Action Runs und Polycrate API: Jede Automatisierung mit Audit-Log
Action Runs und Polycrate API: Vollständiger Audit-Trail für jede Infrastruktur-Automatisierung
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Entwicklungsumgebungen on Demand: Reproduzierbare Stacks mit Coder auf Kubernetes
In vielen Data-Engineering-Teams folgt der Start eines neuen Projekts einem frustrierenden Muster: Zuerst müssen Python-Versionen, R-Bibliotheken, SQL-Treiber und CUDA-Toolkits für die GPU-Nutzung mühsam auf der lokalen Workstation oder einer statischen VM konfiguriert werden. Das Ergebnis ist oft das berüchtigte „Bei mir funktioniert es"-Syndrom Code, der lokal läuft, aber in der Produktion oder beim Kollegen scheitert.
Shopware hochverfügbar: Strategien für 99,9 % Erreichbarkeit
Für einen Onlineshop im Mittelstand oder im D2C-Bereich ist Downtime weit mehr als ein technisches Ärgernis. Jede Minute Unerreichbarkeit bedeutet direkten Umsatzverlust, sinkendes Vertrauen bei den Kunden und verschwendetes Budget für laufende Marketing-Kampagnen.
Von isolierten Instanzen zur E-Commerce-Plattform: Warum klassisches Hosting nicht skaliert
In der Gründungsphase einer E-Commerce-Agentur ist der Weg meist pragmatisch: Jeder neue Kundenshop bekommt sein eigenes Hosting-Paket. Ein Shop bei Anbieter A, der nächste bei Anbieter B, der dritte auf einem dedizierten Root-Server. Das funktioniert am Anfang hervorragend, da jedes Projekt schnell und isoliert startfähig ist.
Mattermost in der Industrie: ChatOps für den Außendienst statt privater Messenger
In vielen technischen Service-Teams herrscht beim Thema Kommunikation ein gefährlicher Pragmatismus: Wenn es auf der Baustelle oder an der Maschine schnell gehen muss, wird zum privaten Smartphone gegriffen. Fotos von Defekten, Standortdaten und Absprachen zu Wartungsprotokollen landen in WhatsApp-Gruppen.
Dein erster produktiver Polycrate-Workspace: Eine Checkliste für den Start
Der erste produktive Polycrate-Workspace: Checkliste und Best Practices für den Start
Das Polycrate-Ökosystem: PolyHub, API, MCP und die Zukunft der Automatisierung
Das Polycrate-Ökosystem: PolyHub, API, MCP und die Zukunft der Infrastruktur-Automatisierung
Rechtssicher unterschreiben: Digitale Signaturen ohne Datenabfluss nach Übersee
In vielen Unternehmen ist der Prozess der digitalen Signatur die letzte „analoge Insel" oder ein gefährlicher Compliance-Bruch. Wartungsprotokolle werden digital erstellt, dann aber zu US-Plattformen wie DocuSign oder Adobe Sign hochgeladen, um eine Unterschrift einzuholen.
Observability für MLOps: Mehr als nur CPU und RAM überwachen
In der klassischen IT-Welt ist die Welt binär: Ein Server läuft oder er läuft nicht. Eine Datenbank antwortet oder sie wirft einen Fehler. In der Welt des Machine Learnings ist das tückischer. Ein Modell kann technisch perfekt laufen (CPU bei 20 %, 200 OK Status-Code), aber inhaltlich völlig falschen Unsinn produzieren.
Edge vs. Cloud: Die optimale Verteilung von KI-Workloads in der Fertigung
In der Industrie stellt sich eine fundamentale Architektur-Frage: Soll die KI direkt an der Maschine entscheiden (**Edge**) oder die Daten für eine tiefere Analyse in ein zentrales System schicken (**Cloud**)?
Cloud-Kosten-Hygiene: Warum ungenutzte GPUs Ihr Budget auffressen
In der Welt der IT-Infrastruktur gibt es kaum etwas Teureres als eine moderne NVIDIA-GPU, die nichts tut. Eine H100- oder A100-Instanz bei den großen Hyperscalern kostet pro Stunde oft so viel wie ein komplettes Office-Team an Kaffee verbraucht. Wenn Data Scientists vergessen, ihre Instanzen nach dem Training abzuschalten, oder wenn Cluster im Leerlauf teure Ressourcen reservieren, explodieren die Kosten innerhalb weniger Tage.
