Computer und IT
Computer-Netzwerke (9. Auflg.)
Grundlagen, Funktionsweisen, Anwendung für Ausbildung und Beruf. In 9. Auflage aus dem November 2026.Für Informatikerinnen und Informatiker in Studium, Beruf und Ausbildung ist solides Grundlagenwissen zur Arbeit mit moderner Netzwerktechnik essenziell. In diesem Buch finden Sie Antworten auf Ihre Fragen und praxisnahe Lösungen für gängige Anwendungsfälle. Harald Zisler vermittelt Ihnen die wichtigen Grundlagen zu Planung, Aufbau und Betrieb von Netzwerken mithilfe vieler anschaulicher Beispiele, Anleitungen und Fehlertafeln. Mit umfangreichem Netzwerk-Glossar und Übersicht über alle relevanten RFCs.Alle Grundlagen und Praxistipps: Netzwerktechnik: Theorie und Praxis verstehen Von MAC-, IPv4- und IPv6-Adressen über Netzmasken, DNS und Adressumsetzungen bis zu Datentransport mit TCP und UDP, Protokollen, Ports oder Sockets: Gehen Sie das OSI-Modell schrittweise durch und lernen Sie alle Grundlagen. Netzwerk planen, aufbauen und betreiben Welche Hardware ist für welche Anforderung am besten geeignet? Wie konfigurieren Sie benötigte Switches oder Router? Was müssen Sie bei der Planung von Kabeltrassen beachten und wie sorgen Sie umfassend für Sicherheit in Ihrem Netzwerk? Dieses Buch liefert konkrete Lösungen! Ihr Begleiter für die Praxis Praxisbeispiele, Anleitungen, Fehlertafeln, Netzwerk-Glossar oder Prüfungsfragen mit Lösungen: Zahlreiche Hilfsmittel unterstützen Sie gezielt im beruflichen Alltag oder bei der Prüfungsvorbereitung. Aus dem Inhalt: Netzwerkplanung und -aufbau TCP/IP, MAC-Adressen, IPv4- und IPv6-Adressen DHCP, Routing, Adressierung Datei-, Druck- und Nachrichtendienste, PAT/NAT Switches, Bridges, Hubs Lichtwellenleiter, Funktechniken, PLC Netzwerksicherheit, Firewalls, Proxies
No-Code Data Science
Data Science ohne Programmierung Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit KNIME vollständige Data-Science- und Machine-Learning-Projekte ohne Programmierkenntnisse umsetzen. Sie lernen, Daten systematisch zu prüfen und aufzubereiten, Modelle zu trainieren, Ergebnisse fachlich und technisch zu bewerten und Workflows so aufzubauen, dass sie im Arbeitsalltag wiederverwendbar sind. Das Buch richtet sich an Data Analysts und Business Analysts ebenso wie an Fach- und Führungskräfte, Studierende und alle, die datengetriebene Projekte praxisnah realisieren möchten.Strukturierte Workflows nach CRISP-DM Als roter Faden dient der bewährte CRISP-DM-Prozess. Schritt für Schritt durchlaufen Sie Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment - jeweils konkret umgesetzt in KNIME. Dabei geht es nicht nur darum, Modelle zu trainieren, sondern auch, Zielgrößen sauber zu definieren, Datenrisiken zu erkennen, Schwellenwerte festzulegen und Ergebnisse in konkrete Entscheidungen und Prozessschritte zu übersetzen. Praxisnahe Projekte für reale Anwendungsfälle Durchgängige Beispielprojekte aus verschiedenen Branchen zeigen, wie sich dieselbe methodische Logik auf unterschiedliche Fragestellungen übertragen lässt: von Kampagnenreaktionen und Kundenabwanderung über Kreditrisiken, Betrugserkennung und Produktionsqualität bis hin zu Healthcare-, Diagnose- und Retail-Anwendungen. So erwerben Sie nicht nur KNIME-Know-how, sondern auch eine Methodik, mit der Sie eigene Analyse-, Machine-Learning- und Automatisierungsprojekte strukturiert umsetzen können.
