Entwicklung & Code
Arduino-Übernahme durch Qualcomm: Entscheidender Moment für die Maker-Community
Qualcomm Technologies verkündete am 7. Oktober 2025 eine Vereinbarung zur Übernahme von Arduino, dem beliebten italienischen Open-Source-Hardware- und Software-Unternehmen, das die Art und Weise revolutionierte, wie Millionen von Menschen mit Elektronik interagieren. Diese Nachricht führte zu großer Aufmerksamkeit durch die Elektronik-, Robotik- und Maker-Communities weltweit. Die Übernahme repräsentiert weit mehr als eine einfache Unternehmenstransaktion. Sie markiert die Konvergenz zweier vollkommen unterschiedlicher Welten: des basisdemokratischen Open-Source-Ethos der Maker-Bewegung und der hochmodernen, industriellen Chip-Design-Expertise eines der weltweit führenden Halbleiterunternehmen.

Prof. Dr. Michael Stal arbeitet seit 1991 bei Siemens Technology. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Softwarearchitekturen für große komplexe Systeme (Verteilte Systeme, Cloud Computing, IIoT), Eingebettte Systeme und Künstliche Intelligenz.
Er berät Geschäftsbereiche in Softwarearchitekturfragen und ist für die Architekturausbildung der Senior-Software-Architekten bei Siemens verantwortlich.
Der Deal macht Arduino zu einer unabhängigen Tochtergesellschaft von Qualcomm Technologies. Diese Struktur soll Arduinos unverwechselbare Identität, den Community-fokussierten Ansatz und die Open-Source-Philosophie bewahren und gleichzeitig Zugang zu Qualcomms enormen Ressourcen, fortschrittlichen Technologien und globaler Reichweite gewährleisten. Die Übernahme steht derzeit noch unter dem Vorbehalt behördlicher Genehmigungen und anderer üblicher Abschlussbedingungen, aber beide Unternehmen verfolgen bereits ehrgeizige Pläne, die versprechen, die Landschaft des Embedded Computing, der KI-Entwicklung und des Robotik-Prototyping neu zu gestalten.
Arduino: Das kleine Board, das eine Revolution entfachte
Um die Tragweite dieser Übernahme zu verstehen, ist zunächst die Rolle von Arduino im Technologie-Ökosystem zu würdigen. Arduino entstand Anfang der 2000er Jahre in Italien aus einer einfachen, aber tiefgreifenden Mission: Elektronik und Programmierung für Künstler, Designer, Hobbyisten und alle anderen zugänglich zu machen, die neugierig auf die Schaffung interaktiver Objekte oder Umgebungen waren. Vor Arduino erforderte die Arbeit mit Mikrocontrollern erhebliche technische Expertise, teure Entwicklungswerkzeuge und eine steile Lernkurve, die alle außer den engagiertesten Enthusiasten oder professionellen Ingenieuren abschreckte.
Arduino veränderte das alles durch eine Kombination aus erschwinglicher Hardware, benutzerfreundlicher Software und umfangreichen Bildungsressourcen. Das ursprüngliche Arduino Uno Board mit seiner charakteristischen blauen Leiterplatte und weißen Steckverbindern avancierte zu einer Ikone der Maker-Bewegung. Im Herzen dieser Boards arbeiten Mikrocontroller von Unternehmen wie Atmel, das später Microchip Technology übernahm, die Arduino mit ihrer genialen Arduino Integrated Development Environment paarte. Diese IDE verwandelte die einschüchternde Welt der Embedded-Programmierung in etwas Zugängliches und nutzte eine vereinfachte Version von C++, die selbst Anfänger meistern konnten.
Die Auswirkungen waren geradezu revolutionär. In den letzten zwei Jahrzehnten kultivierte Arduino eine globale Community von mehr als dreiunddreißig Millionen aktiven Nutzern, die Studenten, Hobbyisten, Künstler, Ingenieure und Unternehmer umfasst. Diese Nutzer schufen alles von einfachen LED-Blink-Projekten bis hin zu ausgefeilten Robotern, Umweltüberwachungssystemen, interaktiven Kunstinstallationen und unzähligen Prototypen, die sich schließlich zu kommerziellen Produkten entwickelten. Arduino-Boards haben sich weltweit zur Standardausrüstung in Klassenzimmern, Makerspaces, Forschungslaboren und Startup-Inkubatoren entwickelt.
