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Neu in .NET 10.0 [3]: C# 14.0

2025-12-26T08:00:00.000Z

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C# 14.0 wird mit .NET 10.0 ausgeliefert. Man kann dennoch einige C# 14.0-Sprachfeatures auch in älteren .NET-Versionen nutzen.

(Bild: Pincasso/Shutterstock)

26.12.2025, 09:00 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

Developer

Von

Dr. Holger Schwichtenberg

In einem .NET 10.0-Projekt (Projekteinstellung in .csproj-Datei: <TargetFramework>net10.0</TargetFramework>) ist C#-Sprachversion 14.0 der automatisch eingestellte Standard, auch ohne zusätzliches Tag <LangVersion>.

Dr. Holger Schwichtenberg ist technischer Leiter des Expertennetzwerks www.IT-Visions.de, das mit 53 renommierten Experten zahlreiche mittlere und große Unternehmen durch Beratungen und Schulungen sowie bei der Softwareentwicklung unterstützt. Durch seine Auftritte auf zahlreichen nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie mehr als 90 Fachbücher und mehr als 1500 Fachartikel gehört Holger Schwichtenberg zu den bekanntesten Experten für .NET und Webtechniken in Deutschland.

C# 14.0 wird offiziell von Microsoft erst ab .NET 10.0 unterstützt. Auf der Learn-Site von Microsoft heißt es: „C# 14.0 is supported only on .NET 10 and newer versions.“

Entwicklerinnen und Entwickler können allerdings auf eigene Verantwortung einige (aber nicht alle!) C# 14.0-Sprachfeatures in älteren .NET-Versionen einschließlich .NET Framework, .NET Core und Xamarin nutzen. Dazu muss man die <LangVersion> in der Projektdatei (.csproj) auf „14.0“ erhöhen:

<PropertyGroup>
  <TargetFramework>.net8.0</TargetFramework>
  <LangVersion>14.0</LangVersion>
</PropertyGroup>

Bitte beachten Sie aber, dass es für den Einsatz von C#-14.0-Sprachfeatures in .NET-Versionen vor 10.0 keinen technischen Support von Microsoft gibt. Bei Problemen können Sie Ihren Supportvertrag nicht nutzen, um Microsoft um Hilfe zu ersuchen. Dennoch ist der Einsatz höherer C#-Versionen in älteren .NET-Projekten in einigen Unternehmen gängige und problemlose Praxis.

Videos by heise

In C# 14.0 sind gegenüber Version 13.0 acht wesentliche Neuerungen erschienen (die in den folgenden Wochen in dieser Blogserie vorgestellt werden):

Neue Operatorüberladungen für +=, -=, *=, /=, %=, &=, |=, ^=, <<=, >>= und >>>
Erweiterungsblöcke mit dem Schlüsselwort extension
Semi-Auto Properties mit dem Schlüsselwort field (die gab es schon in C# 13.0, dort aber experimentell)
Partielle Konstruktoren und partielle Ereignisse
Null-Conditional Assignment
Vereinfachung für nameof() mit generischen Typen
Vereinfachungen bei Lambda-Ausdrücken
Mehr Konvertierungen für Spans

Von den oben genannten neuen Sprachfeatures in .NET 10.0 funktionieren alle bis auf eine Ausnahme auch in älteren .NET-Versionen, sofern man <LangVersion>latest</LangVersion> in der Projektdatei setzt. Die Ausnahme sind die neuen Operatorüberladungen. Um diese geht es im nächsten Artikel dieser Serie.

(rme)

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Ruby 4.0: Viel Umbau unter der Haube, wenig neue Features

2025-12-25T06:36:00.000Z

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Die neue Major-Version mit einem neuen JIT-Compiler, überarbeiteter Parallelsierungs-API und einem reifendem Typsystem ebnet den Weg für die nächste Dekade.

(Bild: Erzeugt mit Midjourney durch heise online)

25.12.2025, 07:36 Uhr

Lesezeit: 16 Min.

iX Magazin

Von

Stefan Wintermeyer

Am 21. Dezember 2025 wurde die Sprache Ruby 30 Jahre alt – und seit rund 20 Jahren veröffentlicht ihr Schöpfer, Yukihiro Matsumoto (Matz), jedes Jahr zu Weihnachten eine neue größere Version, am 25. Dezember 2025 sogar eine mit der runden Versionsnummer 4.0. Die ist, soviel sei vorweggenommen, eher Dekoration und dem Jubiläum geschuldet als tatsächlich durch zahlreiche neue Features gerechtfertigt. Doch da Ruby ohnehin keiner strengen semantischen Versionierung folgt und größere Breaking Changes meidet wie der Teufel das Weihwasser (zumindest seit Ruby 1.9), ist das legitim.

Stefan Wintermeyer ist freier Consultant und Trainer. Er beschäftigt sich mit Phoenix Framework, Ruby on Rails, Webperformance und Asterisk.

Andererseits war 2025 ein spannendes Jahr für Ruby und die Ruby-on-Rails-Welt, so dass dieser Artikel neben dem Blick nach vorn auf Ruby 4 auch auf das zurückblickt, was Ruby in den letzten Monaten technisch erreicht hat und die jetzt erschienene Version in diesem Kontext stellt. Denn obwohl das Vorurteil von Ruby als langsamer Sprache schwer auszurotten ist, hat die Sprache durch langjährige, fortdauernde Entwicklung eine beeindruckende Performance entwickelt.

Der mit Ruby 3.4 noch einmal deutlich optimierte Just-in-Time-Compiler YJIT erreicht in Benchmarks von Shopify eine Leistungssteigerung von 92 Prozent gegenüber dem Interpreter. Der Praxisbeweis kam am Black Friday 2025: Shopify wickelte mit seiner Ruby-on-Rails-Infrastruktur Einkäufe von 81 Millionen Kunden ab. Die Spitzenlast betrug 117 Millionen Requests pro Minute auf den Applikationsservern, während die Datenbanken 53 Millionen Lesezugriffe und 2 Millionen Schreibzugriffe pro Sekunde bewältigten.

Doch auch die Arbeiten an künftigen Performance-Optimierungen gehen weiter voran. Die technisch bedeutendste Neuerung in Ruby 4 ist ZJIT, ein experimenteller Method-Based-JIT-Compiler, den das gleiche Team bei Shopify entwickelt wie YJIT. ZJIT wurde im Mai 2025 nach Matz' Zustimmung auf der Konferenz RubyKaigi in den Master-Branch gemerged.

ZJIT unterscheidet sich architektonisch fundamental von YJIT. Während YJIT den Bytecode der Ruby-VM YARV direkt in Low-Level-IR kompiliert und dabei einen Basic-Block nach dem anderen verarbeitet (Lazy Basic Block Versioning), verwendet ZJIT die Static Single Assignment Form (SSA) als High-Level Intermediate Representation (HIR) und kompiliert komplette Methoden auf einmal. Diese Architektur soll breiteren Community-Beiträgen den Weg ebnen und langfristig die Speicherung kompilierten Codes zwischen Programmausführungen ermöglichen.

Der Name ZJIT hat übrigens keine bestimmte Bedeutung, sondern steht einfach für den Nachfolger von YJIT. Intern wird ZJIT als der „wissenschaftliche Nachfolger“ bezeichnet, da die Architektur klassischen Compiler-Lehrbüchern entspricht und damit leichter zu verstehen und zu erweitern ist. Der Compiler ist als experimentell eingestuft und bringt derzeit in produktiven Projekten noch keine Vorteile. Wer sich damit beschäftigen will, muss Ruby mit der Configure-Option --enable-zjit neu bauen und bei der Ausführung Ruby mit der Option --zjit aufrufen.

Syntaktische Feinheiten

Seit Ruby 3.4 gibt es mit it einen eleganten impliziten Block-Parameter für Einzeiler. Er ist lesbarer als die nummerierten Parameter (_1, _2), die seit Ruby 2.7 existieren, und spart die explizite Parameterdeklaration. Die klassische Deklaration mit explizitem Parameter

users.map { |user| user.name }

und mit impliziten nummeriertem Parameter

users.map { _1.name }

wird also ergänzt durch

users.map { it.name }

Besonders intuitiv und praktisch ist das beim Method Chaining:

files
  .select { it.size > 1024 }
  .map { it.basename }
  .sort { it.downcase }

Der Bezeichner it liest sich wie natürliche Sprache und macht den Code selbstdokumentierend. Wichtig: it funktioniert nur in Blöcken mit genau einem Parameter. Bei mehreren Parametern bleiben _1, _2 oder explizite Namen die richtige Wahl.

Der Splat-Operator (*) entpackt Arrays in einzelne Elemente – etwa um die Elemente aus [1, 2, 3] als drei separate Argumente an eine Methode zu übergeben. Ab Ruby 4.0 ruft der Ausdruck *nil nun nicht mehr nil.to_a auf, sondern liefert direkt ein leeres Array. Das entspricht dem Verhalten des Double-Splat-Operators (**) für Hashes, bei dem **nil bereits seit längerem nil.to_hash nicht mehr aufruft. Diese Vereinheitlichung macht das Verhalten konsistenter und weniger überraschend. Das zeigt sich zum Beispiel, wenn man optionale Elemente, zum Beispiel aus einer Datenbank-Abfrage, in ein Array einfügen will:

optional_tags = nil

Mit Ruby 4.0 funktioniert das sauber – *nil wird zu nichts und muss nicht explizit abgefangen werden:

post = { title: "Ruby 4.0", tags: ["news", *optional_tags, "ruby"] }
#=> { title: "Ruby 4.0", tags: ["news", "ruby"] }

Die binären logischen Operatoren ||, &&, and und or am Zeilenanfang setzen nun die vorherige Zeile fort – analog zum Fluent-Dot-Stil bei Methodenketten. Das ermöglicht elegantere Formatierung von Bedingungen, analog zum Method Chaining:

result = first_condition
   second_condition
  && third_condition

Diese Änderung erlaubt bessere Lesbarkeit bei längeren logischen Ausdrücken, ohne Backslashes oder Klammern zur Zeilenfortsetzung verwenden zu müssen.

Ractors: Echte Parallelität für Ruby

Ractors sind Rubys Antwort auf das Problem der echten Parallelität. Anders als Threads, die durch den Global VM Lock (GVL) serialisiert werden, können Ractors tatsächlich parallel auf mehreren CPU-Kernen laufen. Der Name ist ein Kofferwort aus Ruby und Actor – das Konzept basiert auf dem Actor-Modell, bei dem isolierte Einheiten ausschließlich über Nachrichten kommunizieren. Ractors gelten auch in Ruby 4.0 noch als experimentell. Der IRB zeigt eine entsprechende Warnung an.

Der GVL war lange Zeit Rubys größte Schwäche bei CPU-intensiven Aufgaben. Zwar konnten Threads I/O-Operationen parallelisieren, da der Lock bei I/O freigegeben wird, aber Berechnungen liefen immer sequentiell. Ractors umgehen dieses Problem, da sie sich keinen gemeinsamen GVL mehr teilen; jeder Ractor führt den Code unabhängig aus. Ruby synchronisiert intern nur noch an spezifischen Punkten.

Jeder Ractor besitzt seinen eigenen Speicherbereich. Objekte können nicht zwischen Ractors geteilt werden – außer sie sind unveränderlich. Diese strikte Isolation eliminiert Race Conditions by Design (siehe Listing 1):

Listing 1: Lebenszyklus eines Ractor im IRB

$ irb
irb(main):001> r = Ractor.new { 2 + 2 }
(irb):1: warning: Ractor is experimental, and the behavior may change in future versions of Ruby! Also there are many implementation issues.
=> #<Ractor:#2 (irb):1 terminated>
irb(main):002> r.join
=> #<Ractor:#2 (irb):1 terminated>
irb(main):003> puts r.value
4
=> nil

Das Beispiel zeigt den typischen Ractor-Lebenszyklus: Ractor.new startet einen neuen Ractor mit dem übergebenen Block, join wartet auf dessen Beendigung, und value liefert das Ergebnis – hier die berechnete Summe 4. Bei einer so simplen Berechnung wie 2 + 2 ist der Ractor bereits beendet (terminated), bevor der Aufruf von join erfolgt. Der Vollständigkeit halber zeigt das Beispiel trotzdem den kompletten Ablauf – bei längeren Berechnungen ist join essenziell, um auf das Ergebnis zu warten.

Listing 2: Fibonacci-Zahlen mit Ractors

irb(main):004> def fib(n) = n < 2 ? n : fib(n-1) + fib(n-2)
irb(main):005* ractors = [35, 36, 37, 38].map do |n|
irb(main):006*   Ractor.new(n) { fib(it) }
irb(main):007> end
=> 
[#<Ractor:#3 (irb):6 running>,
...
irb(main):008> results = ractors.map(&:value)
=> [9227465, 14930352, 24157817, 39088169]

Ractors zeigen ihre Stärke bei CPU-intensiven Aufgaben. Das Beispiel in Listing 2 demonstriert das. Es berechnet mittelgroße Fibonacci-Zahlen parallel. Auf einem Vier-Kern-System läuft dieses Beispiel nahezu viermal so schnell wie die sequentielle Variante. Im Tarai-Benchmark – einem klassischen Rekursions-Test – erreichen vier parallele Ractors eine 3,87-fache Beschleunigung gegenüber sequentieller Ausführung.

Ruby 4.0 überarbeitet das Ractor-API grundlegend. Die alten Methoden Ractor.yield, Ractor#take und die close_*-Methoden wurden entfernt. An ihre Stelle tritt Ractor::Port für die Kommunikation zwischen Ractors.

Die wichtigste Regel: Ein Port kann nur von dem Ractor empfangen werden, der ihn erstellt hat. Für bidirektionale Kommunikation benötigt daher jeder Ractor seinen eigenen Port (siehe Listing 3)

Listing 3: Kommunikation zwischen Ractors mittels Ports

# Port des Haupt-Ractors für Antworten
main_port = Ractor::Port.new

worker = Ractor.new(main_port) do |reply_port|
  # Worker erstellt eigenen Port für eingehende Nachrichten
  worker_port = Ractor::Port.new
  reply_port.send(worker_port)  # teilt seinen Port mit

  num = worker_port.receive     # empfängt von eigenem Port
  reply_port.send(num * 2)      # sendet Ergebnis zurück
end

worker_port = main_port.receive  # erhält Worker-Port
worker_port.send(21)             # sendet Aufgabe
puts main_port.receive           # => 42

Nicht alles darf geteilt werden

Die strikte Isolation von Ractors bedeutet, dass nicht jedes Objekt zwischen ihnen ausgetauscht werden kann. Ruby unterscheidet zwischen teilbaren (shareable) und nicht-teilbaren Objekten. Unveränderliche Objekte sind automatisch teilbar:

Ractor.shareable?(42)       #=> true
Ractor.shareable?(:symbol)  #=> true
Ractor.shareable?("text")   #=> false

Per Deep Freeze lassen sich aber Objekte explizit teilbar machen:

config = Ractor.make_shareable({ host: "localhost" })

Neu in Ruby 4.0 sind Shareable Procs und Ractor-lokaler Speicher. Damit lassen sich auch komplexere Szenarien umsetzen, bei denen Funktionen zwischen Ractors geteilt oder Daten innerhalb eines Ractors persistiert werden müssen.

Das Typsystem: RBS und die Zukunft

Ruby war und ist eine dynamisch typisierte Sprache und prüft Variablentypen werden erst zur Laufzeit statt bei der Kompilierung. Doch die Arbeit am optionalen Typsystem zeigt, dass statische Analyse und dynamische Flexibilität koexistieren können. Ruby 4.0 markiert einen wichtigen Meilenstein auf diesem Weg.

RBS (Ruby Signature) ist das offizielle Format für Typdefinitionen. Anders als Annotationen im Quellcode werden RBS-Definitionen in separaten .rbs-Dateien gepflegt – ähnlich wie in TypeScript die .d.ts-Dateien. Dieser Ansatz hat einen entscheidenden Vorteil: Bestehender Ruby-Code muss nicht verändert werden, Teams können Typdefinitionen schrittweise einführen (siehe Listing 4).

