Connect with us

Entwicklung & Code

Linux 7.0 erschienen – mehr als ein Nummernsprung


Die neue Versionsnummer des Linux-Kernels wirkt wie ein kleiner Paukenschlag. Wir schreiben nun eine 7.0. Das hat jedoch weniger mit einem großen architekturellen Wurf oder den neuen Features zu tun. Linus Torvalds ist dafür bekannt, große Zahlen hinter dem Punkt einer Versionsnummer nicht sonderlich zu mögen. Daher erfolgt dieses Mal wieder ein Sprung auf ein neues Major-Release, nur der besseren Nummerierung wegen.

Weiterlesen nach der Anzeige

Wüsste man es jedoch nicht besser, ließen einige Features in Linux 7.0 durchaus an einen Major-Release-würdigen Sprung glauben. Immerhin verspricht der Neue im Kernel-Reigen selbstheilende Dateisysteme, robusten Code beim Allokieren von Speicher und Rust als offizielles – nicht experimentelles – Feature.

Das Projekt „Rust für Linux“ hat einen wichtigen Meilenstein erreicht. Wie Maintainer Miguel Ojeda in einem Commit zum Entwicklungszweig von Linux 7.0 festhält, gilt die Integration der Programmiersprache Rust nicht länger als experimentell. Wörtlich heißt es, Rust sei „here to stay“. Diese Einschätzung wird auch von Linus Torvalds und anderen Kernel-Entwicklern getragen.

Entsprechend wurde der Status der Rust-Unterstützung im Kernel angepasst. In der Konfigurationsoberfläche (menuconfig) wird Rust nicht mehr als experimentelles Feature geführt. Damit ist die Sprache formal im Mainline-Kernel etabliert.

Rust war erstmals 2022 mit Linux 6.1 in den Kernel aufgenommen worden. Zu diesem Zeitpunkt beschränkte sich die Unterstützung im Wesentlichen auf ein einfaches Beispielmodul für ein „Hello, world!“. Seither wurde die Infrastruktur kontinuierlich erweitert, etwa im Bereich von Treibern und Kernel-Schnittstellen.

Weiterer Ausbau nötig

Weiterlesen nach der Anzeige

Ungeachtet dieses Fortschritts befindet sich die Rust-Integration weiterhin im Ausbau. Zahlreiche Subsysteme bieten bislang nur eingeschränkte oder noch keine Rust-Schnittstellen. Entsprechend ist auch in kommenden Kernel-Versionen mit weiteren Anpassungen und Erweiterungen zu rechnen.

Parallel dazu wird Rust bereits in anderen Bereichen des Linux-Ökosystems eingesetzt, etwa im Android-Umfeld. Die Entwicklung im Mainline-Kernel ist damit Teil eines übergeordneten Trends hin zu speichersicheren Programmiersprachen in systemnaher Software.

Mit dem Auszug aus dem Experimentellen will Ojeda auch ein Zeichen setzen. Investitionen in Rust stünden auf gesichertem Fundament. Insbesondere Aufwände in das Training von Kernel-Entwicklern zu Rust sollen eine sichere Anlage sein. Ein wenig Exot bleibt Rust dennoch. Den jeweiligen Maintainern bleibt es freigestellt, Rust aus ihren Subsystemen im Kernel herauszuhalten.

XFS: Selbstüberwachung statt Reparaturwerkzeug

Mit der Einführung des „autonomous self-healing support“ entwickelt sich XFS konzeptionell weiter: weg von einem rein reaktiven Dateisystem hin zu einer Architektur, die Fehler früh erkennt und automatisiert darauf reagieren kann. Dabei geht es weniger um „Selbstheilung“ im engeren Sinne als um eine intelligente Aufgabenteilung zwischen Kernel und User-Space. Es ist also kein Feenstaub im Spiel.

Traditionell erfolgt die Fehlerbehebung bei XFS über Werkzeuge wie xfs_repair. Dieses starten Administratoren manuell und typischerweise dann, wenn bereits ein Problem aufgetreten ist – etwa nach einem Absturz oder bei erkannten Inkonsistenzen im Dateisystem.

Der Ablauf ist dabei klar strukturiert, aber auch schwergewichtig: Zunächst muss das Dateisystem ausgehängt werden, also offline gehen. Es folgt eine vollständige Analyse des Dateisystems. Abschließend erfolgt die Reparatur aller gefundenen Fehler.

