„GIMP 3: Das umfassende Handbuch“ von Jürgen Wolf ist 2025 in der 4., aktualisierten und überarbeiteten Auflage im Rheinwerk Verlag erschienen und umfasst 782 Seiten.

Viele Anwender haben lange darauf gewartet – GIMP ist nach fast sechs Jahren Entwicklungszeit in Version 3 erschienen. Dieses Release bringt einen komplett überarbeiteten Kern mit sich und setzt nun auf das GTK3-Toolkit. Das Buch „GIMP 3: Das umfassende Handbuch“ bietet – wie der Name schon verrät – ein umfassendes Nachschlagewerk zum GNU Image Manipulation Program, kurz: GIMP.

Das Buch ist in sieben Teile gegliedert.

Teil I – Grundlagen widmet sich, wie der Titel schon sagt, den grundlegenden Funktionen von GIMP. Der Autor erläutert die Oberfläche des Grafikprogramms und stellt dabei heraus, dass sich Nutzer auch in der neuen Version schnell zurechtfinden – ein Hinweis, der mögliche Bedenken beim Umstieg zerstreuen dürfte. Die Aussage „GIMP ist nicht Photoshop“ von Jürgen Wolf ist prägnant und unterstreicht, dass es sich bei GIMP um ein eigenständiges, leistungsfähiges Programm handelt, das keinen direkten Vergleich mit kommerzieller Software scheuen muss – oder sollte. Zahlreiche Workshops mit umfangreichem Zusatzmaterial begleiten die einzelnen Kapitel. Neben der Benutzeroberfläche werden in Teil I auch Werkzeuge und Dialoge ausführlich erklärt. Darüber hinaus wird beschrieben, wie RAW-Aufnahmen in GIMP importiert und weiterverarbeitet werden können. Ebenso finden sich Anleitungen zum Speichern und Exportieren fertiger Ergebnisse sowie Erläuterungen zu den Unterschieden zwischen Pixel- und Vektorgrafiken (siehe Grafik). Auch Themen wie Farben, Farbmodelle und Farbräume werden behandelt – Letzteres wird im dritten Teil des Buches noch einmal vertieft.

Teil II – Die Bildkorrektur behandelt schwerpunktmäßig die Anpassung von Helligkeit, Kontrast und anderen grundlegenden Bildeigenschaften. Ein wesentlicher Abschnitt widmet sich der Verarbeitung von RAW-Aufnahmen, wobei das Zusammenspiel von GIMP mit Darktable im Mittelpunkt steht. Zahlreiche Beispiele und praxisnahe Bearbeitungshinweise unterstützen den Leser bei der Umsetzung am eigenen Bildmaterial.

Teil III – Rund um Farbe und Schwarzweiß beschreibt den Umgang mit Farben und erläutert grundlegende Konzepte dieses Themenbereichs. Dabei wird auch der Einsatz von Werkzeugen wie Pinsel, Stift und Sprühpistole behandelt. Darüber hinaus zeigt das Kapitel, wie Farben verfremdet und Schwarzweißbilder erstellt werden können.

Teil IV – Auswahlen und Ebenen führt den Leser in die Arbeit mit Auswahlen und Ebenen ein. Besonders faszinierend ist dabei das Freistellen von Objekten und die anschließende Bildmanipulation – eine Disziplin, die GIMP hervorragend beherrscht. Auch hierzu bietet das Buch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung in Form eines Workshops.

Teil V – Kreative Bildgestaltung und Retusche erklärt, was sich hinter Bildgröße und Auflösung verbirgt und wie sich diese gezielt anpassen lassen. Techniken wie der „Goldene Schnitt“ werden vorgestellt und angewendet, um Motive wirkungsvoll in Szene zu setzen. Außerdem zeigt das Kapitel, wie sich Objektivfehler – etwa tonnen- oder kissenförmige Verzeichnungen – sowie schräg aufgenommene Horizonte korrigieren lassen. Die Bildverbesserung und Retusche werden ausführlich behandelt. Vorgestellte Techniken wie die Warptransformation sind unter anderem in der Nachbearbeitung von Werbefotografie unverzichtbar.

Teil VI – Pfade, Text, Filter und Effekte beschäftigt sich mit den vielfältigen Möglichkeiten, die GIMP für die Arbeit mit Pixel- und Vektorgrafiken bietet. So lassen sich beispielsweise Pixelgrafiken nachzeichnen, um daraus Vektoren bzw. Pfade für die weitere Bearbeitung zu erzeugen. Eine weitere Übung, die sich mit der im Handbuch beschriebenen Methode leicht umsetzen lässt, ist der sogenannte Andy-Warhol-Effekt.

