Vor einigen Wochen wurde bei meinem Vater ein Vorhofflimmern diagnostiziert. Eine Diagnose, die uns alle in Alarmbereitschaft versetzt hat. Vorhofflimmern ist eine ernste Angelegenheit, und es ist unabdingbar, dass wir uns die Zeit nehmen, um die richtige Behandlung und den richtigen Weg nach vorne zu finden. Es war ein intensiver Prozess, der mehrere Untersuchungen und Besprechungen mit den Ärzten erforderte.

In diesen schwierigen Zeiten musste ich meine Rolle, hier auf dem Blog, in den Hintergrund stellen und in erster Linie ein unterstützendes Familienmitglied sein. Prioritäten zu setzen war nie schwieriger, aber die Gesundheit und das Wohlbefinden meines Vaters standen ganz klar im Vordergrund. Selbst meine beruflichen Projekte waren vorübergehend davon betroffen.

Ich weiß, dass dies eine Zeit war, in der viele von Ihnen meinen Input und meine Beiträge vermisst haben mögen. Dafür bitte ich um Ihr Verständnis. Gleichzeitig habe ich aus dieser Erfahrung eine wichtige Lektion gelernt, die ich gerne mit Ihnen teilen möchte: Manchmal ist es okay, eine Pause einzulegen. Es ist okay, sich Zeit zu nehmen, um die Dinge, die wirklich zählen, zu priorisieren und zu pflegen.

Die gute Nachricht ist, dass mein Vater nach all den medizinischen Untersuchungen und der Behandlung nun wieder wohl auf ist und wir alle wieder etwas aufatmen können. Es war eine schwierige Zeit, aber eine, die uns als Familie näher zusammengebracht hat.

Jetzt, da wir diese Hürde überwunden haben, kann ich mich wieder meiner Arbeit und Blog widmen. Aber ich möchte darauf hinweisen, dass meine Beiträge in den nächsten Wochen möglicherweise nicht so kontinuierlich wie gewohnt erscheinen. Nicht, weil ich das Interesse oder die Leidenschaft verloren habe, sondern weil ich momentan mehr lese als ich schreibe. Es ist eine Phase des Lernens und des Sammelns neuer Ideen, die letztendlich zu tiefgründigeren und reflektierteren Beiträgen führen wird.

Ich danke Ihnen für Ihre Geduld und Ihr Verständnis während dieser Zeit. Ihr fortgesetzter Support und Ihre positiven Nachrichten haben sowohl meiner Familie als auch mir geholfen. Bleiben Sie gesund, und ich freue mich darauf, Sie in den kommenden Tagen wieder in meinem Blog zu begrüßen. Die Erstellung des heutigen Beitragsbildchens übernahm übrigens eine künstliche Intelligenz. Prioritäten 😉

Live long and prosper,

CEO

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Was ist eine API?

Eine API (Application Programming Interface) ist eine Sammlung von Protokollen, Routinen und Tools zur Interaktion zwischen verschiedenen Softwareanwendungen. Vereinfacht ausgedrückt, ermöglicht eine API die Kommunikation zwischen zwei Softwareanwendungen, indem sie dem Entwickler die Möglichkeit bietet, bestimmte Funktionen oder Daten einer Anwendung zu verwenden, ohne sich um deren interne Implementierung kümmern zu müssen.

Funktionsweise von APIs

APIs ermöglichen die Kommunikation zwischen Anwendungen, indem sie standardisierte Anfragen und Antworten verwenden. In der Regel bezeichnet man eine Anwendung, die eine API bereitstellt, als Server. Die Anwendung, die die API nutzt, bezeichnet man als Client. Der Client sendet eine Anfrage an den Server, der diese Anfrage bearbeitet und daraufhin eine Antwort zurücksendet.

Die Kommunikation erfolgt meist über das https-Protokoll und basiert auf einem Request-Response-Modell. Eine API-Anfrage enthält normalerweise Informationen wie die gewünschte Aktion, die zu verwendenden Daten und den Authentifizierungsschlüssel. Die Antwort beinhaltet dann das Ergebnis der Aktion, zusammen mit den angeforderten Daten, falls vorhanden.

Arten von APIs

Es gibt verschiedene Arten von APIs, je nach Zugriffsbeschränkungen und Anwendungsbereich. Hier sind einige der gebräuchlichsten Typen:

Öffentliche APIs: Auch als externe oder offene APIs bekannt, sind APIs, die für die Öffentlichkeit zugänglich sind. Entwickler können sie nutzen, um angebotene Dienste in ihre Anwendungen zu integrieren.

