Allgemein
KI in DevOps
KI in DevOps: Lösungen für echte Probleme – Code-Reviews mit KI, intelligente Alerts, automatisierte Remediation und prädiktive Kapazitätsplanung. Praktisch, ohne Marketing-Fluff. DevOps ist kaputt. Pull Requests hängen in der Review-Schleife fest, Alerts überfluten Ihr Team mit irrelevanten Meldungen, Vorfälle dauern Stunden – und die Kapazitätsplanung basiert auf Bauchgefühl. KI in DevOps ist kein weiteres Buzzword-Buch, sondern ein praktischer Leitfaden, der diese Probleme mit automatisierten, datengetriebenen Lösungen angeht. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie: Code-Reviews mit KI beschleunigen – Parallel zu Semgrep, ohne Merges zu blockieren. Intelligente Alerts implementieren – Mit Clustering (DBSCAN), Topologie-Graphen und Root-Cause-Analysen (Claude API). Automatisierte Remediation einrichten – Mit vertrauensbasierten Entscheidungsbäumen, Runbook-YAML und RBAC-gesicherten Kubernetes-Executors. Prädiktive Kapazitätsplanung nutzen – Mit Prophet-basierten Vorhersagen und Terraform-HPA-Generatoren. Eine Referenzarchitektur aufbauen – Mit Kafka-Audit-Logs, Repo-Struktur und Kubernetes-Manifesten. Keine Theorie. Kein Marketing. Nur Code, Diagramme und Workflows, die funktionieren. Für wen? DevOps-Ingenieure, die Toil reduzieren wollen. SREs, die manuelle Vorfallsbehebung ersetzen möchten. Plattform-Teams, die selbstheilende Systeme aufbauen – ohne Vendor-Lock-in.
Algorithmische Quanten Esoterik
Algorithmische Quanten Esoterik Entschlüsselung unsichtbarer Krafte, die globale Finanzstrome lenken Die grosten Umwalzungen der Geschichte geschehen meist lautlos - und wir befinden uns mitten in einem solchen Ubergang. Hinter jedem Kursrutsch, jeder Kreditvergabe, jedem Kapitalstrom steht heute ein Algorithmus. Kein Mensch mehr. Wahrend Macht fruher ein sichtbares Gesicht hatte - Konige, Generale, Fabrikbesitzer - existiert die Souvernitat des 21. Jahrhunderts als unsichtbare Dateninfrastruktur, mathematisches Modell oder neuronales Netzwerk. Dieses Buch fuhrt hinter den Vorhang der Black-Box-Gesellschaft. Es zeigt, wie die Verlagerung von Entscheidungsmacht vom Menschen auf den Algorithmus die Struktur der Wirklichkeit selbst verandert. Von den Tempelverwaltungen Mesopotamiens, wo die erste Informationsherrschaft entstand, uber die Geburt der Finanzalchemie bis hin zu den autonomen Quantenmarkten, in denen Kapital in Nanosekunden mit Kapital kommuniziert - Peter Boge zeichnet den Weg nach, auf dem der Mensch zum blossen "Datenschatten" und Beobachter eines Prozesses wird, den er nicht mehr kontrolliert. Die zentralen Themen des Buches: die Eroberung der Zeit durch den Hochfrequenzhandel, die Entstehung einer neuen Aristokratie der Wahrscheinlichkeitsraume, der algorithmische Wirtschaftskolonialismus und die Frage nach einer Verfassung fur Algorithmen. Die neue Macht ist nicht geheim - sie ist so komplex geworden, dass sie die Grenzen menschlicher Intuition uberschreitet. Es entsteht eine "algorithmische Esoterik", verwaltet von einer neuen Priesterschaft aus Datenwissenschaftlern und Quanten-Analysten. Das Buch richtet sich an alle, die verstehen wollen, warum die Welt nicht mehr die ist, fur die sie sie halten - und an jene, fur die herkommliche Analysen nicht weit genug gehen. Es ist eine Einladung, die neue Geheimsprache der Macht zu entschlusseln, bevor die Entkopplung von Mensch und Maschine unumkehrbar wird.
Algorithmic Quantum Esotericism
Algorithmic Quantum Esotericism Decoding the Invisible Forces That Direct Global Financial Flows The greatest upheavals in history usually happen silently and we are in the midst of such a transition. Behind every market crash, every loan approval, every capital flow today stands an algorithm. No human being anymore. While power once had a visible face. Kings, generals, factory owners the sovereignty of the 21st century exists as invisible data infrastructure, mathematical models, or neural networks. This book takes you behind the curtain of the Black Box Society. It shows how the shift of decision-making power from humans to algorithms is transforming the very structure of reality itself. From the temple administrations of Mesopotamia, where the first information-based rule emerged, through the birth of financial alchemy, to the autonomous quantum markets where capital communicates with capital in nanoseconds Peter Boge traces the path by which humanity becomes a mere "data shadow" and observer of a process it no longer controls. The central themes of the book: the conquest of time through high-frequency trading, the emergence of a new aristocracy of probability spaces, algorithmic economic colonialism, and the question of a constitution for algorithms. The new power is not secret it has become so complex that it transcends the boundaries of human intuition. An "algorithmic esotericism" emerges, administered by a new priesthood of data scientists and quantum analysts. The book is aimed at all who want to understand why the world is no longer what they think it is and at those for whom conventional analyses do not go far enough. It is an invitation to decode the new secret language of power before the decoupling of humanity and machine becomes irreversible.