Listing 4: Typdefinitionen

# sig/user.rbs
class User
  attr_reader name: String    # Pflichtfeld: muss String sein
  attr_reader age: Integer?   # Optional: Integer oder nil

  # Rückgabe: void (kein Rückgabewert relevant)
  def initialize: (String, ?Integer) -> void

  # Prädikatmethode: gibt bool zurück
  def adult?: -> bool
end

Fehler finden mit Steep

Steep, der Referenz-Typchecker für RBS, findet Bugs, die sonst erst zur Laufzeit auffallen würden. Ein vollständiges Beispiel zeigen die Listings 5 und 6.

Diese Fehler würden ohne Typsystem erst zur Laufzeit auffallen. Mit RBS und Steep werden sie bereits beim Entwickeln oder spätestens in der CI-Pipeline erkannt. Das spart nicht nur Debugging-Zeit, sondern verhindert auch, dass solche Bugs überhaupt in Produktion gelangen.

Typechecks und Agentic Coding

KI-gestützte Coding-Assistenten wie GitHub Copilot, Cursor oder Claude generieren heute ganze Funktionen und Klassen auf Knopfdruck. Doch Large Language Models halluzinieren – sie erfinden Methodennamen, verwechseln Parameter-Reihenfolgen oder übergeben Strings, wo Integers erwartet werden. Bei dynamisch typisierten Sprachen wie Ruby fallen solche Fehler erst zur Laufzeit auf – im schlimmsten Fall in Produktion.

Hier entfaltet das RBS-Typsystem seinen vollen Wert: Steep fungiert beim Agentic Coding als Sicherheitsnetz. Generiert ein Assistent eine Funktion, die User.find_by_email mit einem Integer statt String aufruft, meldet Steep den Fehler sofort – noch bevor der Code ausgeführt wird. Die Feedback-Schleife verkürzt sich von „Laufzeitfehler nach Deployment“ auf „rote Unterstreichung im Editor“.

Noch wichtiger: RBS-Definitionen verbessern die Qualität der KI-Vorschläge selbst. Coding-Assistenten nutzen den Kontext – und Typsignaturen sind extrem dichter Kontext. Eine RBS-Datei dokumentiert nicht nur, welche Typen eine Methode akzeptiert, sondern kommuniziert auch die Intention des Codes. KI-Modelle, die auf Typdefinitionen trainiert wurden, generieren präziseren Code, weil sie die Constraints verstehen. Das Zusammenspiel in der Praxis:

Entwickler schreibt RBS-Signatur für neue Methode
KI-Assistent generiert Implementation basierend auf Signatur
Steep validiert generierten Code gegen Typdefinition
Fehler werden sofort sichtbar, Korrektur erfolgt vor Commit

Für Teams, die intensiv mit KI-Assistenten arbeiten, ist ein Typsystem oft keine optionale Ergänzung mehr – es ist die Qualitätssicherung, die verhindert, dass halluzinierter Code in die Codebasis gelangt. Ruby mit RBS bietet hier das Beste aus beiden Welten: die Flexibilität einer dynamischen Sprache mit der Sicherheit statischer Analyse, genau dort, wo man sie braucht.

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Die Vision: Graduelle Typisierung

Das langfristige Ziel ist ein Ökosystem der graduellen Typisierung. Entwickler sollen selbst entscheiden können, wie viel statische Analyse sie wünschen – von gar keine bis strikt überall. Anders als TypeScript, das JavaScript mit Typen erweitert, bleibt Ruby syntaktisch unverändert. Die Typen leben in separaten Dateien und sind vollständig optional.

Die Bausteine für dieses Ökosystem sind bereits vorhanden:

RBS Collection: Eine wachsende Bibliothek von Typdefinitionen für populäre Gems. Die IDE RubyMine lädt diese automatisch herunter und nutzt sie für Autovervollständigung und Fehlerprüfung. In VS Code ist die manuelle Einrichtung via rbs collection install nötig, danach funktioniert die Autovervollständigung mit der Ruby LSP Extension.
Steep: Der offizielle statische Typchecker, der RBS-Definitionen gegen den Quellcode prüft und in CI-Pipelines integriert werden kann.
TypeProf: Ein Inferenz-Tool, das aus bestehendem Code automatisch RBS-Definitionen generiert – ideal für die schrittweise Einführung von Typen in Legacy-Projekten.
Sorbet-Integration: Stripes alternativer Type-Checker erhöht die RBS-Kompatibilität, was die Interoperabilität zwischen beiden Systemen verbessert.

Prism: Der neue Standard-Parser

Ein Parser ist das Programm, das Quellcode liest und in eine strukturierte Darstellung übersetzt – den Abstract Syntax Tree (AST). Erst durch diese Baumstruktur kann der Interpreter verstehen, was der Code bedeutet. Seit Ruby 3.4 ist Prism der Standard-Parser und ersetzt den 30 Jahre alten parse.y. Prism wurde in C99 ohne externe Abhängigkeiten geschrieben, ist fehlertolerant und portabel.

Die Benchmarks sprechen für sich: Prism ist 2,56-mal schneller beim Parsen zu C-Structs gegenüber parse.y und zwölfmal schneller als das Parser-Gem beim AST-Walk. Für Entwickler bedeutet das schnellere IDE-Reaktionen und kürzere CI-Zeiten. Bei Kompatibilitätsproblemen kann der klassische Parser weiterhin aktiviert werden:

ruby --parser=parse.y script.rb

Für die meisten Projekte sollte Prism jedoch problemlos funktionieren.

Ruby-Versionen verwalten – von RVM zu mise

Wer Ruby 4.0 parallel zu älteren Versionen betreiben möchte, braucht einen Version Manager. Diese Tools lösen ein grundlegendes Problem: Jedes Ruby-Projekt kann eine andere Ruby-Version erfordern, und Gems sind nicht zwischen Ruby-Versionen kompatibel.

Version Manager installieren mehrere Ruby-Versionen isoliert voneinander – typischerweise unter ~/.rvm, ~/.asdf oder ~/.local/share/mise. Jede Ruby-Version erhält ihr eigenes Verzeichnis mit einem eigenen gem-Ordner. Fürht man also gem install rails unter Ruby 3.3 aus, landet Rails in einem anderen Verzeichnis als unter Ruby 4.0. Gems müssen daher für jede Ruby-Version separat installiert werden. Bundler (bundle install) erledigt das automatisch basierend auf dem Gemfile.

Welche Ruby-Version für ein Projekt gilt, bestimmt eine Datei im Projektverzeichnis: .ruby-version (einfacher Standard) oder .tool-versions (für asdf und mise, kann auch Node, Python etc. definieren). Wechselt man ins Projektverzeichnis, aktiviert der Version Manager automatisch die richtige Ruby-Version.

Der erste populäre Ruby Version Manager war RVM. Er modifiziert die Shell-Umgebung tiefgreifend und verwaltet zusätzlich Gemsets – isolierte Gem-Umgebungen pro Projekt. Das war vor Bundler (2010) revolutionär, da es keine andere Möglichkeit gab, Gem-Abhängigkeiten pro Projekt zu isolieren. Heute sind Gemsets obsolet, da Bundler diese Aufgabe besser löst.

asdf löste RVM für viele Teams ab. Der entscheidende Vorteil: Ein Tool für alle Sprachen. Über Plugins verwaltet asdf Ruby, Node.js, Python, Elixir und dutzende weitere Runtimes einheitlich. Die .tool-versions-Datei im Projektverzeichnis definiert alle benötigten Versionen. asdf ist weniger invasiv als RVM, in Bash geschrieben und integriert sich sauber in die Shell.

Der aktuelle Trend geht zu mise, benannt nach dem Mise en place bei Köchen. Entwickelt vom asdf-Maintainer Jeff Dickey, ist mise ein kompletter Rewrite in Rust. Die Vorteile: deutlich schneller (Rust statt Bash), kompatibel mit asdf-Plugins und .tool-versions-Dateien, aber auch mit eigenen Backends. mise aktiviert Versionen ohne Shell-Hooks über Shims – ein einfaches mise activate in der Shell-Konfiguration genügt. Zudem kann mise Umgebungsvariablen und Tasks verwalten, was es zu einem universellen Manager für Entwicklungsumgebungen macht. So wird Ruby 4 mit mise installiert:

mise install ruby@4.0.0
mise use ruby@4.0.0
mise activate  # einmalig in .bashrc/.zshrc

Für neue Projekte ist mise die beste Wahl. Es ist schnell, modern und vielseitig. Bestehende asdf-Setups funktionieren weiter, mise liest deren Konfiguration. RVM-Nutzer sollten den Umstieg erwägen.

Breaking Changes im Detail

Die praktische Breaking-Change-Bilanz von Ruby 4.0 ist moderat. Fedora bewertet: Da sich mit Ruby 4.0 der soname, also der Bezeichner für Shared Libraries ändert, müssen Pakete mit binären Erweiterungen neu gebaut werden. Da aber große Aufmerksamkeit auf Quellkompatibilität gelegt wurde, sind keine Code-Änderungen nötig. Weitere Breaking Changes sind:

Binding#local_variables enthält keine nummerierten Parameter mehr
ObjectSpace._id2ref ist deprecated
CGI-Library aus Default Gems entfernt (nur cgi/escape bleibt)
SortedSet entfernt und erfordert die Gem sorted_set
String-Literal-Warnung: In Dateien ohne frozen_string_literal-Kommentar erzeugt Mutation eine Deprecation-Warnung

Problematisch bleibt die Pessimistic-Constraint-Praxis vieler Gems: ~> 3.x in required_ruby_version verhindert die Installation unter Ruby 4.0, auch wenn der Code ohne Änderungen laufen würde.

Fazit: Evolution statt Revolution

Für Entwickler bedeutet Ruby 4.0 vor allem Kontinuität: Bestehender Code läuft weiter, die Performance verbessert sich weiter (YJIT bietet 92 Prozent Speedup gegenüber dem Interpreter), und das Typsystem reift. Die eigentliche Innovation liegt in der Infrastruktur für die nächste Dekade – ZJIT, Modular GC und die verbesserten Ractors werden Ruby für die kommenden Jahre wettbewerbsfähig halten.

(ulw)

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Smart Home: openHAB 5.1 bringt HomeKit-Integration und modernisiertes Main UI

2025-12-23T13:09:00.000Z

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Die Open-Source-Software openHAB kann in Version 5.1 erstmals Apple-HomeKit-Geräte direkt einbinden. Zudem wurde das Main UI grundlegend überarbeitet.

(Bild: Andrey Suslov / Shutterstock.com)

14:09 Uhr

Lesezeit: 5 Min.

Developer

Von

Matthias Parbel

Die openHAB Community hat Version 5.1 der Smart-Home-Plattform veröffentlicht. Neben der Modernisierung der Benutzeroberfläche Main UI lag der Fokus auf einem neuen HomeKit Binding für die Integration von Apple-Ökosystem-Geräten sowie umfangreichen Updates für JavaScript und Python Scripting. Insgesamt haben 124 Mitwirkende 1.967 Commits zu den GitHub-Repositories beigetragen.

HomeKit Binding öffnet Apple-Ökosystem für openHAB

Mit dem neuen HomeKit Binding können Nutzer erstmals Geräte integrieren, die bisher ausschließlich über die Apple Home App steuerbar waren. Das Binding ermöglicht laut der Ankündigung zu openHAB 5.1 ein direktes Pairing mit HomeKit-Zubehör, wobei die Steuerung vollständig lokal im Netzwerk erfolgt – ohne Cloud-Abhängigkeiten.

Zu den unterstützten Geräten zählen nach Angaben der Entwickler unter anderem Dachfenster und Jalousien von Velux sowie Thermostate und Regler von Eve Home und Tado. Da HomeKit ein etabliertes Ökosystem sei, wachse die Liste kompatibler Hardware automatisch weiter, ohne dass für jeden Hersteller ein eigenes openHAB Binding entwickelt werden müsse.

Das neue Binding ergänzt die bereits bestehende HomeKit-Integration, die openHAB-Items nach HomeKit exportiert. Somit lassen sich nun beide Richtungen abdecken: openHAB kann HomeKit-Geräte importieren und gleichzeitig eigene Geräte für Apple Home bereitstellen.

Videos by heise

Main UI erhält umfassende Modernisierung

Die Benutzeroberfläche Main UI hat eine grundlegende technische Überarbeitung erfahren. In deren Zuge hat das openHAB-Team auf Vue 3 und Framework7 v7 aktualisiert, Vuex durch Pinia ersetzt und TypeScript in der Codebase eingeführt. Die Updates und das anschließende Refectoring sollen zu spürbaren Performance-Verbesserungen beitragen – insbesondere auf älteren und leistungsschwächeren Geräten.

Die Code-Tabs für Things und Items zeigen nun dateikompatible Syntax an: YAML entspricht dem offiziellen dateibasierten Format, und eine neue DSL-Ansicht zeigt die äquivalente textuelle Darstellung. Nutzer können zwischen beiden Formaten wechseln.

Die Developer Sidebar unterstützt jetzt eine erweiterte Suchsyntax mit logischen OR- und AND-Verknüpfungen sowie exakte Phrasensuche. Neu sind außerdem Saved Pins, mit denen angeheftete Objekte im Browser persistent bleiben und so das Arbeiten an mehreren Projekten erleichtern sollen. Für Things, Items und Rules gibt es zusätzliche Filteroptionen nach Editierbarkeit, Status beziehungsweise Typ.

Event Source Tracking ermöglicht Nachverfolgung von Befehlen

Eine weitere Neuerung betrifft die Nachverfolgbarkeit von Ereignissen im System. Mit dem sogenannten Event Source Tracking können Nutzer laut openHAB nun nachvollziehen, woher ein bestimmter Befehl stammt. Das System markiert Item-Befehle und -Updates mit Quellinformationen, die auch im Event-Logging erscheinen.

Praktisch bedeutet das: Regeln können unterscheiden, ob ein Befehl von Amazon Echo, der Android-App oder einer anderen Regel gesendet wurde. Als fortgeschrittenen Anwendungsfall nennen die Entwickler die Vermeidung von Befehlsschleifen zwischen zwei Regeln, indem eine Regel prüft, ob das Ereignis von einer anderen Regel stammt, und den Befehl gegebenenfalls ignoriert. Mehr Details sowie Beispiele zum Event Source Tracking finden sich in der Developer-Dokumentation.

Homebrew Tap vereinfacht Installation auf macOS

Für macOS-Nutzer führt openHAB 5.1 einen offiziellen Homebrew Tap ein. Bisher mussten Anwender die Distribution manuell herunterladen und entpacken. Mit dem neuen Tap lässt sich openHAB über den Paketmanager Homebrew installieren, aktualisieren und als Hintergrunddienst über launchd betreiben.

Ein wesentlicher Vorteil ist die Verfügbarkeit des openHAB CLI-Tools, das bisher nur für Debian- und RPM-Pakete existierte. Über die Kommandozeile können macOS-Nutzer nun auf die openHAB-Konsole (Karaf) zugreifen, Backups erstellen und wiederherstellen sowie den Cache verwalten. Der Tap bietet Pakete sowohl für stabile als auch für Milestone-Releases.

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2025-12-23T07:27:00.000Z

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Praktische Beispiele für das Implementieren von Decorators zeigt Marco Sieben in diesem Vortragsvideo von der enterJS 2025.

(Bild: Andrey Suslov/Shutterstock.com)

08:27 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

Developer

Von

Maika Möbus

In seinem Vortrag auf der enterJS 2025 geht Marco Sieben auf Decorators ein – einen Vorschlag, der in ECMAScript Stufe 3 erreicht hat und somit sehr gute Chancen besitzt, in einer der nächsten ECMAScript-Versionen enthalten zu sein.

