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Künstliche Intelligenz

Azure HorizonDB: Microsofts neue PostgreSQL-Datenbank


Microsoft hat auf seiner Entwicklerkonferenz Ignite die Preview von Azure HorizonDB vorgestellt. Der neue Cloud-Datenbankdienst basiert auf PostgreSQL und richtet sich sowohl an Entwickler neuer Anwendungen als auch an Unternehmen, die Legacy-Systeme modernisieren wollen. Die Cloud-native Architektur soll skalierbaren Shared Storage, flexible Scale-out-Rechenleistung und einen mehrstufigen Cache für Anwendungen jeder Größenordnung bieten.

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PostgreSQL hat sich aktuell zum De-facto-Standard für moderne Datenbankprojekte entwickelt: Laut Stack Overflow ist das Open-Source-RDBMS bei professionellen Entwicklern am beliebtesten. Mit HorizonDB will Microsoft in einem zunehmend umkämpften Markt punkten, in dem bereits AWS mit Aurora DSQL, Google mit AlloyDB sowie Anbieter wie CockroachDB und YugabyteDB um Marktanteile konkurrieren. Die neue Datenbank ergänzt Microsofts bestehendes Portfolio aus Azure Database for PostgreSQL und Cosmos DB for PostgreSQL.

Die technischen Spezifikationen von Azure HorizonDB versprechen deutliche Performance-Vorteile: Die Scale-out-Architektur unterstützt bis zu 3072 vCores über Primary- und Replica-Knoten verteilt. Der automatisch skalierbare Shared Storage wächst bis 128 TByte und erreicht laut Microsoft Sub-Millisekunden-Latenz bei Multi-Zone-Commits. Für transaktionale Workloads verspricht der Hersteller bis zu dreifach höheren Durchsatz im Vergleich zu Open-Source-PostgreSQL. Diese Performance-Gewinne basieren laut Microsofts Ankündigung auf einer neu entwickelten Speicherschicht, die speziell für Cloud-Umgebungen optimiert wurde.

Parallel zur PostgreSQL-Offensive hat Microsoft erst kürzlich die allgemeine Verfügbarkeit von SQL Server 2025 bekanntgegeben, was die Doppelstrategie des Konzerns unterstreicht: Während SQL Server 2025 ebenfalls KI-Features wie Vektorsuche und RAG-Unterstützung direkt in die Engine integriert, setzt HorizonDB auf die wachsende PostgreSQL-Community und deren umfangreiches Ökosystem.

Ein Schwerpunkt von Azure HorizonDB liegt auf KI-Anwendungen. Der Dienst erweitert die Vektor-Indexierung von PostgreSQL durch fortgeschrittene Filterfunktionen im DiskANN-Vektorindex, die Query-Predicate-Pushdowns direkt in die Vektorähnlichkeitssuche ermöglichen. Dies soll signifikante Performance- und Skalierbarkeitsverbesserungen gegenüber pgvector HNSW bieten und sich besonders für Similarity-Search über transaktionale Daten eignen.

Zusätzlich integriert Microsoft ein KI-Modell-Management, das generative Modelle, Embedding- und Reranking-Modelle aus Microsoft Foundry direkt in die Datenbank einbindet – ohne manuelle Konfiguration. Entwickler können so KI-Funktionen nutzen, ohne zusätzliche Komponenten verknüpfen zu müssen. Damit positioniert sich HorizonDB ähnlich wie die aktuelle Oracle AI Database 26ai als KI-native Datenbank, allerdings auf Open-Source-Basis.

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Für den Unternehmenseinsatz bietet Azure HorizonDB native Unterstützung für Entra ID, Private Endpoints und Datenverschlüsselung. Alle Daten werden standardmäßig über Availability Zones repliziert, Wartungsoperationen vollziehen sich laut Microsoft mit nahezu null Downtime. Backups erfolgen automatisch, die Integration mit Azure Defender for Cloud soll zusätzlichen Schutz für sensible Daten bieten.

Microsoft hat zudem die allgemeine Verfügbarkeit der PostgreSQL Extension für Visual Studio Code angekündigt. GitHub Copilot erhält dabei Kontextinformationen zur PostgreSQL-Datenbank und kann im Agent-Modus direkt vom Performance-Monitoring-Dashboard aus Leistungsprobleme diagnostizieren. Für Migrationen von Oracle-Datenbanken steht eine Preview-Funktion bereit, die GitHub Copilot nutzt, um die Konvertierung komplexer Datenbank-Codebasen zu automatisieren.

