Willkommen zu allesnurgecloud.com – Ausgabe #175
Danke für das Feedback und die Vorschläge zur letzten Ausgabe – das ist immer gerne gesehen.
Während in den USA DOGE wütet, blieben aufgrund der schieren Menge an verrückten News manche Dinge in Europa fast unbemerkt. Beispielsweise soll Apple den britischen Behörden unverschlüsselten Zugriff auf die iCloud geben. Und zwar nicht mittels richterlichem Beschluss im Einzelfall, sondern über eine Hintertür – verrückt.
In der letzten Woche hatte ich noch über den Ärger um ownCloud berichtet – kurz danach steigt der „ehemalige“ Fork Nextcloud mit großem Tamtam aus dem Gaia-X Projekt aus, dieses sei „tot“.
Naja, ich bin schon gespannt darauf, was diese Woche so alles passiert.
Happy Bootstrapping Podcast
In der aktuellen Folge 107 habe ich Stefan Wirth von den „Niche Mates“ zu Gast. Die Niche Mates bauen diverse SaaS Applikationen, unter anderem den Trauzeuginnen-Redegenerator „Maid of Speeches“ oder die AI SEO Plattform SwitfBrief. War ein interessantes Gespräch, da Stefan eigentlich von VC finanzierten Unternehmen kommt und einen recht internationalen Background hat – hör gerne mal rein.
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Datacenter Neubauten und weltweite Verteilung
Wusstest du, dass Deutschland Platz 2 der Datacenter-Charts belegt? Ich auch nicht.
Je nach Quelle gibt es zwischen 11 und 12.000 Datacenter auf der Welt (siehe auch das header Image)
- USA: ca. 5381
- Deutschland: 521
- UK: 514
- China: 449
- Kanada: 336
Die Quelle im Bild ist von 2024, Perplexity antwortet hier mit dem Stand von Februar 2025.
Aktuell sind 6.111 Datacenter „Public Datacenters“ – davon 5.544 Co-Location Sites und 567 Hyperscaler Sites
Ja und wer hat eigentlich vor, neue Datacenter zu bauen?
Nicht nur Stargate ist hier eine Ansage, sondern auch die angekündigten Neubauten der Hyperscaler:
AWS
AWS baut an diversen Stellen – für um die $35 Milliarden Dollar verschiedene Sites in Virginia – da sind sie in guter Gesellschaft in der „Datacenter Alley“ – die Region mit der höchsten RZ-Dichte der Welt. AWS baut außerdem noch $11 Milliarden einen Campus in Indiana, in Missisipi 2 Standorte, und für 11 Milliarden in Georgia. Alleine schon crazy, oder?
In Europa baut man für knapp 8 Milliarden Euro einen „Sovereign Standort“ in Brandenburg, der 2025 live gehen soll.
AWS baut zudem in Asien in Taiwan, Japan, und Singapore und für 5,3 Milliarden in Saudi-Arabien – soll 2026 live gehen.
Microsoft
Microsoft baut für 80 Milliarden neue Datacenter – mindestens 2 davon sollen in der Nähe von Köln in Deutschland gebaut werden – Microsoft hat ein neues Datacenter Design für AI Datacenter entwickelt, welches deutlich effizienter und mit einer wasserfreien Verdunstung arbeiten soll – in den USA sollen die ersten Piloten 2026 in Phoenix, Arizona, und Mt. Pleasant, Wisconsin in Betrieb gehen.
Bei Google ist die Neubauverteilung nicht so genau kommuniziert – es soll wohl in den USA neue Datacenter in Kansas City (Missouri), Cedar Rapids (Iowa), Fort Wayne (Indiana), Lincoln und Omaha (Nebraska) und natürlich in Virginia an der oben genannten Data Center Alley geben.
In Deutschland hat man ja im Jahr 2024 Brandenburg gelaunched, ansonsten habe ich hier keine Neubaupläne gefunden, es gibt bestimmt aber auch.
In Asien baut Google in Thailand (Bangkok und Chonburi) und plant neue DC in Neuseeland und Malaysia.
Meta
Meta baut ein 2 GW Datacenter in Rishland Parish, Louisiana – und will dort von der Fläche her ein halbes Manhatten mit RZ Flächte bauen. In Summe will Meta bis zum Jahresende 1,3 Millionen GPUs in Betrieb haben (von NVIDIA und AMD) – ein Rendering des DCs gibt es hier.