Seit Version 5.0 orientiert TypeScript sich an diesem Vorschlag bei seiner Implementierung von Decorators, mit weiteren Ergänzungen und Anpassungen in späteren Releases. Dadurch können Entwicklerinnen und Entwickler Decorators bereits nutzen und bekommen einen Vorgeschmack darauf, was irgendwann nativ in JavaScript möglich sein wird.

Marco Sieben beschäftigt sich in seinem Vortrag damit, wie Decorators funktionieren und wie man sie in seinen Projekten effektiv einsetzt. In praktischen Beispielen demonstriert er, wie sich eigene Decorators implementieren lassen. Er zeigt dabei unter anderem, wie einfach man damit Logging für Funktionen oder Memoisierung umsetzen kann.

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Marco Sieben wurde durch TypeScript vom Frontend-Skeptiker zum -Enthusiasten und liebt es, neue Features auszuprobieren. Bis vor Kurzem war er noch neidisch auf Python-Entwickler, die mit @functools.cache eine elegante Möglichkeit zur Memoisierung zur Verfügung haben. Seit er das mit Decorators in TypeScript genauso einfach umsetzen kann, ist die Welt wieder in Ordnung.

(mai)

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Richard Seidl
Matthias Gross
Christian Mercier
Wolfgang Sperling

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Über die Gäste

Matthias Groß ist Partner von TestGilde und seit 2007 als Berater für Softwarequalitätssicherung und Testmanagement tätig. Seine Schwerpunkte liegen im operativen Testmanagement, der Einführung und Weiterentwicklung von Testmanagementstrukturen sowie der Betreuung kundenspezifischer Testservices. Er engagiert sich zudem an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg, ist Mitgründer der Testcommunity The TestLänd und Mitglied des Programmkomitees des QS-Tags.

Christian Mercier begleitet IT-Projekte im Banking-Umfeld. In den klassischen, agilen oder hybriden Projekten nimmt er verschiedene Rollen ein – er ist Projektleiter, Coach, Testmanager, Business-Analyst oder Requirement-Engineer – aber das Thema Qualität steht für ihn immer an zentraler Stelle. Ihm geht es immer um pragmatische Lösungen, die auf fundierten Entscheidungen im jeweiligen Kontext beruhen.

Wolfgang Sperling ist Solution Architekt bei Avanade und Ansprechpartner für den Technologiestack von Microsoft im Kompetenzzentrum für digitale Souveränität bei Accenture. Seit mehr als 15 Jahren beschäftigt er sich mit Qualitätssicherung in Softwareprojekten, einen großen Anteil davon in kritischen oder herausfordernden Projektsituationen. In der Qualitätssicherung ist es ihm wichtig, neben Testen und Testautomatisierung auch Anforderungsmanagement und Releasemanagement in den Softwarelebenszyklus einzuschließen.

Bei diesem Podcast dreht sich alles um Softwarequalität: Ob Testautomatisierung, Qualität in agilen Projekten, Testdaten oder Testteams – Richard Seidl und seine Gäste schauen sich Dinge an, die mehr Qualität in die Softwareentwicklung bringen.

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Die aktuelle Ausgabe ist auch auf Richard Seidls Blog verfügbar: „Software-Test Weihnachtsplausch – Christian Mercier, Matthias Gross und Wolfgang Sperling“ und steht auf YouTube bereit.

(mdo)

Der beste Full-HD-Beamer für Heimkino, TV & Konsole

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30 Jahre Java – Interview mit Community-Vertretern (Teil 1)

2025-12-22T10:54:00.000Z

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Java ist 2025 schon 30 Jahre alt. Das ist ein guter Zeitpunkt, zurück, aber auch nach vorn zu blicken.

(Bild: Erstellt mit KI (Midjourney) durch iX-Redaktion)

22.12.2025, 11:54 Uhr

Lesezeit: 16 Min.

Developer

Von

Falk Sippach

In den vergangenen 30 Jahren hat sich eine rege Community im Java-Umfeld gebildet. Ich habe im Laufe des Jahres einige deutschsprachige Vertreter zu ihren Erfahrungen befragt. Die Resonanz war überwältigend. Vielen Dank an alle, die mitgemacht haben. In diesem ersten Teil kommen Alexander Culum (Organisator JUG Frankfurt), Birgit Kratz (Co-Organisatorin der Softwerkskammern Köln und Düsseldorf sowie der SoCraTes), Simon Martinelli (Java Champion, Co-Organisator JUG Schweiz), Dierk König (Java Champion und Professor Fachhochschule Nordwestschweiz) und Christian Stein (Open Source Committer und Mitglied Java Platform Group) zu Wort.

Falk Sippach ist bei der embarc Software Consulting GmbH als Softwarearchitekt, Berater und Trainer stets auf der Suche nach dem Funken Leidenschaft, den er bei seinen Teilnehmern, Kunden und Kollegen entfachen kann. Bereits seit über 15 Jahren unterstützt er in meist agilen Softwareentwicklungsprojekten im Java-Umfeld. Als aktiver Bestandteil der Community (Mitorganisator der JUG Darmstadt) teilt er zudem sein Wissen gern in Artikeln, Blog-Beiträgen, sowie bei Vorträgen auf Konferenzen oder User Group Treffen und unterstützt bei der Organisation diverser Fachveranstaltungen. Falk twittert unter @sippsack.

Java prägt viele Entwicklerinnen und Entwickler seit ihren ersten Schritten in der IT – und hat in dieser Zeit Höhen, Tiefen und mehrere Neuerfindungen erlebt. Die folgenden Antworten spiegeln persönliche Anfänge, prägende Erlebnisse, kritische Momente und eine Einordnung von Javas Rolle in der heutigen Softwareentwicklung wider. Abschließend wagen sie einen Blick nach vorn: mit Tipps für die eigene Weiterentwicklung und Erwartungen an Java in den kommenden Jahren.

Wann und mit welcher Version bist du erstmals mit Java in Berührung gekommen?

Alexander Culum: Das war tatsächlich erst im Studium an der Uni Münster; der Professor (Achim Clausing) hatte damals (also tatsächlich schon 1997!) gerade seine komplette Grundstudiumsvorlesung von Ada auf die brandneue objektorientierte Sprache Java umgestellt, im Nachhinein zu diesem Zeitpunkt eine sehr mutige und weitblickende Entscheidung. Auch ein spannender Moment mit Professor Clausing war etwa 1999, als ich mit ihm zusammen saß und er mir Google gezeigt hat, eine neue Suchmaschine aus dem Forschungsbereich. Sie würde dank fortschrittlicher Algorithmen die damaligen Suchmaschinen (Altavista, Yahoo) ablösen. Ich habe das meinen Kommilitonen erzählt und wir haben viel gelacht. Nun ja.

(Bild: DOAG)

Vom 10. bis 12. März 2026 findet die JavaLand-Konferenz statt. Nächstes Jahr zieht die Community-Konferenz in den größten deutschen Freizeitpark, den Europa-Park Rust. Das Programm bietet knapp 130 Vorträge in 13 Themenbereichen.

Birgit Kratz: Ich habe dazu mal in meinem CV nachgeschaut. Anfang 2005 wurde dort erstmals ein Projekt erwähnt, bei dem ich mit Java entwickelt habe. Damals war gerade Java 5 herausgekommen. Aber im Projekt wurde noch Java 1.3 verwendet. Davor habe ich ziemlich viel mit C/C++ gearbeitet. Der Umstieg auf Java war für mich zwar nicht „easy peasy“, aber auch keine unüberwindbare Hürde. Nach nunmehr 20 Jahren finde ich Java immer noch spannend und lerne fast täglich neue Aspekte der Sprache kennen.

Simon Martinelli: Im Jahr 2000 bin ich während eines Nachdiplomstudiums zum ersten Mal mit Java in Berührung gekommen – damals war J2SE 1.3 gerade brandneu.

Dierk König: 1995 mit Java 1.0. Cool waren am Anfang Applets und JDBC.

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Christian Stein: Mich hat Java seit 1997 gepackt, das muss dann wohl laut der kompletten JDK-Matrix eine der 1.1er-Versionen gewesen sein. Ich hatte bis dahin bereits einige Erfahrungen mit Basic, Pascal, Delphi und C vor allem in der Spieleentwicklung gemacht. Und mir war bereits trotz der damaligen Langsamkeit im direkten Vergleich der Sprachen klar, dass eine virtuelle Maschine in Zukunft besser und stabiler dastehen würde.

Was war rückblickend dein schönstes Erlebnis mit der Sprache oder dem Ökosystem Java?

Alexander Culum: Da gibt es eine Menge. Es war toll zu sehen, dass Java sich immer mehr durchsetzte, auch gegen starke Konkurrenten wie C#. Das Release Java 8 fand ich toll und auch die Tatsache, dass ich die Java User Group Frankfurt 2009 gründen konnte und es immer (manchmal gerade genug) Interessenten gab, sodass die JUGF sich bis heute gehalten hat und wir eine kleine, aber sehr feine Community sind. Generell war Spring, nachdem ich es endlich verstanden hatte (und da reden wir von Jahren), auch immer mein treues, manchmal zu magisches Werkzeug, welches ich sehr zu schätzen gelernt habe. Das Java-Ökosystem wäre heute ohne Spring und die tollen Entwickler dahinter sicher ein anderes.

Birgit Kratz: Am schönsten finde ich immer die Momente, in denen es bei mir in Bezug auf neue Sprachfeatures Klick macht. Es liegt wahrscheinlich daran, dass ich aus meiner Sicht manchmal sehr langsam lerne, fast schon begriffsstutzig bin. Ich hatte das damals beim Umstieg von prozeduraler auf OO-Programmierung. Dann kam Java 5 mit Annotationen. Gefühlt habe ich ewig gebraucht zu begreifen, wozu die da sind und was man damit machen kann. Heute sind Annotationen, speziell bei der Benutzung von Frameworks wie beispielsweise Spring Boot, nicht mehr wegzudenken. Mein nächster großer Kampf war die Einführung von Lambdas und damit der Schritt zu mehr funktionaler Programmierung. Auch da hat es für mich sehr lange gedauert, das zu erfassen und dann auch gezielt einzusetzen. Aber wenn es dann Klick gemacht hat, dann ist das ein sehr schönes Gefühl.

Simon Martinelli: Es gibt unzählige schöne Erlebnisse in meiner Karriere. Eines der spannendsten Projekte mit Java war der erste Online-Ticket-Shop der SBB in den Jahren 2002/2003 – mein erstes Mal als Entwickler in einem richtig großen Team. In jüngerer Zeit denke ich oft an die vielen inspirierenden Begegnungen als Speaker auf Java-Konferenzen und JUG-Meetups. Doch das absolute Highlight war zweifellos meine Ernennung zum Java Champion im Jahr 2024.

Dierk König: Ohne Zweifel die Java Community mit Events wie der JavaOne, als sie das Moscone Center noch alleine ausfüllte, und wir zehntausende Entwickler ansprechen konnten, zum Beispiel bei der Vorstellung von Groovy.

Christian Stein: Nur ein Erlebnis? Na gut, nur ein paar wenige aus so vielen schönen: ein in Java geschriebenes Spiel (iRoll) auf den Markt zu bringen, Teil des JUnit-Teams, der Java User Group Bonn und der Java Platform Group geworden zu sein.

Aber es ist nicht alles golden, was glänzt. Was hat dich negativ beeinflusst bzw. was war ein unschöner Moment im Java-Umfeld?

Alexander Culum: Auch da gibt es eine Menge: Am Anfang bin ich gar nicht mit der Sprache warm geworden (wie gesagt, ich bin mit Java 1.0 gestartet). Schrecklich langsam, fürchterlich overengineered (ja genau: Applets und EJB 1.0!). Nach Borlands Delphi ein wahres Grausen. Dann kam der Kauf von Sun durch Oracle, was in der Community als der letzte Sargnagel wahrgenommen wurde, zu einem Zeitpunkt, als die Konkurrenten sich viel dynamischer und schneller entwickelten. Interessant, dass es vielleicht genau andersherum war. Auch der unbedingte Fokus auf Abwärtskompatibilität wurde nicht immer gut aufgenommen und häufig kritisiert. Ohne diesen Fokus wäre aber Java heute vermutlich nur eine Sprache von vielen im Unternehmensumfeld.

Birgit Kratz: Es liegt wahrscheinlich auch wieder daran, dass sich manche Sachen sehr langsam erfassen und dann aber auch schnell wieder vergessen lassen. Ein ewiger Kampf ist für mich immer das Lesen von Dateiinhalten und die Verarbeitung der darin enthaltenen Daten. Files, InputStreams, OutputStreams, Reader, Writer, … – ein großes Wirrwarr in meinem Kopf. Ähnlich ist es beim Arbeiten mit Datum und Zeit: Date, Time, Instance, Zone, Clock, Temporal, Formatter, ... – da hilft nur, jedes Mal aufs Neue, die Doku zu lesen. Leider macht es bei diesen Themen immer nur kurzzeitig Klick bei mir. Und leider schafft es dieses Wissen dann auch nie, sich in meinem Langzeitgedächtnis einzunisten

Simon Martinelli: Schon zu Beginn meiner „Java-Karriere“ hatte ich erste Berührungspunkte mit J2EE-Applikationsservern – eine durchaus spannende Erfahrung. Doch wenn ich an die langen Wartezeiten beim Serverstart zurückdenke, vermisse ich diese Zeiten ganz sicher nicht.

Dierk König: Der Untergang von Sun Microsystems war schmerzhaft.

Christian Stein: Bis heute vermisse ich den UI-Editor von Delphi! Es gab und gibt Nachahmer im Java-Umfeld, aber die reichen nicht an das Original, beziehungsweise an meine Erinnerung daran, heran. Damit verbunden stört es mich, dass das Java Development Kit seit 30 Jahren kein eigenes Build-Tool mitliefert. Zwar geben die einzelnen Tools wie javac, jar, jlink und jpackage einen normierten Ablauf vor, doch fehlt hier eine grundsätzliche Projektstruktur und eben ein Tool, das diese Struktur dann in Aufrufe der anderen Tools umsetzt. Was nicht ist, kann ja noch werden.

Glaubst du, dass Java auch nach 30 Jahren noch relevant ist? Welche Rolle spielt Java deiner Meinung nach in der modernen Softwareentwicklung, insbesondere im Vergleich zu anderen Sprachen und Technologien?

Alexander Culum: Ja, ich denke, Java wird auch in 30 Jahren noch relevant sein. Es wird, trotz unglaublich vieler toller Neuerungen, vermutlich nie die Sprache der „Early Adopter“ und Start-ups sein. Aber viele Rewrites der coolen, schicken JS-serverseitigen Anwendungen werden in Java sein. Und bei der aktuellen Entwicklung sieht man, dass Java mit Leichtigkeit Neuerungen aus anderen Sprachen adaptieren kann, wenn es will, sogar als „schwergewichtige“, statisch typisierte Programmiersprache.

Birgit Kratz: Auf jeden Fall ist Java auch nach 30 Jahren noch relevant. Sehr sogar. Ich denke, Java kommt jetzt gerade in die besten Jahre. Seit der Umstellung auf halbjährliche Releasezyklen gibt es kontinuierlich nützliche Entwicklungen, die einerseits die Sprache modern halten, andererseits aber auch sehr viel Kontinuität garantieren. Sicherlich sieht der Code, den man in Java entwickelt, heute nicht mehr so aus wie vor 30 Jahren. Und das ist auch gut so. Mal ehrlich, wer sieht heute noch so aus wie vor 30 Jahren, und – würde man das wollen? Heutzutage kann man in Java viel prägnanteren Code schreiben, der aber immer noch (oder vielmehr gerade deswegen) sehr gut lesbar ist. Natürlich gibt es andere, neuere Programmiersprachen, mit denen man Aufgaben vielleicht einfacher, kürzer oder „knackiger“ lösen kann. Oft genug sind solche Sprachen aber auch sehr spezialisiert auf die Lösung solcher Aufgaben. Java hingegen bietet ein sehr breites Fundament für die Lösung (fast) aller Probleme.