Dieses Vorgehen ist zuverlässig, bringt aber klare Nachteile mit sich: Es verursacht Downtime, reagiert erst spät auf Probleme und ist bei großen Speichersystemen zeitaufwendig.

Ereignisbasierte Selbstüberwachung

Der neue „Selbstheilungsmechanismus“ verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz. Anstatt Fehler erst im Nachhinein zu beheben, erkennt der Kernel Probleme bereits während des laufenden Betriebs und meldet sie an den User-Space. Dabei gilt ein wichtiges Prinzip: Der Kernel erkennt und meldet. Die Entscheidung, was zu tun ist, trifft jedoch der User-Space.

Technisch geschieht das über ein Ereignissystem, beispielsweise mittels File Deskriptor und ioctl. Über dieses erhalten spezialisierte Programme kontinuierlich Informationen über den Zustand des Dateisystems.

Dämonen im User-Space

Ein zentraler Bestandteil dieser Architektur ist ein User-Space-Dienst (Healer Daemon). Dieser bewertet eingehende Ereignisse und entscheidet, welche Maßnahmen sinnvoll sind. Typische Reaktionen könnten der Start eines gezielten Scrubbing-Prozesses, das Anstoßen einer Teilreparatur oder der Neustart betroffener Anwendungen oder Container sein. Auch die Eskalation an Monitoring- oder Alerting-Systeme wäre eine Option.

Dadurch wird die Fehlerbehandlung deutlich flexibler und kontextabhängig. Das verspricht einen entscheidenden Vorteil gegenüber starren Kernel-Mechanismen.

Der Unterschied zwischen dem klassischen und dem neuen Ansatz lässt sich auf eine grundlegende Verschiebung reduzieren: proaktiv statt reaktiv. Früher reagierte das System auf bereits eingetretene Schäden. Der neue Ansatz hingegen setzt auf Früherkennung und automatisiertes Reagieren. Während xfs_repair eher als „Notfallwerkzeug“ dient, versteht sich der Self-Healing-Ansatz als kontinuierliches Überwachungs- und Reaktionssystem im Hintergrund.

Bedeutung für moderne Systeme

Diese Entwicklung ist besonders relevant für moderne IT-Umgebungen wie Cloud-Infrastrukturen, Container-Plattformen wie Kubernetes und große, hochverfügbare Speichersysteme. In solchen Szenarien ist eine Downtime mindestens teuer, wenn nicht gar inakzeptabel. Systeme müssen in der Lage sein, Probleme selbstständig zu erkennen und möglichst ohne menschliches Eingreifen beheben zu können.

Der neue Self-Healing-Support in XFS ersetzt klassische Reparaturwerkzeuge zwar (noch) nicht, ergänzt sie aber sinnvoll. Während Werkzeuge wie xfs_repair weiterhin für schwerwiegende Fälle notwendig bleiben, ermöglicht die neue Architektur eine deutlich frühere und feinere Reaktion auf Probleme. Damit mausert sich XFS zu einem Dateisystem, das nicht nur Daten verwaltet, sondern aktiv zur Stabilität des Gesamtsystems beiträgt.

Typsicherheit für alte API

Mit Linux 7.0 erfährt eine der zentralsten Schnittstellen des Kernels eine grundlegende Modernisierung: kmalloc(). Dabei handelt es sich nicht um eine komplette Neuentwicklung der Speicherverwaltung, sondern um eine gezielte Weiterentwicklung für robusteren Code. Typische Fehlerquellen in der C-Programmierung sollen systematisch vermieden werden.

Es ist ein altbekanntes Problem. Traditionell arbeitet kmalloc() größenbasiert: Entwickler geben explizit an, wie viele Bytes reserviert werden sollen. Zumeist kommen Konstrukte wie sizeof(...) zum Einsatz. Diese Flexibilität hat jedoch ihren Preis. Fehler wie die Verwendung von sizeof(ptr) statt sizeof(*ptr) sind syntaktisch korrekt, führen aber zu kleinen Allokationen. Die Folgen zur Laufzeit sind potenziell schwerwiegend. Wenn der Speicherbereich zu klein ist für die aufzunehmenden Daten, überschreiben diese andere. Ein klassischer Überlauf (Overflow) ist die Folge. Solche Bugs gehören seit Jahrzehnten zu den klassischen Problemfeldern im Kernel.

