Willkommen zu allesnurgecloud.com – Ausgabe #155

Mit dieser Ausgabe verabschiede ich mich für 2 Wochen in den Sommerurlaub. Irgendwann braucht man auch mal seine Ruhe vor der Technologie, daher gibt es jetzt 2 oder 3 Wochen keinen Newsletter – im September geht es dann wieder weiter.
Ich hoffe, du warst oder gehst ebenfalls in den Urlaub, abschalten ist wichtig, gerade bei Remote Jobs oder vor allem, wenn man im Technologie Bereich arbeitet. Daher wünsche ich dir schon mal gute Erholung und bis September.

Happy Bootstrapping Podcast

Für alle „Wissensmanager“ und „Indie Hacker“ gibt es in dieser Woche eine spannende Podcast Folge: Der Marius Bongarts hat mit web-highlights.com eine Browser Extension mit über 100.000 Nutzern aufgebaut. Im Podcast sprechen wir darüber, wie er das gemacht hat und wie er diese monetarisiert, welche Schwierigkeiten es bei Browser Extensions hierbei gibt und wo die Reise für ihn hin geht.
Marius macht das ganze als „Side Hustle“ neben seinem Vollzeit Job – daher auch für dich spannend, falls du etwas „nebenher“ starten willst.
Klingt spannend? Hier geht’s zur Podcast Folge 84.

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StackOverflow Developer Survey 2024

Im Mai 2024 haben über 65.000 Entwickler aus 185 verschiedenen Ländern bei der diesjährigen Entwickler Umfrage von StackOverflow mitgemacht. 18,9 % der Teilnehmenden waren aus den USA, dann schon 8,4 % aus Deutschland – mehr als aus Indien (7,2 %) und UK (5,5 %).

Die Umfrage ist ziemlich umfangreich und ich picke mir jetzt mal ein paar Themen heraus.

Die meisten Entwickler lernen Coding über die Technische Dokumentation (83,9%), Stack Overflow selbst (80,3%), Tutorials (68,4%) oder Blogs (61,4 %). AI landet mit 37 % weiter hinten als gedacht – Certification Videos nur bei 14,5 %.

In den großen Ländern entwickeln die Entwickler in den Top 10 Ländern über 10 Jahre, 38 % der Teilnehmer sogar über 15 Jahre. 30,7 % der Teilnehmenden bezeichnen sich als „Full-stack“ Entwickler, 16,7% als Back-end Entwickler und 8,6 % als Studenten (weitere Zahlen hier).

Interessant wird es bei den Technologien, da schauen wir mal genauer hin bei den Programmiersprachen:

1. JS – 62,3 %
2. HTML/CSS – 52,9 %
3. Python – 51 %
4. SQL – 51 %
5. Typescript – 38,5 %

Java landet bei 30,3 %, PHP bei 18,2 %, Go bei 13, 5%, Rust bei 12,6 % und Fortran immerhin noch bei 1,1 %.

Bei den Datenbanken setzt sich der PostgreSQL Trend scheinbar fest:

1. PostgreSQL – 48,7 %
2. MySQL – 40,3 %
3. SQLite – 33,1 %
4. MSSQL – 25,3 %
5. MongoDB – 24,8 %

Oracle landet nur noch bei 10,1 %, DB2 bei nur 1,7 % – wie auch Clickhouse.
Man könnte nun darüber streiten, ob man MariaDB (17,2 %) und MySQL (40,3 %) zusammenzählt, dann wären die sehr. ähnlichen Technologien bei fast 60 %.

Bei den Cloud Provider das gewohnte Bild:

1. AWS mit 48 % weit vorne
2. Microsoft Azure 27,8 %
3. Google Cloud dicht dahinter mit 25,1 %
4. Cloudflare mit 15,1 %
5. Firebase von Google mit 13,9 %
6. Vercel – 11,9 %
7. Digital Ocean 11,7 %

Hetzner landet mit 5 % noch vor Linode (3,1 %), OVH (3 %), Vultr (1,7 %) und Scaleway (0,9 %). Colocation haben nur 0,7 % angegeben.

Bei den asynchronen Tools sind Jira und Confluence weit vor Trello, Notion, Asana oder Monday – bei den synchronen Tools ist das Rennen enger, Teams vor Slack, Zoom, Discord und Google Meet.

Für die Manager unter den Leser:innen ist sicherlich die Gehaltsübersicht super interessant, die gibt es für alle Umfrageteilnehmenden zusammengefasst oder auch nur für die USA, Deutschland und UK separat – sehr interessant, wie ich finde.

Auch ganz spannend, 68,3 % gaben an, dass sie „außerhalb der Arbeit“ in einem Hobby Projekt weiterentwickeln – 15 % davon „bootstrappen“ ein eigenes Business.