Das Arduino-Ökosystem erstreckt sich weit über die Boards hinaus. Es umfasst Tausende kompatible Sensoren, Aktuatoren und Erweiterungsplatinen, die man als Shields kennt und huckepack auf Arduino-Boards stapelt, um Fähigkeiten wie drahtlose Kommunikation, Motorsteuerung oder Display-Schnittstellen hinzuzufügen. Zusätzlich bedeutet Arduinos Open-Source-Ansatz, dass die Hardware-Designs frei verfügbar sind, was eine ganze Industrie von Arduino-kompatiblen Boards und Klonen hervorbrachte, die den Zugang zu Elektronik-Bildung und Prototyping weiter demokratisierten.
Qualcomm: Der Chip-Riese auf der Suche nach neuen Horizonten
Auf der anderen Seite dieser Übernahme steht Qualcomm, ein Unternehmen, das den Gipfel modernen Halbleiterdesigns und der drahtlosen Technologie repräsentiert. Qualcomm hat sein Hauptquartier in San Diego, Kalifornien, und baute sein Imperium hauptsächlich auf Mobile Computing auf, wobei es durch seine Snapdragon-Marke zum Synonym für Smartphone-Prozessoren avancierte. Die Chips des Unternehmens treiben Milliarden von Geräten weltweit an, und seine Modem-Technologie spielte eine instrumentale Rolle in der Evolution der Mobilfunkkommunikation von 3G über 5G und darüber hinaus.
Allerdings befindet sich Qualcomm an einem strategischen Scheideweg. Der Smartphone-Markt, der den primären Umsatztreiber des Unternehmens darstellte, hat seine Reife erreicht und das Wachstum hat sich demzufolge erheblich verlangsamt. Darüber hinaus sieht sich Qualcomm Herausforderungen von Großkunden wie Apple gegenüber, das zunehmend eigene Chips designt, einschließlich der Entwicklung eigener Modem-Technologie, um Qualcomms Chips in iPhones zu ersetzen. Diese Marktdynamiken zwangen Qualcomm, eine aggressive Diversifizierung in neue Märkte zu verfolgen, wo seine Expertise in energieeffizienter Datenverarbeitung, drahtloser Konnektivität und zunehmend auch künstlicher Intelligenz das Wachstum antreibt.
Diese Diversifizierungsstrategie führte Qualcomm dazu, sich stark auf mehrere aufstrebende Bereiche zu konzentrieren, darunter Automotive Computing für autonome Fahrzeuge, industrielle Internet-of-Things-Anwendungen (IoT) und Robotik. Im jüngsten Quartal machten Qualcomms IoT-Geschäft, das Chips für industrielle und Robotikаnwendungen umfasst, kombiniert mit seiner Automotive-Sparte, dreißig Prozent des gesamten Chip-Umsatzes des Unternehmens aus. Dies repräsentiert substanziellen Fortschritt bei der Reduzierung der Abhängigkeit von Smartphones, aber Qualcomm erkennt, dass die Eroberung dieser neuen Märkte andere Ansätze erfordert als den Verkauf von Chips in Millionenstückzahlen an etablierte Smartphone-Hersteller.
Allein im vergangenen Jahr übernahm Qualcomm zwei weitere Unternehmen speziell zur Stärkung seiner Position in Edge Computing und Robotik: Foundries.io, das sicheres Device-Management und Over-the-Air-Update-Fähigkeiten für IoT-Geräte bereitstellt, und Edge Impulse, eine Plattform für die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen auf Edge-Geräten. Die Arduino-Übernahme repräsentiert die dritte Säule dieser Strategie und konzentriert sich darauf, die Herzen und Köpfe von Entwicklern ganz am Anfang ihrer Produktentwicklungsreise zu gewinnen.
Die strategische Logik: Warum der Deal äußerst sinnvoll ist
Auf den ersten Blick mag die Vermählung eines Halbleiter-Riesen und einer beliebten Maker-Plattform ungewöhnlich erscheinen, aber die strategische Logik zeigt sich klar, wenn man die Herausforderungen beider Unternehmen und die Chancen betrachtet, die diese Union schafft. Für Qualcomm löst die Übernahme mehrere kritische Probleme gleichzeitig und öffnet Türen, die sonst schwierig zu erreichen wären.
