Künstliche Intelligenz
Compliance-Management: Cloud-Apps absichern – mit oder ohne Agenten
Die IT-Sicherheit befindet sich in einem permanenten Spannungsfeld zwischen der Notwendigkeit granularer Kontrolle und dem Drang nach operativer Geschwindigkeit. Während Containerorchestrierung per Kubernetes und Serverless-Architekturen die Deployment-Frequenz in den Minutenbereich drücken, hinken klassische Sicherheitskonzepte oft Monate hinterher. Der Markt antwortet mit der Fusion ehemals getrennter Disziplinen – Cloud Security Posture Management (CSPM) und Cloud Workload Protection Platform (CWPP) – zur Cloud-native Application Protection Platform (CNAPP).
Allerdings eine schlechte Nachricht für Firmen, die souverän bei EU-Anbietern hosten: Keine CNAPP-Lösung analysiert die mittelständischen Anbieter wie Scaleway, OHV, STACKIT et cetera. Für selbst oder bei mittelständischen Anbietern betriebene Kubernetes-Cluster sieht es besser aus, hier helfen die auf CWPP spezialisierten Werkzeuge.
- Zur Absicherung von Cloud-native-Infrastrukturen hat man die Wahl zwischen agentenlosen Scannern und agentenbasierten Wächtern und somit zwischen reiner Sichtbarkeit und aktiver Gefahrenabwehr zur Laufzeit.
- Compliance ist Pflicht: Alle Maßnahmen sollten auf den BSI-Grundschutz abgestimmt sein.
- Die finanzielle Stabilität und die R&D-Quote der Anbieter sind kritische Indikatoren für die Zukunftsfähigkeit; die Implosion der Bewertung von Lacework dient als Warnsignal gegen einen vorschnellen Vendor Lock-in.
Fragte die erste CSPM-Tool-Generation noch systematisch Cloud-APIs ab, um den Ist- gegen den Sollzustand zu prüfen, hat sich die Bedrohungslage fundamental verschoben. Angreifer nutzen nicht mehr nur simple Fehlkonfigurationen, sondern komplexe Identitätsketten und Schwachstellen innerhalb der Laufzeitumgebung aus. Die bloße API-Abfrage, die einen offenen Port meldet, ist wertlos geworden ohne den Kontext, welcher Prozess dort lauscht, welche Bibliotheken geladen sind und welche Rechte die damit verknüpfte Serviceidentität besitzt.
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Künstliche Intelligenz
Solar aus Deutschland und Europa: Eine Analyse dessen, was noch möglich ist
Photovoltaik ist so günstig wie nie – hauptsächlich dank billiger Technik aus Asien. Wer bewusst europäisch kaufen will, kann das grundsätzlich tun.
Doch was „Made in Germany“ oder „Made in Europe“ heute noch bedeutet, ist weniger klar, als es auf den ersten Blick scheint. Denn Europa ist zwar ein Solarmarkt von Weltformat, hat aber große Teile seiner industriellen Wertschöpfung längst verloren.
- Europa ist ein riesiger PV-Markt ohne vollständige Lieferkette.
- Bei Wafern, Zellen und Standardmodulen ist die Abhängigkeit von China inzwischen so groß, dass durchgängig europäische Module praktisch nicht mehr verfügbar sind.
- Europa noch industrielle Stärken: bei Wechselrichtern, Teilen der Anlagenperipherie, Polysilizium und im Maschinenbau.
- EU-Länder und die EU selbst arbeiten an Schutzmechanismen für die Industrie. Im Fokus stehen derzeit Wechselrichter.
Dieser Artikel zeigt, wo Deutschland und Europa in der Photovoltaik noch stark sind, wo die Grenzen liegen – und wie viel teurer heimische Technik heute wäre.
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Künstliche Intelligenz
Bericht: Apple erwägt Warteliste für neue Siri-Beta
Bei der Erneuerung seiner Sprachassistenz Siri erwägt Apple während der Betatest-Phase offenbar den Einsatz einer Warteliste. Damit könnte es sein, dass nicht alle, die die Beta installiert haben, gleich in den Genuss der neuen Siri kommen. Ähnliches hatte der iPhone-Hersteller bereits vor zwei Jahren bei der Apple Intelligence praktiziert. Die Liste, in die sich Interessierte digital eintragen lassen können, soll offenbar verhindern, dass wegen des großen Ansturms die Server überlastet werden. Generell geht Apple hier offenbar vorsichtig vor, was an die Ersteinführung der Apple-KI erinnert. Intern werde Siri immer noch als „Beta“ und „Preview“ bezeichnet.