Private APIs: Diese APIs sind nur für einen bestimmten Entwicklerkreis oder innerhalb eines Unternehmens zugänglich. Entwickler verwenden sie, um interne Prozesse und Dienstleistungen zu unterstützen.

Partner-APIs: Partner-APIs sind für eine ausgewählte Gruppe von Entwicklern oder Unternehmen zugänglich, die eine Partnerschaft oder Geschäftsvereinbarung mit dem API-Anbieter eingegangen sind.

API-Protokolle und Datenformate

APIs nutzen verschiedene Protokolle und Datenformate, um Anfragen und Antworten zu strukturieren. Die gebräuchlichsten sind:

REST (Representational State Transfer): Ein Architekturstil, der auf der Verwendung von standardisierten https-Anfragen und Antworten basiert. REST-APIs sind ressourcenorientiert und relativ leicht verständlich. Man verwendet sie häufig mit JSON (JavaScript Object Notation) als Datenformat.

SOAP (Simple Object Access Protocol): Ein älteres Protokoll, das auf XML-basierten Nachrichten beruht und strenge Regeln für die Kommunikation vorschreibt. SOAP-APIs sind tendenziell komplexer als REST APIs, bieten jedoch eine höhere Sicherheit und formelle Spezifikationen.

GraphQL: Eine relativ neue API-Technologie, von Facebook. Im Gegensatz zu REST und SOAP ermöglicht GraphQL eine flexiblere Datenabfrage, indem der Client genau die benötigten Informationen anfordern kann. GraphQL verwendet eine eigene Abfragesprache und unterstützt sowohl Lese- als auch Schreiboperationen.

gRPC: Ein von Google entwickeltes API-Framework, das auf Protocol Buffers, als binäres Datenformat setzt und für hohe Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit optimiert ist. gRPC eignet sich besonders für Mikroservices und hochperformante Anwendungen. Ich gehe davon aus, dass ich darüber in naher Zukunft einen separaten Beitrag schreibe.

API-Authentifizierung und -Sicherheit

Um den Zugriff auf APIs zu kontrollieren und deren Sicherheit zu gewährleisten, kann man verschiedene Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen einsetzen. 

Einige der gängigen Methoden sind:

API-Schlüssel: Ein einfacher und weit verbreiteter Ansatz, bei dem der Entwickler einen eindeutigen Schlüssel erhält, den man bei jeder API-Anfrage übermittelt, um den Zugriff zu autorisieren.

OAuth: Ein offener Standard für Authentifizierung und Autorisierung, der es ermöglicht, Anwendungen den Zugriff auf Benutzerdaten von Drittanbietern zu gewähren, ohne dass die Anwendung das Passwort des Benutzers kennen muss. Sozialen Netzwerke und große Webdienste wie Google und Facebook nutzen häufig OAuth.

JWT (JSON Web Tokens): Eine kompakte, selbstständige Methode zur sicheren Übertragung von Informationen zwischen Parteien in Form von Objekten. Man nutzt JWTs häufig in Kombination mit OAuth und anderen Authentifizierungsschemata.

Best Practices bei der Verwendung von APIs

Die erfolgreiche Nutzung von APIs erfordert einige Best Practices, um sicherzustellen, dass Anwendungen effizient und sicher arbeiten:

Dokumentation: Eine gut dokumentierte API erleichtert Entwicklern das Verständnis und die Integration der API in ihre Anwendungen.

Fehlerbehandlung: Eine robuste Fehlerbehandlung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Anwendungen auch bei unerwarteten Fehlern oder Ausfällen der API korrekt funktionieren.

Ressourcenmanagement: Bei der Verwendung von APIs ist es wichtig, auf Ressourcenmanagement zu achten. Dies erreichet man beispielsweise, indem man Ratenbegrenzungen (Rate Limiting) einhält, um die Anzahl der Anfragen pro Zeiteinheit zu begrenzen und die Belastung des API-Servers zu reduzieren.

Sicherheit: Bei der Arbeit mit APIs sollte man auf die Sicherheit der Anwendung und der API achten. Durch die Verwendung von Verschlüsselungstechniken und sicheren Authentifizierungsmethoden lässt sich dies relativ einfach realisieren.