Retro-Games mit Python für Einsteiger
In diesem Buch lernst du Schritt für Schritt, wie du deine eigenen Spieleklassiker mit Python programmierst - unabhängig davon, ob du zum ersten Mal programmierst oder schon Vorkenntnisse mit Python oder einer anderen Programmiersprache hast. Mit Python und der Spielebibliothek pygame entwickelst du acht verschiedene Retro-Spiele, die nach und nach anspruchsvoller werden. Von einfachen Arcade-Games bis hin zu komplexen Taktik-Klassikern werden alle Spiele Schritt für Schritt erklärt und können direkt ausprobiert, verändert und erweitert werden.Mit modernen KI-Techniken bringst du deine Spiele-Klassiker auf das nächste Level, indem du Gegner entwickelst, die intelligent auf dein Verhalten reagieren oder selbstständig dazulernen.So verbindest du Retro-Gaming mit spannenden Einblicken in die Welt der künstlichen Intelligenz.Du lernst unter anderem: Spiele mit Python und pygame entwickelnSpielfiguren, Kollisionen und Highscores umsetzenLabyrinthe, Punktesysteme und Spielsteuerungen programmierenNPCs mit neuronalen Netzen trainierenKI-Verfahren wie Q-Learning und Mini-Max praktisch anwendeneigene Spielideen weiterentwickeln und anpassenSo lernst du nicht nur Python und Spieleentwicklung kennen, sondern bekommst auch einen praktischen Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz.Spiele im Buch (basierend auf beliebten Klassikern): SchlangenbissPress under WaterPyramideTetrimaniaDiamond PusherArcade Fighter mit KI-gesteuerten GegnernRobi Chase mit KI-basierter WegsucheLandgewinn mit KI-Gegner in verschiedenen Schwierigkeitsstufen
Der digitale Most
Dieses Buch öffnet die Tür zur Künstlichen Intelligenz, leicht verständlich und nahbar, mit der Welt des Winzers als überraschendem Schlüssel. Es ist kein Fachratgeber für das eigene Weingut, sondern nutzt die Winzerwelt als gedankliche Brücke. Die Arbeit im Weinberg, Gärprozess und Kellerreife dienen als Analogie, um generelle KI-Grundlagen für Einsteiger greifbar zu machen. Ob Big Data, neuronale Netze oder maschinelles Lernen, komplexe Technologie wird in vertraute Bilder übersetzt, in denen Daten zu Trauben und Algorithmen zum Gärprozess werden. Für Neugierige und absolute Einsteiger ohne Vorkenntnisse: Hier reift das Verständnis für KI ganz ohne technischen Vorbehalt wie ein guter Jahrgang.
Transformation Enterprise Architecture with Agentic AI
This book is a practical guide to transforming enterprise architecture in the age of generative AI. As intelligent systems reshape how organizations build, scale, and govern technology, this book bridges the gap between traditional architectural frameworks and the emerging GenAI-driven landscape. The book begins with an overview of enterprise architecture principles, including TOGAF, Zachman, and Gartner frameworks, and dives into core architectural layers—application, data, technology, infrastructure, and security. It then introduces the fundamentals of Generative AI, its model types, and its rapid evolution within enterprise contexts. The core of the book is how GenAI disrupts and elevates architectural thinking—from conversational modeling and automated decision records to reimagining design lifecycles through intelligent automation, augmentation, and autonomy. Readers will learn how to modernize application portfolios, document and repair APIs, and embed LLMs as intelligent middleware. Dedicated chapters explore GenAI's transformative impact on platform engineering, DevOps, cloud/edge infrastructure, observability, and AI-augmented governance. Key use cases include auto-generating code and configurations, orchestrating deployment pipelines with non-human agents, enabling self-documenting platforms, and enhancing security through GenAI-driven threat modeling and compliance enforcement. The book concludes by examining responsible AI practices and human oversight in autonomous architectures, offering practical insights into creating secure, scalable, and resilient systems powered by GenAI. Whether you're an architect or developer, this book provides a modern framework for applying GenAI across the enterprise stack and designing the next generation of intelligent, adaptive, and self-governing enterprise systems. What you will learn: Understand core enterprise architecture principles and frameworks in the context of a generative AI-driven world.How GenAI is disrupting and enhancing every layer of enterprise architecture—from design to deployment.Explore practical methods for integrating GenAI into application architecture, API ecosystems, and DevOps pipelines.Discover how intelligent agents, automation, and orchestration are reshaping platform engineering and cloud infrastructure. Who this book is for: This book is for enterprise architects, AI practitioners and machine learning engineers seeking to integrate Generative AI into enterprise systems.