In erster Linie verschafft Arduino Qualcomm direkten Zugang zu Entwicklern auf Basis-Ebene. Nakul Duggal, Qualcomms Group General Manager für Automotive, Industrial und Embedded IoT, artikulierte das Denken des Unternehmens in einem Interview und erklärte, dass das Ziel darin liege, mit Entwicklern während der Prototyping- und Proof-of-Concept-Phasen der Produktentwicklung zu interagieren. Die Hoffnung besteht darin, dass Qualcomm durch die Positionierung als bevorzugte Plattform für Experimente und Lernen Kaufentscheidungen beeinflussen kann, wenn diese Projekte zu kommerziellen Produkten reifen, die Chips im großen Maßstab benötigen.
Das repräsentiert eine signifikante Verschiebung in Qualcomms Go-to-Market-Strategie. Traditionell verkaufte Qualcomm seine Chips in großen Mengen an etablierte Unternehmen und Original Equipment Manufacturer (OEM). Dieser Ansatz funktioniert gut für High-Volume-Produkte wie Smartphones, schafft aber eine Barriere für kleinere Developer, Start-ups und Forscher, die nur wenige Chips für Prototyping oder kleine Produktionsläufe benötigen. Arduinos Vertriebsmodell, das Entwicklungsboards weltweit über Online-Händler und Elektronik-Distributoren zu günstigen Preisen leicht verfügbar macht, löst dieses Problem elegant.
Der Zeitpunkt ist besonders angesichts der Explosion des Interesses an Robotik und Edge-KI gut gewählt. Wie Duggal bemerkte, hofft Qualcomm, letztlich humanoide Roboter mit Energie zu versorgen, die Rechenfähigkeiten ähnlich denen benötigen, die selbstfahrende Autos brauchen. Diese Anwendungen erfordern signifikante KI-Verarbeitungsleistung, ausgefeilte Sensorintegration und Echtzeit-Steuerungsfähigkeiten. Konkurrenten wie Nvidia haben jedoch bereits bedeutende Fortschritte in diesem Bereich gemacht, teilweise indem sie ihre Roboter-Development-Kits für individuelle Entwickler und Forscher für nur 249 Dollar leicht zugänglich machten. Die Arduino-Übernahme erlaubt Qualcomm, direkt in diesem Bereich zu konkurrieren und dabei Arduinos etablierte Community und Reputation zu nutzen.
Für Arduino bietet die Übernahme Ressourcen und Fähigkeiten, die unabhängig schwierig oder unmöglich zu erreichen wären. Der Zugang zu Qualcomms fortschrittlichen Chipdesigns, besonders für KI-Beschleunigung und High-Performance-Computing, erlaubt Arduino, sich über den Bereich einfacher Mikrocontroller-Boards hinaus in anspruchsvollere Anwendungen zu erweitern. Qualcomms globale Lieferketten-Beziehungen, Fertigungsexpertise und finanzielle Ressourcen können Arduino dabei helfen, seine Operations zu skalieren und neue Märkte zu erreichen, besonders in industriellen und kommerziellen Anwendungen durch Arduinos professionelle Produktlinien.
Beide Unternehmen betonen, dass Arduino seine Unabhängigkeit, Open-Source-Philosophie und das Engagement zur Unterstützung von Mikrocontrollern mehrerer Halbleiterlieferanten behalte. Das ist entscheidend, um das Vertrauen innerhalb der Arduino-Community aufrechtzuerhalten, die die Neutralität und Zugänglichkeit der Plattform schätzt. Arduino-CEO Fabio Violante betonte diesen Punkt und erklärte, dass die Zusammenarbeit mit Qualcomm Arduino erlaube, „unser Engagement für Zugänglichkeit und Innovation zu verstärken“, während man den Werten treu bleibe, die der Community immer am wichtigsten waren.
Vorstellung des Arduino Uno Q: Brückenschlag zwischen zwei Welten
Um das Potenzial dieser Partnerschaft zu demonstrieren, kündigten Qualcomm und Arduino simultan das Arduino UNO Q Board an, ein revolutionäres neues Board, das einen dramatischen Sprung nach vorn repräsentiert. Dieses Board verkörpert die Fusion von Arduinos Zugänglichkeit mit Qualcomms technologischer Raffinesse und schafft eine Entwicklungsplattform, die die Lücke zwischen einfachen Mikrocontroller-Projekten und ausgefeilten Computing-Anwendungen überbrückt.