Simon Martinelli: Java ist nach wie vor äußerst relevant. In meinen aktuellen Softwaremodernisierungsprojekten erlebe ich immer wieder, dass bestehende Systeme einfach analysiert und teilweise sogar wiederverwendet werden können – ein großer Vorteil der statischen Typisierung und der einzigartigen Rückwärtskompatibilität von Java.

Dierk König: Java steht für Verlässlichkeit einer stabilen und weitverbreiteten Ausführungsumgebung.

Christian Stein: Ja, absolut relevant. Gerade weil Java als Plattform sowohl lange dabei und offen ist, weil Java „langweilig“ ist, und auch weil seit Java 9 im Jahr 2017 sich nicht nur durch zwei Releases pro Jahr neu aufgestellt hat: Innovationen erscheinen zuverlässig und planbar! „Lange dabei“: OpenJDK, große Open-Source-Szene, viele Java-User-Gruppen und Konferenzen; „langweilig“: 30 Jahre sind in der IT schon was, bezahlt die Brötchen, andere Sprachen testen Neuerungen aus – Java zieht nach; „Innovationen“: Projekte wie Loom, Valhalla, Babylon und nicht zuletzt Amber schließen Lücken zu anderen Sprachen und gehen manchmal sogar darüber hinaus.

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Die Produktwerker: Das Spannungsfeld zwischen Vertrieb und Produktentwicklung

2025-12-22T10:25:00.000Z

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Die Produktwerker diskutieren darüber, wie unterschiedliche Ziele und Zeithorizonte zu Spannungen zwischen Vertrieb und Produktentwicklung führen können.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

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22.12.2025, 11:25 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

Developer

Von

Dominique Winter
Tim Klein

In dieser Podcastfolge widmen sich Dominique Winter und Tim Klein dem Spannungsfeld zwischen Vertrieb und Produktentwicklung. Beide bringen zahlreiche Erfahrungen aus Organisationen mit, in denen diese beiden Bereiche eng zusammenarbeiten müssen und sich dabei dennoch häufig gegenseitig blockieren, missverstehen oder aneinander vorbeiarbeiten.

Vertrieb und Produktentwicklung verfolgen oft unterschiedliche Ziele und arbeiten in unterschiedlichen Zeithorizonten. Während der Vertrieb stark auf kurzfristige Abschlüsse, Umsatzziele und konkrete Kundenbeziehungen fokussiert ist, denkt die Produktentwicklung in der Regel langfristiger: in Visionen, Roadmaps und Wiederverwendbarkeit. Diese unterschiedliche Perspektive führt regelmäßig zu Reibung, besonders dann, wenn Zusagen gemacht werden, die nicht zur Produktstrategie passen oder wenn Produktentscheidungen den Vertriebsrealitäten zu wenig Rechnung tragen. Das Spannungsfeld entsteht dabei weniger aus bösem Willen als aus strukturellen und kulturellen Unterschieden innerhalb der Organisation.

(Bild: deagreez/123rf.com)

Fachvorträge und Networking-Möglichkeiten: Die Product Owner Days am 5. und 6. Mai 2026 in Köln befassen sich in über 20 Vorträgen mit aktuellen Themen rund um Product Ownership, KI im Produktmanagement, User Research, Product Discovery und Product Economics.

Verkaufsstrategie versus Anwendernutzen

Der Vertrieb und das Produktteam haben unterschiedlichen Zugang zu Kunden und Nutzenden. Vertrieb ist nah an den Einkaufsorganisationen und ihren Entscheidern, Produktentwicklung ist näher an den tatsächlichen Anwenderinnen und Anwendern. Gerade im B2B-Umfeld führt diese Trennung dazu, dass wertvolle Informationen nicht zusammenfließen. Der Vertrieb hört Marktargumente, Wettbewerbsvergleiche und Kaufhindernisse. Die Produktentwicklung sieht Nutzungsprobleme, fehlende Wirksamkeit und Schwächen im Erlebnis. Wenn diese Perspektiven getrennt bleiben, entstehen Situationen, in denen sich weder verkaufen lässt noch nachhaltig und strategisch Produkte entwickelt werden können.

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Besonders deutlich wird das Spannungsfeld zwischen Vertrieb und Produktentwicklung bei kundenspezifischen Zusagen. Kurzfristige Deals können dazu führen, dass Features versprochen werden, die nicht zur langfristigen Ausrichtung passen. Dadurch entstehen Einzelfalllösungen, die Entwicklungsressourcen binden und selten echten Produktwert erzeugen. Gleichzeitig ist es zu einfach, diese Situation allein dem Vertrieb zuzuschreiben. Verkaufsziele, Incentives und Zeitdruck erzeugen ein Umfeld, in dem solche Entscheidungen logisch erscheinen. Die Produktentwicklung steht hier vor der Aufgabe, Orientierung zu geben und klarzumachen, wofür das Produkt langfristig stehen soll.

Umgekehrt darf die Produktentwicklung nicht erwarten, dass der Vertrieb die Produktstrategie automatisch versteht oder unterstützt. Wenn Vision, Zielgruppen und strategische Leitplanken nicht klar kommuniziert werden, entsteht Raum für Interpretationen. Der Vertrieb füllt diese Lücke dann mit eigenen Prioritäten. Das Spannungsfeld zwischen Vertrieb und Produktentwicklung verschärft sich dadurch weiter, obwohl beide Seiten eigentlich am gleichen Erfolg interessiert sind beziehungsweise sein sollten.

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Und gerade in dieser Zusammenarbeit steckt enormes Potenzial (oder wird eben verschenkt). Der Vertrieb liefert wertvolle Einblicke in Marktveränderungen, Wettbewerber und Kaufmotive. Die Produktentwicklung kann diese Impulse nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und Risiken frühzeitig zu erkennen. Wenn der Vertrieb regelmäßig Einblick in Produktentwicklungen bekommt, neue Funktionen versteht und deren Nutzen einordnen kann, steigt die Qualität der Gespräche mit Kunden deutlich. Beide Seiten gewinnen an Sicherheit und Wirksamkeit.

Zusammenarbeit bewusst gestalten und Vertrauen schaffen

Voraussetzung dafür ist eine bewusste Gestaltung der Zusammenarbeit. Regelmäßiger Austausch, gemeinsame Termine und echte Beziehungspflege schaffen Vertrauen. Es geht darum, die Perspektive des jeweils anderen zu verstehen und ernst zu nehmen. Produktentwicklung profitiert davon, Verkaufsrealitäten kennenzulernen. Vertrieb profitiert davon, die Komplexität von Produktentscheidungen zu verstehen. Diese Nähe reduziert Missverständnisse und verhindert Eskalationen, bevor sie entstehen.

Wenn Vertrieb und Produktentwicklung zumindest teilweise an denselben Kennzahlen gemessen werden, verändert sich das Verhalten spürbar. Kundenzufriedenheit, Nutzung oder langfristiger Erfolg rücken dann stärker in den Fokus. Das Spannungsfeld zwischen Vertrieb und Produktentwicklung verliert an Schärfe, weil beide Seiten auf ein gemeinsames Ergebnis hinarbeiten.

Konflikte zwischen Vertrieb und Produktentwicklung sind kein Zeichen von Dysfunktion, sondern Ausdruck unterschiedlicher Verantwortungen. Entscheidend ist, wie Organisationen damit umgehen. Wer den Dialog fördert, Transparenz schafft und gemeinsame Verantwortung ermöglicht, verwandelt Spannung in produktive Energie und schafft die Grundlage für nachhaltigen Produkterfolg.

Auf diese früheren Episoden wird im Gespräch verwiesen:

Wardley Mapping – Produktstrategie wie ein Schachspiel
Technische Schulden und wie wir als Product Owner damit umgehen
Stakeholder Community
Produktmanager in einem Start-up – Erfahrungsbericht eines Buchhalters
(eine von Tims absoluten Lieblingsfolgen)

Die aktuelle Ausgabe des Podcasts steht auch im Blog der Produktwerker bereit: „Das Spannungsfeld zwischen Vertrieb und Produktentwicklung“.

(map)

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BIOS-Sicherheitslücke: Angreifer können Schadcode auf Dell-Server schieben

2025-12-22T10:04:00.000Z

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Alert!

Verschiedene Modelle von Dells PowerEdge-Server-Reihe sind verwundbar. Sicherheitspatches sind verfügbar.

(Bild: Artur Szczybylo/Shutterstock.com)

22.12.2025, 11:04 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

Security

Von

Dennis Schirrmacher

Aufgrund einer BIOS-Schwachstelle können Angreifer Dell PowerEdge Server attackieren und Systeme vollständig kompromittieren. Bislang gibt es keine Berichte, dass Angreifer die Lücke bereits ausnutzen. Admins sollten die Sicherheitsupdates zeitnah installieren.

Server schützen

Videos by heise

In einer Warnmeldung listet Dell die betroffenen PowerEdge-Server-Modelle auf. Darunter fallen etwa PowerEdge R770, PowerEdge M7725 und PowerEdge R750XA. Die Lücke (CVE-2025-42446 „hoch“) findet sich im von American Megatrends Inc. (AMI) entwickelten BIOS. Daran können Angreifer auf einem nicht näher beschriebenen Weg für eine Schadcode-Attacke ansetzen. Konkret ist das SSM Module SmmWhea betroffen. Wie aus einem Beitrag von AMI hervorgeht, ist die Lücke schon seit Mai dieses Jahres bekannt. Warum Dell die Schwachstelle erst jetzt aufgreift, ist zurzeit nicht bekannt.

Dell versichert, dass die Firmwares 1.4.1, 1.5.3, 1.6.4, 1.10.3, 1.15.3, 1.19.2, 1.21.1, 2.19.1, 2.21.1, 2.4.0 und 2.8.2 abgesichert sind.

(des)

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Rechtsvorschau 2026: Das ändert sich für ITler im nächsten Jahr

2025-12-22T10:01:00.000Z

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2026 greifen zentrale Neuerungen im europäischen und deutschen IT-Recht – von NIS2 über KI- und Plattformregulierung bis hin zur neuen EU-Beschaffungsstrategie.

(Bild: heise medien)

22.12.2025, 11:01 Uhr

Lesezeit: 11 Min.

iX Magazin

Von

Tobias Haar

Das Jahr 2026 wird im europäischen und deutschen IT-Recht kein Jahr der großen neuen Überschriften, sondern ein Jahr der Verdichtung und Korrektur. Die in den vergangenen Jahren beschlossenen Bausteine des EU-Digitalrechts beginnen flächendeckend zu wirken. Gleichzeitig versucht die Politik, mit dem Digital-Omnibus-Paket Fehler in der Taktung und Überlappungen zu korrigieren. Dadurch und darüber hinaus sind weitere praktische Änderungen im IT-Recht für Unternehmen und öffentliche Stellen im Jahr 2026 zu erwarten.

Statt mit großen Neuerungen wird das kommende Jahr 2026 im IT-Recht vor allem mit Nachjustierungen, gerichtlichen Auslegungen und praktischen Umsetzungen von sich reden machen.
Kernthemen sind insbesondere der Umgang mit großen Datenmengen, wie ihn der Data Act vorschreibt, aber auch rechtliche Fragen rund um die nahezu alles durchdringende künstliche Intelligenz sowie Sicherheitsregularien.
Auf Unternehmen, Organisationen und Verwaltungen kommen zahlreiche rechtliche Umsetzungen zu, die unter Governance- und Complianceaspekten lieber früher als später einzuplanen sind.

Tobias Haar ist Rechtsanwalt mit Schwerpunkt IT-Recht bei Vogel & Partner in Karlsruhe. Er hat zudem Rechtsinformatik studiert und hält einen MBA.

Im Zentrum steht zunächst die KI-Regulierung. Nach derzeitigem Stand soll der überwiegende Teil der Vorschriften des AI Acts ab dem 2. August 2026 gelten, insbesondere die Anforderungen an Hochrisikosysteme nach Anhang III, die Transparenzpflichten sowie das Governance-Gerüst mit nationalen Aufsichtsbehörden und einem europäischen AI-Board. Parallel dazu liegt nun der Vorschlag der EU-Kommission für das Digital-Omnibus-Paket vor. Dieser sieht vor, bestimmte Hochrisikopflichten zeitlich zu strecken und ihre volle Anwendbarkeit vom Vorliegen praxistauglicher Compliance-Support-Tools abhängig zu machen.

In der Praxis verschiebt sich damit ein Teil der Last aus dem Jahr 2026 wahrscheinlich in Richtung 2027 und 2028, ohne dass die Grundkonzeption des risikobasierten Ansatzes infrage gestellt würde. Für die IT-Praxis bedeutet das, dass 2026 weniger die unmittelbare Sanktionsdrohung im Vordergrund stehen wird, sondern die Frage, wie sich bestehende KI-Architekturen den kommenden Kategorien zuordnen lassen und wie Governance-Strukturen aussehen müssen, um später auditierbar zu sein.

Daten bereitstellen und übertragen

Direkt mit dem AI Act verwoben ist der Data Act, der seit September 2025 gilt und ab September 2026 erstmals konkret in Produktlebenszyklen hineinwirkt. Die zentrale Pflicht zur Datenbereitstellung für Nutzerinnen und Nutzer greift für vernetzte Produkte und zugehörige Dienste, die nach dem 12. September 2026 in Verkehr gebracht werden. Hersteller und Anbieter von IoT-Plattformen müssen ihre Vertragswerke, API-Strategien und Exportfunktionen so gestalten, dass sie diese Zugangs- und Portabilitätsrechte technisch und organisatorisch abbilden können.

Die Digital-Omnibus-Diskussion zielt auch hier darauf, Dopplungen bei Meldepflichten und Überschneidungen mit anderen Cyberregularien abzufedern, zum Beispiel beim Erfassen und Melden von Vorfällen (Incident Reporting) und dem Recht auf einen Cloud-Wechsel. Für 2026 ist daher weniger mit einer weiteren großen Verordnung zu rechnen, sondern mit Anpassungen an der bestehenden Datenarchitektur und einer ersten Welle von Streitigkeiten rund um die Reichweite der Data-Act-Rechte in B2B-Verträgen.

KI: urheberrechtlich problematisch

Den wohl sichtbarsten juristischen Konflikt an der Schnittstelle von KI und Urheberrecht liefert das Verfahren zwischen GEMA und OpenAI. Das Landgericht München I hat mit Urteil vom 11. November 2025 entschieden, dass OpenAI durch Training und Betrieb seiner Sprachmodelle die Urheberrechte an Liedtexten aus dem GEMA-Repertoire verletzt, weil das Modell diese Texte memorisiert und in weiten Teilen originalgetreu wiedergeben kann. Die Entscheidung verpflichtet OpenAI zu Unterlassung und Schadensersatz und wird europaweit als erstes Grundsatzurteil zum KI-Training auf urheberrechtlich geschützten Inhalten gelesen.

Schon jetzt ist absehbar, dass es nicht bei dieser Instanz bleiben wird. OpenAI hat öffentlich erklärt, Rechtsmittel zu prüfen. Beobachter gehen davon aus, dass 2026 eine Berufung zum Oberlandesgericht München eingereicht wird, die nicht nur die dogmatische Einordnung von Trainingskopien und Modellgewichten adressiert, sondern auch den Maßstab für „Memorisierung“ und die Grenze zwischen zulässiger statistischer Nutzung und unzulässiger Vervielfältigung.

Für die IT- und Content-Industrie ist dieses Berufungsverfahren in zweierlei Hinsicht zentral. Zum einen wird das OLG klären müssen, ob und in welchem Umfang KI-Anbieter detaillierte Nachweise über Trainingsdaten und technische Maßnahmen gegen Memorisation schulden. Zum anderen liegt die Frage nahe, ob bestimmte urheberrechtliche Kernbegriffe wie „Vervielfältigung“, „vorübergehende Vervielfältigung“ oder „öffentliche Wiedergabe“ in einem KI-Kontext unionsrechtlich auslegungsbedürftig sind.

