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Technische Artikel, Tutorials und Einblicke in Webentwicklung, DevOps und Data Engineering.
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Second Brain mit Telegram, Obsidian und Claude Code: Ein Self-Hosted-Setup für den DACH-Raum
Wie ich mit Telegram als Capture-Tool, CouchDB LiveSync für Multi-Device-Sync, nativen Obsidian-Apps und Claude Code als KI-Organisator ein vollständig selbst gehostetes Second Brain gebaut habe.
Enterprise-LLM-Stack 2026: Sieben Tools im Praxisvergleich für Kubernetes
LibreChat, Open WebUI, Ollama, LM Studio, LiteLLM, LangChain und Langfuse im Vergleich – mit Referenzarchitektur für Kubernetes-Cluster im DACH-Raum.
Streaming Analytics: Wann lohnt sich der Aufwand – und warum Agentic AI die Rechnung verändert
Eine Streaming-Pipeline ist nur dann ihr Geld wert, wenn verzögerte Daten echten Schaden anrichten. Warum diese Faustregel stimmt – und warum Agentic AI bald mehr Unternehmen in die Echtzeit zwingt.
Conway's Law: Warum Ihr Organigramm Ihre Datenarchitektur diktiert
Eine kurze Beschreibung über Conway's Law, warum dieses kritisch für IT Entscheider ist und was sie tun sollten um es zu vermeiden.
Gall's Law: Warum komplexe Datenplattformen nie am Reißbrett entstehen
85 % der Big-Data-Projekte scheitern – nicht trotz ambitionierter Planung, sondern wegen ihr. Was Gall's Law und Lehman's Laws Datenverantwortlichen über den einzigen Weg zu einer funktionierenden Datenplattform sagen.
BI- und Visualisierungstools 2026: Der strategische Vergleich für IT-Entscheider
Power BI, Grafana, Metabase, Looker und SAP Analytics Cloud im direkten Vergleich — mit aktuellen Preisen, KI-Features, DSGVO-Bewertung und Empfehlungen für den DACH-Markt. Plus: die wichtigsten Code-First-Newcomer von Apache Superset bis Taleshape Shaper.
AI Coding Agents im Vergleich: Claude Code, OpenCode und Pi Coding Agent
Ein praxisnaher Vergleich der drei populärsten AI Coding Agents für Entwickler – mit Bewertungsmatrix, persönlichen Erfahrungen und Empfehlungen für unterschiedliche Use Cases.
Wie diese Website zu dir kommt: NAS, Docker, Cloudflare und Tailscale
Ein Blick hinter die Kulissen: Wie stagl.systems auf einem Heimserver läuft, über einen Cloudflare Tunnel erreichbar ist und wie ich von überall mit Tailscale darauf zugreifen kann.
DSGVO-konforme LLM-Anbieter jenseits der großen Drei
Mindestens 15 Anbieter liefern heute produktionsreife LLM-APIs mit garantierter EU-Datenverarbeitung. Ein Überblick über europäische Souveränitäts-Champions und US-Hyperscaler mit EU-Regionen für IT-Entscheider im DACH-Raum.
EU AI Act 2026: Was IT-Leiter und Entwickler im DACH-Raum jetzt wissen müssen
Der EU AI Act greift ab August 2026 mit vollen Hochrisiko-Pflichten. Ein vollständiger Überblick über Fristen, Pflichten, Tools und praktische Schritte für IT-Entscheider im DACH-Raum.
Build or Buy: Wie IT-Entscheidungen die Systemlandschaft prägen
Eine interaktive Simulation zeigt, wie Build-vs-Buy-Entscheidungen Budget, Personal und die langfristige Architektur beeinflussen – und warum es keine einfachen Antworten gibt.
