) Schulzeit: „Ich hatte das Gefühl, ich wäre dumm“ und „Ein Professor wird er nicht.“ (00:08:10) Berufsausbildung zum Werkzeugmechaniker, Weiterbildung zum CAD-Konstrukteur & Techniker: „Ich dachte, ich probiere das einfach mal.“ (00:13:52) Positive vs. negative Einflüsse: „Glaubt mal nicht, dass einer von euch ein Studium absolvieren könnte.“ (00:17:12) Impostor-Syndrom: „Das funktioniert nur, weil ich mich hier durchgeschummelt habe.“ (00:19:19) Entscheidung für das Studium & Zeit als Werkstudent: „Programmieren war mein Thema.“ (00:25:45) Begegnung mit Jonas Hecht: „Der Erste, der uns nicht das Programmieren beibrachte, sondern Softwareentwicklung.“ (00:29:10) Learnings und Tipps

Marco Paga spricht mit Julian Arz über WebAssembly, einen offenen W3C-Standard, dessen beide Namensbestandteile „Web“ und „Assembly“ wenig über seine Funktionalität aussagen. WebAssembly kann nämlich noch einiges mehr und hat laut Julian „riesiges Potenzial“. Für welche Anwendungsfälle sich der Standard eignet, welche Sprachen unterstützt werden und wie Julian überhaupt auf WebAssembly gestoßen ist erfahrt ihr in dieser Folge. Lest auch Julians Einführung in Plug-in-Architekturen mit WebAssembly auf dem codecentric Blog! Kapitel: (00:00:00) Vorstellung Julian (00:00:27) WebAssembly: Assembler-Code fürs Web? (00:01:48) Portabel & performant dank Bytecode (00:05:15) Sicherheitsmodell (00:07:30) Garbage Collection & Just-in-Time-Compiler (00:13:57) Sprachunterstützung (00:15:29) APIs (00:20:33) Backend (00:24:10) Julians Weg zu WebAssembly

Mirko Novakovic ist codecentric-Mitgründer und Softwerker-Gründer sowie ehemaliger Softwerker-Herausgeber. Neben codecentric gründete er zwei weitere erfolgreiche Software-Unternehmen, CenterDevice und Instana. Letzteres gehört seit 2020 zu IBM. Außerdem ist Mirko Gründungspartner von New Forge, wo er Portfolio-Unternehmen dabei unterstützt, ihre Geschäftsmodelle und Markteinführungsstrategien zu hinterfragen. Aktuell baut er ein ganz neues Startup auf. In dieser Folge teilt er seine Erfahrungen als Serial Entrepreneur im IT-Umfeld und gibt wertvolle Tipps für Startup-Gründer. Kapitel: (00:00:00) Intro Mirko (00:02:25) Startup vs. Corporate (00:07:49) „‘Scheitern‘ ist das falsche Wort“ (00:09:48) Finanzierung mit Venture-Kapital: Wie funktioniert's? (00:16:04) Das Pivot-Konzept (00:17:50) Feedback-Mechanismen, User-Analyse (00:21:50) Motivierte Mitarbeiter & Mythos MVP (00:27:42) Community Building & User Boards Moderation: Marco Paga

Dr. Boris Adryan ist Academic Director, Data & Digital, bei Merck in Darmstadt. Als Verantwortlicher für Datenkultur bei dem Pharma-Unternehmen lehrt er in der internen Digitalakademie das Denken in Daten: Während eines zehnwöchigen Schulungsprogramms können sich Merck-Angestellte von ambitionierten Datenanwendern zu „Citizen Data Scientists“ weiterqualifizieren, die über die Skills „Data Literacy“ und „Data Creativity“ verfügen. Doch was bedeuten diese Fähigkeiten eigentlich? Und welche Vorteile bietet es, Daten besser verstehen und interpretieren zu können – sowohl im Beruflichen als auch im Privaten? In dieser Folge gibt Boris Einblicke in Mercks Daten-Weiterbildungsprogramm und erklärt, weshalb es so wichtig ist, – nicht nur als Unternehmensmitarbeiter, sondern auch als mündiger Bürger der modernen digitalen Welt –, sich mit den allgegenwärtig gesammelten Daten und deren Bedeutung zu beschäftigen. Die im Podcast referenzierte Folge zu Data Mesh hört ihr hier. Kapitel: (00:00:00) Intro Boris (00:01:43) Einführung in Data Literacy & Creativity (00:05:59) FAIR-Prinzipien (00:08:30) Aufbau des Schulungsprogramms (00:12:43) Die Bedeutung von „Computational Thinking“ und Datenmündigkeit (00:19:33) Data Literacy im Unternehmenskontext (00:24:09) Verknüpfung mit Data Mesh (00:27:38) Data Creativity: Übungen, Beispiele und Ausblicke Moderation: Marco Paga