Entscheidungen auf europäischer Ebene erwartet

Beobachter erwarten, dass das Berufungsgericht oder der Bundesgerichtshof als mögliche spätere Revisionsinstanz dem Europäischen Gerichtshof Vorlagefragen stellt und sich damit aus einem deutschen Einzelverfahren ein europäischer Referenzfall für KI-Training entwickelt. 2026 dürften dafür zunächst prozessuale Weichen gestellt und einstweilige Maßnahmen diskutiert werden, während die eigentliche inhaltliche Klärung in die späten Zwanzigerjahre rutschen könnte. Parallel dazu geht die öffentliche Diskussion um einen finanziellen Ausgleich für Urheber für nachteilige Auswirkungen generativer KI auf ihre Tätigkeit weiter.

Parallel zu KI- und Datenrecht verschärfen sich die sicherheitsrechtlichen Anforderungen. Mit dem NIS2‑Umsetzungsgesetz hat der Bundestag Mitte November 2025 das deutsche IT-Sicherheitsrecht grundlegend neu geordnet. Der Bundesrat hat diesem Gesetz bereits zugestimmt. Damit wird die Richtlinie der EU kurzfristig in nationales Recht überführt. Das Gesetz novelliert das BSI‑Gesetz umfassend und weitet den Kreis der betroffenen Unternehmen deutlich über die bisherige KRITIS-Welt hinaus aus.

Für Deutschland gilt damit 2026 als Startjahr für die neuen Melde-, Risikomanagement- und Aufsichtspflichten. Unternehmen, die bislang nicht unter das klassische KRITIS-Regime fielen, stehen jetzt vor der Frage, ob sie unter wichtige oder besonders wichtige Einrichtungen im Sinne des Gesetzes fallen. Inhaltlich bringt das Regime Mindeststandards für technische und organisatorische Maßnahmen, abgestufte Meldepflichten mit engen Fristen und deutlich erweiterte Eingriffsbefugnisse des BSI.

Flankiert wird diese Verschärfung durch den Cyber Resilience Act (CRA), dessen Meldeanforderungen für Sicherheitsvorfälle nach derzeitiger Planung ab Herbst 2026 und dessen weiter gehende Produktanforderungen ab Ende 2027 gelten sollen. Hersteller vernetzter Produkte müssen spätestens 2026 ihre Entwicklungs- und Patchprozesse so organisieren, dass sie die künftige CE-Konformität einschließlich Cybersecurity-Aspekten nachweisen können. Zusammen mit DORA im Finanzsektor und sektorspezifischen Sicherheitsregimen entsteht ein weiter verdichtetes regulatorisches Netz, das IT-Sicherheitsvorfälle nicht mehr nur als Betriebsrisiko, sondern als regulatorisches Ereignis mit Melde-, Dokumentations- und Governance-Folgen behandelt.

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Identität im Mittelpunkt

Eine weitere Säule des digitalen Binnenmarkts, die 2026 in der Praxis sichtbar wird, ist die Reform des eIDAS-Rahmens. Mit eIDAS 2.0 wurde 2024 die Grundlage für das European Digital Identity Wallet geschaffen, das nach der neuen Verordnung bis 2026 von allen Mitgliedsstaaten angeboten werden soll. Bürgerinnen und Bürger sollen damit hoheitliche Dokumente wie Ausweise und Führerscheine, aber auch Versicherungsnachweise oder Hochschulzeugnisse digital vorhalten und qualifiziert signieren können.

Für Unternehmen bedeutet das eine neue Identitätsinfrastruktur, die sich in Registrierungs- und Login-Prozesse integrieren lässt, aber auch neue Compliancefragen aufwirft – etwa beim Umgang mit Attributzertifikaten, die zusätzliche Informationen beinhalten, und bei Haftungsfragen im Falle kompromittierter Wallets. In Deutschland fällt die Einführung des Wallets zeitlich mit einer weiteren Reform des elektronischen Rechtsverkehrs zusammen. Ein aktuell laufendes Gesetzgebungsverfahren verschiebt die bislang für Januar 2026 vorgesehenen Pflichttermine für die vollständige E-Akte in der Justiz und zeigt damit, dass die öffentliche Hand dem eigenen Digitalisierungsanspruch weiterhin hinterherläuft.

Die horizontale Regulierung der Plattformökonomie durch Digital Services Act (DSA) und Digital Markets Act (DMA) erreicht 2026 eine neue Phase. Unter dem DSA stehen seit 2024 die besonders großen Plattformen und Suchmaschinen in einem direkten Aufsichtsverhältnis zur Kommission, die erste Untersuchungen zu Empfehlungsalgorithmen, Werbeformaten und dem Umgang mit illegalen Inhalten eingeleitet hat. Ende 2025 ist zudem die delegierte Verordnung zum Forschungsdatenzugang in Kraft getreten, die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern erweiterte Rechte zur Datennutzung gegenüber sehr großen Plattformen einräumt.

DSA: erste Sanktionen erwartet

Für 2026 ist damit zu rechnen, dass die ersten Sanktionsentscheidungen zu systemischen DSA-Verstößen den Weg zu den Unionsgerichten finden und Gerichte die noch relativ abstrakten Sorgfalts- und Transparenzpflichten konkretisieren. Der DMA hat bereits 2025 seine Schlagkraft mit hohen Geldbußen gegen Apple und Meta demonstriert, die auch wegen ihrer Lenkungswirkung für die Plattformgestaltung weit über die betroffenen Unternehmen hinaus beachtet werden. Die dagegen angekündigten Klagen der betroffenen Hyperscaler werden das Gericht der Europäischen Union (EuG) in erster und den Europäischen Gerichtshof (EuGH) in letzter Instanz voraussichtlich ab 2026 beschäftigen und die Auslegung zentraler Begriffe des DMA wie „self-preferencing“ (Selbstbevorzugung) oder „anti steering“ (Lenkungsverbot) prägen.

Auch das Datenschutzrecht bleibt 2026 ein dynamisches Feld. Schon jetzt ist die Liste der anhängigen EuGH-Verfahren zu DSGVO-Fragen umfangreich, vom Qualifizieren pseudonymisierter Daten über die Anforderungen an Schadensersatz bis zur Zurechnung gemeinsamer Verantwortlichkeit. Parallel dazu zeichnet sich ein Trend zu Massenverfahren und kollektiven Rechtsdurchsetzungsmodellen ab, die sich insbesondere gegen große Plattformen und datengetriebene Geschäftsmodelle richten.

Der Bundesgerichtshof hat bereits 2025 klargestellt, dass bestimmte Verstöße gegen die DSGVO zugleich lauterkeitsrechtlich verfolgt werden können, also mögliche Verstöße gegen die Regeln eines fairen und ehrlichen Wettbewerbs. Für 2026 ist damit zu rechnen, dass Unterlassungs- und Schadensersatzansprüche aus Datenschutzverstößen zunehmend in Wettbewerbs- und Zivilverfahren verknüpft werden. In Kombination mit dem Digital-Omnibus-Vorschlag, der an einigen Stellen eine flexiblere Nutzung personenbezogener Daten für KI-Training und weniger Cookie-Banner vorsieht, ist absehbar, dass der EuGH und die nationalen Gerichte stärker als Korrektiv in den Blick rücken, wenn der Gesetzgeber das Schutzniveau justiert.

Eine Debatte mit unmittelbarer IT-Relevanz, die 2026 ebenfalls an Fahrt aufnehmen dürfte, betrifft die öffentliche Beschaffung. Unter der Überschrift einer strategischen Industriepolitik und digitaler Souveränität rückt die Vergabe von IT-Leistungen, Cloud-Infrastrukturen und Sicherheitsprodukten ins Zentrum. Die EU-Kommission will die öffentliche Beschaffung umgestalten: Sie soll einfacher und innovationsfreundlicher werden. Für einige Diskussionen dürfte eine mögliche Bevorzugung europäischer Unternehmen sorgen. Damit verbinden sich Forderungen aus Politik und Industrie, Buy-European-Modelle zumindest punktuell zu verankern und beispielsweise die Cloud-Wechselfähigkeit als Vergabekriterium zu kodifizieren. Für IT-Anbieter bedeutet das, dass 2026 Ausschreibungsunterlagen stärker als bisher Fragen der digitalen Souveränität, der Datenlokalisierung und Open-Source-Strategien berücksichtigen werden. Streitigkeiten um die Vereinbarkeit nationaler Buy-European-Konzepte mit den Grundfreiheiten sind absehbar und werden früher oder später den EuGH beschäftigen.

Fazit

2026 wird erneut ein Jahr sein, in dem im IT-Recht viele Weichen gestellt werden. Besonders dabei ist aber, dass das nicht durch neue Paradigmen, sondern durch Umsetzung, behutsamen Bürokratieabbau und die Anpassung bestehender Rechtsakte an veränderte Realitäten wie im Datenschutz geschehen soll. Für die Praxis bedeutet das weniger neue Normtexte und mehr Fokus auf Einzelaspekte. Die KI-Regulierung beispielsweise verschiebt den Schwerpunkt vom „Ob“ zum „Wie“ und macht anhand von Verfahren wie der erwarteten Berufung im Fall GEMA gegen OpenAI sichtbar, wie tief Gerichte künftig in Modellarchitekturen und Trainingsprozesse blicken müssen.

Cybersicherheit wird mit NIS2, CRA und sektorspezifischen Vorgaben zu einem zentralen Governance-Faktor, dessen Missachtung erhebliche rechtliche und wirtschaftliche Folgen haben kann. Gleichzeitig verzahnen Data Act, eIDAS-Wallet und DSA/DMA Datenflüsse, Identitätsmanagement und Plattformstrukturen enger als bisher. Und schließlich könnte die Vereinfachungsagenda der EU-Kommission zwar Prozesse entschlacken, zugleich aber das Schutzniveau im Datenschutz und bei KI spürbar verschieben. Wer 2026 im IT-Recht gestaltend handeln will, muss diese Linien früh erkennen und konsequent in seine Strategie einbetten.

(ur)

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Cloud-Markt: Gartner prognostiziert Billion US-Dollar bis 2027

2025-12-21T12:16:00.000Z

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Der weltweite Cloud-Markt soll bis 2027 eine Billion US-Dollar erreichen. KI-Nutzung und digitale Souveränität prägen die Zukunft.

(Bild: heise medien)

21.12.2025, 13:16 Uhr

Lesezeit: 9 Min.

iX Magazin

Von

Harald Weiss

Gartner sieht den weltweiten Cloud-Markt weiter im Aufwind. Bis 2027 soll er auf eine Billion US-Dollar ansteigen. Allerdings wird es massive Änderungen geben, die auf eine zunehmende KI-Nutzung zurückzuführen sind. So soll bis 2030 KI in über 90 Prozent der Cloud-Strategien integriert sein, gegenüber weniger als zehn Prozent heute.

Gartner-Analyst Milind Govekar sieht hierbei zwei Entwicklungen: „Es wird bei den Cloud-Providern zwei unterschiedliche Investitionsmodelle geben. Das eine setzt auf einen stark vertikal integrierten Stack, wie bei Google, also von der CPUs bis hin zur KI-Ebene. Der andere ist modular und partnerorientiert.“ Als Beispiel verweist er auf die Kooperation von Microsoft mit OpenAI, um eine breite Palette an KI-Funktionen abzudecken: von den GPUs und CPUs bis hin zu den KI-Features. Diese unterschiedlichen Modelle haben weitreichende Konsequenzen für die KI-Nutzung aus der Cloud. Der vertikal integrierte Technologie-Stack bietet hohe Kosteneffizienz, eine gute Leistungsoptimierung und die Kontrolle über den gesamten Technologie-Stack. Oder besser gesagt: Der Anbieter hat die Kontrolle. Der modulare, partnerorientierte Ansatz bietet dagegen mehr Flexibilität, verkürzt die Markteinführung und ermöglicht mehr Innovationen.

Paketbasierten Komponenten gehört die Zukunft

Govekar ging dabei der Frage nach, um welche Innovationen es sich hierbei handelt. „Im Wesentlichen sind das paketbasierte Komponenten mit branchenspezifischen Lösungen“, lautet seine Einschätzung. Folglich meint er, dass es einen deutlichen Anstieg von Cloud-Services geben wird, die in traditionelle Branchen expandieren. Hierzu verweist er auf den Banking-Service von AWS in den USA und die HealthCare-Services von Google.
Das alles basiert auf drei umfangreichen Ressourcen: Erstens, einer komplexen Kerninfrastruktur aus Netzwerk, Rechenleistung, Speicher, KI-Modellen und der entsprechenden Support-Software. Dazu gehört auch eine leistungsstarke Dateninfrastruktur, die es ermöglicht, riesige Datenmengen aus verschiedenen Bereichen zu erfassen und für Training und Inferenz zu nutzen. Zweitens, die Kompositionsmöglichkeiten mit Cloud-nativen Technologien, wie Containern, die für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten verwendet werden. Und drittens, die Fähigkeit, schnell paketbasierte Komponenten (PBCs) zu erstellen, Marktplätze und Branchen-Clouds zu schaffen und branchenspezifische Funktionen bereitzustellen, die von anderen Anbietern und Nutzern kombiniert und zu eigenen Diensten erweitert werden können.

Viele Cloud-Provider würden massiv in diese Bereiche investieren. Als Beispiel dafür sieht Govekar die Automotive-Cloud-Lösungen in Deutschland. Diese Entwicklung wird sich auch im Markt widerspiegeln: „Wir gehen davon aus, dass der Anteil branchenspezifischer KI-Systeme zur Unterstützung kritischer Geschäftsziele bis 2030 auf etwa 80 Prozent ansteigen wird – von derzeit unter zehn Prozent“, so seine Prognose. Govekar meint auch, dass diese KI-Systeme autonome Entscheidungen treffen und Aufgaben orchestrieren. Wobei sich die Skalierbarkeit der Rechenressourcen in der Cloud als äußerst nützlich erweist, da hierbei große Mengen unternehmensweiter Daten erfasst und für die autonomen Entscheidungen bereitgestellt werden müssen.

Keine Zukunft ohne Probleme

Diese Entwicklungen haben aber auch eine Reihe an Problemen – beispielsweise bei den Cloud-Kosten: „Die meisten agentenbasierten KI-Workloads werden mithilfe von Containern bereitgestellt. Ich habe oft gesehen, dass diese Container um bis zu 70 Prozent überdimensioniert sind – was viel Geld kostet“, weiß Govekar aus seinen Kundenkontakten zu berichten. Sein Fazit: „Unternehmen, die ihre zugrunde liegende KI-Computerumgebung nicht optimieren, werden bis 2030 50 Prozent mehr bezahlen als die Konkurrenz.“

Ein weiteres Problem ist der Energiebedarf für KI. Lineare Extrapolationen, die einen extremen Energiebedarf vorhersagen, gibt es viele. Doch Govekar ist skeptisch: „Die Umsätze mit traditionellen Servern verlaufen flach, wogegen sich die Umsätze von KI-optimierten Servern vervielfachen, was eine deutlich höhere Energie-Effizienz bedeutet“, so seine Einschätzung. Trotzdem geht auch er davon aus, dass sich der Energiebedarf bis 2030 mehr als verdreifachen wird. Das könnte seiner Ansicht nach zu größeren politischen Verwerfungen führen. „In den Niederlanden, Großbritannien und anderen Ländern weigern sich die Wasserversorger bereits, die Rechenzentren mit Kühlung zu versorgen. Viele Bürger in der EMEA-Region sagen: ‚Ich will dieses Rechenzentrum nicht, weil es den Strom für die Neubauten verbraucht.‘“ Das hat direkte Folgen für die Energieplanung der IT. „Bis 2030 werden die Unternehmen, denen es nicht gelingt, die zugrunde liegende KI-Rechenumgebung zu optimieren, 50 Prozent mehr bezahlen als diejenigen, die dies tun“, lautet die entsprechende Gartner-Prognose.