Developing Inclusive Mobile Apps
By failing to consider those with needs different from our own, we are telling these people they are not welcome in our app, and therefore that technology as a whole is not for them. This is not hyperbole—23% of people in the US with a registered disability aren't online at all, that's three times more likely than the general population. When asked why they're not online, disabled respondents say their disability prevents them or that using the internet is too hard. To help your apps combat the issue of digital exclusion, this book covers considerations and tools mobile developers, or anyone creating mobile experiences, can use to make mobile work better for those with disabilities—mental or physical—and how to create a better experience for everyone. Software is not made up of cold, unthinking algorithms. Software is a craft in the truest sense of the word, and one of the greatest tools you can have as a craftsperson is empathy for the people who will be using your app. Each one of whom is an individual with different abilities, experiences, knowledge, and circumstances. For this New Edition: This second edition reflects a major shift toward modern development practices, embracing SwiftUI and Jetpack Compose in place of UIKit and XML. It aligns with the latest platform behaviors in iOS 26 and Android 16, updates accessibility guidance to WCAG 2.2, and incorporates recent legal and technical developments including the European Accessibility Act and W3C Mobile Accessibility Task Force. New topics include App Intents, Full Keyboard Access, and machine learning in accessibility, while coverage of dark appearances and localization is streamlined. Exercises are revised for parity across platforms, with refreshed code and expanded Android content. What You'll Learn Build accessible iOS and Android apps using SwiftUI and Jetpack Compose Apply WCAG 2.2 guidance to native mobile development Support assistive technologies including VoiceOver, TalkBack, Switch Access, and more Design for a full range of disabilities — visual, motor, cognitive, and auditory Meet legal accessibility requirements including the European Accessibility Act[Text Wrapping Break] Who This Book Is For Mobile developers working solo or as part of a team. UX designers, quality engineers, product owners, and anyone working in mobile.
Clean Ruby
Learn to write clean Ruby code that your team will thank you for. This fully revised and expanded edition goes far beyond the basics to help you master the principles and practices to keep your Ruby code elegant, maintainable, and future-proof. Author Carleton DiLeo draws on years of experience across diverse Ruby codebases to show you why clean code matters and how to achieve it using today’s best practices. You’ll learn foundational principles like SOLID, DRY, and KISS, explore modern Ruby idioms such as pattern matching and safe navigation, and discover strategies for refactoring, error handling, and performance tuning. Unlike books that only tell you how to write Ruby, this edition explains why these choices matter, and how they impact readability, scalability, and team productivity. With new chapters on metaprogramming, design patterns, sustainable development practices, and benchmarking tools, this book equips you to write Ruby code that stands the test of time. What You Will Learn: Apply core principles (SOLID, DRY, YAGNI, KISS) to real-world Ruby codeUse modern Ruby features: pattern matching, safe navigation, keyword argumentsCreate cleaner classes and methods with practical examplesRefactor confidently with tests-first strategiesHandle errors responsibly with domain-specific exceptionsImplement design patterns in Ruby and avoid common pitfallsImprove performance using benchmarking and profiling toolsBuild sustainable practices: linters, CI, code reviews Who this Book is for: Ruby developers, ideally who have taken a Ruby on Rails bootcamp or have a few years of experience, who want to go beyond syntax to master writing clean, professional-grade code.
Betriebsstrategien für batterieelektrische Personenkraftwagen mit mehrstufigen Getrieben
Batterieelektrische Fahrzeuge nutzen wegen des breiten Drehzahlbereichs elektrischer Maschinen meist einstufige Reduktionsgetriebe. Diese Bauweise ist einfach und effizient, lässt jedoch Freiheitsgrade zur gezielten Betriebspunktwahl ungenutzt. Mathias Jaksch untersucht, in welchem Umfang mehrstufige Getriebe in batterieelektrischen Pkw Energieeffizienz und Fahrleistungen verbessern können. Im Zentrum steht eine echtzeitfähige, zustandsbasierte Betriebsstrategie ohne prädiktive Streckeninformationen, die Zug- und Schubbetrieb getrennt behandelt. Im Zugbetrieb werden Schaltkennlinien aus dem spezifischen Energieverbrauch abgeleitet, während im Schubbetrieb eine rekuperationsgünstige Gangwahl durch modifizierte Priorisierung erfolgt. Die Untersuchungen basieren auf einer gegen Prüfstandsmessdaten validierten Gesamtfahrzeugsimulation. Parameterstudien und Fahrzyklen zeigen, dass eine geeignete Strategie die zusätzlichen Verluste eines Mehrganggetriebes überkompensieren kann. Zugleich verbessern sich Beschleunigung, Elastizität und Höchstgeschwindigkeit, ohne unvertretbar hohe Schaltaktivität zu verursachen. Damit liefert der Autor einen validierten Bewertungsrahmen, ein robustes Strategiekonzept und eine Methodik zur Applikation von Schaltstrategien mehrstufiger BEV-Antriebsstränge.
Excel + VBA für den Unterricht
Dieses Lehrbuch gibt eine fundierte Einführung, mit zahlreichen Praxisbeispielen zur Lösung einfacher technischer Fragestellungen von VBA unter Excel im Ingenieurwesen. Das Konzept des Buches ist anschaulich und didaktisch fundiert und damit auch sehr gut für den Unterricht an technisch orientierten Schulen und Fachschulen für Technik einsetzbar. Alle dargestellten Beispiele und vermittelten Kenntnisse können weiter ausgebaut und auf eigene Fragestellungen anpasst werden. Die vorliegende Auflage wurde umfassend an die aktuellen Microsoft‑Office‑Versionen 2019, 2021 und 365 angepasst. Neue Umstellungen und Funktionen wurden erweitert und praxisnah ergänzt. Zudem flossen aktuelle Trends und Entwicklungen ein, etwa die Möglichkeiten der kostenfreien KI‑Automatisierung mit VBA sowie kostenlos verfügbare Excel‑Add‑ins.
