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iPhone-Tool iMazing: Version 3.5 mit Dateisuche, Messaging-Filter und mehr


Wenn es um die Arbeit mit iPhones, iPads und mittlerweile auch der Apple Watch, der Vision Pro und der Multimediabox Apple TV geht, sind Apples Verwaltungswerkzeuge teils arg eingeschränkt. Seit Jahren schafft hier das Tool iMazing aus der Schweiz Abhilfe – es gilt als eine Art Allzweckwaffe für die Administration von iOS & Co. So kann man damit Backups erstellen und diese direkt analysieren und sogar Apps aus anderssprachigen App-Stores auf das Gerät bringen, ohne sich dort direkt einloggen zu müssen. In der neuen Version 3.5, die seit dieser Woche zum Download bereitsteht, kommen einige nützliche neue Funktionen hinzu.

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Suche übers Dateisystem

So gibt es erstmals die Möglichkeit, nach Erstellung eines Backups das dann auf dem Mac befindliche Dateisystem eines externen Gerätes zu durchsuchen. Das erschließt die vorhandenen Daten deutlich einfacher. Bei der Extraktion von Messengern wie der Nachrichten-App oder WhatsApp kann man nun leichter PDFs, CSV- und Excel-Dateien extrahieren, zudem sind Reaktionen besser auslesbar.

Wer zu Schulungs- oder Marketingzwecken den iPhone- oder iPad-Screen aufzeichnen will, kann dies nun direkt in iMazing erledigen – und zwar über USB-C. Dabei sind auch Aufnahmen in HD möglich. Weiterhin wurde in iMazing 3.5 an der Oberfläche gearbeitet. Es gibt eine neue einklappbare Seitenleiste mit den Geräten, sodass mehr Platz im Hauptfenster bleibt.

Neuer Profile Editor für Windows

Für Windows liegt nun der Profile Editor 2.0 vor. Damit lassen sich Profile für Apple-Geräte erstellen, es wird also kein Mac mehr dafür benötigt. Profile können auch direkt signiert werden. iMazing-Macher DigiDNA behauptet, dass sich Admins so flexibler mit Profilen beschäftigen können als mit Apples eigenen Tools.

Kleinere Neuerungen im Rahmen von iMazing 3.5 gibt es auch für den CLI-Modus und den Configurator. Eine vollständige Liste der Neuerungen findet sich hier. Darin ist auch zu sehen, dass die App nun die Akku-Diagnose eines Apple-Geräts vollständig exportieren kann.

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iMazing 3.5 kostet 50 Euro für fünf Geräte im Abo pro Jahr (ein Gerät: 30 Euro), Familienlizenzen sind ab 80 Euro im Jahr erhältlich. Upgrades von früheren iMazing-Versionen bringen 50 Prozent Rabatt. Zuvor erhältliche Einmalkäufe konnten wir zunächst nicht finden – wir haben bei DigiDNA nachgefragt, ob es diese noch gibt. iMazing 3.5 ist auch für Windows erhältlich.


(bsc)



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Robotik-Start-up entwickelt Universal-Industrieroboter in unter zwei Jahren


Dem US-Robotik-Start-up Noble Machines ist es gelungen, innerhalb von weniger als zwei Jahren den universellen Industrieroboter Moby zu entwickeln, zu bauen und an einen ersten Kunden auszuliefern. Möglich wurde das durch die geballte Erfahrung in dem Unternehmen: Ingenieure der NASA, von SpaceX, des Caltech und von Apple arbeiteten an dem KI-gestützten Roboter zusammen, der innerhalb von nur acht Monaten auf die Beine gestellt wurde.

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Das Start-up Noble Machines wurde 2024 gegründet, um einen Roboter mit Armen und Beinen für industrielle Anwendungen zu entwickeln, der den dortigen Daueranforderungen gewachsen ist. Die Ingenieure wollten einen robusten Industrieroboter konstruieren, der sich auch skalieren lässt und der hauptsächlich in Arbeitsumgebungen tätig ist, in denen schwere, körperliche Arbeit verrichtet wird, die anstrengend und gefährlich sein kann. Der Roboter adressiert dadurch Arbeitsbereiche, für die sich immer seltener Personal finden lässt.

Robuster Roboter für harte Arbeitseinsätze

Entsprechend seiner Arbeitsumgebung ist Moby konstruiert. Er hat einen massigen Oberkörper mit kräftigen Armen und Beinen. Gewichte bis zu 27 kg soll der Roboter damit stemmen können. Zum Vergleich: Der ähnlich aufgebaute Digit von Agility Robotics schafft lediglich knapp 14 kg, Figures humanoider Figure 03 kann bis zu knapp 20 kg tragen, Boston Dynamics Atlas dagegen bis zu etwa 50 kg.