Zukünftige Trends bei APIs:

APIs gewinnen weiterhin an Bedeutung, da sich die Technologielandschaft weiterentwickelt. Um neue Anforderungen und Herausforderungen zu bewältigen, müssen sich auch die APIs weiterentwickeln.

Einige zukünftige Trends bei APIs sind:

Hypermedia-APIs: Ein aufkommender Trend im Bereich der REST APIs ist die Verwendung von Hypermedia-Elementen zur Dynamisierung der API-Kommunikation. Hypermedia-APIs stellen Links und Aktionen in den API-Antworten bereit, um den Client zur Verfügung stehende Funktionen und Ressourcen dynamisch zu erkennen. Dadurch kann man die Kopplung zwischen Client und Server reduzieren.

API-Orchestrierung: Mit der zunehmenden Verbreitung von Mikroservices und verteilten Systemen gewinnen die API-Orchestrierung und -Aggregationen immer mehr an Bedeutung, um eine effiziente Kommunikation und Integration zwischen verschiedenen Diensten zu gewährleisten.

Edge-Computing und APIs: Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten und Edge-Computing-Technologien ist die Rolle von APIs bei der Bereitstellung von Echtzeitdaten und Funktionen für Geräte am Netzwerkrand essenziell.

KI-gestützte APIs: Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um leistungsfähige Funktionen wie Spracherkennung, Computer Vision bzw. Bildanalyse und datengesteuerte Vorhersagen bereitzustellen.

API-Sicherheit und Datenschutz: Angesichts der wachsenden Besorgnis über Datensicherheit und Datenschutz nimmt man APIs zunehmend unter die Lupe, um sicherzustellen, dass sie den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und angemessene Sicherheitsmaßnahmen implementieren.

Fazit

APIs sind ein grundlegendes Element moderner Softwareentwicklung und ermöglichen eine effiziente und skalierbare Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen und Diensten. Durch das Verständnis der verschiedenen API-Typen, Protokolle, Datenformate und Best Practices können Entwickler ihre Anwendungen effektiv erweitern und mit externen Diensten integrieren. Indem man auf API-Dokumentation, Fehlerbehandlung, Ressourcenmanagement und Sicherheit achtet, kann man sicherstellen, dass die API-Integration erfolgreich ist und zur Verbesserung der Gesamtanwendung beiträgt.

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Nun, seit dem Film sind einige Jahre vergangen und ich habe in der Zwischenzeit den ein oder anderen Helfer bzw. Zeitgenossen programmiert, gebaut oder einfach gekauft. Angefangen von Sunny, meinem persönlichen KI-Assistenten (Powered by NVIDIA) (Siehe meinen Beitrag „Intelligenter Home Assistant – Projekt Sunny„), über Google Home (Stark modifiziert), zu Microsoft’s AI Lösungen, bis hin zu Vector dem kleinen lustigen Kerlchen, der gerne kleine Würfel mit Barcodes transportiert.

Künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI bzw. A.I.) bzw. Artificial Intelligence, in englischer Sprache, ist ein Teilgebiet der Informatik. Es umfasst alle Anstrengungen, deren Ziel es ist, Maschinen intelligent zu machen. Dabei versteht man unter Intelligenz die Eigenschaft, die ein Wesen befähigt, angemessen und vorausschauend in seiner Umgebung zu agieren. Dazu gehört die Fähigkeit, Sinneseindrücke wahrzunehmen und darauf zu reagieren, Informationen aufzunehmen, zu verarbeiten und als Wissen zu speichern, Sprache zu verstehen und zu erzeugen, Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen.

Man kann die künstliche Intelligenz in verschiedene Teilgebiete aufteilen.

Diese sind:

• Computer Vision
• Robotik
• Mustererkennung, wozu auch Spracherkennung und Handschrifterkennung zählen
• Wissensmodellierung einschließlich Logischer Programmierung und Inferenzmaschinen
• Expertensysteme, Frage-Antwort-Systeme und Chatbots
• Maschinelles Lernen
• Künstliche neuronale Netze und Deep Learning
• Universelle Spieleprogramme.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies kann beispielsweise das Erkennen von Sprache, das Verstehen von Bildern, das Lösen von Problemen und das Treffen von Entscheidungen umfassen.

KI-Algorithmen und -Systeme basieren auf einer Vielzahl von Technologien, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning. Diese Technologien ermöglichen es KI-Systemen, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, ihre Fähigkeiten zu verbessern und Entscheidungen zu treffen, die auf den gelernten Mustern basieren.