Governance-First AI
As Generative AI shifts from early excitement to real-world implementation, organizations face a critical crossroads. Executives demand rapid returns on investment, yet deployment is frequently stalled by risk, compliance, and governance barriers, and the rise of unmanaged Shadow AI systems has elevated the stakes. Governance-First AI confronts this tension head‑on, offering a practical, execution-ready guide for leaders seeking to move beyond hype and into secure, scalable adoption. This book bridges the gap with a unified, governance‑first approach that enables enterprises to operationalise Generative AI confidently and responsibly. It confronts a landmark MIT NANDA finding — that 95% of enterprise generative AI initiatives deliver no measurable return — and traces the failure to its root: a systemic disconnect between solution architecture and enterprise governance.The authors present a cohesive framework for achieving Certified Operational Velocity, helping organisations evolve from experimental pilots to compliant, production-grade systems. At its core, the book translates stringent governance principles—including platform engineering and platform‑as‑a‑product thinking—into fifteen concrete architectural patterns. These blueprints address the full spectrum of enterprise AI challenges, from retrieval-augmented generation (RAG) deployment to context management, legacy system integration, and the auditable controls required for autonomous Agentic AI systems. Each chapter delivers step-by-step guidance for building secure, measurable, and future-proof AI capabilities. By introducing a unified governance-first architecture and pairing it with repeatable, production-ready use cases, Governance-First AI becomes the missing guide for unlocking AI’s true impact. It equips organizations to achieve transformative productivity gains—without compromising compliance—while preparing for the era of safe, autonomous AI. What you will learn: Implement a unified, governance‑first architectural framework to reliably scale Generative AI from POC experiments to fully compliant enterprise systems.Apply 15 production‑ready architectural blueprints to unlock significant value and achieve 70–80% efficiency gains across core enterprise use cases.Enforce essential technical governance controls—such as DLAC, retrieval‑time access checks, and immutable audit logs—to ensure complete auditability and legal defensibility.Design and deploy autonomous Agentic AI systems with strict safeguards, including policy‑as‑code enforcement, accountability layers, and robust human‑in‑the‑loop protocols. Who this book is for: The book is designed for C‑suite leaders—including CDOs, CTOs, CIOs, CISOs—along with Enterprise Architects and Directors of AI/ML Engineering who are responsible for scaling AI across the enterprise. It also serves Compliance Officers, Risk Managers, and senior ML engineers deploying LLMs in highly regulated sectors such as finance, pharma, manufacturing, and legal. Readers should have foundational knowledge of enterprise IT or cloud architecture and a basic understanding of Generative AI and LLMs.
The Future of Technology
Stell dir eine Welt vor, in der die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verschwimmen — in der künstliche Intelligenz nicht nur unseren Alltag bereichert, sondern das Wesen des Menschseins selbst verändert. In The Future of Technology Unveiled erkunden wir bahnbrechende Innovationen, die nicht mehr nur am Horizont warten — sie formen unsere Welt bereits heute. Von den ethischen Dilemmata der KI bis zum Versprechen des Quantencomputings, von der Revolution der Biotechnologie bis zum Aufstieg autonomer Gesellschaften: Dieses Buch ist dein Schlüssel zum Verständnis der Kräfte, die unsere Zukunft bestimmen werden. Aber es geht nicht nur um Technologie — es geht darum, wie diese Entwicklungen unsere Werte, unsere Beziehungen und unser Selbstverständnis herausfordern werden. Bist du bereit, einen Blick in eine Zukunft zu werfen, die näher ist, als du denkst? Tauche ein in The Future of Technology Unveiled und lerne, die Welt durch eine Linse der Möglichkeiten zu sehen — in der die Zukunft kein ferner Traum mehr ist, sondern eine sich entfaltende Wirklichkeit.
Sicher im digitalen Alltag
Digitale Sicherheit muss nicht kompliziert sein. Phishing-Mails, gehackte Konten, falsche Bankmitarbeiter, Datenlecks, Identitätsdiebstahl und inzwischen sogar täuschend echte KI-Stimmen und Deepfakes gehören zum digitalen Alltag. Doch um sich wirksam zu schützen, muss man kein IT-Experte sein. "Sicher im digitalen Alltag" erklärt verständlich und ohne unnötiges Technik-Blabla, welche Schutzmaßnahmen wirklich wichtig sind. Du erfährst, wie du deine wichtigsten Konten absicherst, Passwörter sinnvoll verwaltest, Zwei-Faktor-Authentifizierung und Passkeys nutzt und typische Betrugsmaschen rechtzeitig erkennst. Konkrete Praxisfälle zeigen, was bei verdächtigen Nachrichten, übernommenen Konten, falschen Zahlungsaufforderungen oder einem verlorenen Smartphone zu tun ist. Checklisten, Sicherheitswerkstätten und einfache Notfallpläne helfen dabei, das Gelernte direkt im eigenen Alltag umzusetzen. Ein verständlicher Ratgeber für alle, die ihre digitale Sicherheit verbessern möchten - ohne Angst, Fachchinesisch und ständige Paranoia.
