IT-Beratung und Software-Architektur
Unser Selbstverständnis
Sven Allers
Sven Allers
Software Engineer
Sebastian Schuenemann
Sebastian Schuenemann
Director IT-Architektur
Felix Eckhardt
Felix Eckhardt
IT-Architekt, Trainer, Speaker
Wem wir helfen können
Der Mythos bei Skalierung ist:
Es gibt viele Arten von skalierbarkeit
- Horizontal & Vertikal
- Backpressure (z.B. über asynchrone Kommunikation)
- Partitionierung
Es muss sich immer die Frage gestellt werden wie skalierbar ein System wirklich sein muss.
- Gibt es eine synchrone Interaktion mit dem Nutzer?
- Kann das System auch asynchron funktionieren?
- Welche zeitlichen Constraints gibt es bis Dinge abgearbeitet werden müssen?
- Wieviele Nutzer nutzen das System überhaupt und was sind die Prognosen?
- Wie kritisch ist es wenn das System zeitweise langsam oder nicht verfügbar ist?
Bevor das System unendlich skalierbar ist, sollte der Fokus auf einem erfolgreichem Produkt liegen
- Skalierungsprobleme sind in der Regel Luxusprobleme, denn sie deuten häufig darauf hin, dass das Produkt erfolgreicher ist als erwartet.
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Was sagt der Experte
Der Mythos bei Blockchain ist:
- 76% der Miner verwenden bereits einen Energiemix der erneuerbare Energien beinhaltet (Tendenz steigend)
- Auf den verwendeten Konsens-Algorithmus kommt es an:
- Lediglich PoW (proof-of-work) zeichnet sich durch einen hohen Energiebedarf aus (z.B. Bitcoin schätzungsweise 830kWh pro Transaktion)
- PoS (proof-of-stake) hat einen vergleichsweise sehr geringen Energiebedarf (z.B. Tezos schätzungsweise 30mWh pro Transaktion
- Blockchain ist eine relativ junge Technologie und neuere, energiesparende Konsens-Algorithmen werden laufend (weiter-)entwickelt (z.B. Chia Proof of Space Time)
- Zum Vergleich: Eine Google-Suchanfrage hat einen Energiebedarf von schätzungsweise 300mWh
Fun fact:
„The amount of electricity consumed every year by always-on but inactive home devices in the USA alone could … power the Bitcoin network for 1.7 years“
Quelle: Cambridge Centre for Alternative Finance https://cbeci.org/cbeci/comparisons
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Was sagt der Experte
Der Mythos bei DevOps ist:
Es gibt oft ein Devteam, dass
- lokal entwickelt
- Dienste lokal (Web-/App-Server, Datenbank, etc.) betreibt
- ihr Artefakt irgendwann an Ops übergibt
Außerdem gibt es meistens auch ein Opsteam, dass
- Dienste (s.o.) bereitstellt und überwacht
- leider oft ohne diese im Detail zu kennen (Applicationserver werden installiert, aber mit Standardkonfiguration betrieben)
- Artefakte installiert / deployt
Oft ist aber auch ein DevOps-Engineer vorhanden, der
- das schon alles macht
- aber zwischen den Stühlen sitzt von „beiden Seiten“ immer wieder mit den gleichen Tasks eingedeckt wird
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Was sagt der Experte
Der Mythos bei NoOps ist:
- Nur weil andere Personen eine Aufgabe übernehmen, verschwindet die Arbeit nicht. Automatisierung muss schließlich auch implementiert werden. Das kostet Zeit und Geld. Die Vorteile der Automatisierung können diesen Aufwand allerdings durchaus rechtfertigen, auch wenn am Ende gar kein Geld eingespart wurde .
- Es fallen andere Aufgaben an. So fängt der Entwickler auf einmal an, Tests für die Infrastrukturautomatisierung zu schreiben. Das ist super, kostet aber eben auch Geld.
- Ein Entwickler ist kein erfahrener Operations-Mitarbeiter. Ihm fehlen ggf. Wissen und Erfahrung.
- Wir drängen Entwickler damit in eine immer generischere Rolle. Sie sollen entwickeln, testen, deployen, betreiben und bestenfalls noch Analytics machen, um Daten für data driven decisions zu liefern. Echte Spezialisten, die man für gute Softwareprodukte braucht, werden dabei seltener.
- Für manche Dinge (z.B. Security) lohnt es sich, teamübergreifend zu agieren und einheitliche Lösungen voranzutreiben. So entstehen Plattformteams, die oft auch erfahrene Operations Mitarbeiter brauchen – das ist dann ganz sicher nicht mehr NoOps.
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Was sagt der Experte
Der Mythos bei AI ist:
"Ist kompliziert, soll die AI machen. Black Box: Alles was wir an Daten irgendwie haben kommt rein - eine super tolle Vorhersage/Auswertung kommt raus!
Wenn AI da ist, muss nix weiter gemacht werden."
- Für AI wird eine solide Datengrundlage benötigt, die meist nicht vorhanden ist. Diese zu schaffen liefert meist schon Mehrwert.
- Auf den Daten können teilweise deterministische Algorithmen laufen, es ist keine AI nötig um Fragestellung zu lösen.
- Neu hinzukommende Daten müssen berücksichtigt werden. Nachtrainieren ist nötig!
- Die Nachvollziehbarkeit (wie das Ergebnis zustande kam) erfordert Extraaufwand.
- Fragestellung zur Ethik von AI: Bias/Diskriminierung, Stromverbrauch …
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Was sagt der Experte
Der Mythos bei IoT ist:
- Grundsätzlich haben die meisten IoT Produkte im Consumerbereich vor allem ein Problem: Sicherheitsupdates gibt es nicht oder nur selten. So wird dann schon mal die Webcam im Schlafzimmer von einem Angreifer übernommen.
- Viele IoT Geräte werden gehackt und als Botnetz für Angriffe missbraucht, ohne dass jemand das mitbekommt oder das Problem behoben wird.
- Die Cloud die an vielen Geräten hängt klingt oftmals vielversprechend. Allerdings kann die 103te Cloud, in der ein Kunde nun einen Account haben soll, auch abschrecken. Der Mehrwert ist teilweise auch sehr überschaubar. Hätte sich die Spülmaschine nicht über mein Smartphone gemeldet, hätte ich gar nicht mitbekommen, dass sie fertig ist. </ironie>
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Was sagt der Experte
Der Mythos bei Cloudless ist:
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Was sagt der Experte
Wie können wir zusammenarbeiten?
Sebastian Schuenemann
Sebastian Schuenemann
Director IT-Architektur