Mastering Microsoft OneNote
Mastering Microsoft OneNote is your complete, professional guide to transforming OneNote into the central hub of your digital life and work. Whether you’re a business professional, educator, manager, consultant, creator, or a productivity enthusiast, this book takes you far beyond basic note-taking into advanced organization, collaboration, automation, and knowledge-management workflows. Beginning with an overview and setting up the environment, you will explore new AI-powered features,like Copilot and Smart Notes, to gain a strong foundation in how OneNote works across Microsoft 365. Through clear explanations and real-world examples, you will learn how to manage sections, pages, content formatting, handwritten notes, audio notes, and structured research while optimizing performance, fixing sync issues, and recovering lost content with confidence. Moving forward, you will demonstrate how to customize OneNote for any workflow—from academic research and teaching to client work, team documentation, or project management. You’ll master advanced templates, personalized workspaces, collaboration with Microsoft Teams, access permissions, coauthoring, and intelligent search techniques for building a personal or organizational knowledge base. You will learn to integrate OneNote with Power Automate, Outlook, Excel, Planner, To Do, Whiteboard, and Loop, and discover automation tricks, security best practices, enterprise governance, and backup strategies. With dedicated sections on GTD, dashboards, Kanban boards, habit tracking, digital bullet journaling, and industry-specific use cases, this book equips you with the skills to use OneNote as a powerful tool for productivity, planning, teaching, business operations, and life management. By the end, you’ll have a complete system for taking smarter notes, collaborating effectively, and managing information with ease—across every area of your work and personal life. What You Will Learn: Gain expertise in structuring and managing digital notebooks through the effective use of sections, pages, and tags, ensuring organized content and efficient access.Master practical methods for capturing various forms of information—including text, images, audio recordings, web clippings, and embedded files—within OneNote.Develop proficiency in collaborating seamlessly with colleagues, students, or teams by utilizing shared notebooks and integrated Microsoft 365 solutions.Investigate role-specific functionalities of OneNote, such as lesson planning for educators, documentation for IT professionals, and strategic planning for executives.Acquire actionable insights into integrating OneNote with Outlook, Teams, and OneDrive to optimize workflows and enhance productivity across multiple devices. Who This Book Is For: IT Professionals, Executives in managerial roles.
Cyberfiduciary
Cybersecurity is no longer an IT issue—it is a fiduciary responsibility. The SEC’s cybersecurity disclosure rules require public companies to report material cyber incidents within four business days and disclose how boards oversee cyber risk and governance. Cyberfiduciary is a concise, board-level guide for directors, executives, audit committees, and legal leaders navigating this new accountability. The book translates cyber risk into governance frameworks, disclosure-ready processes, and defensible oversight—helping boards protect enterprise value, investor trust, and regulatory credibility in an increasingly digital economy.
Eigene Zigbee-Geräte mit ESP32 entwickeln
Entwickle eigene Zigbee Geräte mit dem ESP32 und integriere sie in Home Assistant sowie Zigbee2MQTT. Du lernst Zigbee praxisnah kennen und entwickelst Sensoren, Schalter und Aktoren Schritt für Schritt selbst. Mit Arduino IDE, PlatformIO und vielen Projekten gelingt dir der Einstieg in die eigene Zigbee Entwicklung. Entwickle eigene Zigbee-Geräte mit dem ESP32 und integriere sie sauber in Home Assistant sowie Zigbee2MQTT. Dieses Buch richtet sich an Maker, Arduino-Nutzer und ESP32-Entwickler, die nicht nur fertige Geräte einsetzen, sondern verstehen möchten, wie Zigbee technisch funktioniert und wie sich eigene Sensoren, Schalter und Aktoren Schritt für Schritt realisieren lassen. Du lernst die Grundlagen von Zigbee ohne unnötige Theorie. Stattdessen erhältst du genau das technische Verständnis, das du für eigene Projekte benötigst. Du erfährst, welche Aufgaben Coordinator, Router und End Device übernehmen, wie Endpoints und Cluster aufgebaut sind und worin sich Zigbee von WLAN, Bluetooth und Matter unterscheidet. Anschließend setzt du das Gelernte direkt anhand praxisnaher Beispiele mit ESP32-Boards um. In diesem Buch lernst du unter anderem, wie du Zigbee fähige ESP32 Boards auswählst und einrichtest, die Arduino IDE und PlatformIO für eigene Zigbee Projekte nutzt, das Zusammenspiel von Zigbee2MQTT, MQTT und Home Assistant verstehst, Sensoren, Taster, Türkontakte und Aktoren als eigene Zigbee Geräte entwickelst, typische Fehler systematisch analysierst und behebst sowie Batteriebetrieb, Deep Sleep und stabile Mesh Netzwerke in der Praxis erfolgreich einsetzt. Der Schwerpunkt liegt auf einer verständlichen und praxisnahen Vermittlung. Statt einer losen Sammlung einzelner Beispiele begleitet dich das Buch von den Grundlagen bis zu vollständigen Projekten. So verstehst du nicht nur den Code, sondern auch die Konzepte dahinter und kannst eigene Zigbee-Geräte selbst entwickeln, erweitern und an deine Anforderungen anpassen. Wenn du Zigbee wirklich verstehen und eigene Smart-Home-Geräte mit dem ESP32 entwickeln möchtest, findest du in diesem Buch das notwendige Wissen und viele sofort nachvollziehbare Praxisbeispiele. Viel Erfolg beim Lernen und Entwickeln Markus Edenhauser, MA MSc