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Wenige Tage vor Beginn der Apple-Entwicklerkonferenz WWDC schärft sich das Bild von dem, was Nutzer der Apple-Betriebssysteme ab Herbst erwartet. Die neu vorgestellten Versionen werden ab kommender Woche in den Beta-Test gehen. Erfahrungsgemäß ist im September mit einem Release zu rechnen. Wagemutige können sich mit einem bezahlten Entwickler-Account Zugang zu Developer-Beta-Versionen verschaffen oder die frei verfügbaren Public Betas abwarten, die meist im Juli folgen.
Siri wird runderneuert
Bloomberg-Reporter Mark Gurman geht von einer runderneuerten Siri aus, die auf Googles Gemini-Modell als Kerntechnologie basieren soll. Apple wolle der Assistenz auch ein neues Aussehen verpassen: Sie soll künftig nahe der Displayaussparung in der Dynamic Island beheimatet sein und sich je nach Anwendung flexibel bis zu einer eigenen flächendeckenden Siri-App vergrößern. Unklar bleibt, wie das geplante Hosting auf Google-Servern zum bisherigen rigiden Datenschutzansatz Apples passt. Vor zwei Jahren wurde mit der Private Cloud Compute ein datensparsames Verfahren vorgestellt, um Cloudanfragen der KI möglichst anonym abzuwickeln.
Generell scheint Apple aber nach zwei Jahren des vergeblichen Wartens auf die damals angekündigte eigene KI-Siri auf ein Konzept umzuschwenken, das auf Partnerschaft mit bekannten KI-Anbietern setzt. Laut Gurman soll Siri in einem „Suchen oder Fragen“-Interface auch die Umschaltung auf verschiedene Chatbots zulassen – Leaks und Renderings zeigten das neue Interface bereits. Als mögliche Chatbots werden ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic und Gemini von Google gehandelt. Die neue Siri-App soll an die ChatGPT-Oberfläche erinnern, per iCloud mit anderen Geräten synchronisieren und eine Gesprächshistorie vorhalten.
Eigene Websuche von Apple?
Als eigenes Angebot Apples wird erwartet, dass via Siri eine neue Websuche angeboten wird. Diese wolle das US-Unternehmen als Konkurrenz zu Perplexity, Google und ChatGPT ins Rennen schicken. Die neue Siri soll indessen auch in der Lage sein, mehrere Aufgaben in einem Prompt entgegennehmen zu können.
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KI wird wohl das beherrschende Thema der Video-Keynote sein, die am Montag, 8. Juni, um 19 Uhr mitteleuropäischer Sommerzeit beginnt. Es wird auch mit neuen KI-Bildbearbeitungs-Funktionen in der Fotos-App gerechnet, mit automatischer Tabgruppierung per KI im Safari-Browser und Veränderungen bei der Visual Intelligence, Apples KI-Funktion für Eingaben mit Bildern. Zuvor waren bereits drei weitere neue KI-Features für iOS 27 durchgesickert, darunter KI-generierte Wallpaper und ein verbesserter Schreibassistent.
Fokus auf Stabilität und Performance
In iOS 27, macOS 27, iPadOS 27 und den weiteren Betriebssystemen der neuen 27-er-Generation gebe es ansonsten noch einen Fokus auf Stabilität, Performance und Akkulaufzeit. Apple schaffe überdies Grundlagen für die Einführung eines faltbaren iPhones im Herbst, heißt es.
Mac & i und heise online berichten am Montagabend unter anderem mit einem Liveticker und Meldungen zu den Neuigkeiten. Analysen, Videos und Podcasts runden das Nachrichtenangebot zur WWDC 2026 ab.