Controlling Implementation in SAP S/4HANA
Controlling in SAP S/4HANA represents a fundamental shift from the classic structures and logic of SAP ECC. Many familiar concepts have been modernized—or entirely reimagined—to meet current business demands and align with SAP’s evolving technological landscape. For many organizations, the transition to SAP S/4HANA creates a rare opportunity to redesign fragmented Controlling landscapes, harmonize processes, simplify architectures, and establish a future-ready foundation aligned with SAP Best Practices and SAP’s strategic roadmap. However, these opportunities can only be realized when Controlling is approached not merely as a configuration task, but as a strategic design domain directly linked to business value creation. Controlling Implementation in SAP S/4HANA: From Strategic Design to Business Value provides a structured framework for making key design decisions that shape long-term system architecture, enterprise steering capabilities, reporting transparency, and operational agility. The book explains the conceptual and functional changes introduced in SAP S/4HANA Controlling through direct comparisons with SAP ECC and demonstrates how strategic design choices influence transformation success far beyond technical go-live. Designed for project and workstream leads, solution architects, SAP consultants, and client-side stakeholders, this book helps readers make informed Controlling design decisions that support scalable system architecture and measurable business value. Readers Will Gain: A clear understanding of the strategic challenges and critical design topics in SAP S/4HANA Controlling A structured framework for evaluating key design decisions and their impact on architecture, governance, and process harmonizationPractical guidance for aligning Controlling solutions with SAP Best Practices and SAP’s long-term direction The ability to make informed, future-proof decisions that support scalable architecture and long-term business value This Book is for: SAP S/4HANA project and Controlling leadsSAP S/4HANA system architectsSAP S/4HANA CO consultantsClient-side project management teamsCorporate and business unit controllers on the client side
Introducing ReScript 12
Learn ReScript for building modern web applications. This concise guide uses clear examples and explanations to walk you through ReScript’s core concepts while leveraging existing JavaScript experience. This new edition incorporates the latest features from ReScript 11 & 12, including uncurried mode, updated record types, async/await support, and new syntaxes. You’ll learn how to use features in ReScript that JavaScript lacks, such as type inference, null-safety, algebraic data types, pattern matching, and more. Along the way, you'll pick up functional programming concepts like immutability and higher-order functions. You'll also gain a sense of how ReScript works under the hood and how to leverage interoperability between ReScript and JavaScript. Whether you're a web developer interested in dabbling with functional programming or you just want to learn how to write safer and cleaner code for web applications, this book is a great way for you to get started with ReScript. What You Will Learn Use ReScript to write clean, safe, and elegant softwareUnderstand the features of ReScript that set it apart from JavaScript, such as type inference, null-safety, and algebraic data typesExplore functional programming concepts like immutability, higher order functions, and pattern matching.Use popular JavaScript libraries and frameworks in your ReScript code and integrate ReScript code into JavaScript codebases Who This Book Is for: Web developers that want a strictly typed, safer alternative to JavaScript, as well as web developers interested in learning functional programming and leveraging the elegant and powerful functional features in ReScript.
Introduction to AI Implementation for Managers
This book is a practical guide designed for leaders, managers, and teams who want to adopt AI, not as hype, but as a real, responsible business advantage. Instead of overwhelming readers with jargon and complex theories, it breaks AI down into clear concepts, actionable frameworks, and practical steps to help organizations move from curiosity to confident implementation. The book begins by explaining what AI truly is and isn’t, cutting through media noise and inflated expectations. It explores the real limitations and risks of AI that leaders must understand before jumping in. With that foundation in place, the core framework unfolds across three essential pillars: organizational structure, technical readiness, and human adoption. Readers discover how to build safe environments, align strategy with execution, and foster trust and motivation within teams. Real-world examples and everyday use cases illustrate how AI already shapes work, decision-making, and productivity, and how organizations can stay current without feeling overwhelmed by rapid change. The book concludes by preparing leaders for the future of AI-driven work, emphasizing thoughtful, human-centered leadership. With clear steps and a forward-looking mindset, this book empowers organizations to embrace AI confidently and responsibly. One practical step at a time. What you will learn: Learn a practical three-pillar framework (organizational, technical, and human) to build AI capability that scales responsiblyGain tools to align AI strategy with business goals, build safe technical environments, and foster trust and adoption across teamsExplore real AI use cases, workflows, and daily applications that drive productivity and decision-making in modern workplacesDevelop a future-ready mindset to lead confidently in an AI-driven world, with clear next steps and a human-centered perspective Who this book is for: This book is designed for business leaders, managers, and decision-makers who want to adopt AI confidently without needing deep technical skills. It is also suited for transformation teams, product managers, and operations leaders looking to build AI-ready organizations and drive practical, ethical, and scalable AI adoption across their companies.