Das UNO Q verfügt über das, was Arduino als „Dual-Brain“-Architektur beschreibt: Es kombiniert zwei unterschiedliche Verarbeitungssysteme auf einem einzigen Board, das den vertrauten Arduino-UNO-Formfaktor beibehält. Diese Formfaktor-Kompatibilität bedeutet, dass das UNO Q mit vielen existierenden Arduino-Shields funktioniert und die Kompatibilität mit dem riesigen Ökosystem Arduino-kompatibler Hardware-Zubehörteile bewahrt, die man über die Jahre entwickelt hat.

Das Arduino Q Uno Board vereinigt einen Linux-fähigen Qualcomm Dragonwing und einen leistungsfähigen Mikrocontroller
(Bild: Arduino)
Das erste „Gehirn“ besteht aus dem Qualcomm Dragonwing QRB2210-Prozessor, einem ausgefeilten System-on-Chip, das Fähigkeiten auf die Arduino-Plattform bringt, die man zuvor mit Single-Board-Computern wie dem Raspberry Pi assoziierte. Dieser Prozessor verfügt über eine Quad-Core-ARM-CPU, eine Adreno-GPU für Grafikbeschleunigung, duale Bildsignalprozessoren für Kamera-Unterstützung und dedizierte Neural-Processing-Units (NPUs) für KI-Beschleunigung. Mit einem vollständigen Linux-Debian-Betriebssystem kann der Dragonwing-Prozessor Aufgaben wie Computer Vision bewältigen, bei denen Kameras Bilder erfassen, die dann KI-Modelle analysieren, um Objekte zu identifizieren, Anomalien oder Muster zu erkennen. Er unterstützt Standardschnittstellen, einschließlich USB-C für Stromversorgung und Daten, HDMI für Display-Ausgabe, Ethernet für Netzwerkkonnektivität sowie Audio-Ein- und -Ausgabe.
Das zweite „Gehirn“ ist ein STMicroelectronics STM32U585-Mikrocontroller, der Echtzeit-Steuerungsaufgaben mit dem präzisen Timing von Mikrocontrollern bewältigt. Das erweist sich als entscheidend für Anwendungen wie Robotik, in der Motoren exaktes Timing beim Steuern benötigen, oder wie industrielle Automatisierungssysteme, bei denen das Lesen von Sensoren und die Steuerung von Aktuatoren mit minimaler Latenz erfolgen muss. Durch die Einbeziehung sowohl eines leistungsstarken Linux-fähigen Prozessors als auch eines Echtzeit-Mikrocontrollers auf demselben Board eliminiert das UNO Q die Notwendigkeit, separate Boards miteinander zu verbinden, was sowohl Hardware-Design als auch Softwareentwicklung vereinfacht.
Das UNO Q kommt in zwei Konfigurationen, um verschiedene Bedürfnisse und Budgets zu bedienen. Das Basismodell verfügt über zwei Gigabyte RAM und sechzehn Gigabyte eMMC-Flash-Speicher zum Preis von 44 Dollar in den USA oder 39 Euro in Europa. Eine leistungsfähigere Version bietet vier Gigabyte RAM und zweiunddreißig Gigabyte Speicher für 59 Dollar oder 53 Euro. Das Basismodell steht für sofortige Vorbestellung zur Verfügung, wobei der Versand am 25. Oktober 2025 beginnt, während die höherwertige Konfiguration im November 2025 zur Bestellung verfügbar sein soll – mit erwartetem Versand bis Ende des Jahres.
Diese Spezifikationen positionieren das UNO Q als bemerkenswert leistungsfähige und dennoch erschwingliche Plattform. Die Einbeziehung von substanziellem Arbeitsspeicher und Speicherplatz erlaubt Entwicklern, ausgefeilte Anwendungen laufen zu lassen, Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle zu speichern und komplexe Multimedia-Verarbeitung zu bewältigen. Die KI-Beschleunigungsfähigkeiten bedeuten, dass Entwickler neuronale Netze direkt auf dem Board für Aufgaben wie Objekterkennung, Sprachverarbeitung oder vorausschauende Wartung laufen lassen können, ohne Cloud-Konnektivität zu benötigen, was für Anwendungen essenziell ist, bei denen Datenschutz, Latenz oder Zuverlässigkeit Bedenken darstellen.
