Künstliche Intelligenz
Evolutionäre Architektur in dynamischen Umfeldern mit selbstorganisierten Teams
Softwareentwicklerinnen und -entwickler werden oft von unerwarteten Ereignissen überrascht: User verwenden neue Features auf unvorhergesehene Weise, was zu einer unerwarteten Last auf den Servern führt; eine Fremdbibliothek loggt nach einem Update plötzlich personenbezogene Daten, was gegen die Datenschutzrichtlinien verstößt; der Fallback-Mechanismus führt bei besonders datenintensiven Bausteinen unerwarteterweise zum Volllaufen des Caches. Jede Softwarearchitektin und jeder Softwarearchitekt kennt viele weitere Beispiele.
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Alexander Kaserbacher ist Berater mit Fokus auf Softwarearchitektur. Zur Zeit beschäftigt er sich intensiv mit Evolutionärer Architektur und Platform Engineering.
Zu Beginn eines Projekts waren diese Ereignisse Unknown Unknowns, von denen vorher niemand wusste, dass er sie nicht weiß. Sie sind typisch für komplexe Probleme wie die in der Softwareentwicklung und führen insbesondere in einer Organisationsstruktur mit verteilten Teams zu Problemen. In solchen Strukturen existieren meist übergreifende Governance-Vorgaben etwa hinsichtlich Technologien, Programmiersprachen, Mustern und Schnittstellen. Um deren Definition kümmern sich zentrale Architekturteams. Strikte zentrale Vorgaben dieser Art stören aber oft eine effektive Reaktion auf Unknown Unknowns, wofür es mehrere Gründe gibt:
- Die Vorgaben zielen meist auf Qualitätsaspekte der Software ab, wie Sicherheit, Wartbarkeit oder Zuverlässigkeit. Zentrale Einheiten müssen dabei einschätzen, wie die Teams die Vorgaben auf verschiedenen Abstraktionsebenen anwenden. Außerdem müssen sie im Voraus wissen, ob die vorgesehene Umsetzung die gewünschten Qualitätsansprüche überhaupt erfüllen kann.
- Vereinheitlichung macht Softwareentwicklung langsamer, da für viele Entscheidungen die zentralen Einheiten zuständig sind, was ständige Abstimmungen aller Teams mit diesen erfordert. Das führt oft zu Engpässen.
- Die Vorgaben nehmen den Entwicklungsteams Verantwortung, sodass sie sich für extern festgelegte Themen nicht zuständig fühlen.
- Innovation wird erschwert, weil Entwicklungsteams sich strikt an Vorgaben halten und nicht davon abweichen. Dadurch fehlt das Feedback, ob sie tatsächlich geeignet sind oder ob es bessere Alternativen gibt.
Problemlösung in dynamischen Umfeldern
Da in einem dynamischen Umfeld passende Lösungen für überraschende Probleme oft nicht vorhersehbar und planbar sind, müssen sich die Akteure einer guten Antwort schrittweise nähern. Ähnliche Herausforderungen gibt es in der Wissenschaft, wo Forscherinnen und Forscher neue Erkenntnisse durch Hypothesen gewinnen. Experimente und formale Beweise bestätigen oder widerlegen diese Hypothesen, sodass die Annäherung an neue Erkenntnisse schrittweise erfolgt. Je mehr Unknown Unknowns in einem Softwareprojekt versteckt sein könnten, desto stärker profitieren die Entwicklerinnen und Entwickler von kleinen Schritten (Hypothesen), die regelmäßig durch Feedback validiert werden. Abbildung 1 veranschaulicht diesen Prozess.

Eine Hypothese wird durch Feedback-Mechanismen validiert (Abb. 1).
Entwicklungsteams betrachten jedes Release als Hypothese. Unabhängig davon, ob es um die Wahl von Messaging-Technologie und Datenbanken für hohen Durchsatz geht oder um einen Failover-Mechanismus zur Verbesserung der Verfügbarkeit – anstatt zentralen Vorgaben zu folgen, entscheiden sich Entwicklungsteams selbst für einen passenden Ansatz und setzen ihn in ihrem Verantwortungsbereich um. Diesen Ansatz validieren sie dann schnellstmöglich durch effektives Feedback. Sind beispielsweise der Durchsatz und die dazugehörige Geschwindigkeit ein wichtiges Ziel, bieten Performance-Messungen am laufenden System eine wertvolle Rückmeldung. Ziele wie Verfügbarkeit sind ebenfalls direkt messbar, während sich Wartbarkeit oft anhand von Metriken wie Kopplung oder zyklomatische Komplexität (Kontrollflussgraph eines Programms) ableiten lässt.