Experiment-Tracking vs. Model-Registry: Den Überblick im KI-Dschungel behalten
In der Softwareentwicklung ist Git die „Source of Truth". Wenn etwas nicht funktioniert, schaut man in die Commit-Historie. In der Welt der Künstlichen Intelligenz reicht das nicht aus. Ein Modell besteht nicht nur aus Code, sondern aus der Kombination von **Code, Daten und Hyperparametern**.
Inferenz unter Druck: Wie man industrielle SLAs von < 500 ms garantiert
In einem Pilotprojekt verzeiht man einer KI vieles. Wenn die Vorhersage einer Anomalie mal zwei Sekunden dauert, ist das kein Weltuntergang. Doch in der industriellen Fertigung - etwa bei der Überwachung von Hochgeschwindigkeits-Pressen oder Roboterarmen - ist Zeit kein relativer Begriff, sondern ein harter Vertragsparameter (SLA).
Open Source wird zum Standard:
Die öffentliche IT-Beschaffung in Deutschland war lange von einem strukturellen Widerspruch geprägt. Politisch wurde digitale Souveränität gefordert, praktisch wurden proprietäre Lösungen bevorzugt. Nicht aus Überzeugung, sondern aus juristischer Unsicherheit.
Reproduzierbarkeit ist kein Zufall: Standardisierte Workspaces mit JupyterHub
In vielen Data-Science-Teams beginnt der Arbeitstag mit einem Frustmoment: Ein geteiltes Notebook lässt sich nicht ausführen, weil eine Bibliothek fehlt. Ein Modell, das auf dem Rechner von Kollegin A trainiert wurde, liefert auf dem Server von Kollege B andere Ergebnisse. Und das Onboarding neuer Teammitglieder dauert Tage, bis alle CUDA-Treiber, Python-Venv-Umgebungen und Pfade korrekt konfiguriert sind.
Kafka auf VMs vs. Kubernetes: Warum der „Operator-Ansatz“ das Streaming revolutioniert
In der industriellen KI, wie bei der Predictive Maintenance von Sensordaten-Analyse-Software, sind Datenströme das Lebenselixier. Tausende Sensoren liefern sekündlich Messwerte, die gefiltert, aggregiert und an Inferenz-Modelle weitergereicht werden müssen. Als Herzstück dieser Pipeline hat sich **Apache Kafka** etabliert.
GPU-Hungersnot im Team? Wie Scheduling und Quotas den Frieden sichern
In vielen Machine-Learning-Teams herrscht ein ungeschriebenes Gesetz: Wer zuerst kommt, mahlt zuerst. Wer am Morgen den ersten Trainings-Job startet, belegt die GPU - oft für den ganzen Tag. Die restlichen Data Scientists warten, schwenken auf langsame CPU-Instanzen um oder buchen teure Schatten-IT in der Public Cloud.
Vom Notebook in die Produktion: Warum „Produktisierung“ kein manueller Schritt sein darf
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es ein Phänomen, das wir oft als die „Wall of Confusion" bezeichnen. Auf der einen Seite steht das Data-Science-Team, das in Jupyter Notebooks brillante Modelle entwickelt. Auf der einen Seite steht das Ops-Team, das für Stabilität, Latenz und SLAs in der Produktion verantwortlich ist.
Frankreichs Open-Source-Strategie
Mit dem Aktionsplan „Free Software and Digital Commons" verfolgt die französische Regierung bereits seit 2021 einen klar strukturierten Ansatz zur digitalen Transformation des Staates. Open Source wird dabei nicht als technisches Detail behandelt, sondern als strategisches Instrument zur Stärkung staatlicher Handlungsfähigkeit und technologischer Unabhängigkeit.
Polycrate vs. plain Ansible: Was du gewinnst – und warum es sich lohnt
Polycrate vs. plain Ansible: Der ehrliche Direktvergleich
Polycrate MCP: KI-Assistenten mit Live-Infrastruktur-Kontext verbinden
Polycrate MCP: Hub, Doku und Schemas für KI-Assistenten – stdio, Tools und Einbindung in Cursor, Claude & Co. korrekt erklärt
Enterprise-Automatisierung: Blöcke bauen, versionieren und im Team teilen
Enterprise-Automatisierung: Polycrate-Blöcke im Team bauen, versionieren und teilen
Polycrate CLI 0.31.0 released: Spec-Driven Development
Polycrate CLI 0.31.0 führt Spec-Driven Development ein — ein vollständiges Lifecycle-Management-System für Specs und Releases, das die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Coding Agents strukturiert.
IoT und Edge Computing: Raspberry Pi und Edge-Nodes mit Polycrate verwalten
IoT und Edge Computing: Raspberry Pi und Edge-Nodes mit Polycrate und Ansible verwalten