Objektbasierte Allokation

Linux 7.0 führt daher eine Reihe neuer Makros ein, darunter kmalloc_obj() und kmalloc_objs(). Statt die Größe manuell zu berechnen, beschreibt der Entwickler direkt den gewünschten Objekttyp. Die benötigte Speichergröße wird automatisch abgeleitet. Gleichzeitig stellt der Compiler sicher, dass Rückgabetyp und Zielvariable zusammenpassen.

Dieser Wechsel von einer größenorientierten zu einer typbasierten Denkweise erhöht nicht nur die Lesbarkeit des Codes, sondern erkennt Fehler bereits zur Compile-Zeit.

Ein weiterer Fortschritt betrifft Strukturen mit flexiblem Array am Ende. Ein häufig verwendetes Muster im Kernel. Mit kmalloc_flex() steht im neuen Kernel ein spezialisiertes Makro zur Verfügung, das die korrekte Gesamtgröße solcher Objekte automatisch berechnet. In Kombination mit modernen Compiler-Erweiterungen wie __counted_by() lässt sich sogar die zugehörige Längenangabe passend setzen. Dadurch werden Inkonsistenzen zwischen Speichergröße und Metadaten deutlich reduziert.

Weniger Boilerplate, mehr Sicherheit

Neben der Typsicherheit wurde auch die Bedienung verfeinert. In vielen Fällen kann das bislang obligatorische Allokations-Flag GFP_KERNEL entfallen, da es implizit angenommen wird. Das reduziert redundanten Code und macht typische Allokationen kompakter und übersichtlicher.

Die Einführung der neuen Makros blieb nicht auf neue Codepfade beschränkt. Große Teile des bestehenden Kernels wurden damit automatisiert angepasst. Die Änderung ist damit weniger ein punktuelles Feature als vielmehr eine breit angelegte Qualitätsverbesserung der gesamten Codebasis.

Die Überarbeitung von kmalloc() in Linux 7.0 ist ein typisches Beispiel für evolutionäre Kernel-Entwicklung. Statt neue Funktionalität zu schaffen, wird die bestehende Infrastruktur sicherer und klarer gestaltet. Durch typsichere Makros, bessere Unterstützung komplexer Datenstrukturen und reduzierte Fehleranfälligkeit trägt die Neuerung maßgeblich zur langfristigen Stabilität und Wartbarkeit des Linux-Kernels bei.

Ruhe in Frieden, Laptop-Mode

Der neue Sprössling der Linux-Kernel mottet den Laptop-Mode ein. Diesen Modus erhielt der Kernel in Version 2.4 (als Backport, offiziell kam er in 2.6.6 dazu). Er holte über die Jahre so manches Wättstündchen mehr aus dem Akku des Laptops heraus. Damit ist nun Schluss.

Der Laptop Mode im Linux-Kernel ist eine Energiesparfunktion, die vor allem für Systeme mit mechanischen Festplatten entwickelt wurde. Dabei werden Schreibzugriffe auf den Datenträger gezielt verzögert und gebündelt, sodass die Festplatte seltener aktiviert werden muss und länger im stromsparenden Ruhezustand bleiben kann. Technisch geschieht dies durch Anpassungen im Writeback-Verhalten des Kernels (steuerbar über /proc/sys/vm/laptop_mode). Der Nachteil ist ein erhöhtes Risiko von Datenverlust bei Abstürzen, da Daten länger im RAM verbleiben.

Auf modernen Systemen mit SSDs spielt der Laptop Mode kaum noch eine Rolle. Da auch die Zeiten von intern verbauten mechanischen Festplatten bei modernen Notebooks vorbei sind, fällt der Laptop-Mode aus dem Kernel heraus. Zu aufwendig ist das stetige Nachziehen im Code für ein nicht mehr zeitgemäßes Feature.

SELinux hält eBPF im Zaum

Die Integration von eBPF in das Sicherheitsmodell von SELinux erweitert die bislang primär technische Absicherung durch den Verifier um eine umfassende Zugriffskontrolle. Im Linux Kernel wird damit nicht mehr nur geprüft, ob ein eBPF-Programm sicher ist, sondern auch, ob ein Prozess es gemäß definierter Richtlinien überhaupt nutzen darf.