(mki)
Künstliche Intelligenz
Microsoft bringt Azure HorizonDB mit Vektorsuche in die Public Preview
Auf seiner Entwicklerkonferenz Build 2026 hat Microsoft den Datenbankdienst Azure HorizonDB als Public Preview freigegeben. Der Dienst basiert auf PostgreSQL und richtet sich an Unternehmen mit großen Cloud-Anwendungen und datenintensiven KI-Workloads. Microsoft verspricht eine Architektur, die bis zu 128 TByte Speicher und bis zu 3072 vCores unterstützt, dazu integrierte Funktionen für Vektorsuche und KI-Anwendungen.
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Angekündigt hatte der Konzern den Dienst bereits auf der Ignite 2025. Anders als das bestehende Azure Database for PostgreSQL stellt HorizonDB nicht einfach eine verwaltete PostgreSQL-Instanz bereit, sondern eine Plattform, die Microsoft eigenen Angaben zufolge für horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit entwickelt hat. Mit der Public Preview können Unternehmen den Dienst nun ohne gesondertes Vorschauprogramm testen, zunächst allerdings nur in fünf Azure-Regionen (Central US, West US 2, West US 3, Sweden Central und Australia East).
Ein zentrales Merkmal von HorizonDB ist die Möglichkeit, Rechenleistung und Speicher unabhängig voneinander zu skalieren. Damit unterscheidet sich der Dienst von klassischen PostgreSQL-Installationen, die meist vertikal skalieren – also über größere virtuelle Maschinen mit mehr Arbeitsspeicher und mehr CPU-Kernen. HorizonDB setzt dagegen auf Scale-out: Unternehmen schalten zusätzliche Compute-Knoten zu, ohne gleichzeitig den Speicher ausbauen zu müssen. Betreiber großer E-Commerce-Plattformen oder SaaS-Dienste könnten Lastspitzen so leichter abfangen.
Replikation über mehrere Zonen
Microsoft hebt zudem die Ausfallsicherheit hervor. HorizonDB repliziert Daten standardmäßig über mehrere Availability Zones hinweg, also über physisch getrennte Rechenzentren innerhalb einer Azure-Region. Fällt eines dieser Rechenzentren aus, soll die Datenbank weiter erreichbar bleiben. Für Schreibvorgänge zwischen den Zonen verspricht Microsoft Latenzen im Submillisekundenbereich. Relevant ist das vor allem für geschäftskritische Transaktionssysteme, etwa im Finanzsektor oder bei SaaS-Plattformen, die auf durchgängige Verfügbarkeit angewiesen sind.
Einen weiteren Schwerpunkt legt Microsoft auf KI-Anwendungen. HorizonDB beherrscht Vektoreinbettungen (Vector Embeddings) und Vektorsuche direkt in der Datenbank. Solche Vektoren bilden Inhalte wie Texte, Bilder oder Dokumente als numerische Merkmalsvektoren ab und sind die Grundlage für semantische Suche. Statt nach exakten Schlüsselwörtern zu suchen, finden Anwendungen damit Inhalte mit ähnlicher Bedeutung – ein Verfahren, das unter anderem bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) und in Wissensdatenbanken für KI-Agenten eingesetzt wird.
Die Vektorsuche läuft dabei direkt in HorizonDB, eine separate Vektordatenbank entfällt. Zusätzlich lässt sich der Dienst nach Angaben von Microsoft mit der hauseigenen Foundry-Plattform verbinden. Damit will der Konzern Datenhaltung und KI-Infrastruktur enger verzahnen und den Bedarf an separaten Datenpipelines verringern.
Sicherheitsfunktionen
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Für Unternehmen dürften auch die Sicherheitsfunktionen eine Rolle spielen. HorizonDB lässt sich an Entra ID anbinden, verschlüsselt Daten im Ruhezustand sowie bei der Übertragung und unterstützt private Netzwerkendpunkte.
Mit HorizonDB folgt Microsoft dem Trend in der Cloud-Branche: Statt für jede Aufgabe eine spezialisierte Datenbank vorzuhalten, sollen Datenplattformen Transaktionen, Analysen und KI-nahe Workloads in einem System bündeln. PostgreSQL entwickelt sich dabei mehr und mehr zur gemeinsamen Grundlage solcher Angebote.
(fo)
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