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Die Feedback-Mechanismen zeigen den Entwicklungsteams Verbesserungsmöglichkeiten, die sie dann in neuen Hypothesen umsetzen. Das ähnelt dem evolutionären Prozess in der Biologie, bei dem genetische Variation lokal und dezentral entsteht, während die natürliche Selektion schlechte Varianten aussortiert.
Im IT-Kontext entsteht Variation in den Arbeitsergebnissen selbstorganisierter Teams, während Feedback-Mechanismen (Selektion) unpassende Teile schnell aufdecken. In Anlehnung an die Biologie nennt sich dieses Konzept Evolutionäre Architektur. Sie beschreibt eine Produktentwicklung, die durch inkrementelle, emergente Praktiken und regelmäßiges, qualitatives Feedback in komplexen Umfeldern dynamisch agiert.
Die Wechselwirkung zwischen Hypothesen und Feedback sollte dabei rasch und kleinteilig erfolgen. Empirische Daten wie die Four Key Metrics verdeutlichen diese Dynamik (Forsgren, N. u.a.: The Science of Lean Software and DevOps: Building and Scaling High Performing Technology Organizations; 2018). Sie definieren wichtige Metriken, über die sich High-Performing Teams von anderen unterscheiden:
- Deployment Frequency stellt dar, wie oft Entwicklungsteams den Zyklus aus Abbildung 1 durchlaufen.
- Lead Time for Changes zeigt, wie schnell Entwicklungsteams diesen Zyklus durchlaufen.
- Time to Restore Service und Change Failure Rate beschreiben das Risiko, das mit dem Deployment von möglicherweise fehlerhaften Hypothesen verbunden ist.
Damit sich Entwicklungsteams möglichst effektiv einem zufriedenstellenden Ergebnis nähern, sind kleine und häufige Deployments mit geringem Schadenspotenzial entscheidend. Klassische Governance-Ansätze (siehe Kasten „So entstehen klassische Governance-Ansätze“) stehen dem oft im Weg, denn manuelle Freigabe- und Kontrollprozesse verlängern die Deployment Frequency und Lead Time for Changes.
Softwaresysteme setzen sich aus mehreren Bausteinen zusammen: Module, Services, Applikationen – je nach Kontext und Detaillierungsgrad können sie anders bezeichnet sein. Gemeinsam bilden sie ein größeres System, sei es ein einzelnes Softwareprodukt oder die gesamte IT-Struktur eines Unternehmens. Softwarearchitektinnen und -architekten teilen die Bausteine häufig nach fachlichen Kriterien auf, insbesondere durch Techniken wie Domain-driven Design oder durch Architekturmuster wie Microservices. Ein Beispiel dafür ist ein Onlineshop, der aus Bausteinen wie Produktkatalog, Suche und Warenkorb besteht.
Wenn solche Systeme so umfangreich werden, dass ein einzelnes Team sie nicht betreuen und weiterentwickeln kann, splitten viele Organisationen die Verantwortung auf und weisen einzelne Bausteine jeweils einem eigenen Team zu. Eines könnte beispielsweise speziell für den Warenkorb-Baustein zuständig sein.
Sobald die Anzahl der Bausteine und Teams wächst, stehen Organisationen vor der Herausforderung, die zunehmende Komplexität zu bewältigen. Typische Probleme wie ein Wildwuchs an Technologien führen zu dem Wunsch nach übergreifenden Regeln und Vorgaben. Zentrale Architekturteams kümmern sich dann um die Definition allgemein gültiger Standards. So entstehen etwa Regeln hinsichtlich Technologien, Programmiersprachen, Muster und Schnittstellen sowie spezifische Strukturierungsvorgaben.
Die Hoffnung dabei ist, durch Standardisierung und Vereinheitlichung die Effizienz zu steigern. Entwicklungsteams sollten schneller arbeiten können, wenn sie sich an Vorgaben halten, statt selbst langwierig Entscheidungen zu treffen und Alternativen zu prüfen und abzuwägen. Einmal entwickelte Bausteine ließen sich wiederverwenden, auch teamübergreifend. Operation Teams wären effizienter, weil sie nur genau eine standardisierte Zielumgebung betreuen müssten.
Diese klassischen Ansätze versprechen auf den ersten Blick zwar Effizienzsteigerung, führen aber langfristig oft zu Problemen in der Verantwortungsübernahme und zu Innovationsstau.