Kern der Erweiterung ist die Einbindung von eBPF in das Mandatory-Access-Control-Modell. Prozesse benötigen explizite Berechtigungen, um Programme zu laden, an Kernel-Hooks anzuhängen oder mit bestehenden BPF-Objekten zu interagieren. Gleichzeitig können Programme, Maps und andere eBPF-Strukturen mit eigenen Sicherheitskontexten versehen werden, wodurch sich Zugriffe und Datenflüsse gezielt einschränken lassen.

Diese Kombination aus Verifier und SELinux schafft ein zweistufiges Sicherheitskonzept: Während der Verifier die Korrektheit von Programmen sicherstellt, kontrolliert SELinux deren zulässige Verwendung. Dadurch wird eBPF deutlich besser in bestehende Sicherheitsarchitekturen integriert und für den Einsatz in sicherheitskritischen Umgebungen geeignet.

Der neue Kernel bietet wieder viele neue Treiber und Unterstützung von neuer Hardware. Auch gibt es viele Detailverbesserungen, beispielsweise bei eBPF und Rust. Allein durch das Self-Healing bei XFS und das verbesserte kmalloc() rangiert der neue Kernel nicht mehr als reines „Wartungsrelease“. Damit wird er auch abseits der „Phobie“ vor langen Nummern von Linus Torvalds einem Release-Sprung auf 7.0 gerecht.

Alle Änderungen im neuen Kernel finden sich im ChangeLog. Linux 7.0 steht wie üblich unter www.kernel.org zum Download bereit. Die Entwicklung an Kernel 7.0 startet Linus Torvalds zwei Wochen, nachdem der Kernel 6.19 Anfang Februar 2026 das Licht der Welt erblickte.


(dmk)



Source link

Verwandte Themen:
Weiterlesen

Entwicklung & Code

Proxmox Datacenter Manager 1.1 wird Schweizer Taschenmesser für Proxmox-Cluster


Die Wiener Proxmox Server Solutions GmbH hat ihren Proxmox Datacenter Manager 1.1 veröffentlicht. Der Datacenter Manager bietet eine zentrale, einheitliche Web-Konsole, um alle Instanzen des Proxmox Virtual Environment (VE) und des Proxmox Backup Servers zu managen. Der gesamte Cluster samt aller Nodes kann so organisationsübergreifend verwaltet, überwacht und skaliert werden. Die neue Version 1.1 des Proxmox Datacenter Managers bietet automatisierte Workflows für das Ausrollen von Nodes, eine umfassende Subskriptions-Verwaltung, ein einheitliches Ceph-Cluster-Monitoring sowie ein erweitertes, zentrales Gast- und Snapshot-Management.

Weiterlesen nach der Anzeige

Mit Version 1.1 erweitert der Proxmox Datacenter Manager seine Rolle zum zentralen Konfigurationsserver für automatisiertes Host-Provisioning in verteilten Infrastrukturen. Administratoren können sogenannte Antwortdateien mit vordefinierten Installationsparametern zentral verwalten und für das unbeaufsichtigte Ausrollen neuer Hosts bereitstellen. Die Abläufe sind über den neuen Bereich „Automatische Installationen“ im Reiter „Remotes“ direkt im Webinterface erreichbar. Dort lässt sich auch der Fortschritt laufender Installationen in Echtzeit überwachen.

Für die Absicherung des Provisioning-Prozesses setzt Proxmox auf einen tokenbasierten Mechanismus: Nur autorisierte Zielsysteme erhalten Zugriff auf die hinterlegten Konfigurationen. Damit adressiert Proxmox vor allem größere Cluster- und Edge-Szenarien, in denen konsistente Rollouts und zentrale Verwaltung entscheidend sind. Wie das aktuelle Proxmox Virtual Environment 9.2 basiert auch der Proxmox Datacenter Manager 1.1 auf Debian GNU/Linux 13.5 „Trixie“ mit Linux-Kernel 7.0 inklusive aktualisierter Pakete und Bugfixes sowie OpenZFS 2.4.2.