Das Mega-Problem: Die digitale Souveränität

Ein besonders großer Unsicherheitsfaktor bei der weiteren Cloud-Entwicklung ist das Thema digitale Souveränität. Govekar bestätigt das: „Digitale Souveränität ist in Europa ein äußerst brisantes Thema, viele Unternehmen sind besorgt um ihre Datensouveränität und fragen: Wo werden meine Daten gespeichert und wer hat darauf Zugriff?“ Das sei insbesondere bei Rüstungsunternehmen zu beobachten. In vielen Fällen nutzen diese zwar die Kerninfrastruktur eines Cloud-Providers, setzen aber zusätzlich auch einen lokalen TK-Anbieter ein, über den eine souveräne Datenverwaltungsschicht implementiert wird. Häufig würde anstelle von Internet- oder WLAN-Technologie die Mobilfunktechnologie genutzt, da sie sicherer sei als das Internet. Und im Zuge des 5G-Ausbaus würde diese Kommunikation zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Insgesamt sind sich die Gartner-Analysten uneins, wie sie mit dem Thema digitale Souveränität umgehen sollen. Während Govekar eine pragmatische Einschätzung hat, die sich vor allem auf besonders sensitive Bereiche wie die Rüstungsindustrie beschränkt, ist sein Kollege René Büst sehr skeptisch. „Bei der Cloud-Nutzung ist die geopolitische Lage eine der größten Sorgen der IT-Entscheider“ sagte er in einer Pressekonferenz. Viele CIOs und IT-Leiter wollen aufgrund der geopolitischen Situation künftig verstärkt lokale oder regionale Cloud-Anbieter nutzen. Namentlich werden hier OVH, Telekom, noris network, StackIT und Ionos genannt.

Was Deutschland betrifft, so ergab eine Gartner-Umfrage in sieben großen europäischen Ländern, dass das Thema in Deutschland nicht so hoch wie erwartet angesiedelt ist. Die Frage „Geopolitische Faktoren werden die zukünftige Nutzung lokaler/regionaler Cloud-Anbieter durch unsere Organisationen erhöhen“, wurde in UK und Frankreich zu 69 Prozent mit Ja beantwortet. Deutschland landete mit 51 Prozent nur auf Platz fünf. Auch die vielzitierte Präferenz für Open Source ist in Deutschland vergleichsweise gering. Die Frage „Geopolitische Bedenken haben Open Source zu einem wichtigeren Kriterium bei der Auswahl neuer Cloud-Lösungen gemacht“, wurde in Uk und Frankreich zu 63 Prozent mit Ja beantwortet – Deutschland lag mit 35 Prozent auf dem letzten Platz der Skala.

Nicht nur die Gartner-Analysten sind uneins

Auch andere Untersuchungen ergeben ein uneinheitliches Bild. IDC kommt in einer Studie zu dem Ergebnis, dass 60 Prozent der europäischen Unternehmen eher souveräne Cloud-Lösungen einsetzen wollen. Doch das bezieht sich ausschließlich auf „KI-Workloads“ – nicht auf die Cloud-Nutzung als Ganzes. Interessant ist hierzu auch eine Bitkom-Untersuchung. Darin geben 97 Prozent der befragten Unternehmen an, dass das Herkunftsland bei der Auswahl des Cloud-Anbieters eine Rolle spielt. Doch diese Zustimmungen schwinden, wenn es um die Leistung des Providers geht. Sollte die Nutzung eines lokalen Providers Einbußen bei der Responsezeit, bei der Funktionsvielfalt, beim Preis oder beim Service bewirken, so würden sich 65 Prozent nicht dafür entscheiden.

Und letztlich gibt auch ein Blick auf die Cloud-Umsätze keine verlässlichen Hinweise. Zwar steigen diese in Europa an – aber das gilt für die gesamte Welt. Wie viel von diesem Plus auf den Wechsel von US-Providern zurückzuführen ist, bleibt unklar. „Marktseitig dominieren in Europa weiterhin Hyperscaler aus den USA“, lautet die Einschätzung des eco-Verbandes. „Die EU-Anbieter halten seit Jahren einen konstanten Anteil von 15 Prozent“, so der Verband weiter.

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Repatriation ist kein Megatrend

Im engen Zusammenhang mit der Souveränität wird häufig der Trend zur Repatriierung gesehen. Wobei sich das auch auf andere Cloud-Probleme wie Kosten, proprietäre Nutzungsformen oder Antwortzeiten beziehen kann. Hierzu haben die Gartner-Analysten eine klare Meinung: „Cloud Repatriierung ist kein Makrotrend“, sagte Ted McHugh gleich zu Beginn seiner Präsentation. Seiner Ansicht nach ist das ein Marketing-Gag der On-Premises-Infrastruktur-Anbieter, der von den Medien aufgegriffen wurde und überproportional dargestellt wird.

Zwar bestätigt McHugh, dass es viele solcher Fälle gibt, doch die Gründe dafür sind kein generelles Cloud-Problem – und schon gar kein Problem der Souveränität. „Die häufigsten Gründe für eine Rückführung von Anwendungen seien ähnlich zum Edge Computing: Autonomie, Latenz, effizientes Datenmanagement oder Anwendungen, die nicht für die Cloud entwickelt wurden“, so seine Einschätzung.

So sollten CIOs vorgehen

Zu guter Letzt gaben die Gartner-Analysten auch ein paar Ratschläge, wie die IT-Verantwortlichen ihre Infrastruktur verbessern können: Erstens, Erstellen einer Kosten-Nutzen-Analyse der aktuellen Infrastrukturoptionen. Zweitens, Identifikation von den Bereichen, in denen Änderungen der Bereitstellungsstile und der Infrastruktur die Rendite verbessern würden. Drittens: Den Einsatz von FinOps- und Kostenoptimierungstools prüfen und Business Cases für die erforderlichen Änderungen erstellen. Viertens, alle Risiken und Kosten berücksichtigen, die im Zusammenhang mit Geolocation- und Souveränitätsanforderungen stehen. Das Ergebnis sollte ein Konzept für eine Unternehmens-optimale Infrastruktur sein, die alle Einsatzmöglichkeiten von Cloud- über Edge-Computing bis hin zu Colocation, diversen Services sowie traditionelle On-Premises-Lösungen berücksichtigt.

(fo)

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HPE: Erstes AMD-basiertes KI-Turnkey-System

2025-12-20T13:02:00.000Z

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HPE bringt ein Turnkey-System mit AMDs KI-Rack-Scale-Architektur „Helios“ und 72 Instinct MI455X GPUs pro Rack auf den Markt.

(Bild: HPE)

20.12.2025, 14:02 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

iX Magazin

Von

Harald Weiss

HPE hat auf der jüngsten Kundenveranstaltung Discover sein erstes Turnkey-System auf Grundlage von AMDs KI-Rack-Scale-Architektur „Helios“ mit Ethernet-Scale-Up-Netzwerk angekündigt. Das System nutzt speziell entwickelte Juniper Networking-Hardware und -Software sowie Broadcoms Tomahawk-6-Netzwerkchip. Es basiert auf dem offenen UALoE-Standard (Ultra Accelerator Link over Ethernet) und die auf den ORW-Spezifikationen (Open Rack Wide) des Open Compute Project (OCP) basierende Rack-Scale-Lösung ist für optimierten Energieverbrauch, moderne Flüssigkeitskühlung und einfache Wartung ausgelegt. Damit bietet es eine Alternative zu proprietären GPU-Verbindungen wie Nvidias NVLink.

Durch die Einbindung von 72 AMD-GPUs des Typs Instinct MI455X pro Rack bietet das System eine aggregierte Scale-up-Bandbreite von 260 TByte/s und bis zu 2,9 KI-Exaflops FP4-Leistung. Dazu gehören 31 Terabyte HBM4-Speicher und eine Speicherbandbreite von 1,4 PByte/s. Ergänzt wird das durch einen neuen Scale-Up-Ethernet-Switch, der optimierte Leistung für KI-Workloads über Standard-Ethernet bietet und in Zusammenarbeit mit Broadcom entwickelt wurde. Der Switch nutzt HPEs KI-native Automatisierungs- und Qualitätssicherungsfunktionen, um den Netzwerkbetrieb zu vereinfachen und zielt auf eine schnellere Bereitstellung und Kosteneinsparungen ab. Abgerundet wird das System durch die Open-Source-Software AMD ROCm und die Netzwerktechnologie AMD Pensando.

Nutzung auch als HPC-Frontend

Laut HPE unterstützt das System vor allem den Datenverkehr für das Training von extrem großen Modellen mit Billionen an Parametern und hohem Inferenzdurchsatz. Obwohl es als Turnkey-Lösung angekündigt wurde, adressiert es nicht den Großteil der KI-Anwender – ganz im Gegenteil. „Der Einstiegspreis für Rack-Scale-Helios ist derzeit noch recht hoch, daher denke ich, dass die Akzeptanz eher auf der Seite der Modell- und Serviceprovider liegen wird“, sagt Chris Davidson, Vice President HPC und KI bei HPE. Hier sieht er eine Ergänzung der Rack-Scale-Lösung zum Super-Computing. „Das Helios-Rack könnte im HPC-Bereich eine wichtige Rolle als Frontend-System einnehmen“, so seine weitere Einschätzung der Anwendungsbreite.

Videos by heise

Des Weiteren ist das neue Rack ein Teil der KI-Fabrik von HPE. Hierbei handelt es sich um Rechenzentren der nächsten Generation, die speziell für KI entwickelt wurden. Sie dienen als zentrale KI-Knotenpunkte mit integrierten Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen, um skalierbare Höchstleistung für komplexe KI-Aufgaben zu gewährleisten. Sie sind global untereinander zu einem großen KI-Fabrik-Gitter vernetzt und bieten eine einheitliche Anwendungsumgebung.

Während das KI-Training in solchen KI-Fabriken oder auf Supercomputern zentralisiert wird, wandert die Inferenz immer näher an die Daten, also an die Edge. HPE adressiert diesen Trend mit neuen Edge-Zugangspunkten in der KI-Fabrik und dem neuen NX 301 Multiservice Edge Router. Ziel ist es, mehr Inferenz aus der Cloud an die Edge zu verlagern, um damit Latenz, Bandbreite und Kosten zu optimieren.

(fo)

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Speicherkrise: Europa steckt kollektiv den Kopf in den Sand

2025-12-20T10:32:00.000Z

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Hohe Hardware-Preise durch den KI-Hype belasten Rechenzentren. Daniel Menzel berichtet von dramatischen Folgen für Projekte.

(Bild: asharkyu/Shutterstock.com)

20.12.2025, 11:32 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

iX Magazin

Von

Moritz Förster

Erst hohe, dann unverschämte Hardware-Preise: Zusammen mit dem KI-Hype dreht sich die Kostenspirale für RZ-Ausstattung immer schneller. Die Speicherkrise ist gut für die Hersteller, aber schlecht für die meisten Kunden. Für iX-Autor Daniel Menzel bleibt es jedoch nicht bei Zahlen – er erfährt jeden Tag, wie dramatisch die Situation in Rechenzentren wirklich ist.

Daniel Menzel ist Geschäftsführer der Menzel IT GmbH aus Berlin und baut mit seinem Team HPC-, ML- und Private-Cloud-Computing-Cluster.

Die Zahlen zu Preisen und ausbleibenden Lieferungen sind das eine. Aber wie dramatisch ist die Situation denn wirklich in den hiesigen Rechenzentren?

Für Bestandsprojekte ist das bisher kaum problematisch. Natürlich knirscht man mit den Zähnen, wenn man plötzlich den mittlerweile 5-fachen Normalpreis für Nachrüstung von RAM ausgeben soll. Aber für Erweiterungs- und Neuprojekte ist die Situation meines Erachtens nicht weniger als desaströs. Ich bekomme von Ausschreibungen mit, die derzeit komplett zurückgezogen werden. Ganze Millionenprojekte, die unbestimmt auf Pause gesetzt werden. Und auch tatsächlich angehende Rechtsstreitigkeiten, weil Lieferanten eine Preisgarantie gegeben haben und die Kunden die jetzt einfordern. Das betrifft ja erst einmal „nur“ die Hardware, zieht aber natürlich einen Rattenschwanz hinter sich her, weil die Hardware ja für Dinge gebraucht wird. Die Situation ist tatsächlich derzeit… grotesk.

Welche Bereiche sind denn besonders betroffen?

Uff… ich würde sagen, eigentlich alle. Trivialantwort: Natürlich sind die Bereiche, bei denen mehr Hardware zum Einsatz kommt, auch stärker von Preissteigerungen betroffen. Da fallen mir insbesondere HPC und KI ein, aber auch (europäische) Cloud-Anbieter, die wachsen wollen. Gerade für letztere scheint es besonders schmerzhaft, da die in ihrem Konkurrenzverhältnis keine große Marge haben und daher preislich sehr eng kalkulieren müssen.

Falls es nicht die neueste und performanteste Hardware sein muss: Wie schaut es denn auf dem Gebrauchtmarkt aus?

Ich persönlich bin kein großer Freund von gebrauchter Hardware im Rack. Das kommt sicherlich auch aus meinem High-Performance-Gedanken heraus: Wir fahren mit unseren Systemen immer an der Leistungsgrenze. Und das zieht sich auf bis zu Cloud-/Enterprise-Systemen durch: Wenn ich dort richtig performante Nodes beschaffe, kosten die vielleicht initial das Doppelte, aber bringen mir dreimal so viel Workload (und damit Geld). Gebrauchte Systeme bringen mir lediglich eine höhere Stromrechnung.

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Developer-Häppchen fürs Wochenende – Kleinere News der Woche

2025-12-20T08:23:00.000Z

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Kleine, aber interessante Meldungshäppchen vom News-Buffet zu GitHub, Kubernetes, TypeScript, Kotlin, State of HTML, Delphi, Next.js, GitLab und LangGrant.

(Bild: Natalia Klenova/Shutterstock)

20.12.2025, 09:23 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

Developer

Von

Die beliebten Developer-Snapshots haben wir neu in leckere Häppchen verpackt. Inhaltlich bleibt alles beim Alten – ein kleiner Überblick über alles, was es zwar nicht in die News geschafft hat, wir aber dennoch für spannend halten:

Die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) wirft einen Blick zurück und einen nach vorne: Kubernetes hat in diesem Jahr einige stabile Features hinzugewonnen, darunter Sidecar Containers in Version 1.33 und das Beschränken anonymer Anfragen auf spezifische Endpunkte in Version 1.34. Im kommenden Jahr sollen unter anderem User-Namespaces für HostNetwork-Pods, robuste Image-Pull-Autorisierung und Pod-Zertifikate für mTLS hinzukommen.
Microsoft hat verkündet, dass die C++-Code-Editierungswerkzeuge für GitHub Copilot nun als öffentliche Preview vorliegen. Sie sind in der neuesten Insider-Version von Visual Studio 2026 verfügbar und bieten dem KI-Copiloten neue Möglichkeiten wie das Visualisieren von Klassenvererbungshierarchien oder das Verstehen von Metadaten wie Typ, Deklaration und Scope.
Der State of HTML Report für 2025 ist erschienen und legt dieses Jahr einen Schwerpunkt auf die frei geschriebenen Antworten der Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die sie „bei bestimmten Problembereichen“ abgegeben haben.
Für TypeScript veröffentlicht Google ein Agent Development Kit, mit dem Entwicklerinnen und Entwickler Agenten in TypeScript entwerfen und orchestrieren. Darüber hinaus bietet es Tools für Debugging, Testing und Deployment im Ökosystem von Google.

(Bild: avdyachenko/Shutterstock)

Call for Proposals: Die Veranstalter der heise-Konferenz betterCode() API suchen wieder Expertinnen und Experten, die technische Know-how-Vorträge, Berichte aus der Praxis oder auch eintägige Workshops abhalten möchten. Die Online-Konferenz findet am 12. Mai 2026 statt und schon jetzt gibt es günstige Blind-Bird-Tickets.