Mastering the Microsoft Agent Framework
Design and build enterprise AI agents using the Microsoft Agent Framework with .NET and C#. The Microsoft Agent Framework is Microsoft's foundation for building AI agents on .NET. It unifies the ideas that started in Semantic Kernel and AutoGen and adds what a production system actually needs. This book teaches it from the ground up, one working agent per chapter, from your first conversational agent to agents that call each other and run in the cloud. You start simple: deploy a model, connect your first agent, and understand how models, providers, and credentials fit together. Then you add the capabilities that make an agent genuinely useful. You give it tools so it can call your code. You give it memory so it remembers, both within a conversation and after a restart. You ground it in your own documents so it answers from real sources, with citations. And you put a human in the loop, so risky actions happen only after someone approves them. From there, the book goes further. You connect your agent to outside tools and data through the Model Context Protocol, and package reusable capabilities as skills. You learn to coordinate several agents at once: running them in sequence, in parallel, handing off between them, or letting them collaborate in a group. Then you make agents production-ready, adding guardrails, tracing what they do with OpenTelemetry and Azure Application Insights, and measuring their quality with evaluation. Finally, you connect agents to each other and host them on Azure, and close with a chapter of hard-won best practices for building agents that last. Everything in the book runs. Every code listing is a real program that builds and executes, and a companion GitHub repository gives you the complete source for every chapter. The book pins one framework version throughout, so the code works exactly as written instead of drifting out of date. Each chapter follows the same practical rhythm: here's the problem, here's the code, here's it running, and here's what to watch for in production. What You Will Learn: Deploy a model and give your agent tools to call your own codeAdd memory, ground answers in your documents with retrieval, and require human approval for risky stepsExtend agents with the Model Context Protocol and reusable skillsCoordinate multiple agents: sequential, concurrent, handoff, group chat, and Magentic orchestrationAdd guardrails and trace agents with OpenTelemetry and Azure Application InsightsEvaluate agent quality, connect agents to each other, and host agents in the cloud with Azure Who This Book Is For: .NET developers who want to build real AI agents with C#. You should be comfortable with C# and have used a cloud service before. No machine learning background is needed, you deploy and call models, you don't train them.
Praxiswissen Softwarearchitektur für KI-Systeme
Das Buch zum Lehrplan »Certified Professional for Software Architecture – Softwarearchitektur für KI-Systeme« Grundlagen moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme Entwicklung skalierbarer, wartbarer und erweiterbarer KI-Lösungen Praktische Ansätze zur Integration von KI in bestehende IT-Landschaften In diesem Buch lernen Sie die zentralen Architekturkonzepte, die für den Entwurf und die Umsetzung von KI-Systemen notwendig sind, kennen. Es richtet sich an Softwareentwickler, Softwarearchitekten und Data Scientists, die Machine-Learning- und Generative-KI-Lösungen entwickeln und in bestehende Systeme einbinden wollen. Die Autoren waren maßgeblich an der Entstehung des SWARC4AI-Lehrplans beteiligt. Sie zeigen Ihnen, wie Sie grundlegende Prinzipien der Softwarearchitektur auf KI-Anwendungen anwenden können – von der Analyse spezifischer Qualitätsanforderungen über den Umgang mit Daten- und Modelllebenszyklen bis zur strukturierten Integration von KI-Komponenten in bestehende Softwarelandschaften. Neben den theoretischen Grundlagen lernen Sie Architektur-Patterns kennen, die im KI-Kontext besonders relevant sind. Dazu gehören Muster für Datenpipelines, Trainings- und Bereitstellungsarchitekturen, Modellverwaltung sowie das Zusammenspiel klassischer Komponenten mit KI-basierten Bausteinen. Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie robust, erweiterbar und langfristig wartbar bleiben – zentrale Anforderungen in einer dynamischen technologischen Umgebung.