Trotz seiner Robustheit ist der Moby-Roboter so konzipiert, dass der rund 70 kg schwere Roboter mit Menschen kollaborativ arbeiten kann, verspricht Noble Machines.

Hard- und Software hat das Robotik-Start-up komplett selbst entwickelt. Von vornherein setzten die Entwickler auf verkörperte Intelligenz und autonomes Handeln. Sie nutzten dabei Nvidias Robotik-Framework ISAAC Sim, um zu schnellen Ergebnissen im KI-Training zu kommen. Die Ingenieure haben den Roboter so verfeinert, dass er neue Aufgaben innerhalb weniger Stunden lernen können soll. Der Bediener kann den Roboter dabei mit Anweisungen in natürlicher Sprache, Demonstrationen und Gesten trainieren.

Noble Machines betreibt mittlerweile Kooperationen mit Solomon, Adlink und Schaeffler, um die Roboter praxisnah weiterentwickeln zu können. An wen der erste Moby-Roboter ausgeliefert wurde, verrät Noble Machines nicht. Es soll sich aber um ein Unternehmen der Fortune-Global-500 handeln.

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(olb)



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So funktioniert ArcticDB: Vom Dataframe zur Hochleistungsdatenbank


Data-Scientists sind häufig mit enormen Mengen an Zeitreihendaten konfrontiert, beispielsweise bei der quantitativen Analyse. Um diese Herausforderung zu meistern, entwickelte die Man Group, ein britischer Finanzdienstleister, eine eigene, Dataframe-zentrierte Datenbank: ArcticDB. Das Besondere: Das System speichert pandas-Dataframes spaltenorientiert und stellt jede Änderung als neue Version bereit. Durch diese Art der Speicherung, unveränderliche (immutable) Versionierung und native pandas-Integration erleichtert ArcticDB den Umgang mit riesigen Datensätzen.

  • Klassische Datenbanken und Dateiformate stoßen beim Verarbeiten riesiger Datenmengen an ihre Grenzen.
  • Die Open-Source-Datenbank ArcticDB ist speziell für Big Data und High-Performance Computing konzipiert: Sie speichert spaltenbasiert statt zeilenweise, nutzt Versionierung sowie Append-Streaming und integriert pandas nativ.
  • Alternative Produkte wie ClickHouse, TimescaleDB und InfluxDB oder Formate und Techniken wie Apache Parquet und Delta Lake haben eine andere Ausrichtung. Sie verwenden SQL und klassische Time-Series-Konzepte.


Dr. Fabian Deitelhoff

Dr. Fabian Deitelhoff

Dr. Fabian Deitelhoff ist IT-Leiter Head of Software Development und Head of Product bei der Education Partners GmbH. Zudem ist er als Autor, Dozent und Softwareentwickler tätig.

Herkömmliche Dateiformate und Data-Warehouse-Systeme reichen nicht immer aus, um Dataframes mit Milliarden Zeilen effizient zu verarbeiten. Das Konzept von ArcticDB stellt Dataframes in den Mittelpunkt des Datenmodells (siehe Artikel „Our Journey Creating ArcticDB: Solving the Challenge of Dataframes at Scale“ von William Dealtry, einem der Hauptentwickler von ArcticDB). Zwei Ideen sind dabei zentral: günstiger Cloud-Speicher und Immutabilität. Statt Daten nachträglich zu ändern, erzeugt ArcticDB bei jeder Schreiboperation eine neue Version, was Skalierung und Zeitreisen ermöglicht. Daraus leiten sich die Kerneigenschaften des Datenbanksystems ab:

  • pandas in, pandas out: Die Python-API arbeitet direkt mit Dataframes und verzichtet auf SQL.
  • Serverlos und unveränderlich: ArcticDB läuft als Embedded-Engine auf dem Client, nutzt Objektspeicher (S3, LMDB) und speichert Daten als unveränderliche Versionen.
  • Spaltenorientiert und leistungsfähig: Die Datenbank nutzt spaltenbasierte, komprimierte Segmente, um sehr große Dataframes schnell zu lesen und zu schreiben. Persistente Strukturen schützen ältere Versionen vor Beschädigung.

Die genannten Prinzipien bestimmen Architektur, API und Anwendungsfälle.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „So funktioniert ArcticDB: Vom Dataframe zur Hochleistungsdatenbank“.
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