StackOverflow Developer Survey 2024

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Remote Work und das Problem „Prokrastination“

Schon in der letzten Woche hatte ich auf den tollen Newsletter von Marissa Goldberg, „Remotely Interesting“, hingewiesen. In der aktuellen Ausgabe geht es um Prokrastination bei der Remote-Arbeit. Ein Newsletter Leser fragte Marissa nach Tipps gegen Prokrastination, wenn man alleine von zu Hause aus arbeitet.

Der erste Tipp, der üblicherweise kommt, ist „Peer Pressure“ – also mit jemandem gemeinsam über Zoom/Teams zu arbeiten, oder jemanden bestimmen, der auf die Ergebnisse schaut. Sie ist davon aber wenig begeistert, denn es sei einfach „beschäftigt auszusehen“ und die eigene Arbeit sollte nicht direkt von anderen Abhängen – wenn der Peer nicht mehr da ist, wird auch nichts mehr gemacht.

Sie empfiehlt eher, Ursachenforschung zu betreiben – welche Projekte hast du beispielsweise ohne Prokrastination erledigt bekommen? Was war an diesen Projekten anders? Warum haben sie mehr Spaß gemacht?

Sie hat folgende Tipps, die ihr in der Regel helfen:

1. Sandwiching – Arbeiten und Tasks, die man nicht gerne macht, zwischen 2 Tasks einplanen, die man gerne macht. Man hat ein Erfolgserlebnis, geht dann durch ein Tal mit einem Lichtblick am Ende – klingt logisch, oder?
2. Racing – Für kompetitive Menschen vielleicht hilfreich – einen Timer setzen und prüfen, wieviele Tasks man in dieser Zeit erledigt bekommt
3. Quick Wins – den Tag mit positiven und einfachen Themen starten, dann das Momentum mitnehmen und mit der positiven Energie weitermachen.

Für viele kann zusätzlich die Freiheit der Heim-Arbeit schwierig zu bewältigen sein, da der Rahmen fehlt. Marissa empfiehlt, dass man hierzu Routinen einbaut, für den Start in den Tag, die Pausen, das Arbeitsende – früher würde das ja von der Pendelei in die Arbeit und zurück bestimmt – solchen Themen kann man Routinen entgegenwirken. Was kannst du mit der Zeit machen, die du früher gependelt bist? Hier gibt es einige Ideen dazu.

Sie empfiehlt auch, die Work Style Profile hier mal anzuschauen und zu prüfen, was man davon für sich selbst mitnehmen kann.

Gerade hier beim Newsletter schreiben versuche ich auch, nicht alle Artikel an einem Tag zu schreiben, das klappt mal mehr und mal weniger gut, das ist klar. Heute ist beispielsweise der Donnerstag und ich schreibe den ersten Artikel.
Aber gut, sind auch Ferien, die Kids zu Hause und der Alltag ist anders. Ansonsten versuche ich mich selbst mit der App HabitKit unter Druck zu setzen, größere Themen in kleinere Häppchen zu schneiden und dann jeden Tag einen Artikel zu schreiben.

Und teilweise brauch ich manchmal auch einfach den Druck, warum und wieso – dabei hat mir das TED Video von Tim Urban mit dem Titel „Inside the Mind of a Master Procrastinator“ sehr geholfen – vielleicht hilft es auch dir?

How to stop procrastinating when working from home

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Gartner: Neuer Trend „Devirtualisierung“

Ja, wir finden auch für jeden Vorgang ein deutsches Wort – das habe ich mir beim Lesen dieser News auch gedacht. Nach dem ganzen Broadcom Theater der letzten Monate gibt es einen neuen Trend – „Devirtualisierung“.

Das Wort beschreibt das Re-Hosting auf physische Server – komplett ohne Virtualisierung – back to the roots, also?

Heise ist nicht von alleine auf die Idee gekommen – sondern das renommierte Marktforschungsunternehmen Gartner hat dies in einer Analyse herausgefunden. Im bekannten Hype Cycle von Gartner befindet sich das Thema „Revirtualisierung“ kurz vor dem „Peak of Inflated Expectations“.

Hab ja jetzt eher gedacht, dass größere Firmen hier auf „Kubernetes on Bare Metal“ setzen, um dann darin wieder VMs zu deployen. Das scheint jetzt nicht unbedingt das Mittel der Wahl zu sein.

Trends in Rechenzentren: VMware-Umbau macht Devirtualisierung interessant

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Uber testet Payment in Production

Wer kennt es nicht, das tolle „Testing in Production“ Meme. In diesem Artikel geht um „Testing in Production“ und warum man viele Bugs und Fehler in einem noch so guten Staging System oder automatisierten Testing nicht finden wird.