Leitfaden zur Fehlerbehebung bei Service Meshes auf der GCP
Dieser praktische Leitfaden hilft Cloud-Ingenieuren, DevOps- und SRE-Teams, häufige Probleme in Istio und Anthos Service Mesh zu diagnostizieren und zu beheben. Von Verbindungsfehlern über mTLS-Probleme bis zu Latenzspitzen – mit klaren Schritten, Debugging-Techniken und Best Practices für resiliente Mikroservice-Architekturen. Debuggen wie ein Pro Service Mesh Troubleshooting Guide auf GCP – Ein praktischer Begleiter für Cloud-Ingenieure In der schnelllebigen Welt der Mikroservices und Cloud-nativen Architekturen sind Service Meshes wie Anthos Service Mesh und Istio zu einem unverzichtbaren Baustein für sichere, beobachtbare und widerstandsfähige Kommunikation zwischen verteilten Anwendungen geworden. Doch mit dieser Macht kommt auch Komplexität: Latenzspitzen, falsch konfigurierte Richtlinien, kryptische Fehlermeldungen und unerwartete Ausfälle können selbst die robustesten Systeme lahmlegen. Service Mesh Troubleshooting Guide auf GCP ist dein praktischer, handlungsorientierter Begleiter, um Probleme in Service-Mesh-Umgebungen auf Google Cloud Platform schnell zu diagnostizieren, zu debuggen und zu lösen. Geschrieben für DevOps-Ingenieure, SREs und Cloud-Architekten, vermittelt dir dieses Buch ein systematisches Framework, um die häufigsten und herausforderndsten Probleme in Service-Mesh-Architekturen zu meistern. Was du lernst Verständnis der Kernarchitektur: Tauche ein in die Control Plane, Data Plane und Konfigurationsebenen von Service Meshes wie Anthos Service Mesh und Istio und lerne, wie Anfragen durch das Mesh fließen. Systematisches Troubleshooting: Folge einer schrittweisen Methodik, um Probleme zu isolieren – von der Überprüfung der Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Debugging-Techniken. Lösungen für häufige Probleme: Behebe reale Probleme wie Verbindungsabbrüche, mTLS-Fehler, Routing-Fehlkonfigurationen, hohe Latenz und Synchronisationsverzögerungen mit praktischen Lösungsansätzen. Fortgeschrittene Debugging-Techniken: Nutze Sidecar-Log-Analysen, Traffic Mirroring, istioctl-Tiefenanalysen, Paketerfassung und Performance-Profiling, um verborgene Probleme aufzudecken. Prävention und Best Practices: Implementiere schrittweise Rollouts, Ressourcenallokation, Namespace-Isolation und automatisierte Gesundheitsprüfungen, um Probleme von vornherein zu vermeiden. Schnellreferenzkarte: Greife auf essentielle Befehle, Log-Muster und erste Schritte für schnelles Troubleshooting in kritischen Situationen zu. Warum dieses Buch? Dies ist kein theoretisches Lehrbuch – es ist ein praxiserprobter Leitfaden, der aus echten Erfahrungen entstanden ist. Egal, ob du mit rätselhaften Zeitüberschreitungen, Zertifikatsfehlern oder Performance-Engpässen kämpfst, hier findest du klare, umsetzbare Schritte, um Probleme effizient zu diagnostizieren und zu lösen. Am Ende dieses Buches wirst du:
Analytische Datenmodellierung und -bereitstellung
Die datengetriebene Entscheidungsunterstützung gewinnt weiterhin an Bedeutung. Von traditionellem Reporting bis hin zu fortgeschrittenen Analysen mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz werden in Organisationen zunehmend mehr Auswertungen durchgeführt. Neben der wachsenden Analysekomplexität stellt auch die optimale Nutzbarmachung von Daten eine Herausforderung dar. Abhängig von den verwendeten Quelldaten und den Analyseanforderungen sind dabei unterschiedliche Aufgaben der Datenaufbereitung notwendig. In diesem Buch werden relevante Verfahren der analytischen Datenmodellierung und -aufbereitung vorgestellt und deren Nutzen aufgezeigt.
Advanced Blazor Architecture with .NET 10 and Azure OpenAI
Advanced Blazor Architecture with .NET 10 and Azure OpenAI: Enterprise-Grade Design Patterns, AI Integration, and Cloud-Ready Solutions will guide developers, architects, and technology leaders through building scalable, intelligent, and cloud-ready applications with Blazor. The book explores the latest .NET 10 enhancements such as Minimal APIs, AOT compilation, and WebAssembly performance, while showcasing enterprise-grade architecture patterns like Clean Code Architecture, Domain-Driven Design, and micro-frontends. A unique focus will be given to integrating Azure OpenAI - embedding intelligent assistants, content generation, and sentiment analysis securely within Blazor apps. The book also demonstrates cloud-ready deployment with Azure App Services, Kubernetes, and CI/CD pipelines, alongside performance and security strategies such as zero-trust security and AI compliance. This combination of deep technical coverage and practical patterns makes the book both timely and essential for enterprise professionals preparing for the future of cloud and AI-driven development. What You Will Learn .NET 10 Enhancements: Minimal APIs, AOT compilation, WebAssembly performance improvements.Enterprise Architecture Patterns: Clean Architecture, Domain-Driven Design, micro-frontends, and modular UI components.AI Integration with Azure OpenAI: Embedding intelligent assistants, content generation, sentiment analysis, and secure prompt handling into Blazor apps.Cloud-Ready Deployment: Azure App Services, Kubernetes, containerized workflows, and CI/CD pipelines.Performance & Security: Optimizing state management, implementing zero-trust security, and ensuring AI-driven features meet compliance standards.