Zentrale Verwaltung von Subskriptionen

Ebenfalls neu im Proxmox Datacenter Manager 1.1 ist eine zentrale Subscription-Registry, um die Verwaltung von Lizenzschlüsseln in verteilten Infrastrukturen zu vereinfachen. Administratoren können Subscription-Keys zentral vorhalten, einzelnen Remotes zuweisen und bei Bedarf wieder entkoppeln. Das reduziert den Verwaltungsaufwand insbesondere in Multi-Site-Umgebungen mit vielen Hosts. Zudem lassen sich Subscription-Keys direkt in vorbereitete Antwortdateien integrieren. Neue Hosts registrieren ihre Subscription damit automatisch bereits während der Installation. Die Funktion verzahnt Lizenzmanagement und automatisiertes Provisioning und soll konsistente Deployments in größeren Proxmox-Umgebungen erleichtern.

Der Proxmox Datacenter Manager 1.1 erweitert das Monitoring verteilter, hyperkonvergenter Infrastruktur-Umgebungen (HCI) um eine native Überwachung angebundener Ceph-Cluster. Administratoren erhalten über ein zentrales Dashboard konsolidierte Einblicke in Zustand, Kapazität und Echtzeit-Performance mehrerer Cluster. Die einheitliche Ansicht erleichtert insbesondere den Betrieb verteilter Proxmox-VE-Infrastrukturen und reduziert den Aufwand für die Analyse einzelner Standorte. Darüber hinaus liefert das Monitoring detaillierte Statusinformationen zu Object Storage Daemons (OSDs), Monitoren, Managern, Metadata Servern (MDS), Storage-Pools, CephFS sowie relevanten Cluster-Flags. Damit adressiert Proxmox vor allem Betreiber größerer HCI-Deployments mit hohen Anforderungen an Transparenz und Betriebsüberwachung.

Zentrales Guest- und Snapshot-Management

Weiterlesen nach der Anzeige

Mit Version 1.1 legt der Proxmox Datacenter Manager den Grundstein für ein zentrales Guest-Management über mehrere Remotes hinweg. Virtuelle Maschinen auf Basis von QEMU sowie LXC-Container lassen sich nun in einer gemeinsamen Ansicht verwalten, wahlweise als sortierbare Tabelle oder in einer nach Remotes strukturierten Baumansicht. Textfilter erleichtern die Suche nach einzelnen Gästen, während häufig genutzte Aktionen direkt aus der Übersicht heraus verfügbar sind.

Neu hinzu kommt ein zentrales Snapshot-Management: Snapshots lassen sich in einer Parent-Child-Struktur anzeigen, erstellen, wiederherstellen oder löschen. Auch das Bearbeiten von Beschreibungen ist möglich. Ergänzend führt Proxmox den Befehl „Resume“ für pausierte oder suspendierte QEMU-VMs ein. Die Funktionen markieren den ersten Schritt hin zu einer umfassenderen Guest-Orchestrierung, die in kommenden Releases weiter ausgebaut werden soll.

Preise und Verfügbarkeit

Geplante Funktionen sowie alle Verbesserungen und Neuerungen des Proxmox Datacenter Managers 1.1 beschreibt dessen Roadmap detailliert. Der Proxmox Datacenter Manager 1.1 steht als Open-Source-Software ab sofort zum Download bereit und kann kostenlos eingesetzt werden. Die Software selbst ist kostenlos, ihr Einsatz erfordert allerdings aktive Enterprise Support Subscriptions für alle verwalteten Produkte.


(axk)



Source link

Weiterlesen

Entwicklung & Code

AWS Sovereign Cloud: KI-Ausbau und neue Agenten-Tools


Für die kommenden Monate kündigte Amazon auf dem AWS Summit einen deutlichen Ausbau des KI-Angebots in der European Sovereign Cloud an. Neu hinzu kommen sollen Amazon Nova 2 Lite sowie Open-Weight-Modelle von Mistral AI und OpenAI auf Amazon Bedrock. Damit weitet AWS die Modellauswahl in der als souverän beworbenen Cloud auf eine Bandbreite aus, die bisher nur in den klassischen Regionen verfügbar war.

Weiterlesen nach der Anzeige

Mantle soll Bedrock für sensible Workloads absichern

Architektonisch interessant ist Mantle, die Inferencing-Engine der nächsten Generation für Amazon Bedrock. AWS verspricht Zero Operator Access: Das Betriebspersonal soll Eingaben und Antworten zu keinem Zeitpunkt einsehen können – relevant für Workloads mit Berufsgeheimnis oder strengen Datenschutzanforderungen. Zusätzlich soll Mantle Anfragen dynamisch Kapazitäten zuweisen, was die Verfügbarkeit für Steady-State-Workloads verbessert und schnelles Skalieren bei Lastspitzen erlaubt.