Autor Alvaro Duran sagt beispielsweise über Staging Systeme:

Staging environments are not as useful as you think they are. It is unrealistic to try to erect sophisticated replicas of the real world. Your tests will only be as good as your ability to do the job completely.

Speziell bei Payment Providern sei der Unterschied zwischen der Staging/Sandbox und Production recht groß. Man sollte daher nur so wenig wie möglich in Staging abfangen und dann strukturiert mit dem Testing in Production anfangen.
Interessanterweise hat Gergely Orosz, Autor des „The Pragmatic Engineer“ Newsletters, früher bei Uber als Engineer Manager genau in diesem Bereich gearbeitet und hier findest du einen 30-minütigen Talk auf YouTube zu Uber und Payment Testing von ihm.

Die These von Uber ist, dass jedes Deployment gewisse Unsicherheiten enthält und man daher ein „best educated guess“ machen muss. Bei Uber sucht man sich für das Deployment beispielsweise ein Land raus, welches in einer Region nahe der Engineers ist, die das Thema betreuen – nicht unbedingt geografisch nah – sondern nah was die Zeitzone betrifft. Dann sollte das Land einen kleinen Impact auf die gesamte Verfügbarkeit haben, aber trotzdem groß genug sein, um Rückschlüsse zu ziehen. Für Uber wird im Beispiel Portugal genannt, welches aus Amsterdam betreut wird.

Dann sind natürlich Canary Deployments elementar für den Erfolg – und die Überwachung der damit verbundenen Business-Metriken. Funktionieren die Payments weiterhin, gibt es Probleme, Abbrüche, etc. – man sollte lieber die Zeit in die Automatisierung dieses Prozesses stecken als in die Perfektionierung des Staging Systems.

Im genannten Beispiel ging es um den Rollout von Google Pay innerhalb der Uber App – welcher dann am Ende Probleme in Google selbst aus auch Bugs in Uber hatte – und das war eben nur in Production und mit einer gewissen, echten Workload zu finden,.

Na, wie sieht das bei dir aus? Testest du nun auch in Production? Oder schon immer?

Cringey, But True: How Uber Tests Payments In Production

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Supabase launched In-Browser Postgres.new mit AI Assistenz

Unter dem Namen Postgres.new haben die Macher von Supabase eine In-Browser Postgres Sandbox gelaunched, die mit AI Chat Support daher kommt.

Das ganze funktioniert über PGlite, eine WASM Version von Postgres, die in deinem Browser gestartet wird. Nach dem Login über GitHub kannst du mit der DB Chatten, ein CSV importieren, dir dazu Tabellen und Charts erstellen lassen. Ebenfalls kannst du über die AI instruieren, dir beispielsweise einen „Twitter Clone“ zu bauen – bzw. die Datenbank Struktur dazu.

Im kurzen Demo Video siehst du, wie das Ganze in der Praxis funktioniert. In der Zukunft kannst du dann direkt von Postgres.new aus die neu erstellte Datenbank auf eine PGlite Cloud-Infrastruktur deployen.

In-browser Postgres sandbox with AI assistance

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CockroachDB ändert Lizenzmodell

Die beliebte Distributed „always-on“ Datenbank CockroachDB ändert ihr Lizenzmodell. Interessanterweise nicht wie MongoDB zu einer „Alternativen Open Source Lizenz“, sondern hin zu einem reinen Enterprise Modell (im Falle von self-hosted Kunden).

Vormals gab es noch eine eingeschränkte „Core Version“ als Open-Source zur freien Verfügung, dies ändert sich mit dem Release 24.3 im November diesen Jahres. In Zukunft wird es für self-hosted Kunden dann 2 Versionen geben:

• CockroachDB Enterprise – Self-Service Trial für 30 Tage mit allen Funktionen, Community Support – danach muss dann die Lizenz erworben werden
• CockroachDB Enterprise free – für Individuals, Studenten, Akademiker und Firmen unterhalb von $ 10 Millionen Dollar Umsatz pro Jahr. Auch diese Lizenz muss jedes Jahr erneuert werden und kommt dann nur mit Community Support.

Eine Gegenüberstellung der neuen Lizenzen findest du auf dieser CockroachDB Landingpage.

Man begründet die Vereinfachung auch damit, dass nun alle Features allen Nutzern bereitstehen und hier nicht mehr unterschieden werden muss:

In consolidating to a single CockroachDB Enterprise offering, we are ensuring that all of our users have access to the full breadth and scope of our product, delivered through a streamlined trial experience. Individuals and small businesses will now benefit from capabilities previously available only to paying customers, but continue using CockroachDB for free

CockroachDB ist nun 10 Jahre am Markt und der Schritt ist gewagt, aber eine interessante Alternative zur sonst üblichen Vorgehensweise. Der Nachweis des Business mit kleiner $ 10 Millionen wird in der Praxis interessant werden, zumindest das CRM Team wird es freuen, darüber mehr Insights über die Nutzung des Produkts zu bekommen.