Teil VII – Ausgabe und Organisation zeigt, wie der Leser kleine Animationen im WebP- oder GIF-Format erstellen kann. Auch worauf beim Drucken und Scannen zu achten ist, wird in diesem Kapitel ausführlich erläutert. Jürgen Wolf geht zudem noch einmal umfassend auf die verschiedenen Einstellungen in GIMP ein. Besonders hilfreich ist die Auflistung sämtlicher Tastaturkürzel, die die Arbeit mit dem Grafikprogramm spürbar erleichtern.

Das Buch umfasst insgesamt 28 Kapitel und deckt damit alle wichtigen Bereiche der Bildbearbeitung mit GIMP 3 ab.

• Die Arbeitsoberfläche
• Umgang mit Dateien
• Praktische Hilfsmittel
• Grundlagen der Bildbearbeitung
• Grundlegendes zur Bildkorrektur
• Tonwerte anpassen
• Farbkorrekturen
• Darktable: Raw-Bilder bearbeiten
• Mit Farben malen
• Farbverfremdung
• Schwarzweißbilder
• Auswahlen
• Bildbereiche freistellen mit Auswahlen
• Ebenen-Grundlagen
• Ebenentechniken
• Ebenenmasken
• Ebenenmodus
• Bildgröße und Auflösung ändern
• Die Bildkomposition optimieren
• Bildstörungen beheben (und hinzufügen)
• Retusche-Techniken
• Schärfen und Weichzeichnen
• Die Arbeit mit Pfaden
• Text und Texteffekte
• Die Filter von GIMP
• Ausgabe für das Internet
• Drucken und Scannen mit GIMP
• Die Arbeit mit GIMP organisieren

Leseproben und Downloads

• Leseprobe
• Zusatzmaterialien

Fazit

„GIMP 3: Das umfassende Handbuch“ von Jürgen Wolf überzeugt durch eine klare Struktur, verständliche Erklärungen und praxisnahe Workshops. Sowohl Einsteiger als auch fortgeschrittene Anwender finden hier ein zuverlässiges Nachschlagewerk rund um die Bildbearbeitung mit GIMP. Besonders hervorzuheben sind die zahlreichen Beispiele sowie die umfassende Behandlung aller relevanten Themenbereiche. Wer ernsthaft mit GIMP arbeiten möchte, findet in diesem Buch eine uneingeschränkte Kaufempfehlung.

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Der SSH-Dienst ist ein natürliches Angriffsziel jedes Servers. Klassische Abwehrmaßnahmen zielen darauf aus, den root-Login zu sperren (das sollte eine Selbstverständlichkeit sein) und mit Fail2ban wiederholte Login-Versuche zu blockieren. Eine weitere Sicherheitsmaßnahme besteht darin, den Passwort-Login mit einer Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) zu verbinden. Am einfachsten gelingt das server-seitig mit dem Programm google-authenticator. Zusätzlich zum Passwort muss nun ein One-time Password (OTP) angegeben werden, das mit einer entsprechenden App generiert wird. Es gibt mehrere geeignete Apps, unter anderem Google Authenticator und Authy (beide kostenlos und werbefrei).

Es gibt verschiedene Konfigurationsoptionen. Ziel dieser Anleitung ist es, parallel zwei Authentifizierungsvarianten anzubieten:

• mit SSH-Schlüssel (ohne 2FA)
• mit Passwort und One-time Password (also mit 2FA)

Grundlagen: sshd-Konfiguration

Vorweg einige Worte zu Konfiguration des SSH-Servers. Diese erfolgt durch die folgenden Dateien:

/etc/ssh/sshd_config
/etc/ssh/sshd_config.d/*.conf
/etc/crypto-policies/back-ends/opensshserver.config  (nur RHEL)

Verwechseln Sie sshd_config nicht mit ssh_config (ohne d) für die Konfiguration des SSH-Clients, also für die Programme ssh und scp! opensshserver.config legt fest, welche Verschlüsselungsalgorithmen erlaubt sind.

Beachten Sie, dass bei Optionen, die in den sshd-Konfigurationsdateien mehrfach eingestellt sind, der erste Eintrag gilt (nicht der letzte)! Das gilt auch für Einstellungen, die am Beginn von sshd_config mit Include aus dem Unterverzeichnis /etc/ssh/sshd_config.d/ gelesen werden und die somit Vorrang gegenüber sshd_config haben.