KI im Unternehmen ohne Cloud: GPU-Benchmarks, Kosten und DSGVO im Vergleich
Open-Source-LLMs vs. Cloud-APIs: GPU-Vergleich, TCO-Kalkulation und DSGVO-Compliance für IT-Entscheider in der DACH-Region
DuckDB vs. PySpark: Wann reicht die „kleine" Engine – und wie beide mit Airflow glänzen
Nicht jedes Datenproblem braucht einen Spark-Cluster. DuckDB erledigt überraschend viel auf einer einzelnen Maschine – schneller, günstiger und mit weniger Ops-Overhead. Eine Entscheidungshilfe für DataOps-Teams.
Optimaler PDF-zu-Markdown-Workflow in Open WebUI
Alle acht Extraction Engines von Open WebUI im direkten Vergleich — von pypdf bis Marker und Mistral OCR. Mit konkreten Konfigurationen für die RTX 3090, GPU-Tuning-Tipps für Docling und MinerU sowie dem zweistufigen Workflow für maximale Markdown-Qualität.
Die exponentiell wachsende Komplexität von DataOps-Pipelines
Wie jedes neue System in einer ETL-Pipeline die Orchestrierungs-Komplexität erhöht – eine interaktive Demonstration der Herausforderungen moderner DataOps.
Server-Redundanz: Wann lohnt sich Multi-Datacenter Betrieb?
Eine fundierte Analyse mit interaktivem Rechner: Wann ist redundanter Betrieb über mehrere Rechenzentren wirtschaftlich sinnvoll? Formeln, Business Cases und praktische Entscheidungshilfen.
Volle Kontrolle über LLMs: Mein Setup mit Ollama, LiteLLM und Claude Code
Wie ich lokale und Cloud-LLMs mit voller Kontrolle über Kosten und Modelle nutze - vom Gaming-PC bis Kubernetes. Ein DevOps-Ansatz für DSGVO-konforme KI-Infrastruktur.
Prompt Injection: Das ungelöste Paradoxon intelligenter KI-Systeme
Prompt Injection bleibt Schwachstelle Nr. 1 für LLM-Anwendungen — und wird mit jedem neuen Agenten-Feature gefährlicher. Ein Überblick über reale Angriffe von 2024/2025, warum das Problem strukturell unlösbar ist, und welche Defense-in-Depth-Maßnahmen Unternehmen heute umsetzen können.
Viele Cluster oder viele Namespaces? Die Kubernetes-Architekturfrage, die niemand endgültig beantworten kann
Viele Cluster oder Namespace-basierte Isolation? Eine praxisnahe Analyse der Kubernetes-Architekturentscheidung mit Kostenvergleich und Empfehlungen für DACH-Unternehmen.
Die Evolution der KI im Gartner Hype Cycle: 2020-2025
Eine Analyse der bemerkenswerten Entwicklung künstlicher Intelligenz im Gartner Hype Cycle von 2020 bis 2025 – von Innovation Trigger bis Plateau of Productivity.
Geld ist komprimierte Zeit — und warum das die Build-or-Buy-Frage für immer verändert
Geld ist ein Speichermedium für Zeit. Wer das versteht, trifft bessere Build-or-Buy-Entscheidungen und spart echte Lebenszeit – die eigene und die des Teams.
Warum Unternehmen schlechte Entscheidungen treffen – und wie es besser geht
HiPPO, Konsens-Falle, Bauchgefühl: Warum Entscheidungsmuster in Unternehmen so gefährlich sind – und welche Methoden tatsächlich zu besseren Ergebnissen führen.
Warum ist nie Zeit, es richtig zu machen – aber immer Zeit, es zu reparieren?
Technische Schulden, verborgene Kosten und der Unterschied zwischen bewusst iterativ und fahrlässig schnell – ein Essay über Ingenieurskultur.
Kimball trifft Telemetrie: Wie Dimensional Modeling, App-Nutzungsdaten und First Principles echten Business Impact erzeugen
Wie Kimballs Dimensional Modeling, App-Telemetriedaten und First-Principles-Denken zusammenkommen, um aus Nutzungsdaten echten Business Impact zu generieren.