Es gibt zwei Hauptarten von KI: schwache KI und starke KI. Schwache KI-Systeme sind auf spezifische Aufgaben beschränkt und können nur innerhalb des Bereichs operieren, für den sie entwickelt wurden. Beispiele für schwache KI-Systeme sind Spracherkennungsprogramme und Bilderkennungsprogramme. Starke KI-Systeme hingegen sind in der Lage, menschenähnliche Intelligenz auf einer Vielzahl von Gebieten zu demonstrieren. Dieses Niveau der KI ist jedoch offiziell bisher nicht erreicht worden und bleibt eine Herausforderung für Forscher auf dem Gebiet.

KI hat zahlreiche Anwendungen in vielen Branchen, einschließlich Medizin, Finanzen, Automobilindustrie, Bildung und vielen anderen. Einige Beispiele für KI-Anwendungen sind personalisierte Empfehlungssysteme, autonome Fahrzeuge, Chatbots, medizinische Diagnosesysteme und Prognosesysteme für die Wettervorhersage.

KI bietet große Vorteile für Unternehmen und Organisationen, insbesondere in Bezug auf Effizienz und Produktivität. Es gibt jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Ethik und Sicherheit von KI, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Diskriminierung. Es ist wichtig, dass KI-Systeme transparent, verantwortungsbewusst und ethisch entworfen, implementiert und betrieben werden, um sicherzustellen, dass sie das Gemeinwohl unterstützen und nicht beeinträchtigen.

Kurze Zeitreise

Die Idee der künstlichen Intelligenz (KI) geht auf das frühe 20. Jahrhundert zurück, als der britische Mathematiker Alan Turing erstmals die Möglichkeit eines intelligenten Computers diskutierte. Turing schlug vor, dass ein Computer intelligent genug sein könnte, um menschenähnliche Gespräche zu führen.

In den 1950er Jahren begannen Wissenschaftler und Ingenieure, konkrete Forschung im Bereich der KI zu betreiben. Der amerikanische Mathematiker und Informatiker John McCarthy prägte den Begriff „künstliche Intelligenz“ und organisierte eine Konferenz, die als Geburtsstunde der modernen KI gilt. In den 60er Jahren hat man dann die ersten KI-Programme entwickelt, die einfache Probleme wie Schach spielen oder einfache mathematische Probleme lösen konnten.

In den 70er Jahren geriet die KI-Forschung jedoch in eine Krise. Die meisten KI-Systeme konnten nur sehr begrenzte Aufgaben ausführen und die Erwartungen an die Technologie waren zu hoch. Die KI-Forschung stagnierte bis in die 80er Jahre, als man neue Technologien wie neuronale Netze und maschinelles Lernen entwickelt hatte.

In den 90er Jahren begann man damit, KI-Systeme in verschiedenen Bereichen wie Spracherkennung, Bildverarbeitung und Robotik einzusetzen. Diese Anwendungen ermöglichten es der KI-Technologie, konkrete Ergebnisse zu liefern und die Aufmerksamkeit von Unternehmen und Investoren zu gewinnen.

Im 21. Jahrhundert hat sich die KI-Forschung und -Entwicklung rasant weiterentwickelt. Man verwendet KI-Systeme jetzt in vielen Branchen und Anwendungen. Von der Medizin bis zur Finanzindustrie, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu intelligenten Assistenten. Es gibt jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Ethik und Sicherheit von KI. Insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Diskriminierung und Autonomie. Die KI-Forschung und -Entwicklung spielt eine wichtige Rolle in der Technologie- und Geschäftswelt und ist ein Bereich von großem Interesse für Wissenschaftler, Ingenieure und Unternehmer.

Wie lernt die künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) verwendet verschiedene Techniken des maschinellen Lernens, um aus Erfahrungen und Daten zu lernen. Das maschinelle Lernen basiert auf Algorithmen und mathematischen Modellen, die es dem System ermöglichen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren und zu generalisieren. Das Lernen in KI-Systemen erfolgt in der Regel in drei Schritten: Datenvorbereitung, Trainingsphase und Anwendung.