Zudem betont Microsoft sein Engagement im PostgreSQL-Projekt: So gehöre man zu den Top-Corporate-Upstream-Contributors und beschäftige 19 PostgreSQL-Projekt-Contributors. Das Team arbeitet laut Microsoft bereits an Beiträgen für PostgreSQL 19, das 2026 erscheinen soll. Aktuelle Entwicklungen wie die Performance-Verbesserungen in Postgres 18 mit asynchronem IO-Subsystem und bis zu dreifach schnelleren Read-ahead-Prozessen bilden die Grundlage für Cloud-Optimierungen wie in HorizonDB.

Azure HorizonDB steht zunächst in den Regionen Central US, West US3, UK South und Australia East zur Verfügung. Interessierte können sich unter aka.ms/PreviewHorizonDB für den Early Preview Access anmelden. Die Teilnehmerzahl ist limitiert. Informationen zu Preismodellen hat Microsoft noch nicht bekanntgegeben.


(fo)



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Künstliche Intelligenz

TDWI München 2026: Vorträge für die Konferenz zu Data, Analytics und KI gesucht


Vom 23. bis 25. Juni 2026 findet die TDWI München statt. Die Konferenz hat sich als Wissensdrehscheibe und Netzwerkplattform für die Daten-Community etabliert.

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Bis Ende Januar 2026 sucht der Veranstalter heise conferences nach Vorträgen für die TDWI München zu Themen von Datenarchitektur und Strategie über Data Science und KI bis zur Datenkultur.

Ein Programmbeirat aus Fachexpertinnen und -experten kuratiert das Programm und sucht aus den Einreichungen etwa 120 Vorträge für die TDWI München aus.

Der Call for Contributions ist bis zum 26. Januar 2026 geöffnet. Die Konferenz bietet zwölf thematische Tracks. Als neue Schwerpunkte kommt 2026 Industrial Data & AI hinzu. Daneben gibt es unter anderem folgende Tracks:

  • Data Architecture
  • Data Management
  • Data Culture
  • Data Science & AI
  • Data Strategy & Data Governance
  • Self-Service BI & Analytics
  • Branchentrack Finanzindustrie

Projekterfahrungen und -berichte sind ebenso gewünscht wie Trends und Ausblicke zu den Themen der TDWI München. Wer mit einem Vortrag auf der Konferenz dabei sein möchte, aber noch keine Speaker-Erfahrung hat, hat die Chance, auf einen Mentor aus der Community zurückzugreifen.

Anwenderstorys sind besonders gern gesehen. Die Programmgestalter freuen sich zudem über Vorträge zu innovativen Formaten. So gab es in den letzten Jahren beispielsweise eine Chess Clock Debate und ein Dashboard-Karaoke.

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(rme)



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Missing Link: Hubble Deep Field – ein Foto und seine Geschichte


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This article is also available in
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Das Bild war eine Sensation: Fast sechs Tage lang hatte das Hubble Space Telescope aus der Milchstraße in einen Bereich des Sternenhimmels außerhalb der Milchstraße gespäht. Von der Erde aus betrachtet, galt dieser Himmelsbereich als leer.

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Die US-Raumfahrtbehörde NASA musste liefern. Das damals neue Weltraumteleskop drohte zu einem Millionen US-Dollar teuren Flop zu werden: Der Bau hatte sich verzögert, der Start nach der Explosion des Space Shuttle Challenger 1986 ebenfalls. Als es 1990 endlich im All war, kam die große Enttäuschung: Die Optik hatte einen gravierenden Fehler, die Bilder, die das Teleskop lieferte, waren unbrauchbar.




Was fehlt: In der rapiden Technikwelt häufig die Zeit, die vielen News und Hintergründe neu zu sortieren. Am Wochenende wollen wir sie uns nehmen, die Seitenwege abseits des Aktuellen verfolgen, andere Blickwinkel probieren und Zwischentöne hörbar machen.

Um das Hubble-Teleskop trotzdem nutzen zu können, ließ die NASA eine Korrekturlinse anfertigen, die ein Space Shuttle Ende 1993 zu dem Teleskop brachte, das zu dem Zeitpunkt schon mehr als drei Jahre in Orbit herumdümpelte. In mehreren Außeneinsätzen setzten die Thomas Akers, Jeffrey Hoffman, Story Musgrave und Kathryn C. Thornton Hubble eine neue Brille auf.

Endlich funktionierte das Teleskop – und jetzt musste es liefern. Und es lieferte: Das Bild des vermeintlich leeren Himmelsbereichs zeigte Millionen von Sternen in tausenden Galaxien, von denen einige noch aus der Frühzeit des Universums stammen. Das „Hubble Deep Field“ ist heute eines der ikonischsten Fotos der Weltraumforschung, das unseren Blick auf das Universum verändert hat und zu dem mehrere hundert Fachartikel veröffentlicht wurden.