Kubernetes-Zertifikatsmanagement
Kubernetes-Sicherheit ohne Stress: Automatisieren Sie TLS-Zertifikate mit cert-manager und Let’s Encrypt – für sichere, skalierbare Cluster ohne manuellen Aufwand. Beschreibung: In der schnellebigen Welt von Kubernetes ist Sicherheit unverhandelbar – doch das Management von Zertifikaten wird oft als schwaches Glied übersehen. Abgelaufene Zertifikate, manuelle Verlängerungen oder falsch konfigurierte Aussteller können Ihre Dienste zum Absturz bringen, sensible Daten freilegen oder Compliance-Vorgaben verletzen. Dieses Buch ist Ihr praktischer Leitfaden, um diese Risiken zu eliminieren, indem Sie TLS/SSL-Zertifikate in Kubernetes von den Grundlagen bis hin zu vollautomatisierten, produktionsreifen Workflows beherrschen lernen. Was Sie lernen werden: Zertifikate entmystifizieren: Verstehen Sie TLS/SSL, öffentliche vs. private CAs und wie Zertifikate alles von Webverkehr bis zu internen Kubernetes-Komponenten (API-Server, etcd, Ingress) sichern. Kubernetes-spezifische Einblicke: Tauchen Sie tief ein in das native Zertifikatsmanagement von K8s – wo Zertifikate gespeichert werden (Secrets, Vault), wie sie verwendet werden (Ingress, mTLS, Service Mesh) und warum Tools wie cert-manager und Let’s Encrypt Spielveränderer sind. Praktische Automatisierung: Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Bereitstellen von cert-manager, Konfigurieren von ClusterIssuers und Automatisieren der Zertifikatsausstellung/-verlängerung für HTTPS-Ingress (Nginx, Traefik) und interne Dienste. Reale Szenarien: Lösen Sie häufige Herausforderungen wie selbstsignierte Zertifikate für Tests, mTLS für Zero-Trust-Sicherheit und Multi-Cluster-Zertifikatsmanagement – mit Code-Snippets und Fehlerbehebungstipps. Best Practices für Skalierung: Lernen Sie, wie Sie Ablaufdaten überwachen, Cloud-CAs (AWS ACM, GCP GCM) integrieren und Compliance (DSGVO, PCI-DSS) in allen Umgebungen durchsetzen. Warum dieses Buch? Dies ist kein reines Theoriebuch. Geschrieben von einem Kubernetes-Praktiker, überbrückt es die Lücke zwischen Konzepten und Umsetzung mit: Klaren Analogien (z. B. TLS als „verschlossene Schatulle“ für Ihre Daten), um komplexe Themen zu vereinfachen. Fertigen YAML-Manifesten für cert-manager, Ingress und Issuer. Fehlerbehebungsanleitungen für CSRs, Secret-Speicherung und Sperrung. Zukunftssicheren Strategien, um sich an die sich weiterentwickelnden K8s-Ökosysteme (Anthos, Istio usw.) anzupassen. Für wen ist dieses Buch? DevOps-/SRE-Ingenieure, die die manuelle Zertifikatschaos leid sind. Kubernetes-Anfänger, die ihre Cluster von Anfang an richtig sichern möchten. Sicherheitsteams, die Compliance-konforme TLS-Workflows benötigen. Architekten, die
Mastering Django ORM
Unlock Django ORM’s full potential with advanced performance tuning, query optimization, and scalable Python solutions. Most Django developers love the simplicity of the ORM—until performance issues hit. Suddenly, the “magic” feels like a black box: queries slow down, joins multiply, and scaling becomes painful. Mastering Django ORM: Performance Tuning and Advanced Query Optimization lifts the lid on Django’s Object Relational Mapper and shows you what’s really happening under the hood. You’ll learn how queries are built, how to spot hidden inefficiencies, and how to optimize them for production systems. Instead of treating the ORM as a mystery, this book gives you the confidence to bend it to your will—writing cleaner, faster, and more scalable code. Drawing from real-world experience, author Afsal MS shares lessons learned from costly mistakes, practical fixes, and advanced techniques that will transform the way you work with Django ORM. Whether you’re building a startup MVP or maintaining a high-traffic enterprise system, this guide will help you unlock the full potential of Django ORM and take your Python web applications to the next level. What You Will Learn Understand Django ORM internals and how queries are constructed.Write efficient queries that scale with growing data.Spot and fix common ORM-related performance bottlenecks.Choose between ORM features and raw SQL when appropriate.Apply advanced query patterns for real-world business problems.Optimize Django ORM for high-performance and scalability.Leverage Django 6.0+ features and async ORM capabilities.Use profiling and debugging tools to monitor and improve query performance. Who this Book Is For Developers using Django who want to move beyond treating the ORM as a black box. It’s ideal for those building or maintaining production applications and seeking practical strategies to optimize queries, improve performance, and scale effectively.