Künstliche Intelligenz
MacBook Neo: Gute Reparierbarkeit, Tastatur einzeln ersetzbar
Apples neues MacBook Neo ist nicht nur das günstigste Notebook, das der Konzern jemals hergestellt hat, sondern auch eines der am einfachsten zu reparierenden – und erinnert damit an ältere Generationen. Das zeigt ein erster Teardown, den ein Reparaturdienstleister durchgeführt hat, sowie Apples hauseigenes Reparaturhandbuch für das Modell, das bereits vorliegt. Demnach benötigt man zum Auseinanderbauen nur Torx-Schraubendreher. Die Verwendung eines Heißluftgeräts zum Entfernen von Verklebungen oder das Ziehen sogenannter Pull-Tabs (Klebestreifen), die man nachher mühsam ersetzen muss, fallen weg.
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Viele Komponenten leicht entnehmbar
Der gesamte Prozess der Zerlegung soll deutlich unter zehn Minuten gedauert haben, meldet die Firma TECH RE-NU aus Maidstone bei Melbourne. Komponenten wie die extrem kleine Hauptplatine, das Trackpad, die beiden Lautsprecher oder die beiden USB-C-Anschlüsse lassen sich einzeln abschrauben und tauschen. Auch der Akku lässt sich nach Lösen von 18 Schrauben entfernen. Beim ganzen Teardown gab es nur ein einziges minimal verklebtes Flexkabel. Der Bildschirm wurde in dem Video als Gesamtkomponente entnommen.
Beim australischen Teardown nicht entnommen wurde die Tastatur aus dem Topcase. Diese lässt sich aber, im Gegensatz zu allen MacBooks aus den vergangenen Jahren, einzeln austauschen – und nicht nur zusammen mit dem Topcase aus Alu. Alle drei Komponenten, die Apple in diesem Bereich verbaut, also reguläre Tastatur, Tastatur mit Touch-ID-Fingerabdrucksensor (beim teureren MacBook Neo) und Topcase, wird es offenbar als Ersatzteile geben. Im Self-Service-Repair-Laden des Herstellers sind sie derzeit aber noch nicht gelistet. Das Neo taucht dort derzeit noch nicht auf.
Positive Entwicklung bei Apple
Es wird spannend, welchen „Repairability Score“ (Reparierbarkeitswertung von 0 bis 10) vom renommierten Reparaturdienstleister iFixIt das MacBook Neo erhalten wird. Das Gerät dürfte auf den vorderen Plätzen landen. Die wie erwähnt extrem kleine Hauptplatine, auf der das A18-Pro-SoC samt integriertem RAM sowie der NAND-Flash-Speicher mit 256 oder 512 GByte sitzen, dürfte sich ohne Chip-Auslötkenntnisse wohl nicht weiter auseinanderbauen lassen. Apples Reparaturhandbuch zeigt hier nur, wie man die Hauptplatine (Logic Board) ausbaut und wieder einsetzt.
Insgesamt ist es erstaunlich, dass Apple sich bei der Reparierbarkeit des MacBook derart viel Mühe gegeben hat. Das Gerät ist damit nicht nur günstig, sondern dürfte auch lange halten, weil Nutzer alle wichtigen Komponenten – inklusive solchen, die gerne kaputt gehen wie etwa die USB-C-Ports oder das Trackpad – austauschen lassen können. Es handelt sich also keineswegs um ein Wegwerfprodukt. TECH RE-NU lobt Apple in dem Video denn auch. Man freue sich darauf, die Maschine für seine Kunden künftig reparieren zu dürfen.
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(bsc)
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Google Chrome kommt für ARM64-Linux
Google will Linux im zweiten Quartal 2026 eine native Version von Chrome für ARM64-Linux-Geräte veröffentlichen. Damit schließt der Konzern eine Lücke, die Nutzer der Plattform seit Jahren bemängeln: Zwar war der quelloffene Chromium-Browser längst für ARM64-Linux verfügbar, doch die proprietären Google-Funktionen fehlten bislang.
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Laut dem Chromium-Blog markiert der Launch „einen wichtigen Meilenstein in unserem Engagement für die Linux-Community und das ARM-Ökosystem“. Chrome für ARM64-Linux soll sämtliche Google-spezifischen Funktionen mitbringen, die Chromium fehlen: Konto-Synchronisierung für Lesezeichen, Verlauf und Tabs, direkter Zugang zum Chrome Web Store ohne Umweg über Entwicklereinstellungen, integrierte Webseiten-Übersetzung sowie Google Pay mit Autofill. Hinzu kommen Sicherheitsfunktionen wie Enhanced Protection in Safe Browsing, die mithilfe von KI vor Phishing und Malware schützen sollen, sowie der Google Password Manager mit Breach-Monitoring.