Das Hubble Deep Field aus dem Jahr 1995

Das Hubble Deep Field aus dem Jahr 1995

Das Hubble Deep Field aus dem Jahr 1995

(Bild: NASA)

Genauso interessant wie das Foto selbst und die wissenschaftlichen Erkenntnisse daraus ist allerdings seine Entstehungsgeschichte. Hier war weniger die Wissenschaft als vielmehr mangelndes Qualitätsmanagement in einem US-Raumfahrtunternehmen sowie die US-Finanzpolitik in Person eines späteren Friedensnobelpreisträgers involviert. Und diese Geschichte ist mindestens so spannend wie die wissenschaftlichen Entdeckungen, die später aus dem Foto folgten.

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Rückblick: Es ist das Jahr 1975. Nachdem die Idee eines weltraumgestützten Teleskops seit fast drei Jahrzehnten diskutiert wird und auch bereits Satelliten mit kleineren Teleskopen in der Umlaufbahn operieren, legt die NASA dem US-Haushaltsausschuss eine Budgetanfrage von 400 Millionen US-Dollar vor, heute wären das über 2 Milliarden US-Dollar. Damit wollte die US-Raumfahrtbehörde den Bau eines „Large Space Telescopes“ mit einem Spiegel von 3 Metern Durchmesser finanzieren. Das Projekt wurde jedoch als „zu teuer“ abgelehnt.

Die NASA überarbeitete die Pläne und verkleinerte den Durchmesser des Hauptspiegels (und damit die Größe des Teleskops) auf 2,4 Meter. So konnte das benötigte Budget halbiert werden. Das Geld wurde 1977 bewilligt, sodass die NASA in den folgenden Monaten die einzelnen Komponenten beauftragen konnte.

1978 wurde dann der Auftrag für den Hauptspiegel des Teleskops an das US-Unternehmen PerkinElmer vergeben. Beim Bau kam ein neues, lasergestütztes Schleifverfahren zum Einsatz. PerkinElmer setzte dabei auch ein für das neue Verfahren angepasstes Messgerät, einen sogenannten „Null-Korrektor“, ein. Bedingt durch Zeit- und Kostendruck wurde der neue Korrektor vor dem Einsatz nicht getestet und validiert. So bemerkte niemand, dass durch eine fehlerhafte Konstruktion eine Linse des Messsystems um 1,3 mm versetzt saß. Da es bei PerkinElmer zu einer Reihe von Versäumnissen in der Qualitätssicherung kam, blieb der Fehler zunächst unbemerkt. Neben der fehlenden Validierung wurden später noch eine ganze Reihe weiterer Versäumnisse entdeckt.



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ThinkBook Plus G6: Notebook mit ausrollbarem OLED-Bildschirm im Test


Lenovos ThinkBook Plus G6 Rollable ist ein Hingucker, weil es nur auf den ersten Blick ein normales Notebook ist. Drückt man eine Sondertaste neben F12, so fährt das Notebook seinen Bildschirm motorisiert nach oben aus. Er gewinnt dadurch in etwa nochmal die Hälfte an zusätzlicher Höhe. Das funktioniert dank eines flexiblen OLED-Displays.

Anders als herkömmliche Monitore benötigt es keinen mehrlagigen Schichtaufbau mit starrer Hintergrundbeleuchtung, sondern lässt sich auf flexiblen Folien fertigen. Gerätehersteller benutzen diese technische Besonderheit für Smartphones mit faltbaren Displays, aber auch für Gaming-Bildschirme, die man jederzeit zwischen planer und gekrümmter Oberfläche umbauen kann. Das ThinkBook Plus G6 Rollable hat auch keine nervige Unterbrechung der Bildfläche, die man bei bisherigen Dual-Display-Notebooks zwangsläufig antrifft.

Anders als dort muss man obendrein keine Kompromisse bei den Eingabegeräten hinnehmen. Sie sind in gängiger Position fest im Rumpf verbaut: Tastatur hinten, Touchpad mittig davor. Dies ist bei Notebooks mit ungewöhnlichen oder mehreren Bildschirmen keinesfalls selbstverständlich. Dort sind abnehmbare Bluetooth-Tastaturen gängig oder welche, die ganz nach vorne gezogen sind und die Handballenablage verdrängen.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „ThinkBook Plus G6: Notebook mit ausrollbarem OLED-Bildschirm im Test“.
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