Schwarz Gruppe
Die Schwarz Gruppe baut in Lübbenau auf 13 Hektar ein 200-MW-Datacenter mit 6 Gebäuden für die hauseigene STACKIT Cloud. Die Anlage soll Ende 2027 in Betrieb gehen. Zu den Kosten ist offiziell nichts bekannt 😉
Ansonsten hat sich die Anzahl der Datacenter in Deutschland von 2010 auf 2024 verdoppelt (2.730MW in Summe). Bis 2030 soll es dann rasant auf 4800MW gehen (Quelle).
Cloudflare Incident on February 6, 2025
Cloud-Earnings Q4/2024: Azure, AWS und Google im Vergleich
Die „großen Drei“ Hyperscaler haben ihre Quartalszahlen vorgelegt. Hier der direkte Vergleich der Cloud-Sparten:
Umsatz Q4/2024:
- AWS: $28,8 Mrd (+19% YoY)
- Microsoft Azure & Cloud: $25,5 Mrd (Azure: +31% YoY)
- Google Cloud: $12,0 Mrd (+30% YoY)
Interessante Details:
- AWS bleibt mit $28,8 Mrd Umsatz Marktführer, das Wachstum von 19% liegt aber deutlich hinter der Konkurrenz
- Azure zeigt mit 31% das stärkste Wachstum, gefolgt von Google Cloud mit 30%
- AWS erreicht eine beeindruckende Jahres-Run-Rate von $115 Mrd
- Microsoft gibt erstmals seine AI-Revenue mit $13 Mrd Run-Rate an (+175% YoY)
Die Investments bleiben hoch:
- Microsoft: $80 Mrd für AI-Datacenter in 2025 geplant
- Google: $75 Mrd CapEx für 2025 angekündigt
- AWS: Aktuelle Run-Rate bei $105 Mrd jährlich für Tech & Infrastruktur
Die Zahlen zeigen die anhaltende Dominanz von AWS beim absoluten Umsatz. Das stärkere Wachstum von Azure und Google Cloud deutet aber auf eine zunehmende Konkurrenzsituation hin. Besonders spannend ist der Einfluss von AI – Microsoft monetarisiert hier bereits stark, während AWS und Google ihre massiven Infrastruktur-Investments noch stemmen müssen. Die kürzliche Ankündigung von DeepSeek scheint dabei alle drei Hyperscaler zum Nachdenken über ihre AI-Investments zu bewegen.
Tech-Analyst Philipp Pip Klöckner hatte zuletzt im Doppelgänger Tech-Talk Podcast prophezeit, dass Microsoft Azure irgendwann größer sein wird, als AWS. Mein AI Assistent schätzt, dass dies noch ungefähr 2 Jahre dauert, hat aber Schwierigkeiten beim Schätzen, da Microsoft die Cloud Services als „Intelligent Cloud“ kummuliert ausweist.
Cloudflare Incident on February 6, 2025
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Return-to-Office: Dell verschärft Homeoffice-Politik
Dell zieht beim Thema Remote Work die Reißleine: Ab 3. März müssen alle Mitarbeitenden, die weniger als eine Stunde vom Büro entfernt wohnen, wieder 5 Tage vor Ort sein. CEO Michael Dell verschärft damit die bisherige Hybrid-Regelung deutlich.
Die wichtigsten Fakten:
- Vollzeit-Präsenzpflicht für alle innerhalb 1h Fahrzeit
- Remote Work nur noch für weiter entfernt Wohnende
- Ausnahmen nur nach Genehmigung durch Führungskräfte
Die Begründung von Dell klingt dabei fast nostalgisch: „Ein 30-sekündiges Gespräch kann eine E-Mail ersetzen, die über Stunden oder Tage hin und her wandert.“ Details zur Umsetzung sollen noch folgen.
Besonders interessant: Die Verschärfung folgt auf das Scheitern einer milderen Politik. Als Dell letztes Jahr Homeoffice-Verweigerern Nachteile bei Beförderungen androhte, nahmen das etwa 50% der Mitarbeitenden in Kauf – und blieben lieber zu Hause.
Die Reaktionen sind gemischt:
- Viele schätzen die finanziellen Vorteile des Homeoffice (weniger Pendel- und Verpflegungskosten)
- Teams arbeiten oft global verteilt – Videokonferenzen bleiben also auch im Büro
- Work-Life-Balance ist für viele im Homeoffice besser zu erreichen
Dell reiht sich damit in den Trend ein, den Amazon und andere Tech-Giganten vorgeben. Die Frage ist, ob das nicht zu spät kommt – viele Mitarbeitende haben sich längst auf ein flexibleres Arbeitsmodell eingestellt. Der Arbeitsmarkt wird zeigen, ob sie das mitmachen.