Evolving our self-hosted offering and license model

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CrowdStrike bekommt „Most Epic Fail“ Award

Bei der Def Con Hacker Konferenz in Las Vegas wird in jedem Jahr der Pwnie Award vergeben. In diesem Jahr traf der „Most Epic Fail“ Award natürlich CrowdStrike – und CrowdStrike President Michael Sentonas war persönlich anwesend und hat den Award angenommen.
Das passiert auch nicht so häufig, in dem Fall aber schon.

Auf Twitter gibt es ein Video der Award Zereomie und Michael Sentonas versprach, dass der Award einen besondern Platz bekommen würde, damit alle CrowdStrike Mitarbeitenden an das Event erinnert werden.

In den letzten Tagen ist die CrowdStrike Aktie übrigens wieder um fast 10 % gestiegen (Heute bei 236,50€) – aber noch weit von ihrem 52-Wochen Hoch von 366,15€ entfernt.

Die Parody Page ClownStrike ist übrigens noch immer online – die Historie dazu findest du hier.

CrowdStrike accepted a ‘Most Epic Fail’ award at Def Con hacking conference

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GitLab 17.3 veröffentlicht

Du kennst das ja, jeden Monat gibt es ein neues GitLab Release, in diesem Monat 17.3.

Ein paar Highlights der über 160 Verbesserungen in diesem Release:

• Fehlerhafte CI/CD Jobs können nun mit Hilfe der AI-powered „Root Cause Analysis“ analysiert werden (nur Ultimate und Duo Enterprise)
• Die Kubernetes Administration wird umfangreicher – du kannst nun Pods aus GitLab raus löschen oder neu starten
• Zusätzlich vereinfacht GitLab den einfachen Connect zu einem K8s Cluster
• Die Suche in der „Command Palette“ durchsucht nun auch Group Settings – damit müsste fast alles über die Quick Search erreichbar sein
• Merge Requests können nun zu Tasks hinzugefügt werden
• Nicht mehr erwünschte Inhalte in Repositories können nun einfacher gelöscht werden
• Mit Hilfe der GitLab Duo AI kannst du nun Vulnerabilities fixen (Nur Ultimate und Duo Enterprise)
• Auch für GitLab Duo Nutzer ist nun die Metrik „Code Suggestions Acceptance Rate“ verfügbar – damit kannst du analysieren, wie häufig die von der Duo AI vorgeschlagenen Code Änderungen von den Nutzern auch wirklich angenommen werden

Im Umfeld AI passiert bei GitLab aktuell sehr viel und das ist vor allem für Firmen interessant, die eine lokale Installation von GitLab gepaart mit den AI Features nutzen wollen, wenn zum Beispiel die Nutzung von GitHub Copilot aus Compliance Gründen nicht möglich ist.

GitLab 17.3 released with GitLab Duo Root Cause Analysis

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Schmunzelecke

Heute gibt es leider nix zu lachen – vielleicht kannst du mir was für die nächste Ausgabe schicken?

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💡 Link Tipps aus der Open Source Welt

Posting – API Client für die CLI

Posting ist ein HTTP & API Client für die CLI, der effizient über dein Keyboard gesteuert werden kann. Deine Anfragen werden in JSON Dateien gespeichert, können somit also auch einfach durchsucht und weiterverarbeitet werden.

Die Visualisierung sieht zudem auch ganz nett aus, du kannst user-defined Themes hinterlegen, mit gewohnten Vim Commands steuern und ein Syntax Highlighting gibt es ebenfalls. Posting ist in Python geschrieben und kann mittels pipx install posting installiert werden, ein Homebrew Package gibt es leider noch nicht, ist aber in Arbeit. Weitere Informationen findest du auch auf der Posting Homepage.

https://github.com/darrenburns/posting

awsipranges – CLI Tool zum Debugging

awsipranges ist ein nützliches Tool, wenn man viel mit AWS und verschiedenen Regionen & Services arbeitet.

Mit awsipranges kannst du schauen, zu welchem Service und zu welcher Region eine bestimmte IP gehört – du kannst dir aber auch anzeigen lassen, welche IP Range S3 in einer bestimmten Region verwendet. Das Demo Video (GIF) hier zeigt, wie schnell und einfach das geht. Alle Features findest du hier in der Übersicht. Die Installation ganz einfach über brew install cmlccie/tap/awsipranges oder weitere Methoden möglich.

Cloud übergreifend wäre sowas ja auch cool, oder?

https://github.com/cmlccie/awsipranges

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