Snowflake Data Warehouse Engineering
Design, build, and operate a production-grade analytics platform on Snowflake. This practical guide shows how Snowflake architecture shapes modeling, ingestion, and transformation choices; how to engineer ELT pipelines for structured and semi-structured data; and how to make performance, workload, security, and cost decisions that stand up in real projects. The approach is engineering-first and scenario-driven, turning concepts into repeatable, auditable solutions teams can use day to day. Beyond feature coverage, the emphasis is operations: CI/CD for SQL and Snowpark code, monitoring and observability, least-privilege governance with roles and policies, cost guardrails, secure sharing and collaboration, and business continuity with Time Travel, cloning, and replication. You will learn Snowflake-specific techniques for pruning, selective clustering, streaming and CDC, and dynamic refresh. What makes this book especially useful is its end-to-end operating playbook: opinionated patterns, checklists, and guardrails that connect architecture, modeling, ingestion and ELT, governance and security, performance and cost, and the everyday practices of releasing and recovering safely. It focuses on concrete decisions and the trade-offs behind them, helping teams avoid legacy anti-patterns while building a reliable, auditable platform that is ready to evolve. What You Will Learn Design Snowflake architectures that align storage, compute, security, and governance into a coherent, scalable platform.Model, load, and transform structured and semi-structured data using streams, tasks, MERGE, and SCD2 patterns.Tune performance and control cost with micro-partition pruning, selective clustering, warehouse sizing, and workload isolation.Implement least-privilege RBAC, masking and row access policies, auditing, and tag-driven governance.Build reliable ELT pipelines and release safely with CI/CD, testing, cloning, and SWAP-based promotion.Operate with observability and SRE practices using Snowflake usage views and SLOs.Share and collaborate securely with Secure Data Sharing and Marketplace, and plan replication and DR for continuity. Who This Book Is For Data engineers; data warehouse and solution architects; analytics engineers; BI developers; advanced data analysts; DBAs moving from on-prem to cloud (intermediate level with SQL and warehousing basics).
BSD-Praxis kompakt - FreeBSD, NetBSD & OpenBSD
Behandelt die drei führenden BSD-Systeme: FreeBSD, NetBSD und OpenBSD Systematischer Einstieg mit praxisnahen Schritt-für-Schritt-Anleitungen Installation, Administration, Sicherheit und Netzwerk verständlich erklärt Praxisleitfaden für den professionellen Einsatz von BSD-Systemen Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches BSD-Systeme stehen für Stabilität, Sicherheit und technische Klarheit. Dieses Buch vermittelt praxisnahes Wissen zu FreeBSD, NetBSD und OpenBSD – von der Installation über System- und Netzwerkkonfiguration bis hin zu Sicherheit, ZFS und Virtualisierung. Schrittweise Anleitungen, zahlreiche Beispiele und eine klare Struktur ermöglichen den direkten Einsatz in produktiven Umgebungen. Geeignet für technisch versierte Einsteiger und Administratoren, die BSD-Systeme professionell einsetzen möchten. AUS DEM INHALT // Installation FreeBSD, NetBSD und OpenBSD / Zugriffsrechte / Dateien und Verzeichnisse / Audio und Multimedia / Kernelkonfiguration / Drucken – Grundlagen / Linux-Binärkompatibilität BSD/Unix-Systeme / Performance Tuning (Leistungsoptimierung) / Netzwerk und Remote-Zugriff / Grafische Benutzeroberfläche / Virtualisierung / Behandelt die drei führenden BSD-Systeme: FreeBSD, NetBSD und OpenBSD / Systematischer Einstieg mit praxisnahen Schritt-für-Schritt-Anleitungen / Installation, Administration, Sicherheit und Netzwerk verständlich erklärt / Praxisleitfaden für den professionellen Einsatz von BSD-Systemen
Fehlermanagement
Das Buch beschreibt die notwendigen Schritte, um ein Fehlermanagement für den Test von Software einzuführen und in die betriebliche Praxis umzusetzen. Von den Fehlerursachen über den Workflow der Fehlerbehebung bis hin zur Fehlervermeidung werden wesentliche Aspekte des Fehlermanagements beleuchtet. Die zielführende Realisierung der notwendigen Maßnahmen durch die geeigneten Parameter im Fehlermanagement führt zu einer erheblichen Optimierung der Qualitätssicherung im Projektumfeld.