Was meinst du – ist die Rückkehr zur Vollzeit-Präsenz noch zeitgemäß?
Schluss mit Homeoffice: Dell holt seine Belegschaft zurück ins Büro
Cloudflare R2 Ausfall durch fehlende Validierung
Am 6. Februar 2025 kam es bei Cloudflare zu einem signifikanten Ausfall des R2 Object Storage Services. Der Vorfall ist besonders interessant, da er durch einen klassischen „human error“ bei der Bearbeitung einer Phishing-Meldung ausgelöst wurde.
Die wichtigsten Fakten:
- Dauer: 59 Minuten (08:14 – 09:13 UTC)
- 100% Ausfallrate für alle R2 Operationen
- Keine Datenverluste oder -korruption
- Betroffene Services: Stream, Images, Cache Reserve, Vectorize, Log Delivery
Die Ursache: Bei der Bearbeitung einer Phishing-Meldung wurde versehentlich der komplette R2 Gateway Service deaktiviert, statt nur den spezifischen Endpoint/Bucket zu sperren. Fehlende Validierungen in den Admin-Tools und unzureichende Unterscheidung zwischen internen Produktions- und normalen Kundenaccounts machten dies möglich.
Die Wiederherstellung wurde zusätzlich erschwert durch:
- Admin-Tools waren selbst von R2 abhängig und damit nicht verfügbar
- Eskalation zu Operations-Team mit niedrigeren Systemzugriffen nötig
- Komplettes Redeployment des R2 Gateway Services erforderlich
Cloudflare’s Maßnahmen zur Verbesserung:
- Zusätzliche Validierungen im Admin-API
- Deaktivierung der Produkt-Deaktivierungsfunktion im Abuse-Review-UI
- Einführung von 2-Personen-Prinzip für kritische Aktionen
- Bessere Absicherung interner Accounts
Und aus der Rubrik „den eigenen Ast absägen“ springt einem noch das hier entgegen:
On-call attempts to re-enable the R2 Gateway service using our internal admin tooling, however this tooling was unavailable because it relies on R2.
Tja, das ist doof – bei solch komplexen Konstrukten ist es teilweise schwer, die Abhängigkeiten sauber im Blick zu haben und die Dienste nicht so zu bauen, dass man sich den eigenen Ast absägt.
Der Vorfall zeigt, wie wichtig proper „Blast Radius Management“ und simple Validierungen in Admin-Tools sind. Besonders interessant ist die Architektur von R2 – die Trennung von Gateway, Metadaten und Storage half dabei, dass keine Daten verloren gingen. Die transparente Kommunikation von Cloudflare, inklusive der geplanten Verbesserungen, ist vorbildlich.
Cloudflare Incident on February 6, 2025
40-Stunden Woche vs. Results-Only Work Environment
Die traditionelle 40-Stunden Arbeitswoche, ein Relikt aus der industriellen Revolution, steht zunehmend in der Kritik – besonders im Kontext moderner Wissensarbeit und Remote Work. Ein spannender Ansatz hierzu ist das „Results-Only Work Environment“ (ROWE), das bei Unternehmen wie GitLab und Automattic bereits erfolgreich praktiziert wird.
Was ist ROWE? ROWE wurde Anfang der 2000er Jahre bei Best Buy entwickelt und stellt Ergebnisse statt Arbeitszeit in den Fokus. Mitarbeitende haben volle Autonomie über ihr Wann, Wo und Wie – solange definierte Ziele erreicht werden.
Kernvorteile des ROWE-Ansatzes:
- Fokus auf echte Produktivität statt „Anwesenheitskultur“
- Höhere Mitarbeiterzufriedenheit durch Vertrauensvorschuss
- Bessere Work-Life-Balance durch flexible Zeiteinteilung
- Stärkere Konzentration auf qualitativ hochwertige Arbeitsergebnisse
Interessant ist dabei der Perspektivwechsel: Eine Stunde fokussierte Arbeit kann deutlich wertvoller sein als acht Stunden „Büropräsenz“. Unternehmen wie GitLab zeigen, dass dieser Ansatz auch bei verteilten Teams hervorragend funktioniert – vorausgesetzt, Erwartungen und Kommunikationsstandards sind klar definiert.
Vermutlich macht gerade im Tech-Bereich, wo kreative und komplexe Problemlösungen gefragt sind, ein ergebnisorientierter Ansatz deutlich mehr Sinn als starre Zeitvorgaben. Die Herausforderung liegt weniger in der Implementierung flexibler Arbeitsmodelle, sondern im notwendigen Kulturwandel auf Managementebene.