Werfen Sie bei Konfigurationsproblemen unbedingt auch einen Blick in das oft übersehene sshd_config.d-Verzeichnis und vermeiden Sie Mehrfacheinträge für ein Schlüsselwort!

Weil die Dateien aus /etc/ssh/sshd_config.d/ Vorrang gegenüber sshd_config haben, besteht eine Konfigurationsstrategie darin, sshd_config gar nicht anzurühren und stattdessen alle eigenen Einstellungen in einer eigenen Datei (z.B. sshd_config.d/00-myown.conf) zu speichern. 00 am Beginn des Dateinamens stellt sicher, dass die Datei vor allen anderen Konfigurationsdateien gelesen wird.

Überprüfen Sie bei Konfigurationsproblemen mit sshd -T, ob die Konfiguration Fehler enthält. Wenn es keine Konflikte gibt, liefert sshd -T eine Auflistung aller aktuell gültigen Einstellungen. Die Optionen werden dabei in Kleinbuchstaben angezeigt. Mit grep -i können Sie die für Sie relevante Einstellung suchen:

sshd -T | grep -i permitro

  permitrootlogin yes

Änderungen an sshd_config werden erst wirksam, wenn der SSH-Server die Konfiguration neu einliest. Dazu führen Sie das folgende Kommando aus:

systemctl reload sshd       # RHEL
systemctl reload ssh        # Debian, Ubuntu

google-authenticator einrichten

Google Authenticator bezeichnet zwei unterschiedliche Programme: einerseits die App, die sowohl für iOS als auch für Android verfügbar ist, andererseits ein Linux-Kommando, um die 2FA auf einem Linux-Server einzurichten. Während der Code für die Smartphone-Apps nicht öffentlich ist, handelt es sich bei dem Linux-Kommando um Open-Source-Code. Das resultierende Paket steht für RHEL-Distributionen in der EPEL-Paketquelle zur Verfügung, bei Ubuntu in universe.

dnf install google-authenticator qrencode   # RHEL + EPEL
apt install libpam-google-authenticator     # Debian, Ubuntu

Nach der Installation führen Sie für den Account, als der Sie sich später via SSH anmelden möchten (also nicht für root), das Programm google-authenticator aus. Nachdem Sie den im Terminal angezeigten QR-Code gescannt haben, sollten Sie zur Kontrolle sofort das erste OTP eingeben. Sämtliche Rückfragen können Sie mit y beantworten. Die Rückfragen entfallen, wenn Sie das Kommando mit den Optionen -t -d -f -r 3 -R 30 -W ausführen. Das Programm richtet die Datei .google-authenticator im Heimatverzeichnis ein.

user$ google-authenticator
  Do you want authentication tokens to be time-based (y/n)
  Enter code from app (-1 to skip): nnnnnn
  Do you want me to update your .google_authenticator file? (y/n)
  Do you want to disallow multiple uses of the same
    authentication token? (y/n)
  ...

SSH-Server-Konfiguration

Das nächste Listing zeigt die erforderlichen sshd-Einstellungen. Mit der Methode keyboard-interactive wird PAM für die Authentifizierung verwendet, wobei auch eine mehrstufige Kommunikation erlaubt ist. Die ebenfalls erforderliche Einstellung UsePAM yes gilt bei den meisten Linux-Distributionen standardmäßig. Am besten speichern Sie die folgenden Zeilen in der neuen Datei /etc/ssh/sshd_config.d/00-2fa.conf. Diese wird am Beginn der sshd-Konfiguration gelesen und hat damit Vorrang gegenüber anderen Einstellungen.

# Datei /etc/ssh/sshd_config.d/00-2fa.conf
UsePAM                           yes
PasswordAuthentication           yes
PubkeyAuthentication             yes
ChallengeResponseAuthentication  yes
# Authentifizierung wahlweise nur per SSH-Key oder
# mit Passwort + OTP
AuthenticationMethods            publickey keyboard-interactive

PAM-Konfiguration

Der zweite Teil der Konfiguration erfolgt in /etc/pam.d/sshd. Am Ende dieser Datei fügen Sie eine Zeile hinzu, die zusätzlich zu allen anderen Regeln, also zusätzlich zur korrekten Angabe des Account-Passworts, die erfolgreiche Authentifizierung durch das Google-Authenticator-Modul verlangt:

# am Ende von /etc/pam.d/sshd (Debian, Ubuntu)
...
# Authenticator-Zifferncode zwingend erforderlich
auth required pam_google_authenticator.so

Alternativ ist auch die folgende Einstellung mit dem zusätzlichen Schlüsselwort nullok denkbar. Damit akzeptieren Sie einen Login ohne 2FA für Accounts, bei denen Google Authenticator noch nicht eingerichtet wurde. Sicherheitstechnisch ist das natürlich nicht optimal — aber es vereinfacht das Einrichten neuer Accounts ganz wesentlich.