Die neue Entwicklungserfahrung: Arduino App Lab
Hardware allein macht keine erfolgreiche Entwicklungsplattform aus. Da eine Dual-Prozessor-Architektur des UNO Q Komplexität einführt, die Entwickler einschüchtern könnte, schuf Arduino eine völlig neue Entwicklungsumgebung namens Arduino App Lab. Diese integrierte Entwicklungsumgebung repräsentiert eine signifikante Evolution von der klassischen Arduino-IDE, die der Community zwei Jahrzehnte lang diente.
App Lab soll die Entwicklungsreise über multiple Domänen hinweg vereinheitlichen, die traditionell unterschiedliche Tools und Fähigkeiten erforderten. Entwickler können mit Echtzeit-Betriebssystemen für Mikrocontroller-Programmierung, vollständigen Linux-Umgebungen für Anwendungsentwicklung, Python für Scripting und Datenverarbeitung sowie KI-Modell-Entwicklung und -Implementierung arbeiten, alles innerhalb einer einzigen integrierten Umgebung. Dieser vereinheitlichte Ansatz adressiert eine der größten Herausforderungen in moderner Embedded-Entwicklung: den kognitiven Overhead des Wechselns zwischen verschiedenen Tools, Sprachen und Workflows beim Bau von Systemen, die multiple Verarbeitungsdomänen umspannen.
Die Umgebung kommt vorinstalliert mit gebrauchsfertigen Arduino-Apps und Bausteinen, die Arduino Bricks nennt. Diese bieten Startpunkte für gängige Aufgaben und Anwendungsmuster und erlauben, beim Entwickeln mit funktionierenden Beispielen zu beginnen, statt von Grund auf neu zu starten. Dieser Ansatz war zentral für Arduinos Erfolg, da die klassische Arduino-IDE Hunderte von Beispiel-Sketches enthielt, die sich von grundlegender LED-Steuerung bis hin zu komplexer Sensorintegration und Kommunikationsprotokollen erstreckten.
Besonders faszinierend ist App Labs Integration mit Edge Impulse, der Machine-Learning-Plattform, die Qualcomm Anfang dieses Jahres übernahm. Diese Integration ermöglicht Entwicklern, KI-Modelle unter Verwendung realer Daten zu bauen, zu trainieren und zu implementieren, die man von mit ihren Arduino-Boards verbundenen Sensoren sammelt. Der Workflow unterstützt gängige KI-Anwendungen einschließlich Objektidentifikation durch Kamerabilder, Anomalieerkennung in Sensordaten für vorausschauende Wartung, Sounderkennung für Sprachsteuerung oder Umweltüberwachung und vieles mehr. Die Fähigkeit, den gesamten Workflow durchzuführen, ohne die Arduino-Entwicklungsumgebung zu verlassen, senkt die Einstiegshürde für KI-Entwicklung signifikant.
Vielleicht am faszinierendsten sind Berichte über das, was einige in der Community „Vibe-Coding“-Fähigkeiten nennen, mit denen das integrierte Sprachmodell der IDE basierend auf Textbeschreibungen von Nutzern Code generieren kann. Während Details spärlich bleiben und man dieses Feature nicht offiziell bestätigt hat, könnte es, falls gut implementiert, einen transformativen Ansatz repräsentieren, um Programmierung für Anfänger zugänglicher zu machen und gleichzeitig potenziell die Produktivität für erfahrene Entwickler zu erhöhen, die schnell Boilerplate-Code generieren oder unbekannte APIs durch natürlichsprachliche Anfragen erkunden können.
Das App Lab kann entweder auf dem UNO Q selbst laufen und dabei die Linux-Umgebung auf dem Qualcomm-Prozessor nutzen, oder auf einem separaten Computer für Entwickler, die diesen Workflow bevorzugen. Diese Flexibilität berücksichtigt verschiedene Arbeitsstile und erlaubt dem UNO Q, als vollständig eigenständige Entwicklungsplattform zu funktionieren, was besonders wertvoll in Bildungsumgebungen oder für Entwickler sein dürfte, die an Orten mit begrenztem Zugang zu Computerressourcen arbeiten.