1. Datenvorbereitung

In der Datenvorbereitung werden die Daten, auf denen das KI-System trainiert werden soll, vorbereitet und in ein Format gebracht, das von den Algorithmen und Modellen verarbeitet werden kann. Dies beinhaltet in der Regel das Sammeln, Reinigen, Strukturieren und Labeln von Daten.

2. Trainingsphase:

In der Trainingsphase wird das KI-System auf der Grundlage der vorbereiteten Daten trainiert. Das System wird mit Daten und deren zugehörigen Labels oder Zielen versorgt. Das System nutzt dann mathematische Algorithmen und Modelle, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren und diese Muster in eine allgemeine Regel oder Funktion zu überführen. Während des Trainingsprozesses passt das System seine Modelle und Algorithmen an, um die Genauigkeit und Leistung des Systems zu verbessern.

3. Anwendung:

Nach Abschluss des Trainings kann das KI-System angewendet werden, um neue Daten zu analysieren und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Das System kann auf verschiedene Weise eingesetzt werden, z.B. zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen, zur Identifizierung von Mustern in Daten, zur Entscheidungsfindung oder zur Automatisierung von Aufgaben.

Arten der künstlichen Intelligenz

Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Überwachtes Lernen wird verwendet, wenn das System mit gelabelten Daten trainiert wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Unüberwachtes Lernen wird verwendet, wenn das System mit unlabeled Daten trainiert wird, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Bestärkendes Lernen wird verwendet, um ein System zu trainieren, indem es durch Versuch und Irrtum lernt, indem es Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen erhält.

Insgesamt hängt das Lernen der künstlichen Intelligenz von den Daten ab, auf denen das System trainiert wird und von den verwendeten Algorithmen und Modellen. Die Genauigkeit und Effektivität des Lernens hängen auch von der Qualität der Daten ab, die für das Training verwendet werden, sowie von der Fähigkeit des Systems, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren und auf neue Situationen zu generalisieren.

Fazit

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir leben und arbeiten. Durch maschinelles Lernen und fortgeschrittene Algorithmen können KI-Systeme menschenähnliche Intelligenz auf eine Vielzahl von Aufgaben anwenden, von der Bilderkennung bis hin zur Entscheidungsfindung.

KI bietet zahlreiche Vorteile in verschiedenen Branchen und Anwendungen, von der Verbesserung der medizinischen Diagnostik bis hin zur Automatisierung von Arbeitsabläufen. Unternehmen und Organisationen können von der Effizienz und Produktivität profitieren, die KI-Systeme bieten können.

Es gibt jedoch auch Bedenken und Herausforderungen im Zusammenhang mit KI, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit, Ethik und Diskriminierung. Es ist wichtig, dass KI-Systeme transparent und verantwortungsbewusst entwickelt, implementiert und betrieben werden, um sicherzustellen, dass sie das Gemeinwohl unterstützen und nicht beeinträchtigen.

Die KI-Entwicklung spielt voraussichtlich auch weiterhin eine wichtige Rolle in der Technologie- und Geschäftswelt und man kann durchaus damit rechnen-, dass die Technologie in den kommenden Jahren noch weitere Verbesserungen erfährt und neue Anwendungsgebiete erschließt. Es ist wichtig, dass wir uns auf eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung von KI konzentrieren, um sicherzustellen, dass wir die Vorteile nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass wir die Risiken und Herausforderungen im Zusammenhang mit dieser fortschrittlichen Technologie verstehen und berücksichtigen.

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Kurze Zeitreise

Project Jupyter entstand 2014 als Ausgliederung, aus dem von Fernando Pérez initiierten Projekts IPython. Wobei IPython nach wie vor existiert. Lediglich eher bekannt als Python Shell und Kernel für Jupyter, während das Notebook und andere sprachunabhängige Teile nun unter dem Namen Jupyter weiterentwickelt werden. Jupyter ist sprachenunabhängig und unterstützt die Ausführung vieler verschiedener Sprachen wie Julia, R, Haskell, Ruby und Python.

Im Jahr 2015 gaben GitHub und das Project Jupyter bekannt, dass das Dateiformat des Jupyter Notebooks auf der GitHub-Plattform unterstützt wird.