Kotlin 2.3 unterstützt nun Java 25 in der JVM, ist kompatibel zu Gradle 9, bietet einen Swift-Export, verbessert das Parsen von UUIDs und prüft den Code auf ungenutzte Returns.
Embarcadero hat Delphi 13 und das zugehörige RAD Studio mit C++-Builder angekündigt. Dieser basiert auf Clang 20 und unterstützt C++ 23. Für Delphi gibt es einen kurzen Ternary Operator mit if … then …. Außerdem vervollständigt das RAD Studio die Unterstützung von Windows 64bit als Compiler-Ziel.

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Top 10: Die zehn meist gelesenen Developer-Artikel im Jahr 2025

2025-12-20T08:01:00.000Z

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Die meistgelesenen Fachartikel des Jahres umfassen eine große Spannbreite an Themen, darunter Beiträge zu KI, Entwurfsmustern, RCS, Architektur und Angular.

(Bild: chainarong06/Shutterstock.com)

20.12.2025, 09:01 Uhr

Lesezeit: 8 Min.

Developer

Von

Madeleine Domogalla

Das Jahr 2025 neigt sich allmählich dem Ende zu. Daher ist es an der Zeit, dass wir als Redaktion die beliebtesten Artikel des Jahres auf heise developer in einem Beitrag zusammenfassen. Dieses Jahr findet sich in den Top 10 eine bunte Mischung von Angular Signals, KI-Agenten, Tools und Entwurfsmuster.

Die Liste klammert bewusst die News aus. Die Top-Themen des Jahres in den Meldungen auf heise Developer erscheinen in den kommenden Tagen in einem separaten Beitrag.

Die regelmäßigen Blogbeiträge haben wir ebenfalls nicht in die Aufzählung aufgenommen. Bei den Blogs haben vor allem die Themen rund um die Verwendung bestimmter Programmiersprachen, Softwareentwicklung und den Arbeitsalltag als Softwarearchitekt das Interesse geweckt. Allen voran „Wie niedlich: Du programmierst ernsthaft in dieser Programmiersprache?“, „Ein Tag im Leben eines Softwarearchitekten – Überleben im Unternehmensdschungel“ und „Warum objektive Schätzungen in der Softwareentwicklung nicht funktionieren“.

Platz 10: Angular Signals: Elegante Reaktivität als Architekturfalle

(Bild: KI/iX)

Auf Platz 10 der meistgelesenen heise-Developer-Artikel 2025 steht Nicolai Wolkos Analyse von Angular Signals. Er gibt an, dass die mit Angular 17 eingeführten Signals im UI zwar elegante Reaktivität ermöglichen, in der Applikationslogik aber zur Architekturfalle werden können. Grund ist, dass effect() unkoordiniert auf jede Mutation reagiert, implizite Kopplungen erzeugt und asynchrone Abläufe schwer kontrollierbar macht. Wolko empfiehlt daher, Signals auf UI-nahe Zustände und nebenwirkungsfreie Ableitungen zu beschränken und komplexe Geschäftslogik klar getrennt und architektonisch sauber zu modellieren.

Platz 9: CodeCharta: Software-Qualität sichtbar machen durch Stadtvisualisierung

(Bild: dibrova/Shutterstock.com)

Andreas Blunk erläutert, wie das Open-Source-Tool CodeCharta Softwarequalität sichtbar macht, indem es Codebasen als Stadtlandschaften visualisiert. Dateien werden zu Gebäuden, deren Grundfläche Codezeilen, deren Höhe Komplexität und deren Farbe die Testabdeckung repräsentieren. Am Beispiel eines Sanierungsprojekts der Deutschen Bahn wird sichtbar, wie sich wenige hohe, rote Blöcke schrittweise in eine fein granulare, überwiegend grüne Stadt mit geringerer Komplexität verwandeln – inklusive markierter „Wolkenkratzer“ als verbleibende technische Schulden.

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Platz 8: Warum viele Teams mit Monolithen besser fahren als mit Micro-Frontends

(Bild: Daniel Prudek / Shutterstock)

Nicolai Wolko belegt auch Platz 8 des Rankings und macht deutlich, warum der Hype um Micro-Frontends abflaut und viele kleinere Teams mit modularen Monolithen besser fahren. Er plädiert mit Umfragedaten, Praxisberichten und Code-Audits für Einfachheit und warnt davor, ohne echte Gründe überall Micro-Architekturen einzuführen, weil sonst nur ein „verteilter Monolith“ mit hohem Infrastrukturballast entsteht. Als pragmatischen Standard empfiehlt er den Modulith mit klar getrennten Modulen, gemeinsamem Deployment, guter Performance und niedrigeren Betriebskosten.

Platz 7: GPT-5 im Vergleich: Softwareentwicklung sehr gut, Kreativität nur ausreichend

(Bild: Besjunior/Shutterstock.com)

Christian Winkler zeichnet GPT‑5 als leistungsfähiges, aber weitgehend intransparentes Routing-Modell, das je nach Anfrage ein Reasoning-Modell zuschaltet, Wissens- und Programmieraufgaben meist souverän löst, in Einzelfällen aber weiterhin logische und Rechenfehler produziert. Er ordnet erste Praxiserfahrungen und Community-Stimmen ein. Viele loben die deutlich verbesserten Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und vermuten spezialisierte Coding-Modelle im Hintergrund, kritisieren aber gleichzeitig eine im Vergleich zu GPT‑4 spürbar geringere Kreativität, was teils auf das Routing zu einfacheren Submodellen zurückzuführen sein dürfte.

Platz 6: KI-Agenten, Teil 1: Revolution in der digitalen Produktentwicklung

(Bild: maxuser/Shutterstock.com)

Platz 6 belegt der erste Teil der Artikelreihe zu KI-Agenten von Thomas Immich. Er skizziert KI-Agenten als nächste Evolutionsstufe der Softwareentwicklung: Statt dass Menschen Code per Prompt erzeugen und integrieren, planen und programmieren autonome Agenten mit Gedächtnis und Zielen selbstständig und committen wie Entwickler.

Vor diesem Hintergrund – befeuert durch Aussagen von Tech-CEOs, die das Ende des Mid-Level Engineers prognostizieren – fordert der Artikel, klassische Prozesse und Rollen in der digitalen Produktentwicklung neu zu denken. Ferner zeigt er mit Multi-Agenten-Frameworks, wie ganze virtuelle Produktteams aus spezialisierten KI-Rollen gemeinsam Software konzipieren und umsetzen.

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Figma: KI-Tools sparen Umweg über Bildbearbeitung

2025-12-19T14:17:00.000Z

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Figma erweitert seine Designplattform um KI-Tools zur Bildbearbeitung. Sie isolieren und retuschieren Motive oder erweitern den Hintergrund direkt im Layout.

Mit Figma Design können Teams gemeinsam online Webseiten‑ und App‑Designs entwerfen und bearbeiten. Neu hinzugekommen sind drei KI-Tools zur Bildbearbeitung.

(Bild: Figma)

19.12.2025, 15:17 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

Von

André Kramer

Das US-Unternehmen Figma hat drei neue KI-gestützte Bildbearbeitungstools für sein Online‑Werkzeug zum Gestalten von Webseiten und Apps vorgestellt. Sie stehen in den Apps Figma Design und Figma Draw zur Verfügung und sollen Designer bei der Arbeit mit Bildern direkt im Layout unterstützen.

Bildbearbeitung ohne Toolwechsel

Bilder spielen eine zentrale Rolle im digitalen Design, beispielsweise von Apps für Hotelbuchungen. Designer müssen Detailarbeiten wie das Entfernen von Elementen oder das Anpassen von Formaten in externen Programmen wie Adobe Photoshop erledigen. Die neuen KI-Funktionen sollen diesen Umweg ersparen und den Workflow in Figma abbilden.

Die Werkzeuge erledigen drei sehr spezifische Aufgaben und heißen „Objekt löschen“, „Objekt isolieren“ und „Bild erweitern“. Sie sollen den Umweg über eine externe Bildbearbeitung ersparen.

Objekte isoliert retuschieren

Über ein Lasso-Werkzeug lassen sich Motive oder Personen in einem Foto markieren. Sie lassen sich im Anschluss entweder vollständig retuschieren oder isoliert weiterbearbeiten, ohne den Hintergrund zu verändern. So kann man beispielsweise Farbe, Licht, Fokus oder Effekte wie Unschärfe und Schatten objektbezogen ändern.

Auch das Zeichenwerkzeug Figma Draw, mit dem Illustrationen, Grafiken und Icons entstehen, enthält die KI-Tools zum Freistellen von Motiven und Erweitern des Hintergrunds.

(Bild: Figma)

Bilder erweitern

Die Funktion „Bild erweitern“ passt Hintergründe automatisch an ein verändertes Seitenverhältnis an. So kann man etwa quadratische Bilder für klassische Formate der Bannerwerbung oder mobile Ansichten erweitern, ohne Inhalte zu verzerren oder neu zuschneiden zu müssen.

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Toolbar für KI-Funktionen

Eine überarbeitete Toolbar versammelt alle Funktionen zur Bildbearbeitung. Sie enthält auch das beschriebene Werkzeug „Hintergrund entfernen“. Die KI-Tools stehen Nutzern von Figma Design und Figma Draw mit aktivierter KI in den Professional-, Organization- und Enterprise-Tarifen zur Verfügung. Weitere Produkte sollen 2026 folgen.

(akr)

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Salesforce bringt Agentforce Sales als App in ChatGPT

2025-12-19T14:12:00.000Z

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Salesforce koppelt sein KI-gestütztes CRM mit ChatGPT. Vertriebsmitarbeitende sollen über den Chatbot künftig Kundendaten auswerten und Abschlüsse voranbringen.

(Bild: Jonathan Weiss / Shutterstock.com)

19.12.2025, 15:12 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

Von

André Kramer

Der CRM-Entwickler Salesforce integriert sein KI-gestütztes Agentensystem Agentforce Sales in ChatGPT von OpenAI. Vertriebler sollen so nicht mehr ständig zwischen Anwendungen wechseln müssen. Über die ChatGPT-Integration sollen sie dort Verkaufschancen priorisieren, Kundenstrategien erstellen und CRM-Einträge abrufen und ändern können.

Weniger Kontextwechsel

Vertriebler kopieren Daten aus Profilen, Unternehmensbeschreibungen oder Gesprächsnotizen in der Regel manuell in den jeweiligen KI-Chatbot. Über die Agentforce-Sales-App greift ChatGPT unmittelbar auf Salesforce-Daten wie Vertriebspipeline, Kundenhistorie oder noch nicht kontaktierte Interessenten zu. Auf Anfragen wie „Zeige mir meine neuen, noch nicht kontaktierten Interessenten“ liefert die Anwendung eine aktuelle Liste direkt aus dem CRM-System.

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Für die Bewertung von Interessenten und Verkaufschancen kombiniert Agentforce Sales interne CRM-Kennzahlen – etwa Bewertungsscores und Pipeline-Zustand – mit externen Informationen wie Marktnachrichten.

Salesforce verspricht dadurch eine Priorisierung, die sowohl die eigene Kundenbeziehung als auch das aktuelle Umfeld berücksichtigt und so bessere Entscheidungen im Vertriebsalltag ermöglichen soll.

CRM-Aufgaben in ChatGPT anstoßen

Die Integration beschränkt sich nicht auf Analysen. Vertriebsmitarbeiter können laut Salesforce aus dem Chat heraus Aufgaben anstoßen, etwa weniger wichtige Interessenten an automatische Kontaktprogramme übergeben oder Verkaufschancen mit einem Befehl auf „gewonnen“ setzen.

Für wichtige Kunden erstellt das System auf Anfrage strukturierte Kundenpläne mit Zielen, Kennzahlen, Risiken und Wachstumsmöglichkeiten und speichert diese direkt in Salesforce.

Sicherheits- und Zugriffssteuerung

Den Datenaustausch zwischen Salesforce und ChatGPT regelt der Agentforce Trust Layer. Er überprüft Zugriffsrechte und stellt sicher, dass nur berechtigte Personen auf Kundendaten zugreifen.

ChatGPT erhält auf diese Weise ausschließlich Zugriff auf Informationen, die der jeweilige Nutzer auch im Salesforce-System sehen darf. Unternehmensdaten sollen dabei vollständig den Salesforce-Sicherheitsrichtlinien unterliegen.

Verfügbar in offener Testphase

Die Agentforce-Sales-App für ChatGPT ist ab sofort in einer offenen Testphase für Kunden der Angebote „Agentforce for Sales Add-on“ und „Agentforce 1 Edition“ verfügbar. Die Anbindung erfolgt über das App-Verzeichnis von ChatGPT.

(akr)

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SSD-Nachbrenner: Auch Windows 11 hat Microsofts neuen NVMe-Treiber

2025-12-19T14:03:00.000Z

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Microsoft hat offiziell für Windows Server 2025 einen NVMe-Treiber für schnellere SSD-Zugriffe vorgestellt. Windows 11 hat den auch.

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(Bild: Andreas Wodrich/heise medien)

19.12.2025, 15:03 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

Von

Dirk Knop

Microsoft hat die SSD-Treiber in Windows Server 2025 verbessert und will damit die Performance verbessern. Wie sich herausstellt, bringt Windows 11 die ebenfalls mit. Und auch dort bringt der neue Software-Stack spürbar bessere Leistung.

Nach Microsofts Erklärung zum neuen Umgang mit NVMe-SSDs wurde klar, dass die bisherigen Treiber einen unnötigen Flaschenhals darstellen. Microsoft hat zwar einen herstellerunabhängigen Treiber für das weitverbreitete Protokoll Non-Volatile Memory Express (NVMe), allerdings übersetzt Windows NVMe-Befehle bislang ins Small Computer System Interface (SCSI). SCSI selbst war in Anbetracht seines hohen Alters erstaunlich lang performant genug. Bei der massiven Parallelisierung von Zugriffen in moderner SSD-Hardware wird der Software-Unterbau offenbar jedoch zum Flaschenhals.

Registry-Änderungen für SSD-Turbo

Für Windows Server 2025 hat Microsoft einen Registry-Schlüssel genannt, den Interessierte hinzufügen müssen, um den neuen NVMe-SSD-Treiber zu aktivieren. Das soll zu deutlich mehr Input/Output-Operationen (IOPS) und höheren Datendurchsatz führen. Gleichzeitig kann die CPU-Last sinken. Windows 11 bringt jedoch ebenfalls den neuen Treiber mit. Um den zu nutzen, sind jedoch drei Registry-Werte zu setzen. Im Internet finden sich die Hinweise auf die von Windows Server 2025 abweichenden Werte:

reg add HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Policies\Microsoft\FeatureManagement\Overrides /v 735209102 /t REG_DWORD /d 1 /f
reg add HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Policies\Microsoft\FeatureManagement\Overrides /v 1853569164 /t REG_DWORD /d 1 /f
reg add HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Policies\Microsoft\FeatureManagement\Overrides /v 156965516 /t REG_DWORD /d 1 /f

Der Vorgang lässt sich durch Anlegen einer Textdatei vereinfachen, die folgenden Inhalt hat, und nachfolgend das Umbenennen der Datei von .txt nach .reg. Die Werte lassen sich dann durch Doppelklick und Abnicken, dass die Änderungen gewollt sind, anwenden:

Windows Registry Editor Version 5.00

[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Policies\Microsoft\FeatureManagement\Overrides]
“735209102“=dword:00000001
“1853569164“=dword:00000001
“156965516“=dword:00000001

Diese Änderungen sind keine offiziellen Angaben von Microsoft. Es ist ratsam, zuvor eine Sicherung des Systems vorzunehmen – es ist durchaus möglich, dass dadurch unerwünschte Nebenwirkungen auftreten. Wer nicht experimentieren möchte, sollte auf eine offizielle Einführung durch Microsoft warten. Nach dem Anlegen dieser Registry-Keys ist ein Neustart erforderlich.

Neuen Treiber aktivieren

Der neue Treiber ist dann in unseren Tests unter Windows 11 25H2 aktiv. Das lässt sich im Geräte-Manager überprüfen, der einfach durch Rechtsklick auf das „Start“-Symbol von Windows in der Liste erreichbar ist.