Entwicklung & Code
Gegen nervige Alltagsaufgaben: Amazon AWS bringt neue KI-Agenten
Auf seiner diesjährigen Hausmesse re:Invent machte AWS unmissverständlich klar, wohin die Reise geht: Agentische KI-Systeme sollen künftig nicht nur einfache Aufgaben erledigen, sondern stunden- oder sogar tagelang autonom arbeiten. Mit den sogenannten Frontier Agents kündigte Amazon eine neue Generation von KI-Agenten an, die ohne ständige menschliche Anleitung persistente Kontexte aufrechterhalten und komplexe Workflows bewältigen sollen.
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Im Mittelpunkt stehen drei spezialisierte Agenten, die den Software-Entwicklungszyklus transformieren sollen. Der Kiro Autonomous Agent fungiert als virtueller Entwickler, der Backlogs abarbeitet, Bugs klassifiziert sowie priorisiert und Aufgaben über mehrere Code-Repositories hinweg eigenständig löst. Dabei lernt er kontinuierlich aus Feedback und Pull-Requests. Der AWS Security Agent übernimmt die Rolle eines virtuellen Sicherheitsberaters: Er überprüft Designdokumente und Pull-Requests auf Schwachstellen, orientiert sich dabei an organisationsspezifischen Vorgaben und verwandelt zeitaufwendige Penetrationstests in eine On-Demand-Funktion. Komplettiert wird das Trio durch den AWS DevOps Agent, der als Teil des operativen Teams Vorfälle diagnostiziert, Telemetrie- und Bereitstellungsdaten korreliert und proaktiv Verbesserungen vorschlägt.
Bedrock AgentCore wird erweitert
Die zentrale Plattform für den Betrieb dieser Agenten, Amazon Bedrock AgentCore, erhielt drei wesentliche Erweiterungen. Mit AgentCore Policy lassen sich nun in natürlicher Sprache formulierte Richtlinien, sogenannte Guardrails, durchsetzen, die unbefugte Agentenaktionen in Echtzeit blockieren. AgentCore Evaluations bietet 13 vorgefertigte Metriken zur Qualitätssicherung, etwa für Korrektheit und Kontextrelevanz. AgentCore Memory, ein episodischer Speicher, ermöglicht es Agenten, aus vergangenen Interaktionen zu lernen und ihre Entscheidungsfindung anzupassen.
Ergänzt wird das Portfolio durch Amazon Nova Act, einen Dienst zur Automatisierung von Browser-UI-Workflows, der laut AWS eine Zuverlässigkeit von 90 Prozent erreicht. Auch das Open Source KI-Agenten-SDK Strands Agents, das AWS erst im Mai diesen Jahres vorgestellt hatte und zunächst auf Python fokussiert war, wurde um TypeScript-Unterstützung erweitert und läuft nun auf Edge-Geräten für Automotive- und Robotik-Anwendungen.
Warnung vor explodierenden Kosten
Bei aller technischen Raffinesse hat die wirtschaftliche Seite der Agentisierung einen deutlichen Haken. Jeff Boudier, Chief Product & Growth Officer bei Hugging Face, ordnet in einem Gespräch mit der iX ein, dass der Einsatz von KI-Agenten grundsätzlich sorgfältig hinterfragt werden müsse. Der Übergang von klassischen LLM-Anwendungen hin zu agentischen Systemen führe aufgrund ihrer iterativen Arbeitsweise zu einem drastisch höheren Rechenaufwand.
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„Anstatt dass eine Nutzeranfrage etwa einen Cent kostet, liegen wir bei agentischen Systemen schnell bei drei, fünf oder sogar mehr Dollar“, erklärt Boudier. „Dieser Wandel wird im kommenden Jahr noch eine enorme Menge an Engineering-Arbeit auslösen, um diese Kosten wieder zu senken.“
Unternehmen müssen sich deshalb vorab fragen, ob sie für einen konkreten Anwendungsfall überhaupt einen Agenten benötigen, welchen Wert eine korrekte Antwort hat und wie hoch das Risiko ist, wenn ein Agent falsche Entscheidungen trifft. Auch ob die von AWS versprochene Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit ihrer Agenten die Mehrkosten rechtfertigen, wird sich erst in der Praxis zeigen müssen.