Die seit Januar 2026 allgemein verfügbare AWS European Sovereign Cloud ist ein vollständig in der EU betriebenes Cloud-Angebot mit Datenresidenz, ausschließlich EU-ansässigem Betriebspersonal und eigener Konzernstruktur unter deutschem Recht. AWS investiert dafür 7,8 Milliarden Euro bis 2040. Die erste Region steht in Brandenburg; Local Zones in Belgien, den Niederlanden und Portugal sind geplant. Die deutsche Trägergesellschaft leitet Kathrin Renz; das Gesamtangebot verantwortet Stéphane Israël, zuvor CEO von Arianespace.

Der AWS Marketplace umfasst nach AWS-Angaben über 165 für die European Sovereign Cloud optimierte Lösungen aus Infrastruktur, DevOps, Cloud Operations und KI-Agenten. Neu allgemein verfügbar ist SAP Cloud ERP Private. Neu auf der Infrastrukturseite sind Amazon EC2 G6-Instanzen mit NVIDIA-L4-GPUs für beschleunigtes Computing; zuvor sind bereits AWS Network Firewall, AWS Elastic Disaster Recovery und das AWS IAM Identity Center eingezogen.

Agentenbasierte Werkzeuge: Kiro, Quick und Transform

Den zweiten Schwerpunkt setzte Jonathan Allen, Executive in Residence bei AWS, mit einer Bestandsaufnahme zur agentenbasierten Software-Entwicklung: Wer mit KI-Agenten Code zehnmal schneller produziert, verlagert den Aufwand auf Verifikation und Betrieb. AWS adressiert das mit drei Produktlinien.

Kiro ist eine agentenbasierte Entwicklungsumgebung, seit November 2025 allgemein verfügbar. Sie folgt einem spezifikationsgetriebenen Ansatz: User Stories, Designdokumente und Architekturskizzen entstehen als strukturierte Specs, gegen die der Agent dann implementiert. Mit der GA kamen Property-based Testing zur Spec-Konformität, Checkpointing, eine Kiro-CLI sowie zentral verwaltbare Team-Pläne über das AWS IAM Identity Center hinzu. Im Backend nutzt Kiro Anthropic Claude (zuletzt Opus 4.7).

Weiterlesen nach der Anzeige

Seit der GA hat AWS auf Kiro spürbar Tempo gemacht. Wenige Tage vor dem Summit, am 12. Mai, ergänzte AWS Kiro um eine optionale Requirements-Analysis-Engine, die vor jeder Code-Generierung prüft, ob eine Spec überhaupt widerspruchsfrei umsetzbar ist. Eine dreistufige neurosymbolische Pipeline – Refinement, Auto-Formalisierung, logische Analyse – überführt natürlichsprachliche Anforderungen über die EARS-Notation in formale SMT-lib-Logik; ein automatisierter Reasoner sucht darauf nach Widersprüchen, Lücken sowie zulässigen und unzulässigen Verhaltensszenarien. Mehrdeutigkeiten erkennt Kiro über die semantische Entropie mehrerer LLM-Übersetzungsproben: Divergieren die Formalisierungen logisch, präsentiert Kiro die Stelle als Zwei-Optionen-Frage („remove the record“ – Hard- oder Soft-Delete?). Den technischen Unterbau hat ein AWS-Applied-Science-Team in einem detaillierten zweiten Blogpost dokumentiert und mit aktueller Requirements-Engineering-Forschung untermauert.

Im selben Release beschleunigt Parallel Task Execution die Implementierungsphase: Kiro analysiert den Abhängigkeitsgraphen einer Spec, bündelt unabhängige Tasks zu parallel laufenden „Waves“ mit isoliertem Kontext und arbeitet fehlertolerant weiter, wenn ein einzelner Task scheitert – Verkürzung großer Specs laut AWS von 60 bis 90 Minuten auf etwa 15 Minuten. Ein neuer Quick-Plan-Modus scannt vorab Sprache, Frameworks und Projektstruktur des Workspace und stellt darauf zugeschnittene Klärungsfragen am Anfang, statt jeden Spec-Schritt einzeln freigeben zu lassen.

