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notes/2023-11-22-HackyHour-15.md

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-The notes will appear here soon after the event.
+# Kubernetes a gentle introduction
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+Vortrag von: Burkhard Linke
+Bioinformatik Core Facility
+DNBI Cloud Architekt
+Vertritt sein persönliche Meinung.  
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+Notizen von: Christian Krippes
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+## Was ist Kubernetes
+- Ein sehr komplexes System
+- Vielfältig; jede Installation kann und wird sich unterscheiden
+- Open-Source-Kern
+- Anbieter-Plugins für verschiedene Aspekte
+- Vier wichtige Entwicklungen hin zu Kubernetes
+
+## Geschichtsstunde
+
+Einen Service aufbauen im Jahr 2000:
+- Rackplatz im Serverzentrum mieten und Maschine einbauen
+    - oder Maschine mieten
+    - IPv4 Adresse erhalten 
+    - Maschine konfigurieren
+- Service installieren und konfigurieren
+- Updates, Bug-Fixes und Ausfälle handhaben
+- Sehr schwer skalierbar
+- Ziemlich schwer einen globalen Dienst bereitzustellen
+
+## Entwicklung 1 -  Virtualisierung
+
+- Günstige Multicore-Prozessoren haben es wirtschaftlich interessant gemacht
+- Viele Dienste auf einer physischen Maschine möglich
+- Dienste sind voneinander isoliert
+- Frühe Performanceverluste heute nahezu gänzlich verschwunden (Paravirtualisierung)
+- Gängige Virtualisierungssoftware vmWare,Xen,qemu,bhyve ...
+
+**Cloud**
+- Virtualsierung war grundlage für Cloud - Infrastruktur als Service
+- VM mieten -> Nur die Nutzungszeit zahlen 
+- Hyperscalers (AWS,MS Azure etc.) ermöglichen globale Infrastruktur
+--> Es ist jetzt möglich, (virtuelle) Server überall und jederzeit in beliebiger Anzahl und Konfiguration zu erhalten!
+
+## Entwicklung 2 - Container
+
+- Nicht wirklich neues Konzept (OpenVZ 2005, lxc 2008)
+- Vorläufer chroot, jails, zones ...
+- Isolierte Anwendungen
+- Verbesserte Sicherheit und Resourcenkontrolle
+
+**Docker**
+- Hat Container handhabbar gemacht und damit populär
+- Öffentliches Repo mit vorgefertigten "docker images"
+   - Eine Anwendung mit all ihren Abhängigkeiten
+   - Lauffähig unabhängig vom Betriebsystem
+- Software in Containern wurde ein beliebtes Produkt
+- Standards für Container-Format und Container Build haben zur Verbreitung beigetragen
+---> Klassische Software Installation wurde durch Container weitestgehend abgelöst:
+Container: Schneller, weniger Fehleranfällig, weniger Abhängigkeitskonflikte
+
+## Entwicklung 3 - Infrastruktur als Code IaC / DevOps
+
+- Entwicklungen 1 und 2 ermöglichen mehr und größere Dienste was aber auch mehr Komplexität
+mit sich bringt
+- Anzahl der virtuellen und baremetal Systeme wächst und macht es schwieriger für den Menschen handhabbar
+- Automatisierung notwendig, Server werden vom handgepflegten "Pet" zur einheitlich automatisiert behandelten Massenware
+"Cattle".
+- Ziel: Reproduzierbare und parametrisierbare Deployments, also Installation & Konfiguration sämtlicher Server und der notwendigen Software die ich für meinen Dienst brauche.
+- Unterschiedliche Umgebungen (staging vs. testing)
+- IaC ermöglicht automatisierte Tests von Deployments (Unit Test, Integration Test, etc.)
+- Änderungsmanagement über Werkzeuge wie bspw. git.
+--> Weniger Personen können heute wesentlich größere und komplexere Systeme handhaben
+
+Infrastruktur als Code meint das die Konfiguration eines Servers als abstrakte Beschreibung (Code) vorliegt
+die auf einen oder beliebig viele Server(Cattle) verteilt werden kann.  
+Siehe auch [HackyHour #10()]/notes/2023-05-24-HackyHour-10.md) in der wir bereits über Ansible gesprochen haben.
+
+Devops= Developer become Operators (and vice versa).
+
+## Entwicklung 4 - Nutzer/ "Cloud" / Smartphones
+- Wachsende Zahl von Nutzern
+- Unterschiedliche Wahrnehmung von Computern
+- Dienste "laufen" in der Cloud
+- Immer weniger Funktionalität läuft auf dem Gerät des Nutzers
+- "Always on" - Hochverfügbarkeit als Anforderung
+- Anwendungen werden global vertrieben -> Einfluss auf Lastspitzen
+- Neue Dienste (Content-Delivery-Networks, Streaming)
+
+Herrausforderung: Wie handhaben?
+
+## Kubernetes
+
+Kubernetes (häufig abgekürzt mit K8s) ist ein Open-Source-Container
+Orchestrierungssystem zur Automatisierung von Softwarebereitstellung, Skalierung und
+Verwaltung. (Wikipedia)
+
+## Kubernetes Design
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+- Datenbank von Resourcen Definitionen
+    - verschachtelte Key->Value Entitäten
+    - verschiedene Typen für unterschiedliche Entitäten
+    - Namensräume zur Abgrenzung
+- JSON Format zum Import/Export der Definitionen
+- API zur Interaktion mit K8s Cluster
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+## Helm
+- Templating System für K8s Resourcen
+- Ermöglicht komplexe Deployments
+- _helm chart_ definiert die Komponenten der Anwendung/Service bspw. Chatdienst
+- Werden von Entwicklern der Anwendung bereitgestellt
+- de-facto Standard für Deployments
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+## Schöne neue Welt?
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+- Steile Lernkurve!
+- Wahnsinnig komplex in großen Deployments
+- Konstant Änderungen unterworfen
+- Erfordert gute Instandhaltungsstrategie
+- Debugging bereitet häufiger starke körperliche Schmerzen
+- Daten Backup wird häufig übersehen
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+## Zusammenfassung
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+- K8s ist ein mächtiges modernes System um Dienste im Sinne von Entwicklung 4 zu handhaben
+- Es ist anpassbar und erweiterbar und komplett automatisierbar
+- Aber eine Herrausforderung für seinen Administrator