🎃 Unsere Halloween-Folge zeigt euch die Highlights von Micro-Frontends – und entführt euch in ein auditives Uncanny Valley. 👻 Frankenstein oder Geniestreich? Gruselig echt oder echt gruselig? Ihr entscheidet. Keine weiteren Spoiler. Mitwirkende: Timothy Krechel, Burak Martin Moderation: Marco Paga (00:00:00) Micro-Frontends: Past, Present and Future (00:10:19) THE TWIST ElevenLabs Whisper

ChatGPT ist mittlerweile den meisten bekannt. Aber was ist ein privates ChatGPT? Und ist es überhaupt richtig privat? Niklas Haas und Kamil Braschke geben in dieser Folge Einblicke in die Verwendung von Private ChatGPT und in Prompt Engineering. Weshalb sich Wissensmanagement besonders als Anwendungsfall für Large Language Models eignet thematisieren die beiden Experten ebenso wie die Vorteile von Microsofts Azure AI Services. Auch einige Life Hacks in Sachen Prompt Engineering verraten die beiden. Moderation: Marco Paga Referenzen: Azure Open AI: https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service Azure Cognitive Search: https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/cognitive-search/ LibreChat: https://github.com/danny-avila/LibreChat KAPITEL: (00:00:00) Intro Niklas & Kamil (00:02:50) Einführung in Private ChatGPT (00:08:45) ChatGPT Use Case: Wissensmanagement (00:13:00) Training & Finetuning: Wirklich nötig? (00:15:29) ChatGPT Use Case: Dokumentensuche – Gerichtsurteile (00:23:10) Prompt Engineering (00:29:10) Prompting Life Hacks (00:32:25) Weitere Use Cases (00:35:18) Indexierung & Embeddings

Elvira „Ellie“ Siegel hat Machine Learning an der LMU in München studiert und ist Teil des SHERLOQ-Teams, das ein Produkt zur KI-gestützten Dokumentenverarbeitung entwickelt. In dieser Folge ordnet sie den Bereich der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) in die Welt der künstlichen Intelligenz ein. Sie fasst außerdem kompakt zusammen, wie solche Modelle trainiert werden, und nennt typische Fehlerquellen. Auch gibt sie eine Einschätzung, ob Open-Source-Modelle eine Chance in der stark von ChatGPT geprägten LLM-Landschaft haben. Moderation: Marco Paga Kapitel: (00:00:00) Intro & Vorstellung Elvira (00:00:48) Begriffsklärung: „künstliche Intelligenz“, „maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ (00:04:48) Einführung in Large Language Models und Transformer-Modell (00:08:20) Ein Katzen-Beispiel (Cat Content!) (00:11:28) Weitere Beispiele zu LLMs und Vektorenberechnung (00:15:39) ChatGPT: Wie ist es überhaupt möglich? (00:20:28) ChatGPT-Versionen und Unterschiede (00:23:00) Trainingsphasen von ChatGPT (00:29:00) Open Source in der LLM-Welt (00:36:48) Beliebte Fehler von LLMs (00:41:44) Prompt Injections

