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4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Der ROI-Rechner in deinem Beispiel ist super. Darf ich den adaptiert für unsere nächste Projektplanung verwenden?
4 months ago
In response Jan Becker to his Publication
Welche Alternativen habt ihr evaluiert bevor ihr euch entschieden habt? Wir stehen vor einer ähnlichen Entscheidung und haben 4 Kandidaten in der engeren Wahl.
3 days ago
„KIONOVA® ist meine Antwort auf eine Welt, in der Sicherheits-Infrastruktur, KI und Souveränität dem nächsten Cloud-Outage geopfert werden. Das Ökosystem reicht von PULSE (Compliance + Lagebild) über CORE, AI, VISION, MED bis SPACE EXIT — alles on-premise, alles aus einer Hand, alles in Deutschland entwickelt."
Amir Herco, Founder & Visionär · KIONOVA®
Amir Herco, Founder & Visionär · KIONOVA®
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Interessant! Welches konkrete Setup nutzt du dafür? Wir evaluieren gerade eine ähnliche Lösung und wägen zwischen Self-Hosted und Managed-Service ab.
4 months ago
Lokale LLMs im Unternehmen: Open-Source-Modelle wie Mistral und Codestral auf eigener Hardware. Kein Datenschutz-Problem, keine API-Kosten, volle Kontrolle. Wir haben einen internen Playground gebaut wo jedes Team die Modelle für ihre Use Cases testen kann.
Die überraschende Erkenntnis: Für 80% unserer Anwendungsfälle reicht ein 13B-Modell. Nur für komplexe Analyse und Coding brauchen wir die großen Modelle. #localllm #opensource #datenschutz
Die überraschende Erkenntnis: Für 80% unserer Anwendungsfälle reicht ein 13B-Modell. Nur für komplexe Analyse und Coding brauchen wir die großen Modelle. #localllm #opensource #datenschutz
4 months ago
In response Daniel Hartmann to his Publication
Hast du dabei auch die Total Cost of Ownership betrachtet? Oft sieht es auf den ersten Blick günstig aus, aber die versteckten Kosten kommen später.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Danke für die ehrliche Bilanz! Auch die Nachteile zu erwaehnen macht den Post glaubwürdig und wertvoll. Zu viele berichten nur von Erfolgen.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Der Punkt mit dem Caching war bei uns auch der Durchbruch. Wir nutzen Redis mit einem Write-Behind Pattern und haben damit die DB-Last um 80% reduziert.
5 months ago
Prometheus + Grafana + Alertmanager im Einsatz. Die Dashboards zeigen Probleme 10 Minuten bevor User sie merken. Letzte Woche: Latenz-Anomalie um 3:14 Uhr erkannt, automatisch eskaliert, um 3:22 Uhr war der Fix deployed. Kein einziger User hat etwas gemerkt. Proaktives Monitoring ist kein Nice-to-have, sondern überlebenswichtig. #monitoring #grafana #observability
4 months ago
Nach 6 Monaten Tailwind CSS im Team: ehrliches Fazit. Vorteile - Prototyping 3x schneller, konsistentes Spacing/Farben, neue Entwickler sind sofort produktiv. Nachteile - HTML wird unleserlich ab einer gewissen Komplexität, responsive Varianten machen Klassen endlos lang.
Unser Kompromiss: Tailwind für Layout und Spacing, CSS Modules für komplexe Komponenten-Styles. Funktioniert hervorragend. #tailwind #css #frontend
Unser Kompromiss: Tailwind für Layout und Spacing, CSS Modules für komplexe Komponenten-Styles. Funktioniert hervorragend. #tailwind #css #frontend
6 months ago
Kanban-Board optimiert: WIP-Limits eingeführt (3 Items in 'In Progress' pro Entwickler). Anfangs Widerstand: 'Aber ich muss doch an mehreren Dingen gleichzeitig arbeiten!' Nach 2 Wochen: Lead Time von 8 Tagen auf 3 Tage gesunken, Durchsatz um 40% gestiegen. Little's Law in Aktion. Weniger parallele Arbeit = schnellere Ergebnisse. #kanban #workflow #littleslaw
6 months ago
PCB-Design in KiCad 8 abgeschlossen. Vom Breadboard-Prototyp zur eigenen Platine - 4-Layer Design, 0402 Bauteile, USB-C Anschluss. JLCPCB hat 5 Stück in 8 Tagen geliefert. Alles funktioniert beim ersten Versuch. Dieses Gefühl wenn der erste Prototyp sofort läuft ist unbezahlbar. #pcb #kicad #elektronik
6 months ago
Chaos Engineering mit Litmus eingeführt. Erster Test: Zufällig einen Pod töten. Ergebnis: 2 von 8 Services hatten keine Health-Checks konfiguriert und wurden nicht automatisch neugestartet. Zweiter Test: Netzwerk-Latenz von 500ms injizieren. Ergebnis: Ein Service hatte kein Timeout und hat den gesamten Request-Chain blockiert.