Ferner brachte die Kiro CLI 2.4.0 einen /rewind-Befehl zum Verzweigen aus früheren Prompts, eine modellindividuell einstellbare Reasoning-Tiefe und laut AWS eine um 88 Prozent schnellere Workspace-Initialisierung. Compliance-seitig ist Kiro seit Februar in den AWS-GovCloud-Regionen (US-East/West) verfügbar und seit Mai HIPAA-eligible – allerdings nur IDE und CLI, Kiro Web ist (noch) nicht enthalten. Parallel füllt sich der Marktplatz „Kiro Powers“: AWS Observability hängt Incident-Investigationen per Klick an Kiro an, ein Apache-Spark-Troubleshooting- und ein Upgrade-Agent für Amazon EMR sollen Spark-Versionssprünge von Monaten auf Wochen verkürzen.

Quick und Transform für Unternehmensanwendungen

AWS positioniert Amazon Quick als Weiterentwicklung von Amazon Q Business, der Assistent verknüpft strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten. AWS Transform richtet sich an klassische Modernisierungsprojekte; AWS nennt über eine Milliarde transformierte Mainframe-Code-Zeilen als Referenzgröße. Neu ist vor allem, wo Transform künftig läuft: AWS hat die Modernisierungsagenten Mitte Mai aus der eigenen Web-Konsole herausgelöst und über einen AWS-Transform-MCP-Server, Agent-Plugins und eine Kiro Power direkt in agentische Entwicklungsumgebungen wie Kiro, Claude, Cursor und Codex gebracht. Eine Transformation lässt sich damit in der IDE starten, im Web-Frontend überwachen und wieder in der IDE fortsetzen – gegen denselben Job mit konsistentem Zustand und nun auch per IAM-Rollen-Authentifizierung statt separater Anmeldung.

Mit AWS Transform Custom lassen sich eigene Transformationsagenten für unternehmenseigenen Code bauen. Das dafür nötige Agent-Builder-Toolkit namens Kiro power ist seit Mai allgemein verfügbar und erlaubt Partnern und Kunden, eigene Agenten samt Tools, Wissensbasen und Workflows in Transform einzuklinken und zur Wiederverwendung zu registrieren. Konkreter wird auch die VMware-Migration: Transform modernisiert jetzt Netzwerke mit, gleicht geplante VPCs gegen bereits vorhandene ab, erkennt CIDR-Konflikte vor dem Provisioning und verarbeitet Netzkonfigurationen unabhängig vom Quellwerkzeug.

Ergänzend bewirbt AWS dedizierte DevOps- und Security-Agenten, die Incidents automatisch untersuchen, Ursachen diagnostizieren und Fixes vorschlagen – die finale Freigabe bleibt beim Menschen. Unterfüttert wird der Agenten-Stack durch weitere Modelloptionen: In Amazon SageMaker JumpStart sind seit Mai unter anderem GLM-5.1-FP8 von Z.ai (ausgelegt auf langlaufendes, agentisches Coding über viele Iterationen) sowie das kompakte Phi-4-mini-instruct von Microsoft (Reasoning unter Latenz- und Speicherrestriktionen, 24 Sprachen) verfügbar – per Klick oder SDK im eigenen AWS-Konto deploybar.

Präsentiert hatte Amazon die Neuerungen im Rahmen des AWS Summit. Mit 8800 Teilnehmern, 101 Sponsoren und 156 Sessions zog die Hausmesse dieses Jahr ein breites Fachpublikum in die Hamburg Messe.


(fo)



Source link

Weiterlesen

Entwicklung & Code

DNS-AID: Telefonbuch für KI-Agenten | heise online


Die Linux Foundation hat das Open-Source-Projekt DNS-AID (DNS for AI Discovery) angekündigt. Es soll KI-Agenten und agentenbasierte Dienste über die bestehende DNS-Infrastruktur auffindbar und deren Identität überprüfbar machen. Statt auf zentrale Verzeichnisse oder fest konfigurierte Endpunkte zu setzen, greift DNS-AID auf etablierte Internetstandards und die dezentrale Struktur des Domain Name System (DNS) zurück.