(fo)
Entwicklung & Code
Developer-Häppchen – Kleinere News der vergangenen Woche (ehemals Snapshots)
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:
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- Codeformatierung mit Prettier 3.7: Das Open-Source-Tool hat an der Konsistenz zwischen Class- und Interface-Formatierung für TypeScript geschraubt. Daneben bringt es Updates für die Darstellung von JavaScript, CSS und mehr, ebenso wie Support für das aktuelle Release Angular 21.JetBrains hat den Release Candidate für IntelliJ IDEA 2025.3 veröffentlicht. Interessierte können darin neue Features wie Spring-Debugger-Updates und den Support für Spring Boot 4, Spring Framework 7 und Java 25 nutzen. Die Programmiersprache Julia hat nun eine offizielle Arbeitsgruppe für Sicherheit: die Julia Security Working Group (JSWG). Bisher haben Julia-Developer sich über Security-Arbeiten in einem informellen Rahmen ausgetauscht – via Slack, Repos und Pull Requests –, was nun jedoch in der JSWG gebündelt werden soll. Zunächst sollen Meetings im zweiwöchentlichen Takt eingeführt werden. Weitere Infos gibt es im Slack-Channel #security-dev.Apache Flink 2.2.0 bringt neue KI-Fähigkeiten mit:
ML_PREDICT für LLM-Inferenz und VECTOR_SEARCH für Echtzeit-Vektor-Ähnlichkeitssuche sind nun mit an Bord.
(Bild: deagreez/123rf.com)

Die Product Owner Days am 5. und 6. Mai 2026 in Köln bieten über 20 Vorträge zu Product Ownership, KI im Produktmanagement, User Research, Product Discovery & Product Economics sowie weiteren aktuellen Themen. Vergünstigte Frühbuchertickets sind jetzt erhältlich.
- Was gibt es Neues im Insider-Programm für Visual Studio Code? Das erfahren Interessierte in einem Podcast, den das VS-Code-Team gestartet hat. Im Podcast sollen Gespräche mit Developern, Produktmanagern und Community-Mitwirkenden geführt werden. Das Python-Webframework Django ist in Version 6.0 erschienen. Mittels Content Security Policy (CSP) lassen sich darin Sicherheitsrichtlinien auf Browserebene konfigurieren und durchsetzen, um Content Injection vorzubeugen. Mit dem Release von Django 6.0 errreicht Django 5.2 das Ende seines Mainstream-Supports.
- JupyterLite, eine Jupyter-Distribution für Webbrowser, hat in Version 0.7 neue Features, Bugfixes und Verbesserungen eingeführt. Unter anderem bringt das Release Support für Workspaces, die es ermöglichen, Notebooks und Dateien in separaten Workspace-Umgebungen zu organisieren. Zudem bringt v0.7 integrierte Audio- und Video-Viewer mit, sodass Nutzerinnen und Nutzer entsprechende Dateien direkt aus dem UI heraus öffnen können.Die erste Beta von Vite 8, die unter der Haube den Bundler Rolldown nutzt, ist erschienen. Sie soll deutlich schnellere Produktions-Builds ermöglichen und den Weg für künftige Verbesserungen ebnen. Bisher setzte Vite auf die beiden Bundler esbuild und Rollup für verschiedene Aufgaben. Das in Rust geschriebene und für Vite konzipierte Rolldown wird nun als alleiniger Bundler eingesetzt.Das Rust-Team hat mit der Planung der Projektziele für die Programmiersprache im nächsten Jahr begonnnen. Die Planung betrifft nun nicht wie bisher jeweils sechs Monate, sondern das komplette Jahr 2026. Auch Rust-User sind dazu aufgerufen, ihre Ideen mitzuteilen.
Solltest du ein schmackhaftes Thema vermissen, freuen wir uns über deine Mail.