Lokale KI: Deepseek R1 671b auf EPYC Server für unter 2.000€
Für alle, die mit dem Gedanken spielen, große Sprachmodelle lokal zu betreiben, gibt es spannende Neuigkeiten: Das Deepseek R1 671b Modell lässt sich mit erstaunlich guter Performance auf einem AMD EPYC System betreiben. Der Clou dabei – die Hardware kostet weniger als 2.000€.
Die wichtigsten Eckdaten:
- 4,25 bis 3,5 Tokens pro Sekunde Inferenz-Geschwindigkeit
- 16K+ Kontext-Fenster möglich
- Nur CPU-basierte Inferenz, keine teuren GPUs nötig
- Stromverbrauch: 60W im Idle, 260W unter Last
Die Hardware-Basis bildet ein AMD EPYC System mit folgenden Komponenten:
- AMD EPYC 7702 (64 Kerne) oder 7V13/7C13 als Alternative
- 512GB DDR4 ECC RAM
- MZ32-AR0 Mainboard
- 1TB NVMe SSD
- 850W Netzteil
Besonders interessant: Das System läuft komplett ohne teure GPUs und eignet sich damit als kostengünstige Alternative zu GPU-basierten Setups. Die Software-Basis bilden Ubuntu 24.04, Ollama als Inferenz-Engine und OpenWebUI als Frontend.
Während Cloud-KI-Dienste ihre Berechtigung haben, zeigt dieses Setup eindrucksvoll, dass auch lokale KI-Systeme mit überschaubarem Budget realisierbar sind. Die Performance ist dabei durchaus praxistauglich. Allerdings erfordert der Aufbau einiges an technischem Know-how – vom BIOS-Setup bis zur Container-Konfiguration.
Der komplette Build-Guide mit allen Details zur Installation ist auf der verlinkten Website verfügbar. Wer sich an ein solches Projekt wagen möchte, findet dort eine ausführliche Schritt-für-Schritt Anleitung.
How To Run Deepseek R1 671b Fully Locally On a $2000 EPYC Server
LanguageTool: Von Self-Managed Kubernetes zu vollautomatisiertem Betrieb
Interessanter Einblick in die Infrastruktur von LanguageTool: Das deutsche SaaS-Unternehmen LanguateTool, bekannt für seinen KI-gestützten Schreibassistenten, gewährt über einen Dienstleister einen detaillierten Blick hinter die Kulissen seiner Cloud-Transformation.
Die Ausgangssituation:
- 250 Bare-Metal Server bei Hetzner mit GPUs
- Self-Managed MicroK8s Kubernetes Cluster
- Ansible für Workloads außerhalb der Cluster
- Millionen von Anfragen täglich (Spitzenlast: 20.000 Requests/Sekunde)
Die Herausforderung: Mit dem Wachstum wurde der Overhead für das Infrastruktur-Management immer größer. Statt sich auf die Produktentwicklung zu konzentrieren, war das Team zunehmend mit Wartung und „Firefighting“ beschäftigt.
Als Lösung entschied sich LanguageTool für Syself Autopilot – eine spannende Alternative zu den großen Public Cloud Anbietern. Die Gründe:
- Automatisierung aller relevanten Kubernetes-Management-Aufgaben
- Integration mit bestehender Hetzner-Infrastruktur möglich
- Dedizierte Management-Plattform für hohe Compliance-Anforderungen
- Regelmäßige Updates und Expertenunterstützung
Der Case zeigt schön, dass auch große Kubernetes-Deployments nicht zwingend in die Public Cloud müssen. Mit der richtigen Automatisierung lassen sich die günstigen Bare-Metal Server von Hetzner sehr effizient nutzen. Besonders interessant finde ich den hybriden Ansatz: Die Infrastruktur bleibt bei Hetzner, während das Management durch eine spezialisierte Plattform erfolgt.
Die Architektur von LanguageTool ist auch ein schönes Beispiel dafür, wie deutsche Technologie-Unternehmen ihre Compliance-Anforderungen erfüllen und trotzdem von modernen Cloud-Native Technologien profitieren können.
An Automated GPU Kubernetes Solution Fulfilling Highest Compliance Requirements for LanguageTool
Bewährte Software-Engineering Prinzipien im Überblick
Ein erfahrener Entwickler hat seine wichtigsten Learnings aus der Praxis zusammengefasst. Hier die Key-Takeaways:
- Verhindere den Komplettrewrite: Wenn ein Rewrite attraktiv erscheint, wurden bereits Fehler gemacht. Warnzeichen: Technische Schulden, schwierige Code-Änderungen, mangelhafte Dokumentation.