Google hatte Chrome bereits 2020 nativ für ARM-basierte Macs und 2024 für ARM-Windows bereitgestellt. Linux war die letzte große Plattform ohne native ARM64-Unterstützung. Die Installation soll über chrome.com/download möglich sein.
Alternativen
Wer bereits jetzt einen vollwertigen Browser auf ARM64-Linux nutzen möchte, kann Firefox nutzen: Mozilla bietet seinen Open-Source-Browser seit 2025 mit nativen ARM64-Linux-Builds an. Microsoft Edge hingegen unterstützt ARM64-Linux nach wie vor nicht offiziell; für Linux gibt es lediglich x86_64-Builds.
(fo)
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Tinder jetzt auch mit Events, live und mit KI
Offline neue Kontakte knüpfen – das ist der neue Plan von Tinder. Der Online-Dating-Dienst bietet eine ganze Reihe neuer Funktionen an. Das klassische Modell des Swipens auf dem Sofa scheint langsam abgelöst zu werden. Zuletzt hatten das auch die Nutzerzahlen bestätigt. Online-Dating ist zumindest bei jüngeren Leuten nicht mehr so beliebt wie früher.
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Die Events sollen allerdings zunächst in Los Angeles getestet werden. Es geht dabei nicht um Events, die Tinder veranstaltet, sondern darum, Matches bei Events zu finden. Die App bekommt eine Discovery-Funktion, in der Veranstaltungen auftauchen. Man kann dann selbst angeben, vor Ort sein zu werden. Tinder schreibt in der Ankündigung, es könne sich sowohl um Quizabende als auch Töpferkurse handeln.
Offenbar auch außerhalb der USA soll es ein neues Video-Speed-Dating geben. Das sind Live-Video-Chat-Events, bei denen man also in Echtzeit Leute kennenlernen kann. Erste Veranstaltungen sind für das Frühjahr geplant. Drei Minuten haben Teilnehmer, sich kennenzulernen und zu entscheiden, ob es ein Match ist. Dann lässt sich die Gesprächszeit verlängern.
KI soll Menschen matchen
Und weil die Welt nicht ohne KI auskommt, setzt freilich auch Tinder auf diese Hilfe. KI soll passendere Matches vorschlagen. Chemistry nennt sich die Funktion, die zunächst in Neuseeland und Australien getestet wurde und nun in die USA und nach Kanada kommt. Warum die EU weiterhin außen vor bleibt, ist unklar.
Die Match Group, die hinter Tinder und auch der Dating-App Hinge steckt, hat eine Kooperation mit OpenAI. Entsprechend dürften GPT-Modelle für die KI-Funktionen genutzt werden. Um welche Version es sich genau handelt, ist allerdings ebenfalls nicht bekannt.
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Um Chemistry zu nutzen, kann man Tinder – oder eben OpenAI – Zugriff auf die eigene Fotobibliothek geben. Daraus leitet die KI dann „Insights“ ab, die auf die Persönlichkeit schließen. Der Learning-Mode soll in Echtzeit lernen, bei welchen Typen man einen grünen Daumen gibt und entsprechend eher weitere Personen vorschlagen, die dazu passen.
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Zur Sicherheit und als Identitätsnachweis muss jeder Nutzer und jede Nutzerin künftig eine Selfie-Prüfung durchlaufen – die wird nun global eingeführt.
KI überprüft zudem bereits das Geschriebene. Bei potenziell verletzender Sprache fragt Tinder nach, ob man das wirklich abschicken möchte. Wer eine erhaltene Nachricht unangemessen findet, kann dies direkt melden. Möglicherweise respektlose Inhalte werden verpixelt.
Zu den bereits vorhandenen Modi, College-Mode und Double-Date-Mode, führt Tinder einen Music-Mode ein. Dahinter verbirgt sich, dass man sein Konto mit dem von Spotify verbinden kann und ein Gegenüber den eigenen Musikgeschmack entdecken kann. Außerdem gibt es künftig einen Astrology-Mode – dabei geht es, na klar, um passende Sternzeichen. Nicht, dass einem Krebs noch ein Widder vorgeschlagen wird.
(emw)
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