UNTERNEHMEN TROUBLESHOOTING FÜHRUNG
Praktischer Leitfaden zur effizienten Fehlerbehebung in Unternehmens-IT: Systeme analysieren, Probleme lösen und Ausfallzeiten minimieren. Meistern Sie das Debugging komplexer Systeme anhand von Praxis-Szenarien In der schnelllebigen Welt von DevOps, SRE und Cloud Engineering sind Ausfallzeiten keine Option. Doch selbst die robustesten Systeme stoßen auf rätselhafte Fehler, Performance-Engpässe und Konfigurationsabweichungen (Drift). Wie diagnostizieren, beheben und verhindern Sie diese Probleme, bevor sie zu schwerwiegenden Vorfällen eskalieren? „Production Grade Troubleshooting“ ist Ihr ultimativer Praxis-Leitfaden zur Bewältigung von 80 realen Fehlerbehebungsszenarien aus 8 kritischen Technologiebereichen: Ansible (SSH-Authentifizierung, Idempotenz, Jinja2-Fehler, langsame Playbooks) GitOps (ArgoCD-Synchronisierung, Flux-Build-Fehler, Drift-Erkennung, Sealed Secrets) Load Balancer (502/503/504-Fehler, SSL/TLS, WebSocket, AWS ALB) Microservices (mTLS, kaskadierende Ausfälle, Kafka-Lag, Erschöpfung des DB-Pools) Linux-VMs (Festplatte voll, OOM-Killer, SSH-Aussperrung, Cron-Fehler) Terraform (State-Lock, Import-Konflikte, Drift, zirkuläre Abhängigkeiten) CI/CD (Docker-Cache, instabile Tests, hängende Pipelines, Rollback) OPA & Sentinel (Debugging abgelehnter Policies, Gatekeeper-Audit, Sentinel-Mocks) Warum dieses Buch? 80 praxiserprobte Szenarien – Jeder Technologieabschnitt enthält 10 reale Fälle, denen Sie im Produktionsbetrieb begegnen werden. Strukturierte Fehlerbehebung – Jedes Szenario folgt einem klaren, handlungsorientierten Format: Symptom – Was Sie beobachten (z. B. „502 Bad Gateway-Fehler am ALB“). Ursache – Das zugrundeliegende Problem (z. B. „Fehlkonfigurierte Health Checks“). Nummerierte Lösungsschritte – Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit sofort einsetzbaren Befehlen in hervorgehobenen Code-Blöcken. Fokus auf den Produktionsbetrieb – Keine Theorie, kein unnötiger Ballast. Nur praktische, direkt anwendbare Lösungen für die Probleme, die Ihnen schlaflose Nächte bereiten. Technologieübergreifend – Egal, ob Sie Kubernetes, Terraform, Ansible oder CI/CD-Pipelines debuggen: Dieser Leitfaden deckt alles ab. Für wen ist dieses Buch? DevOps-Engineers – Debuggen und optimieren Sie Ihre Infrastruktur souverän. SREs & Platform Engineers – Beheben Sie Probleme proaktiv, bevor sie Auswirkungen auf die Nutzer haben. Cloud-Engineers – Meistern Sie die Fehlerbehebung in AWS-, GCP- und Hybrid-Umgebungen. Technical Leads & Manager – Statten Sie Ihr Team mit einem unverzichtbaren Leitfaden für kritische Vorfälle in der Produktion aus.
Transformers and Large Language Models
This book is a hands-on guide to understanding the foundations, architectures, and real-world applications of transformers and large language models in modern AI. The book begins by laying the foundations of generative AI architectures, tokenization, encoding, and classical modeling techniques. Initial chapters address the evolution from feed-forward networks and recurrent neural networks to long short-term memory (LSTM), setting the stage for the revolutionary transformer architecture. The core of the book focuses on transformers, introducing the encoder-decoder framework, attention mechanisms, positional encodings, and the internal workings of multi-head attention, normalization, and multi-layer perceptrons. Readers gain insight into advanced techniques such as rotary positional embeddings (RoPE), mixture of experts (MoE), and knowledge distillation, alongside practical training strategies like self-supervised learning, fine-tuning, and reinforcement learning with human feedback. Popular models from OpenAI, DeepSeek, and other vendors are examined to highlight the evolution of the LLM landscape. Building on these foundations, the text explores methods for model customization, including parameter-efficient fine-tuning (LoRA, adapters), text generation strategies, prompt engineering, and quantization. Retrieval-Augmented Generation (RAG) is introduced as a critical innovation for grounding LLMs in external knowledge, with detailed evaluation techniques for retrieval and generation. Finally, the book ventures into Agentic AI, demonstrating protocols like Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) interactions with practical coding examples. In conclusion, this book serves as both a practical guide, equipping readers with the technical depth and applied strategies needed to design, fine-tune, and deploy cutting-edge transformers and large language models for real-world applications. What we will learn: Ø Understand the foundations of AI, ML pipelines, tokenization, encoding, and early neural architectures. Ø Explore transformers in depth—encoder-decoder design, attention mechanisms, and advanced embedding methods. Ø Learn modern LLM advancements like RoPE, MoE, SLMs, fine-tuning strategies, and evaluation techniques. Ø Master practical customization through prompt engineering, PEFT methods, quantization, and text generation. nWho this book is for: Data scientists, ML engineers, AI researchers, and developers exploring Transformers and large language models.
Generative AI for Business Innovation
This book is a comprehensive guide for business leaders, CXOs, and technical architects looking to adopt Generative AI technologies to create innovative applications for their organizations and clients. The book is divided into three parts. In Part 1, readers will learn the fundamental concepts of Generative AI, such as foundational models and large language models like ChatGPT. It provides an overview of various Generative AI techniques, including Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs). This section helps leaders understand the benefits and risks associated with Generative AI, supported by industry case studies showcasing real-world applications. Part 2 focuses on developing a winning strategy for implementing Generative AI. It discusses choosing the right approach, building the necessary architecture and infrastructure, and ensuring data quality for training models. It also addresses technical challenges like computing power and offers best practices for execution. In Part 3, the book explores best practices for adopting Generative AI, emphasizing governance, talent development, and continuous improvement. It also discusses emerging trends and the societal impact of Generative AI, particularly concerning sustainability. By the end, readers will be equipped with the knowledge and strategies to effectively harness Generative AI, paving the way for innovation in their organizations. What you will learn: What are the various Generative AI technologies – Foundational models, LLM, Auto encoders, GANs, VAEs, RAG, prompt engineering and more.How to build a successful strategy for architecting and implementing Generative AIUnderstand Preprocessing and setting up quality data for training generative AI modelsWhat are the future trends in generative AI to build sustainable and trustworthy solutions Who this book is for: Individuals in leadership positions, such as CEOs, CTOs, CIOs, and other senior executives, who are responsible for driving innovation and strategy. decision-making in their organizations and interested in adopting Gen AI for that purpose. Professionals who design and implement technical solutions and infrastructure using Generative AI and machine learning systems.