F*ckups
Alles, was schiefgehen kann, ist bereits irgendwo schiefgegangen. Sie haben die Nase voll von der schönen neuen IT-Welt voller Best Practices, Clean Code und Five Nines? Dann schauen Sie sich ganz entspannt an, was alles nicht funktioniert hat – und was sich daraus lernen lässt. Die Fallbeispiele dieser forensischen Untersuchung des Scheiterns decken auf, was wir schon längst vermutet haben: Computer sind Diven, die dummerweise immer genau das tun, was man ihnen sagt. Festplatten haben ein feines Gespür für Dramatik und geben am liebsten dann den Geist auf, wenn das letzte Backup viel zu lange her ist. Das Internet ist ein Kartenhaus, das auf einem wackeligen Fundament gutgemeinter Annahmen, viel Bürokratie und einer großen Portion Hoffnung steht. Dieses Buch ist für alle Entwicklerinnen, Admins, SREs und DevOps-Engineers, die wissen, dass auf die Nase fallen Teil der Arbeit ist, und die in Fehlern eine Chance sehen, etwas zu lernen. Warum Backups nie funktionieren, Ausfallsicherheit ein Mythos ist und DNS immer schuld ist. Redundanz und Resilienz sind schön und gut, aber letztendlich doch nur Aufforderungen an die Welt sich neue Formen des Scheiterns zu überlegen. Am Ende werden Sie verstehen, warum Murphy immer Recht behalten wird. 96 Lessons Learned, basierend auf über 500 Quellen 28 Konzepte und Ideen erklärt, ohne Kauderwelsch und Fachchinesisch.
KI-Agenten im Unternehmen
Wir leben im Zeitalter agentischer KI. Unternehmen investieren entsprechend massiv in derartige Systeme. KI-Agenten antworten nicht nur auf Anfragen wie KI-Chatbots, sondern planen zur Zielerreichung eigenständig Zwischenschritte, wählen Werkzeuge und treffen Entscheidungen. Viele dieser Projekte erreichen nie den produktiven Betrieb, wobei die Technologie selbst selten der Grund ist. Dieses Essential führt Entscheidungsträger in Unternehmen durch die zentralen Fragen: Was ist agentische KI? Wann lohnt sich ihr Einsatz? Welche Lösung passt zur Ausgangslage? Im Zentrum stehen das Kontrollproblem autonomer Agenten und die Governance-Mechanismen, mit denen es sich beherrschen lässt. Das Buch bietet Bewertungsraster, Entscheidungshilfen und einen schrittweisen Einstiegspfad für eine erfolgreiche Integration. Der Inhalt Grundlagen agentischer KIPotenzial bewerten und Lösung wählenOrganisatorische IntegrationGovernance und KontrolleVon der Theorie in die Praxis
Designing Self-Healing Systems with .NET
Software systems fail. The expensive part is not the failure itself but the recovery: manual restarts, replayed jobs, drained queues, and configuration changes performed under pressure at inconvenient hours. Most teams already know the corrective actions for their common incidents. What they lack is an architecture that can apply those actions without waiting for a human to intervene every time. This book brings recovery into the architecture. It treats self-healing as a design discipline and provides a reference architecture that organizes detection, decision, safety, execution, and verification into a coherent control loop. It then delivers a concrete reference implementation in .NET, mapping every architectural layer to explicit contracts and components that teams can study, adapt, and extend. The architecture is grounded in production experience on a large distributed platform that connected dozens of public administrations through document exchange flows. As external integrations multiplied, each new dependency brought failure modes that demanded their own detection logic and recovery strategies. The design described in these pages emerged from that growth, and the anecdotes, case studies, and decisions throughout the text reflect that origin. The treatment goes beyond cloud-native microservices. It covers monoliths, legacy systems, hybrid environments, batch processing, messaging, and queue-centered workloads. It addresses the operating model as well: governance, safety boundaries, adoption roadmap, anti-patterns, and organizational roles. No existing title combines a self-healing reference architecture with a .NET reference implementation, and I believe this book addresses a gap that practicing .NET architects will recognize. What You Will Learn: Design and implement a self-healing reference architecture in .NET, with explicit contracts for observation, detection, decision, safety, execution, and verification.Classify failure modes (stall, degradation, traffic absence, gray failure) and build composite detection rules that reduce false positives while catching real conditions.Design bounded recovery actions (restart, degraded mode, quarantine, replay, credential rotation) with safety guards, cooldowns, action budgets, and verification gates.Apply self-healing patterns across different deployment topologies: single deployable, API-worker pair, queue-centered tier, modular monolith, distributed services, and hybrid/legacy environments.Build the organizational operating model behind self-healing: governance, adoption roadmap, maturity assessment, incident integration, and team roles. Who This Book is For The primary audience is .NET software architects and senior developers who design and operate backend systems, distributed services, messaging platforms, and integration layers. These professionals deal with production reliability challenges and are looking for a structured approach to automated recovery beyond ad-hoc retry logic and restart scripts.