(mai)
Entwicklung & Code
Sulu 3.0: CMS mit neuem Content-Speicher und klarerer Architektur
Sulu 3.0 ist erschienen. Mit dem Release vollzieht das quelloffene Content-Management-System (CMS) laut Blogbeitrag eine größere technische Umstrukturierung. Statt auf das bislang genutzte PHPCR‑Repository setzt das Projekt künftig vollständig auf Doctrine ORM und JSON‑Felder – eine Entscheidung, die nicht nur die Performance heben, sondern auch die Einstiegshürde für Symfony‑Entwickler senken soll. Nach Angaben des Teams kamen rund 150.000 Zeilen Code neu hinzu, mehr als 265.000 wurden entfernt.
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Das Open-Source-CMS Sulu basiert auf dem PHP-Framework Symfony und dient als Headless‑ oder klassisches CMS für komplexe, mehrsprachige Webprojekte. Es richtet sich vor allem an Entwicklerinnen und Entwickler, die flexible Inhaltsmodelle mit vertrauten Symfony‑Werkzeugen umsetzen wollen. Für Symfony sind kürzlich die Versionen 7.4 und 8.0 erschienen.
Von PHPCR zu Doctrine ORM
Mit der Abkehr vom speicherintensiven PHPCR führt Sulu ein neues Modell zur Ablage von Inhalten ein: Seiten, Artikel oder Snippets werden jetzt als reguläre Doctrine‑Entitäten mit JSON‑Spalten verwaltet. Damit greifen Developer direkt auf bekannte Tools und SQL‑Abfragen zurück, statt eine eigene Query‑Sprache lernen zu müssen.
Das System nutzt sogenannte Dimensionen, um Sprach‑, Veröffentlichungs‑ und Versionszustände abzubilden. So lassen sich nicht übersetzbare Felder in mehreren Sprachvarianten weiterverwenden – ein Ansatz, der die vorherige, tiefer verschachtelte Struktur ersetzt und sich offenbar leichter debuggen lässt.
Bessere Performance und Vereinfachungen
Nach Angaben des Teams bringt der neue Speicheransatz spürbare Leistungsgewinne. Content‑Strukturen lassen sich nun direkt in der Datenbank nachvollziehen, während Konfigurationsdaten weiterhin als XML im Repository bleiben.
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Auch das Update der PHP-Bibliothek Flysystem auf Version 3 soll zur Vereinfachung der Handhabung von Mediendateien beitragen. Diese können künftig über eine einheitliche Schnittstelle auf unterschiedlichen Backends abgelegt werden, beispielsweise auf Amazon S3, Microsoft Azure, WebDAV oder Dropbox.
Entfall der Elasticsearch‑Pflicht für Artikel
Neben der Speicherarchitektur wurde das Artikel‑Bundle neu geschrieben. Es lässt sich nun ohne die Suchmaschine und das Analytic-Tool Elasticsearch betreiben, wodurch kleineren Projekten die Installation eines separaten Suchdienstes erspart bleiben soll. Für große Installationen bleibt die Option durch ein ergänzendes Bundle erhalten, das Elasticsearch wieder einbindet.
Ebenfalls neu ist SEAL, der Search Engine Abstraction Layer. Er bündelt Anbindungen an Suchsysteme wie Loupe, Meilisearch, Solr oder Elasticsearch hinter einer gemeinsamen API. Standardmäßig kommt Loupe zum Einsatz – eine SQLite‑basierte, PHP‑interne Lösung, die für mittlere Datenmengen ausreichend schnell arbeitet.
Migration und Unterstützung
Sulu liefert ein eigenes Tool, um vorhandene PHPCR‑Daten zu konvertieren. Das Migration‑Bundle überführt Seiten, Artikel, Snippets und URLs in die neue Speicherstruktur und protokolliert detailliert, wo gegebenenfalls Nacharbeit nötig ist.
Wer die Umstellung nicht allein durchführen möchte, kann laut Entwicklerteam auf Community‑Hilfe via Slack und GitHub oder auf professionelle Unterstützung zurückgreifen. Weitere Informationen zur Hilfe sowie zum Release finden sich im Blogbeitrag.
Weiterer Fahrplan
Mit Version 3.0 endet die Pflege für Sulu 1.6, während Sulu 2.6 als LTS-Version (Long-term Support) erhalten bleibt. Die neue Architektur soll künftige Funktionen erleichtern und das CMS langfristig wartbarer machen. Näheres zum Release und zum CMS auch auf GitHub.
(mdo)
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