# am Ende von /etc/pam.d/sshd (Debian, Ubuntu)
...
# Authenticator-Zifferncode nur erforderlich, wenn 
# Google Authenticator für den Account eingerichtet wurde
auth required pam_google_authenticator.so nullok

Wenn Sie RHEL oder einen Klon verwenden, sieht die PAM-Konfiguration ein wenig anders aus. SELinux verbietet dem SSH-Server Zugriff auf Dateien außerhalb des .ssh-Verzeichnisses. Deswegen müssen Sie die Datei .google-authenticator vom Home-Verzeichnis in das Unterverzeichnis .ssh verschieben. restorecon stellt sicher, dass der SELinux-Kontext für alle Dateien im .ssh-Verzeichnis korrekt ist.

user$ mv .google-authenticator .ssh/    (nur unter RHEL!)
user$ restorecon .ssh

In der Zeile auth required übergeben Sie nun als zusätzliche Option den geänderten Ort von .google-authenticator. Falls Sie die nullok-Option verwenden möchten, fügen Sie dieses Schlüsselwort ganz am Ende hinzu.

# am Ende von /etc/pam.d/sshd (RHEL & Co.)
...
auth required pam_google_authenticator.so secret=/home/${USER}/.ssh/.google_authenticator

Test und Fehlersuche

Passen Sie auf, dass Sie sich nicht aus Ihrem Server aussperren! Probieren Sie das Verfahren zuerst in einer virtuellen Maschine aus, nicht auf einem realen Server!

Vergessen Sie nicht, die durchgeführten Änderungen zu aktivieren. Vor ersten Tests ist es zweckmäßig, eine SSH-Verbindung offen zu lassen, damit Sie bei Problemen die Einstellungen korrigieren können.

sshd -T                   # Syntaxtest
systemctl reload sshd     # RHEL
systemctl reload ssh      # Debian + Ubuntu

Bei meinen Tests hat sich die Google-Authenticator-Konfiguration speziell unter RHEL als ziemlich zickig erwiesen. Beim Debugging können Sie client-seitig mit ssh -v, server-seitig mit journalctl -u sshd nach Fehlermeldungen suchen.

Die Anwendung von Google Authenticator setzt voraus, dass die Uhrzeit auf dem Server korrekt eingestellt ist. Die One-Time-Passwords gelten nur in einem 90-Sekunden-Fenster! Das sollten Sie insbesondere bei Tests in virtuellen Maschinen beachten, wo diese Bedingung mitunter nicht erfüllt ist (z.B. wenn die virtuelle Maschine pausiert wurde). Stellen Sie die Zeit anschließend neu ein, oder starten Sie die virtuelle Maschine neu!

Was ist, wenn das Smartphone verlorengeht?

Für den Fall, dass das Smartphone und damit die zweite Authentifizierungsquelle verlorengeht, zeigt das Kommando google-authenticator bei der Ausführung fünf Ziffernfolgen an, die Sie einmalig für einen Login verwendet können. Diese Codes müssen Sie notieren und an einem sicheren Ort aufbewahren — dann gibt es im Notfall einen »Plan B«. (Die Codes sind auch in der Datei .google_authenticator enthalten. Auf diese Datei können Sie aber natürlich nicht mehr zugreifen, wenn Sie keine Login-Möglichkeit mehr haben.)

Die App Google Authenticator synchronisiert die 2FA-Konfiguration automatisch mit Ihrem Google-Konto. Die 2FA-Konfiguration kann daher auf einem neuen Smartphone rasch wieder hergestellt werden. Schon eher bereitet Sorge, dass nur die Kenntnis der Google-Kontodaten ausreichen, um Zugang zur 2FA-Konfiguration zu erhalten. Die Cloud-Synchronisation kann in den Einstellungen gestoppt werden.