KI, Statistik und Anwendungen
In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz allgegenwärtig erscheint und gleichzeitig viel Halbwissen kursiert, bietet dieses kompakte Lehrbuch eine fundierte und verständliche Einführung in die Grundlagen der KI – mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen und statistische Methoden. Ausgehend von einfachen Excel-Beispielen bis hin zu komplexeren Konzepten wie dem Perceptron-Paradigma, neuronalen Netzen und Clustering, führt der Autor Schritt für Schritt durch zentrale Themen der KI. Dabei bleibt er – wo möglich – im Rahmen der Schulmathematik und ergänzt notwendige Kenntnisse in R und Matrizenrechnung in übersichtlichen Anhängen. Zahlreiche Übungen fördern durch das eigenständige Lernen und Vertiefen das Verständnis. Dieses Buch richtet sich nicht nur an Studierende der Wirtschaftsinformatik und BWL, sondern auch an alle, die sich kritisch und fundiert mit KI auseinandersetzen möchten.
Medien und Musik
Medien und Musik gehören einfach zusammen. Radio und Fernsehen, Werbung und Videos, Smartphones und Streamingdienste sorgen dafür, dass Musik uns ständig begleitet: Von den 16 Stunden am Tag, die wir nicht schlafen, hören wir im Durchschnitt mindestens fünf Stunden Musik. Dieses Buch thematisiert die wichtigen Musikmedien und ihre Inhalte. Zugleich ist das Buch ein Streifzug durch die Entwicklung und die Geschichte von Musik in den Medien: Es geht auf wichtige Ereignisse, Erkenntnisse und Anekdoten ein und macht die Entwicklung und den Wandel medialer Musik von den Anfängen der Tonaufzeichnung bis zu den aktuellsten Phänomenen nachvollziehbar. Für die zweite Auflage haben die Autoren alle Kapitel grundlegend überarbeitet und aktualisiert. Dazu haben sie auch aktuellste Entwicklungen wie das Aufkommen von Künstlicher Intelligenz integriert.
Large-Scale Agile Frameworks
Warum sollten Sie sich mit Large-Scale Agile Frameworks auseinandersetzen? Agilität in Unternehmen und Organisationen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Dieses Buch unterstützt Sie mit praxisnahen Lösungen und Werkzeugen zur übergreifenden Priorisierung von Anforderungen zur Software-Entwicklung. Ermöglichen Sie bestmögliche digitale Lösungen und etablieren einen optimalen Informationsfluss in Ihrer Organisation.Mit agilen Strukturen, Prozessen und Workflows - den Large-Scale Agile Frameworks - werden Organisationen anpassungsfähiger. Damit können sie schneller auf Veränderungen reagieren und werden wettbewerbsfähiger. Wissenschaftsorientiert werden Large-Scale Agile Frameworks im Kontext des Large-Scale Agile Development, agiler Methodik und Tools beleuchtet. Mit Domain Driven Design, dem Scaled Agile Framework (SAFe) und dem Spotify Engineering Model werden drei bekannte Vertreter vorgestellt. Dabei sind aktuelle Technologiethemen wie Cloud, IT Security und die organisatorischen Anforderungen im Hinblick auf Compliance und IT-Security reflektiert.