Ich selbst kam zwar bereits im Jahr 2015 als Producer mit Jupyter in Berührung, doch dies ist eine andere Geschichte. Wirklich gearbeitet, habe ich mit Jupyter Notebook in Bezug auf die künstliche Intelligenz bzw. dem maschinellen Lernen und dem NVIDIA Jetson bzw. dem Xavier und TX1 in Selbstregie. An dieser Stelle mein herzliches Dankeschön an Fernando Pérez und seinem unermüdlichen Einsatz für die Wissenschaft und der Open Source Szene und natürlich an NVIDIA, für die zur Verfügungstellung der DevKits (Development Kits). Wobei ich an dieser Stelle nicht garantieren kann, ob es in Ordnung ist, diese beiden im Zusammenhang zu erwähnen. Falls nicht, möchte ich mich bereits jetzt dafür entschuldigen.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (früher IPython Notebooks) ist eine web-basierte interaktive Umgebung, mit der Jupyter-Notebook-Dokumente erstellt werden können. Ein Jupyter-Notebook-Dokument ist ein JSON-Dokument mit einem versionierten Schema, dass aus einer Liste von Eingabe- und Ausgabezellen besteht, die jeweils Code, Text und Plots enthalten können. Die Dateinamensendung ist „.ipynb“. Ein Jupyter Notebook kann aus der Browseroberfläche heraus in verschiedene Formate konvertiert werden (HTML, PDF, LaTeX und Folien für Präsentationen). Es bietet im Browser eine Schleife aus Eingabe, Ausführung/Ausgabe und baut dabei auf weit verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie IPython, ZeroMQ, Tornado, Python, jQuery, Bootstrap und MathJax.

Jupyter Notebook kann verschiedene Kernels aufrufen, um die Programmierung bzw. interaktive Ausführung von Anweisungen in verschiedenen Sprachen zu unterstützen.

Jupyter Kernel

Der Kernel ist ein Programm, dass verschiedene Arten von Anfragen bearbeitet. Da Kernels über ZeroMQ kommunizieren, können sie auf der gleichen Maschine oder auf anderen Maschinen im Netzwerk in Betrieb genommen werden. Kernels erkennen nicht, mit welchem Dokument sie verbunden sind, und können von vielen Clients gleichzeitig aufgerufen werden. In der Regel ist ein Kernel für eine Programmiersprache ausgelegt. Der Kernel für Python wird mit ausgeliefert. Die Menge an Kernels mit der Unterstützung verschiedenster Programmiersprachen nimmt stetig zu.

JupyterHub

JupyterHub bringt die Leistungsfähigkeit von Notebooks zu Benutzergruppen und ist als Multi-User-Server zu sehen. Es gibt den Nutzern Zugang zu Rechenumgebungen und Ressourcen, ohne sie mit Installations- und Wartungsaufgaben zu belasten. Benutzer – einschließlich Studenten, Forscher und Datenwissenschaftler – können ihre Arbeit in ihren eigenen Arbeitsbereichen auf gemeinsam genutzten Ressourcen erledigen, die von Systemadministratoren effizient verwaltet werden können.

JupyterHub läuft in der Cloud oder auf der eigenen Hardware und ermöglicht es, jedem Benutzer auf der Welt eine vorkonfigurierte Data-Science-Umgebung zur Verfügung zu stellen. Es ist anpassbar und skalierbar und eignet sich für kleine und große Teams, akademische Kurse und groß angelegte Infrastrukturen.

JupyterLab

JupyterLab ist die webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung für Notebooks, Code und Daten und damit das Nachfolgeprodukt für die GUI (Benutzeroberfläche). Mit der flexiblen Oberfläche können Benutzer Arbeitsabläufe in den Bereichen Datenwissenschaft, wissenschaftliche Berechnungen, Computerjournalismus und maschinelles Lernen konfigurieren und gestalten.

Fazit

Ein objektives Fazit fällt mir an dieser Stelle schwer, da ich die Lösungen nur für mich und allein verwendet habe. Interessant wäre es gewesen, dies in einem Team zu machen. Ich kann mir vorstellen, dass es bei der Versionierung durchaus einige Herausforderungen geben kann. Auch beim Mergen (Zusammenführen) von Code, kann sich dieses Unterfangen wahrscheinlich etwas komplizierter gestalten. Daher enthalte ich mich in diesem Fall bis auf Weiteres. Ich bin davon überzeugt, dass ich auch in Zukunft Berührungspunkte damit habe und diesen Artikel dementsprechend erweitere oder zumindest auf neue Artikel verweise.

Der Beitrag Projekt Jupyter – Plattform für interaktive Datenanalyse und kollaboratives Arbeiten erschien zuerst auf CEOsBay.