Mit welchen Frontend-Technologien sollten sich Backend-Entwicklerinnen und -Entwickler heute mindestens auskennen? Daniel Zenzes, seines Zeichens Principal Software Engineer bei adesso und ebenfalls Podcast-Host von „Herr Zenzes will's wissen“, verrät in dieser Folge, was aus seiner Sicht die Frontend-Basics sind. Denn: Ist man, wie unser Podcast-Host Marco, vorwiegend im Backend unterwegs, so sieht man schnell den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr, wenn man sich doch mal in der Frontend-Welt umsieht – Frameworks und Tools, so weit das Auge reicht. Welche Einstiegspunkte gibt es? Wie kann ich meine CSS- oder JavaScript-Fähigkeiten ausbilden? Und gibt es so etwas wie einen „Opinionated Stack“ in der Frontend-Welt? Daniel berichtet aus seinem reichen Erfahrungsschatz und gibt Empfehlungen und Orientierung. Daniels Buchtipp zu CSS: https://www.manning.com/books/css-in-depth KAPITEL: (00:00:00) Intro Daniel (00:01:20) Frontend Basics für Backend Developer (00:04:20) Wie erlernt man diese Technologien am besten? (00:10:00) Was zuerst erlernen? (00:12:10) React, Vue.js, Angular (00:16:00) Was sich am besten für Backend-Menschen eignet: Daniels Empfehlung (00:18:05) Tipps für konkrete Projekte/Transpiler (00:24:50) Linting (00:26:20) Weitere Tools: u. a. Webpack & Vite (00:31:20) Spring Tooling aka Opinionated Stack für die JavaScript-Welt?

„Die Grenze zwischen Server und Client verschwimmt“ – das ist nur eine von vielen Erkenntnissen aus dieser SoftwerkerCast-Folge, in der Moderator Marco Paga mit Gast Bertram Vogel diesmal in die Frontend-Welt eintaucht und einen weiten Bogen spannt: von Vor- und Nachteilen von Single-Page Applications über Static Site Generation und Server-Side Rendering über Frameworks wie ReactJS, Meta-Frameworks wie NextJS und NuxtJS bis hin zu Performance-Optimierungen mit Qwik, Astro oder Svelte. Der Titel „State of Frontend“ ist Programm: Hier gibt es einen umfassenden Überblick über aktuelle Technologien, Komplexitätsquellen, User-Anforderungen und Performance-Herausforderungen sowie einen Ausblick auf die Lösungsansätze neuer Projekte und Frameworks wie HTMX oder Hotwire. Kapitel: (00:00:00) Intro (00:01:00) Single-Page Applications: Vor- und Nachteile (00:14:50) SPAs: Wie geht es nach dem initialen Request weiter? (00:16:28) Komplexitätsquellen in SPAs (00:19:20) Blick in die Zukunft der Frontend-Technologien: Meta-Frameworks wie NextJS, NuxtJS etc. (00:25:00) Herausforderung Hydration & Performance: Partial Hydration, Lazy Loading etc. (00:29:50) Qwik & Astro (00:32:30) Wider die Komplexität: Hotwire & HTMX

Gibt man „serverless“ in eine Suchmaschine ein, so stößt man zunächst auf Ergebnisse wie „Cloud-Technologie“, „Event-getriebene Architekturen“. „zustandslose Funktionen“ oder „Pay-as-you-go“. Oft wird „serverless“ auch mit „Functions as a Service“ gleichgesetzt. Früher oder später stößt man dabei zudem auf AWS Lambda. Arbeitet man sich tiefer in die Materie ein, wie es unser Gast dieser Folge Danny Steinbrecher für seine Masterarbeit getan hat, wird schnell klar, dass sich im Bereich Serverless noch viel mehr Technologien und Möglichkeiten tummeln, als es eine Google-Suche vermuten lässt. Anhand eines Vergleichs zwischen einer AWS-basierten Public-Cloud-Infrastruktur und einem On-Premises-Ansatz mit Knative zeigt Danny, worauf es bei der Implementierung einer Serverless-Anwendung ankommt – und wo jeweils die größten Vorteile und Pain Points liegen. Kapitel: (00:00:00) Intro (00:01:20) Public Cloud vs. On-Premises mit Kubernetes (00:02:40) Referenzprojekt Public Cloud (AWS) (00:07:00) Was ist das Serverless-Framework? (00:10:45) On-Premises-Vergleichsprojekt mit Knative (00:12:20) Knative Serving und Vergleich mit AWS (00:18:09) Knative Functions (00:20:24) Größte Pain Points bei Knative Functions, Workarounds und Potenziale