KI für jeden Tag
KI im Alltag: Wie Sie künstliche Intelligenz sicher, verständlich und sofort praktisch nutzen – auch ohne Technik-Vorkenntnisse Sie hören ständig von KI, ChatGPT, digitalen Assistenten und smarten Tools, fragen sich aber insgeheim, was davon wirklich nützlich ist? Haben Sie Sorge, den Anschluss zu verlieren, falsche Informationen zu übernehmen oder versehentlich sensible Daten preiszugeben? Oder wünschen Sie sich einfach einen klaren, unkomplizierten Einstieg, der Ihnen zeigt, wie KI im Alltag tatsächlich Zeit spart, Entscheidungen erleichtert und Ordnung in Ihren Tag bringt? Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Zukunftsthema für Programmierer, Unternehmen oder Technikfans. Sie begegnet Ihnen bereits heute beim Navigieren, Übersetzen, Einkaufen, Schreiben, Planen und Suchen – oft unsichtbar im Hintergrund. Doch der entscheidende Unterschied liegt darin, KI nicht nur passiv zu nutzen, sondern sie bewusst, sicher und gewinnbringend einzusetzen. Genau dabei begleitet Sie dieses Buch: ohne Fachchinesisch, ohne Überforderung und ohne unrealistische Versprechen. Sie lernen Schritt für Schritt, welche KI-Tools für Alltag, Beruf und Freizeit wirklich sinnvoll sind, wie Sie bessere Antworten erhalten, woran Sie Fehler erkennen und wie Sie Ihre persönlichen Routinen mit KI clever vereinfachen. Ob E-Mails, Wochenplanung, Haushalt, Budget, Lernen, Familie oder kreative Projekte – dieser Ratgeber macht aus einem abstrakten Hype einen praktischen Helfer, der zu Ihrem Leben passt. KI ohne Fachchinesisch: Verstehen Sie endlich, was künstliche Intelligenz wirklich ist, welche Begriffe Sie kennen sollten und wo Ihnen digitale Assistenten bereits heute im Alltag begegnen. Die richtige Werkzeugkiste: Entdecken Sie passende KI-Tools für Einsteiger, erfahren Sie, wann kostenlose Angebote ausreichen und wann sich ein bezahltes Upgrade tatsächlich lohnen kann. Die ALLTAG-Formel: Lernen Sie eine einfache Methode kennen, mit der Sie bessere Prompts formulieren, klarere Ergebnisse erhalten und KI-Antworten gezielt verbessern, statt blind zu übernehmen. Schreiben, Planen, Entscheiden: Nutzen Sie KI als Sprachhelfer für E-Mails, Briefe, Übersetzungen und schwierige Gespräche – und als Strukturgeber für Aufgaben, Prioritäten, Checklisten und Entscheidungen. Praktische Hilfe für Haushalt, Geld und Gesundheit: Erfahren Sie, wie KI beim Kochen, Einkaufen, Reparieren, Vergleichen von Verträgen und Einordnen gesundheitlicher Informationen unterstützt – ohne wichtige Grenzen zu überschreiten. Sicher und selbstbestimmt bleiben: Schützen Sie Ihre Daten, erkennen Sie Betrug, Deepfakes und falsche Gewissheit und entwickeln Sie mit dem 14-Tage-Plan kleine KI-Routinen, die dauerhaft funktionieren. Dieser Ratgeber zeigt Ihnen realistisch und verständlich, was KI kann – und was nicht. Sie müssen weder besonders technikaffin sein noch stundenlang neue Programme lernen: Die Anleitungen sind alltagstauglich, klar strukturiert und sofort umsetzbar, selbst wenn Sie bisher nur wenig Erfahrung mit künstlicher Intelligenz haben. So gewinnen Sie Sicherheit, sparen Zeit und behalten trotzdem die Kontrolle über Ihre Entscheidungen. Also, worauf warten Sie noch? Klicken Sie nun auf "In den Einkaufswagen" und machen Sie KI ab sofort zu Ihrem smarten, sicheren und zuverlässigen Alltagshelfer!
Azure DocumentDB in Practice
Azure DocumentDB in Practice is your complete guide to understanding and leveraging Microsoft’s unified document database platform, combining the power of Cosmos DB vCore with DocumentDB OSS capabilities. This book walks you through the full architecture of Azure DocumentDB, from its global foundations and MongoDB API compatibility to the vCore execution model that simplifies scaling, performance planning, and cost predictability. Moving beyond fundamentals, you’ll dive deep into performance engineering, data modeling, application development, and workload optimization tailored to Azure DocumentDB’s architecture. You will then learn to benchmark and test workloads, build resilient applications using MongoDB drivers, and implement scalable, high-availability designs. Dedicated chapters on migration strategies help you transition workloads from self-hosted MongoDB, Cosmos DB RU-based models, or other databases with minimal friction. Real-world patterns, industry use cases, and reference architectures give you the blueprints needed to solve complex problems at scale. You’ll learn how compute, storage, and networking layers work together, how to secure and govern your data with enterprise-grade identity and compliance features, and how to provision, size, and manage clusters for production workloads. With clear explanations, hands-on guidance, and practical best practices, this book equips you to confidently operate Azure DocumentDB in cloud-native, highly distributed environments. Whether you’re a developer, architect, or database engineer, Azure DocumentDB in Practice provides the technical depth and practical guidance required to design, build, and operate next-generation document database solutions and understand where the platform is headed next. What You Will Learn: Designing and deploying production grade clusters with the right sizing, networking, and securityHow to model data effectively using optimal schema, sharding, and indexing strategiesDiagnose and optimize performance using profiler, query plans, metrics, and best practicesBuild resilient applications using transactions, connection pooling, retry logic and Change streamsHow to run and operate clusters with backup/restore, monitoring, parameters Who This Book Is For: This book is meant for developers, architects, and database engineers.