Weiterlesen nach der Anzeige

DNS-AID umfasst ein offenes Protokoll und eine Referenzimplementierung, um KI-Agenten zu veröffentlichen, zu suchen und zu verifizieren. Ursprünglich entwickelte Infoblox das Projekt, das nun unter dem Dach der Linux Foundation weiterläuft. Parallel dazu erarbeitet die IETF die technische Spezifikation als Internet-Draft. Ziel ist ein standardisiertes Verfahren, mit dem KI-Agenten die Dienste anderer Agenten automatisch finden und nutzen können.

Veröffentlichung über DNS-Einträge

Im Kern veröffentlicht DNS-AID Informationen zu Agenten als DNS-Einträge innerhalb einer Domain. Betreiber registrieren ihre Agenten nach dem Schema _._._agents. in ihrer DNS-Zone – etwa _chatbot._mcp._agents.example.com für einen MCP-basierten Chatbot. Andere Agenten ermitteln diese Informationen anschließend über reguläre DNS-Abfragen und kommunizieren direkt mit dem Zielsystem. Die Projektseite beschreibt das Vorgehen als universelles Discovery-Verfahren für Agenten, vergleichbar mit der Namensauflösung von Websites über DNS.

Nach Angaben der Entwickler kommt DNS-AID dabei ohne neue DNS-Record-Typen aus. Das Projekt stützt sich auf bestehende Mechanismen wie Service Binding Records (SVCB, RFC 9460), TXT-Records sowie die Sicherheitsstandards DNSSEC und DANE/TLSA. SVCB-Records liefern ursprünglich zusätzliche Verbindungsinformationen zu Netzwerkdiensten. DNS-AID nutzt SVCB-Records, um Agenten samt Endpunkt, Protokollangaben und Verweisen auf weitere Metadaten zu veröffentlichen. Fähigkeiten können je nach Implementierung direkt über DNS-Einträge oder über verknüpfte Dokumente bereitgestellt werden.

Drei Wege zur Auffindung

Agenten lassen sich auf drei Wegen auffinden: über ihren Namen, über bestimmte Fähigkeiten oder über einen vollständigen Katalog aller Agenten einer Domain. Die Suche nach Fähigkeiten eignet sich etwa, um innerhalb einer Organisation oder zwischen Partnerunternehmen einen Agenten für Aufgaben wie Terminplanung, Support oder Buchungen zu finden. Alternativ rufen Systeme einen Index-Eintrag ab, der sämtliche veröffentlichten Agenten einer Domain auflistet.

Für die Vertrauensprüfung greift DNS-AID auf die bestehende DNS-Sicherheitsinfrastruktur zurück. Öffentliche DNS-Zonen sollen mit DNSSEC signiert sein, damit Clients die Authentizität der Einträge kryptografisch prüfen können. Optional verknüpfen TLSA-Einträge nach dem DANE-Verfahren TLS-Zertifikate direkt mit DNS-Einträgen. So entsteht nach Vorstellung der Entwickler eine durchgehende Vertrauenskette von der DNS-Root-Zone bis zum einzelnen Agenten.

Weiterlesen nach der Anzeige

Protokollunabhängig und mit Referenzimplementierung

Auf eine bestimmte Form der Agentenkommunikation legt sich das Protokoll nicht fest. Genannt werden unter anderem MCP, Agent-to-Agent-Protokolle (A2A) und HTTPS. Weitere Protokolle lassen sich über ALPN-IDs in den SVCB-Einträgen einbinden. ALPN (Application-Layer Protocol Negotiation) dient bereits heute etwa zur Aushandlung von HTTP/2 oder HTTP/3.

Eine Referenzimplementierung steht mit einem Python-SDK, einem CLI-Tool und einem MCP-Server bereit. Sie unterstützt verschiedene DNS-Backends, darunter Cloudflare, AWS Route 53, NS1, Google Cloud DNS und Infoblox NIOS sowie alle DNS-Server, die RFC 2136 (Dynamic DNS) beherrschen. Zudem enthält sie Funktionen, um Agenten zu veröffentlichen und zu suchen sowie DNSSEC- und DANE-Informationen zu validieren.

Die Linux Foundation bezeichnet DNS-AID explizit als offenen und herstellerneutralen Ansatz für das Auffinden von Agenten. Zu den ersten Unterstützern zählen Cloudflare, CSC, Equinix, GoDaddy, Indeed, Infoblox, das Internet Systems Consortium (ISC) und WWT.


(fo)



Source link

Weiterlesen

Beliebt