- Die 90/50 Regel: Plane 50% der Zeit für die ersten 90% der Arbeit ein. Die letzten 10% (Tests, Edge Cases, Docs) brauchen oft genau so lang.
- Automatisiere Best Practices: Statt endlos Richtlinien zu kommunizieren, lieber automatisierte Tests einführen. Was sich prüfen lässt, sollte geprüft werden.
- Edge Cases sind der Job: Der Happy Path interessiert niemanden. Code muss ALLE Möglichkeiten abdecken – von leeren Strings bis zu Millionen Datensätzen.
- Keep it simple: Es gibt meist einen einfacheren Weg. Nimm dir die Zeit, den Code zu optimieren.
- Code muss testbar sein: Gute Schnittstellen, minimale Seiteneffekte. Schwer testbarer Code ist oft schlecht gekapselt.
- Offensichtlich korrekt statt theoretisch: Code sollte nicht nur funktionieren, sondern SICHTBAR korrekt sein. Zufällig funktionierende Lösungen sind gefährlich.
Zeitlose Prinzipien, die besonders für Junior Devs Gold wert sind. Besonders die 90/50 Regel und der Fokus auf Edge Cases können viel Frust ersparen. 90/50 war mir so kombiniert jetzt neu – 80/20 kennt man ja ansonsten.
Was sind Deine wichtigsten Entwickler-Prinzipien?
Schmunzelecke
Ok, der „ABC“ als PDF Fun hört nicht auf, diesmal „LinuxPDF“ – irgendwie abgefahren und ein „date“ Kommand gibt „Thu Jan 00:00:01 UTC 1970“ aus und zählt dann hoch. Tastatureingaben musst du mit dem PDF Keyboard machen, nicht mit deiner Tastatur.
Viel Spaß beim Rumspielen.
💡 Link Tipps aus der Open Source Welt
Open WebUI: Self-hosted Alternative zu Cloud KI-Plattformen“
Open WebUI ist eine selbst-gehostete KI-Plattform, die komplett offline betrieben werden kann und verschiedene LLM Runner wie Ollama und OpenAI-kompatible APIs unterstützt. Mit der eingebauten RAG Engine, granularer Benutzerverwaltung und einfacher Installation via Docker oder Kubernetes eignet sie sich besonders für Unternehmen, die ihre KI-Workflows unter eigener Kontrolle behalten möchten.
Kernfunktionen:
- Integration von verschiedenen LLM Runnern wie Ollama und OpenAI-kompatiblen APIs
- Unterstützung für Docker und Kubernetes Installation
- Eingebaute RAG (Retrieval Augmented Generation) Engine
- Vollständig offline nutzbar
- Granulare Benutzerrechte und Gruppenverwaltung
- Plugin System über „Pipelines Framework“ für Erweiterungen
- Web-basierte Benutzeroberfläche mit responsivem Design
- Lokales Dokumentenmanagement für RAG
Die Plattform wird kontinuierlich weiterentwickelt und bietet eine interessante Alternative zu Cloud-basierten Lösungen.
https://github.com/open-webui/open-webui
Stats – macOS System Monitor für die Menüleiste
Stats ist eine Open Source Alternative zum populären „istat Menus“. Stats ist ein praktischer System-Monitor mit vielen Funktionen, der aber je nach Konfiguration auch signifikante System-Ressourcen verbrauchen kann. Die Modularität erlaubt eine individuelle Anpassung je nach Bedarf.
Features von Stats:
- Monitoring von CPU, GPU, RAM, Disk, Netzwerk und Batterie
- Anzeige von Sensor-Informationen (Temperatur/Spannung/Leistung)
- Bluetooth-Geräte Status
- Multi-Zeitzonen Uhr
Installation:
- Via Homebrew:
brew install stats - Oder manuell über DMG-Datei
- Unterstützt ab macOS 10.15 (Catalina)
Wichtige Hinweise:
- Position der Icons in der Menüleiste kann per CMD+Drag angepasst werden
- Sensor-Daten auf M1 Macs nur mit aktivierten HID Sensoren verfügbar (höherer CPU/Energie Verbrauch)
- CPU-Frequenz nur auf Intel Macs mit Intel Power Gadget verfügbar
- Energie-/CPU-Verbrauch kann durch Deaktivieren von Modulen (besonders Sensoren und Bluetooth) reduziert werden – bis zu 50 % möglich
https://github.com/exelban/stats
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