Secure Boot Encryption with Linux
Secure Boot Encryption with Linux serves as a quick guide to building and maintaining a secure, embedded Linux system by establishing a verifiable Chain-of-Trust from the moment power is applied until the first user space application takes control. It meticulously breaks down what the Secure Boot implementation is, and critically, what it is not by providing the technical knowledge necessary to guard against sophisticated bootkits and unauthorized code execution. We begin by dissecting the Linux Cryptographic Subsystem and the core mechanism for secret protection: the Linux Key-Management Facility (Keyring). It provides an in-depth, practical guide to implementing Trusted Keys and Encrypted Keys, detailing how these secrets are secured by tying them to specialized hardware like the Trusted Platform Module (TPM). This unique focus ensures that critical encryption and signing keys are never exposed to user spaces, neutralizing the impact of successful root-level exploits. Next, we explore the implementation of a full Secure Boot Chain-of-Trust. Readers will learn how the Chain-of-Trust works from the initial pre-bootloader (e.g., U-Boot SPL or the Arm Trusted Firmware), through the main bootloader, up to the kernel and the root filesystem. This process guarantees that only code signed by a trusted authority is executed, providing unparalleled protection against firmware injection and persistent bootkits. We finish by looking at a blue print for Secure System Lifecycle Management, integrating the kernel's key-management with Transparent Encryption (dm-crypt) for the root filesystem and detailing the procedures for maintaining security over time. By focusing on root-proof key management and end-to-end integrity enforcement, this pocket guide is essential reading for developers and security architects who need to build resilient Linux products that meet the highest standards of modern cybersecurity. You Will Learn: How to implement and manage cryptographic secrets using the Linux Key-Management Facility (Keyring)Understand how to use the Linux Crypto API for secure hashing, signing, and encryption operationsHow to establish an unbreakable Chain-of-Trust that verifies the integrity and authenticity of every system component, from the initial hardware Root-of-Trust and the pre-bootloader to the final Linux kernel load.How to achieve Transparent Full Disk Encryption by integrating the secure Keyring with key technologies for data confidentiality for OS and Kernel levels This Book is for: Experienced embedded Linux developers and security architects
ChatGPT & Co. in der Schule (2. Auflg.)
KI im Unterricht gezielt einsetzen und den Schulalltag effizienter gestalten Für Lehrkräfte aller Schulformen und Fächer , die KI praxisnah im Unterricht nutzen möchtenUnterstützung bei Unterrichtsvorbereitung, Aufgabenstellung, Korrektur und Förderung durch gezielte KI-NutzungDirekt einsetzbare Prompts für typische schulische Aufgaben und UnterrichtssituationenPraxisbeispiele für verschiedene Fächer und Schulformen zur schnellen Übertragung in den eigenen UnterrichtFokus auf datenschutzkonformen Einsatz, neue Prüfungsformen und KI-Kompetenz als Lernziel KI als Assistent für Lehrkräfte KI-Modelle wie ChatGPT sind bereits Teil des Schulalltags und werden von vielen Schülerinnen und Schülern regelmäßig genutzt. In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie als Lehrkraft ebenfalls KI praxisnah, produktiv und datenschutzkonform einsetzen können. Praktischer Einsatz im Schulalltag Die Autoren zeigen, wie Sie zielführende Anfragen an die KI stellen und so Unterstützung für verschiedene Einsatzzwecke erhalten: von der inhaltlichen Unterrichtsplanung über Vorschläge zu interaktiven Lehrmethoden bis hin zur Korrektur von Texten und Tipps für die Förderung von Schülerinnen und Schülern. Die zahlreichen Prompts in diesem Buch können Sie direkt einsetzen. Für alle Schulformen und -fächer Alle Praxisbeispiele sind nach Schulformen und -fächern gegliedert, sodass Sie schnell passende Anregungen für Ihren eigenen Unterricht finden. Darüber hinaus werden zentrale Fragen wie die Vermittlung von KI-Kompetenz als Lernziel, moderne Prüfungsformen im KI-Zeitalter sowie ethische Herausforderungen diskutiert. Aus dem Inhalt: Funktionsweise von KIs wie ChatGPT, Gemini, ClaudeStrategien für den effektiven Einsatz als LehrkraftUnterrichtsvorbereitungPrüfungsvorbereitung und KorrigierenEinsatz von KI im UnterrichtPraxisbeispiele für Grundschule, Mittelschule, Realschule und GymnasiumKonkrete Beispiele für den Einsatz für verschiedene Fächer: DeutschEnglisch, Spanisch, FranzösischGeschichte & ErdkundeMathematik & NaturwissenschaftenKunst & Musiku.v.m.KI-Kompetenz als LernzielPrüfungsformen und Hausaufgaben im KI-ZeitalterRechtliche Aspekte und Datenschutz
MATLAB® meets MicroPython
Dieses kompakte Lehrbuch behandelt die Verknüpfung von MicroPython betriebenen Mikrocontrollern mit MATLAB®. Anhand konkreter Beispiele werden der Entwicklungsprozess in Form von Analyse, elektronische Umsetzung und Programmierung in MicroPython, sowie die Programmierung in MATLAB® und die Erstellung einer graphischen Oberfläche behandelt. Die vorliegende zweite Auflage wurde umstrukturiert und um Varianten der Spannungsmessung, Displayfunktionen und serieller Kommunikation deutlich erweitert.