Die SSD taucht nach erfolgreicher Umstellung auf neuen NVMe-Treiber unter „Speichermedien“ auf, nicht mehr unter „Laufwerke“.

(Bild: heise medien)

War die Umstellung erfolgreich, taucht die SSD nicht mehr unter „Laufwerke“ auf, sondern unter „Speichermedien“.

In den Treiberdetails findet sich der neue „nvmedisk.sys“-Treiber.

(Bild: heise medien)

In den Treiberdetails findet sich der Eintrag „nvmedisk.sys“.

Die Treibersuche zeigt an, dass der Treiber für den „NVMe-Datenträger“ aktuell ist.

(Bild: heise medien)

Die Treibersuche findet derzeit keine neueren Fassungen für den „NVMe-Datenträger“.

Videos by heise

Bislang haben wir nur erste anekdotische Tests vorgenommen. Nebenwirkungen fielen in den ersten Stunden keine auf. Die Zugriffszeiten in synthetischen Benchmarks fielen, der Durchsatz stieg bei einer PCIe-4.0-SSD um rund 10 bis 15 Prozent an – jedoch nicht sauber in klinischer Testumgebung gemessen, sondern an einem „normalen“ Arbeitsrechner. Weitere erste Schnellschüsse zeigten auch auf Systemen mit PCIe-3.0-SSDs Performancezuwächse. Die Systeme kommen nach einem Neustart spürbar schneller in einen „ruhigen Zustand“.

Die Treiberversion unter Windows 11 25H2 enthält die Nummer 26100. Die deutet jedoch eigentlich auf Windows 11 24H2 hin. Es ist gut möglich, dass auch dieser Windows-11-Build bereits den neuen Treiber enthält. Wir konnten das in der Kürze der Zeit noch nicht verifizieren.

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(dmk)

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Nach Nutzerprotesten: Firefox bekommt kompletten KI-Abschalter

2025-12-19T12:50:00.000Z

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Nach massiver Kritik an den KI-Plänen für Firefox verspricht Mozilla, dass alle Features Opt-in sein werden. Ein „AI Kill Switch“ soll sie komplett entfernen.

(Bild: heise medien)

19.12.2025, 13:50 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

iX Magazin

Von

Moritz Förster

Mozilla sieht sich nach der Ankündigung seiner neuen Firefox-Strategie mit scharfer Kritik aus der Community konfrontiert. Nachdem der neue CEO Anthony Enzor-DeMeo Firefox zum „KI-Browser“ erweitern will, reagiert das Unternehmen nun mit Klarstellungen: Alle geplanten KI-Funktionen sollen ausschließlich Opt-in ausgeliefert werden. Zudem arbeitet Mozilla an einem „AI Kill Switch“, mit dem Nutzer sämtliche KI-Features dauerhaft entfernen können.

Firefox-Entwickler Jake Archibald stellte via Mastodon klar: „Alle KI‑Funktionen werden ebenfalls optional sein… Der Kill Switch wird all diese Dinge vollständig entfernen und in Zukunft nie wieder anzeigen.“ Allerdings räumte er ein, dass UI-Elemente wie Toolbar-Buttons eine Grauzone darstellen könnten. Ob der Kill Switch tatsächlich alle Netzwerkaufrufe und Telemetrie-Endpoints unterbindet oder lediglich die Bedienoberfläche deaktiviert, bleibt bislang offen.

Waterfox positioniert sich als KI-freie Alternative

Deutlich schärfer fällt die Reaktion von anderen Browser-Entwicklern wie dem Firefox-Fork Waterfox aus. Hauptentwickler Alex Kontos kündigte an: „Waterfox wird keine LLMs enthalten. Punkt.“ Waterfox betrachtet große Sprachmodelle als Black-Box-Technologien, die dem Vertrauensmodell des Browsers fundamental widersprechen. Das Projekt grenzt sich damit bewusst von transparenten Machine-Learning-Tools wie dem Übersetzungssystem Bergamot ab, das Mozilla bereits einsetzt. Waterfox basiert auf Firefox ESR und verzichtet seit jeher auf Telemetrie.

Mozilla plant mehrere KI-Funktionen für Firefox, darunter ein AI Window, in dem Nutzer das Sprachmodell frei wählen können sollen. Für iOS ist „Shake to Summarize“ angekündigt – eine Funktion, die durch Schütteln des iPhones KI-gestützte Zusammenfassungen erzeugt. Mozilla betont, dass die Verarbeitung lokal möglich sein soll, um Datenschutzrisiken zu minimieren.

Videos by heise

Datenschutzrechtliche Bedenken bleiben

Die technischen Details des angekündigten Kill Switch bleiben vage. Ein vollständiges Deaktivieren aller KI-Komponenten erfordert nicht nur das Entfernen von UI-Elementen, sondern auch die Unterbindung clientseitiger ML-Module, Telemetrie-Endpunkte und Server-APIs. Zudem könnten Signatur-basierte Update-Mechanismen nachträglich Modelle oder Konfigurationspakete nachliefern. Waterfox kritisiert, dass ein reiner UI-Schalter unzureichend sei, solange die grundlegende Infrastruktur für LLM-Integration im Browser verbleibe.

Aus datenschutzrechtlicher Sicht birgt die Remote-Inferenz mit Sprachmodellen erhebliche Risiken. Werden Inhalte geöffneter Webseiten oder Formulareingaben an externe Server übermittelt, können DSGVO-Pflichten wie Informationspflichten, Auftragsverarbeitungsverträge und Rechtsgrundlagen greifen. Mozilla hat bisher keine detaillierten Datenschutz-Impact-Assessments oder Model Cards veröffentlicht, die Transparenz über Datenflüsse und Modell-Eigenschaften schaffen würden. Auch konkrete Angaben zu geplanten KI-Anbietern – etwa Mistral, Hugging Face oder proprietäre Anbieter – fehlen.

Strategischer Umbau zur Einnahmen-Diversifikation

Hintergrund der KI-Offensive ist Mozillas Abhängigkeit von Suchmaschinen-Deals insbesondere mit Google, die historisch 80 bis 90 Prozent der Einnahmen ausmachen. Unter der neuen Führung von CEO Enzor-DeMeo und Firefox-Chef Ajit Varma will Mozilla das Produktportfolio über drei Jahre diversifizieren. Konkrete Monetarisierungsmodelle für KI-Features – etwa Abo-Dienste oder Partner-Integrationen – wurden nicht genannt. Während Firefox auf Desktop bei 3 bis 4 Prozent Marktanteil stagniert, verzeichnet die mobile Version zuletzt 13 Prozent Wachstum.

Die Community-Reaktionen zeigen, dass zumindest ein Teil von Mozillas Kernnutzerschaft die KI-Integration skeptisch sieht. Viele wählen Firefox gerade wegen seiner Datenschutz-Reputation – ein Vertrauenskapital, das Mozilla bereits in der Vergangenheit durch kontroverse Entscheidungen beschädigt hatte. Forks wie Waterfox und LibreWolf entstanden ursprünglich als Reaktion auf Features wie die Pocket-Integration oder Telemetrie.

(fo)

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Foxit PDF: Updates schließen hochriskante Sicherheitslücken

2025-12-19T10:52:00.000Z

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Alert!

Updates für Foxit PDF Editor und Reader für macOS und Windows schließen Sicherheitslücken. Angreifer können dadurch Schadcode einschleusen.

(Bild: heise online)

19.12.2025, 11:52 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

Security

Von

Dirk Knop

Die Entwickler von Foxit PDF haben neue Versionen des Editors und des Readers sowohl für macOS als auch für Windows herausgegeben. Sie schließen eine größere Zahl an Sicherheitslücken, von denen einige sogar die Risikoeinstufung „kritisch“ nur um Haaresbreite verfehlen.

Auf der Foxit-Webseite mit Sicherheitsmitteilungen kündigen die Entwickler die aktualisierten Softwarepakete an. Eine der schwerwiegendsten Schwachstellen betrifft die Windows-Version, wenn sie aus dem Microsoft Store installiert wurde. Angreifer mit niedrigen Berechtigungen können dem Installer Code unterschieben, da der „msiexec.exe“ aus dem aktuellen Pfad aufruft anstatt aus dem vertrauenswürdigen Systempfad (CVE-2025-57779, CVSS 8.8, Risiko „hoch“). Auch im Updater für die Windows-Version (ohne die Einschränkung auf den MS-Store-Bezug) können lokale Angreifer ihre Rechte zu „SYSTEM“ ausweiten, da bei der Plug-in-Installation falsche Dateisystemberechtigungen für Ressourcen vergeben werden, die der Updater nutzt (CVE-2025-13941, CVSS 8.8, Risiko „hoch“).

Weitere Sicherheitslücken in allen Versionen

Auch die Mac-Versionen sind von weiteren „Use-after-free“-Schwachstellen . Die können Angreifer zum Einschleusen von Schadcode mit manipulierten PDF-Dateien missbrauchen – betCVE-2025-58085, CVE-2025-59488, CVE-2025-66493, CVE-2025-66494 und CVE-2025-66495 erhalten alle eine Risikoeinstufung „hoch“ mit einem CVSS-Wert 7.8. Hierbei greift der Programmcode auf Ressourcen zu, die zuvor bereits freigegeben wurden und daher einen undefinierten Inhalt haben. Ein Heap-basierter Pufferüberlauf kann zudem bei der Verarbeitung von JBIG2-Daten in PDFs auftreten und dabei eingeschleuster Code zur Ausführung gelangen (CVE-2025-66499, CVSS 7.8, Risiko „hoch“). Drei weitere Lücken (CVE-2025-66496, CVE-2025-66497 und CVE-2025-66498) stufen die Entwickler mit CVSS 5.3 nur als „mittleres“ Risiko ein.

Die Schwachstellen bessern die jetzt verfügbaren Versionen Foxit PDF Reader 2025.3 sowie PDF Editor 2025.3, 14.0.2 und 13.2.2 für macOS und Windows aus. Betroffene können sie von der Download-Seite bei Foxit herunterladen. Lokal lässt sich das Update durch Klick auf „Hilfe“ – „Über Foxit PDF [Editor|Reader]“ – „Auf Update prüfen“ suchen und anwenden.

Videos by heise

Zuletzt hatte Foxit im August mit Softwareupdates Sicherheitslücken in den PDF-Programmen geschlossen. Auch da galten einige Lücken als „hohes“ Risiko. Sie erlaubten Angreifern unter anderem das Einschleusen und Ausführen von Schadcode.

(dmk)

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FreeBSD-Abkömmling MidnightBSD 4.0: Veraltet bei Release

2025-12-19T10:44:00.000Z

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MidnightBSD 4.0 ist erschienen. Das Desktop-System bringt neue Funktionen, hinkt der Entwicklung aber massiv hinterher.

(Bild: Bess Hamiti, gemeinfrei)

19.12.2025, 11:44 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

iX Magazin

Von

Michael Plura

Die Entwickler rund um Lucas Holt haben MidnightBSD 4.0 freigegeben. MidnightBSD ist ein ursprünglich von FreeBSD 6.1 abgeleitetes BSD, das auf den Einsatz als Desktop-System fokussiert ist. Anfangs sahen die Entwickler einen auf GNUstep, Window Maker und GWorkspace basierenden grafischen Desktop vor, der MidnightBSD damals recht speziell und optisch schick erscheinen ließ. Seit 2021 sind sie auf den verbreiteten Xfce-Desktop umgestiegen.

(Alte) Neuigkeiten in MidnightBSD 4.0

Der Kernel unterstützt jetzt die W^X-Memory-Mapping-Policy für Benutzerprozesse. Diese Richtlinie ist standardmäßig nicht aktiviert, kann aber durch Setzen der sysctl-Variablen kern.elf32.allow_wx und kern.elf64.allow_wx eingeschaltet werden. Einzelne Programme können von dieser Richtlinie ausgenommen werden, indem sie mit elfctl(1) über die Funktion wxneeded entsprechend gekennzeichnet werden.

Die Funktion des Automount-Daemon amd(8) übernimmt nun autofs(5). NFS-Client und -Server unterstützen jetzt NFSv4.2, Extended Attributes sowie NFS über TLS, wobei für TLS zusätzliche Userland-Daemons mit einer KTLS-fähigen OpenSSL neu gebaut werden müssen. Außerdem erlaubt der NFS-Server bei -maproot und -mapall nun mehr als 16 Gruppen, und mit nfsv4_server_only=YES kann ein reiner NFSv4-Server ohne rpcbind(8) betrieben werden. Für einige moderne Intel-Netzwerkkarten sind Treiber hinzugekommen.

Durch mports(8) nicht kompatibel zu FreeBSD

Die Entwickler von MidnightBSD verwenden eigene Repositories und einen dazugehörigen Paket- und Port-Manager namens mport(8). Er wurde auf Version 2.7.3 aktualisiert und bietet nun besseres Fehler-Handling, schönere Terminalfarben und neue Prüf-/Reparaturfunktionen (mport verify).

Das native FreeBSD nutzt pkg(8) als binären Paketmanager, der vorgebaute Pakete aus offiziellen Repositories installiert, aktualisiert und entfernt. Die Ports-Sammlung erlaubt es dagegen, eben diese Software aus Quellcode mit eigenen Optionen zu bauen, wobei pkg(8) die daraus erzeugten Pakete anschließend wie gewohnt verwalten kann. Mit Poudriere lässt sich das unter nativem FreeBSD leicht automatisieren, während MidnightBSD auch hier mit Ravenports einen anderen und in der Praxis leider steinigen Weg beschreitet.

Die GPL-Versionen von grep(1) und des Device Tree Compiler dtc(1) wurden durch BSD-lizenzierte Varianten ersetzt und können so ohne Lizenzbestätigung automatisch installiert werden. Das historische Werkzeug ctm(1) (CVS-through-Mail), mit dem in Urzeiten Quellcode-Updates von BSD-Systemen per E-Mail-Diffs verteilt und eingespielt wurden, ist aus dem Basissystem in die mports verschoben worden.

MidnightBSD hinkt der FreeBSD-Entwicklung leider massiv hinterher

Spätestens bei der Ankündigung, dass ZFS von der nativen (in FreeBSD 12 verwendeten) auf die OpenZFS-Variante umgestellt wurde, wird klar, wie weit MidnightBSD der aktuellen Entwicklung hinterherhinkt:

  zfs version
   zfs-2.1.15-FreeBSD
   zfs-kmod-2.1.15-FreeBSD

Auch die Midnight-Implementation von Intel Speed Shift wurde in Windows und Linux bereits vor einer Dekade implementiert, FreeBSD selbst nutzt es seit November 2018 (FreeBSD 12). Insgesamt befindet sich MidnightBSD 4.0 damit irgendwo auf dem Stand von FreeBSD 13.5, das im April nächsten Jahres EoL sein wird. Die Installation ist in der Praxis problematisch, und auch die eigene mport(8)-Paketverwaltung zusammen mit Ravenports läuft nicht immer rund:

  mport upgrade
   Segmentation fault

Mit GhostBSD und NomadBSD gibt es zwei aktuelle Live-Systeme auf Basis von FreeBSD, die sich auch leicht fest installieren lassen. In Kürze werden beide auf FreeBSD 15 aktualisiert. MidnightBSD 4.0 ist darüber hinaus kein Live-System, das man vor der Installation ausprobieren kann, sondern ein Installer für ein BSD mit grafischem Desktop. Das kann ein natives FreeBSD mit dem Paket desktop-installer(1) ebenfalls – und sogar zuverlässiger und flexibler.

Videos by heise

Ausblick

Im Dezember 2005 begann Lucas Holt mit der Entwicklung der wohl ältesten FreeBSD-Distributionen, die er nach seiner Katze Midnight benannte. Zwanzig Jahre später wirkt MidnightBSD leider ein wenig wie gefangen im Dornröschenschlaf. Schade, denn es stecken offensichtlich viel Arbeit und einige gute Ideen in dem System. MidnightBSD 4.0 ist ab sofort kostenlos auf der Projektseite verfügbar.

(fo)