Kontrolliertes Chaos in der Staging-Umgebung zeigt Schwachstellen bevor sie in Produktion knallen. Jeder gefundene Bug hier ist ein vermiedener Incident dort. #chaosengineering #resilience
Kontrolliertes Chaos in der Staging-Umgebung zeigt Schwachstellen bevor sie in Produktion knallen. Jeder gefundene Bug hier ist ein vermiedener Incident dort. #chaosengineering #resilience
6 months ago
Playwright E2E-Tests: diese Woche 2 kritische Regressionen gefangen bevor sie in Produktion gingen. Ein kaputter Checkout-Flow und ein Login-Problem auf Safari. Die Tests laufen parallel in 3 Browsern in unter 4 Minuten. Investition: 2 Wochen Setup. Ersparnis: unzählbare Stunden Debugging und verlorene Umsätze. #testing #playwright #qualitaet
5 months ago
DORA-Metriken eingeführt und nach 6 Monaten gemessen: Deployment Frequency von 1x/Woche auf 3x/Tag, Lead Time von 2 Wochen auf 2 Tage, MTTR von 4 Stunden auf 25 Minuten, Change Failure Rate von 15% auf 4%. Was man misst, kann man verbessern. Was man visualisiert, wird vom Team getrieben. Dashboard hängt auf dem Teambildschirm. #dora #devops #metriken
6 months ago
Retrospektiven nach dem neuen Format: Statt 60 Minuten Probleme sammeln und nie lösen, jetzt 30 Minuten mit klarer Struktur. Jedes identifizierte Problem bekommt sofort einen Owner, eine Deadline und ein messbares Ziel. Maximal 3 Action Items pro Retro. Ergebnis: 85% Umsetzungsrate statt vorher 20%. Weniger ist mehr. #retro #agile #teamwork
6 months ago
Helm Charts standardisiert: Ein Template-Chart für alle 40 Microservices. Jedes Team überschreibt nur die values.yaml - Ressourcen, Replicas, Environment-Variablen. Deployment-Konsistenz über alle Services, und neue Services sind in 15 Minuten deployment-ready statt in 2 Tagen. #helm #kubernetes #devops
5 months ago
Kanban-Board optimiert: WIP-Limits eingeführt (3 Items in 'In Progress' pro Entwickler). Anfangs Widerstand: 'Aber ich muss doch an mehreren Dingen gleichzeitig arbeiten!' Nach 2 Wochen: Lead Time von 8 Tagen auf 3 Tage gesunken, Durchsatz um 40% gestiegen. Little's Law in Aktion. Weniger parallele Arbeit = schnellere Ergebnisse. #kanban #workflow #littleslaw
4 months ago
Zeitreihen-Prognose: Prophet vs. XGBoost vs. LSTM verglichen an 18 Monaten Verkaufsdaten. XGBoost gewinnt mit MAPE von 4.2%, Prophet liegt bei 6.8%, LSTM bei 5.1%. Aber: Prophet liefert Konfidenzintervalle und Saisonalitäts-Zerlegung - für Stakeholder-Kommunikation unbezahlbar. Unser Kompromiss: XGBoost für Produktion, Prophet für Reporting. #timeseries #forecasting #datascience
7 months ago
GitOps mit ArgoCD: Jede Infrastruktur-Änderung geht durch denselben PR-Review-Prozess wie Code. Auditierbar, nachvollziehbar, revertierbar. Keine SSH-Sessions auf Produktion mehr, keine manuellen kubectl-Befehle. Was im Git-Repo steht, ist die Wahrheit.
Der kulturelle Shift war größer als der technische: Ops-Kollegen mussten lernen in PRs zu denken statt in Terminal-Sessions. Nach 3 Monaten will niemand zurück. #gitops #argocd #devops
Der kulturelle Shift war größer als der technische: Ops-Kollegen mussten lernen in PRs zu denken statt in Terminal-Sessions. Nach 3 Monaten will niemand zurück. #gitops #argocd #devops
7 months ago
Code Review Kultur im Team eingeführt und nach 6 Monaten Bilanz gezogen: Bug-Rate in Produktion um 40% gesunken, Onboarding neuer Entwickler von 4 Wochen auf 2 Wochen verkürzt.
Was funktioniert hat: Maximal 400 Zeilen pro Review, klare Checkliste (Security, Performance, Tests), und die Regel dass Reviews innerhalb von 4 Stunden passieren müssen. Anfangs gab es Widerstand - jetzt will niemand mehr ohne. #codereview #teamkultur #engineering
Was funktioniert hat: Maximal 400 Zeilen pro Review, klare Checkliste (Security, Performance, Tests), und die Regel dass Reviews innerhalb von 4 Stunden passieren müssen. Anfangs gab es Widerstand - jetzt will niemand mehr ohne. #codereview #teamkultur #engineering
4 months ago
MLOps Pipeline mit MLflow + Kubeflow komplett aufgebaut. Vom Jupyter-Notebook-Chaos zu reproduzierbaren, versionierten ML-Experimenten. Jedes Training wird getrackt: Hyperparameter, Metriken, Artefakte, sogar die Git-Revision des Trainingscodes.
Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow
Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow
6 months ago
Service Mesh mit Istio implementiert. Die Observability zwischen unseren 35 Microservices ist jetzt auf einem völlig anderen Level: Distributed Tracing, Traffic-Splitting für Canary Deployments, und mTLS für alle Service-zu-Service-Kommunikation. Overhead: ca. 5ms Latenz pro Hop. Für uns akzeptabel. #istio #servicemesh #microservices
4 months ago
Solarbetriebener Umweltsensor seit 6 Monaten autark auf dem Dach: Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Feinstaub (PM2.5/PM10), UV-Index. 6W Solarpanel, 18650-Akku mit TP4056-Laderegler, ESP32 im Deep Sleep. Die Daten gehen per LoRa an meinen Gateway und von dort ins Grafana-Dashboard. Hat den kompletten Winter ohne Batteriewechsel überstanden. #solar #umweltmonitoring #iot
6 months ago
AI Agents mit Tool-Orchestrierung gebaut: Unsere Support-Agenten greifen jetzt über standardisierte API-Interfaces auf CRM, Ticketing und Wissensdatenbank zu. Ein Agent löst 73% der Anfragen automatisch - 25 Prozentpunkte besser als der einfache Chatbot davor.
Der Durchbruch war die Tool-Orchestrierung: Der Agent entscheidet selbst welche Datenquellen er braucht, ruft sie über definierte Schnittstellen ab und kombiniert die Ergebnisse kontextbezogen. #aiagents #tooluse #kundenservice
Der Durchbruch war die Tool-Orchestrierung: Der Agent entscheidet selbst welche Datenquellen er braucht, ruft sie über definierte Schnittstellen ab und kombiniert die Ergebnisse kontextbezogen. #aiagents #tooluse #kundenservice
4 months ago
Industrielle Temperaturüberwachung für eine Bäckerei: 50 PT100-Sensoren an RS485-Bus, Messwerte in Echtzeit auf Shopfloor-Displays. Alarm bei Abweichung, Protokollierung für HACCP-Konformität. Das System hat letzte Woche einen defekten Kühlschrank erkannt bevor die Ware verdarb - geschätzter Warenwert: 3.000 EUR. ROI des gesamten Systems nach 2 Monaten erreicht. #industrie40 #sensorik #haccp
4 months ago
Documentation-as-Code: Unsere technischen Docs leben jetzt im gleichen Git-Repo wie der Code. Markdown-Files, automatisch per MkDocs gerendert und bei jedem Merge deployed. Änderungen an der API? PR muss auch die Docs updaten, sonst blockiert der CI-Check.
Ergebnis nach 6 Monaten: Docs-Abdeckung von 30% auf 85% gestiegen. Neue Entwickler brauchen 50% weniger Einarbeitungszeit. Der Trick: Docs müssen genauso reviewed werden wie Code. #documentation #devops #docascode
Ergebnis nach 6 Monaten: Docs-Abdeckung von 30% auf 85% gestiegen. Neue Entwickler brauchen 50% weniger Einarbeitungszeit. Der Trick: Docs müssen genauso reviewed werden wie Code. #documentation #devops #docascode
5 months ago
DSGVO-konforme KI mit Federated Learning: 5 Krankenhäuser trainieren gemeinsam ein Diagnose-Modell, ohne dass Patientendaten die jeweilige Institution verlassen. Jeder Standort trainiert lokal, nur die Modell-Updates werden aggregiert.
Die technische Herausforderung: Non-IID-Daten (jedes Krankenhaus hat andere Patientenprofile). Gelöst mit FedProx-Algorithmus. Das globale Modell performt 15% besser als jedes lokale Modell allein. Datenschutz und Modellqualität müssen kein Widerspruch sein. #federatedlearning #dsgvo #healthai
Die technische Herausforderung: Non-IID-Daten (jedes Krankenhaus hat andere Patientenprofile). Gelöst mit FedProx-Algorithmus. Das globale Modell performt 15% besser als jedes lokale Modell allein. Datenschutz und Modellqualität müssen kein Widerspruch sein. #federatedlearning #dsgvo #healthai
6 months ago
Notion als interne Wissensdatenbank: 500+ Seiten, strukturiert nach Teams und Themen, mit Templates für Entscheidungsdokumente, Postmortems und Meeting-Notes. Volltext-Suche findet alles in unter 2 Sekunden. Endlich keine Informationssilos mehr - jeder im Unternehmen hat Zugriff auf das gesamte Wissen. #wissensmanagement #notion #knowledgebase