notes/2024-01-24-HackyHour-16.md

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+## VR Praxis
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+- Mareike Büst und Eva Dabrowski vom ["Lab for Innovative Teaching"][lfit]{:target="_blank" rel="noopener"}
+- Das Lab ist Teil des "Network for Impactful Digital International Teaching Skills" (NIDIT)
+- Das [NIDIT][nidit]{:target="_blank" rel="noopener"} ist ein Verbundprojekt von JLU, Philipps-Universität Marburg und THM
+- Ziel Förderung/Aufbau von Kompetenz der Lehrenden im digitalen und internationalen Raum
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+**Das Angebot des Labs**
+- Inovation in der Lehre unterstützen
+- Ausleihe von VR Brillen, Support bei Lehrkonzepten
+- Makerspace/Lab arbeiten an Workstations für 3D Arbeiten.
+- Training im Umgang mit VR Headset und Technologien
+- VR-Use-Case Katalog, Sammlung von Projekten zu VR in der Hochschule.(DACH weit)
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+[lfit]: https://www.uni-giessen.de/de/studium/lehre/projekte/nidit/goals/lab
+[nidit]: https://www.uni-giessen.de/de/studium/lehre/projekte/nidit
+
+### Einführung in die VR
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+- Vier verschiedene Headsets Pico Neo 4 Enterprise, Meta Quest Pro, Meta Quest 2
+  und Meta Qest 3
+- Alle Headsets sind Standalone, arbeiten also ohne externen Rechner.
+- Kabelgebundene Headsets dagegen nutzen die Hardware eines Desktopsystems.
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+**Erfahrungen der Teilnehmenden** 
+- Anatomie Anwendung war sehr spannend. Man kann einzelne Köpersysteme ein/ausblenden und viele
+Teile des Körpers "anfassen" und bewegen sowie sich zusätzliche Informationen anzeigen lassen.
+- Die Anwendung zur Raumeinrichtung war sehr spannend, weil man die Räume aus der Sicht eines Kindes oder eines Rollstuhlfahrers betrachten und erleben kann.
+- Generell ein wichtiger Punkt bei VR, es ermöglicht, ganz neue Perspektiven einzunehmen, die Real nur sehr schwierig zu erreichen sind.
+- Allgemein positives Fazit, auch wenn der persönliche Nutzen nicht unbedingt direkt klar ist.

notes/2024-02-28-HackyHour-17.md

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+## Roboter Arm InMove
+- Die Studierenden haben in einem Projekt von Johannes
+den Arm des[ InMoov Roboters](https://inmoov.fr/){:target="_blank" rel="noopener"} gedruckt und zusammengebaut.
+- Dabei zeigte sich unter anderem, dass die Dokumentation des Projektes leider mäßig bis lückenhaft war.
+- Gedruckt wurde in der [UB](https://www.uni-giessen.de/ub/de/lern/ort/spezarb/3ddruck){:target="_blank" rel="noopener"}
+- Es gab einige offene Fragen, die in Zusammenarbeit mit dem Makerspace gelöst werden konnten.
+Vor allem die Verkabelung der Servomotoren wurde dabei verbessert.
+
+- Der Arm wird angetrieben durch je einen Servomotor pro Finger.
+- Jeder Finger kann sich durch die Servos krümmen. Die Streckung erfolgt über eine Feder im Finger.
+- Antrieb des Arms: 6 Servos, je Finger einer und einer für die Rotation der Hand.
+- In den Fingern sind je Finger ein Hall-Sensor verbaut. 
+- Die Fingerkuppen wurden mit Badezimmersilikon nachempfunden, was eher mäßig funktioniert hat.
+
+- Die Idee ist nun, dass die Studierenden im Rahmen des Projektes die Fähigkeiten des Arms vermessen.
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+## KI (mal wieder)
+- [Google Media Pipe](https://developers.google.com/mediapipe){:target="_blank" rel="noopener"} Solutions -> Low-Code Machine-Learning für Apps u.ä.; Framework-> Für alle die ihre Anwendung selber schreiben wollen(C++)
+- [Mistral](https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/){:target="_blank" rel="noopener"}, kann lokal auf Gaming-Grafikkarten betrieben werden und erzeugt sehr gute Ergebnisse und ist vorallem  ziemlich schnell im Output.
+- [Groq Onlinedienst](https://wow.groq.com/){:target="_blank" rel="noopener"} für KI-Modelle aller Art. Gut zum Ausprobieren verschiedener Modelle. Man muss sich aber anmelden.
+- [LangChain Framework](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction){:target="_blank" rel="noopener"} ähnlich wie Media Pipe aber für Python.
+- ChatGPT bietet jetzt einen Weg spezialisierte Ableger zu basteln, die für
+beschränkte Aufgaben taugen.
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+## 22 Mai.
+Ab 19:30 Uhr Mach-Nacht.
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