Auch Authy kann die 2FA-Konfiguration auf einem Server der Firma Twilio speichern und mit einem weiteren Gerät synchronisieren. Anders als bei Google werden Ihre 2FA-Daten immerhin mit einem von Ihnen zu wählenden Passwort verschlüsselt. Mangels Quellcode lässt sich aber nicht kontrollieren, wie sicher das Verfahren ist und ob es den Authy-Betreibern Zugriff auf Ihre Daten gewährt oder nicht. 2024 gab es eine Sicherheitspanne bei Twilio, bei der zwar anscheinend keine 2FA-Daten kompromittiert wurden, wohl aber die Telefonnummern von 35 Millionen Authy-Benutzern.

Sicherheits- und Privacy-Bedenken

Authenticator-Apps funktionieren prinzipiell rein lokal. Weder der beim Einrichten erforderliche Schlüssel bzw. QR-Code noch die ständig generierten Einmalcodes müssen auf einen Server übertragen werden. Die Apps implementieren den öffentlich standardisierten HMAC-based One-Time Password Algorithmus (OATH-HOTP).

Allerdings bieten einige OTP-Apps die Möglichkeit, die Account-Einträge über ein Cloud-Service zu sichern (siehe oben). Diese Cloud-Speicherung ist eine mögliche Sicherheitsschwachstelle.

Davon losgelöst gilt wie bei jeder App: Sie müssen der Firma vertrauen, die die App entwickelt hat. Der Code der App Google Authenticator war ursprünglich als Open-Source verfügbar, seit 2020 ist das leider nicht mehr der Fall. Wenn Sie weder Google Authenticator noch Authy vertrauen, finden Sie im Arch Linux Wiki Links zu Apps, deren Code frei verfügbar ist.

Quellen, Links

• https://de.wikipedia.org/wiki/Google_Authenticator
• https://de.wikipedia.org/wiki/HMAC-based_one-time_password
• https://www.authy.com/
• https://wiki.archlinux.org/title/Google_Authenticator
• https://9to5mac.com/2024/07/04/authy-hack/
• https://security.googleblog.com/2023/04/google-authenticator-now-supports.html
• https://futurezone.at/apps/google-authenticator-update-2-factor-authentification-cloud-synchronisierung-google-konto/402425360

Heute möchte ich kurz erzählen, welche Schwierigkeiten ich beim Upgrade auf Nextcloud 31 Hub 10 zu bewältigen hatte.

Das Upgrade auf Nextcloud 31 war in meinem Fall mal wieder von einigen Hürden umstellt. Meine ersten Versuche, die Nextcloud auf Version 31.0.0 Stable zu heben, waren zwar von Erfolg gekrönt, jedoch sperrte ich damit meinen WebAuthn-Zugang zu meinen Daten. Weitere Versuche bei den Neuerscheinungen 31.0.1 und 31.0.2 liefen ebenfalls ins Leere.

Nun, mit Version 31.0.3, wurde das WebAuthn-Problem jedoch gefixt. Nach der Reparatur der Datenbank und dem Einspielen fehlender Indizes blieb noch eine zu beseitigende Fehlermeldung übrig. Es handelt sich um ein falsches Zeilenformat in der Datenbank.

Falsches Zeilenformat in deiner Datenbank gefunden. ROW_FORMAT=Dynamic bietet die beste Datenbankleistung für Nextcloud. Bitte aktualisiere das Zeilenformat in der folgenden Liste: oc_authtoken, oc_notifications_settings, oc_circles_event, oc_bookmarks_root_folders, oc_vcategory_to_object, oc_vcategory, oc_richdocuments_assets, oc_calendar_rooms, oc_calendar_invitations, oc_webauthn, oc_deck_cards, oc_circles_mountpoint, oc_users, oc_collres_accesscache, oc_talk_internalsignaling, oc_mail_attachments, oc_talk_attendees, oc_external_options, oc_oauth2_access_tokens, oc_twofactor_totp_secrets, oc_deck_assigned_users, oc_mail_trusted_senders, oc_external_config, oc_storages, oc_group_folders_manage, oc_mail_aliases, oc_activity_mq, oc_jobs, oc_bookmarks_folders, oc_deck_board_acl, oc_whats_new, oc_deck_attachment, oc_group_user, oc_twofactor_u2f_registrations, oc_share_external, oc_calendarobjects, oc_accounts_data, oc_mail_accounts, oc_calendarchanges, oc_text_sessions, oc_notifications_pushhash, oc_appconfig, oc_bookmarks_folders_public, oc_user_status, oc_mail_provisionings, oc_circles_mount, oc_bookmarks_tree, oc_richdocuments_direct, oc_calendarsubscriptions, oc_accounts, oc_external_mounts, oc_login_flow_v2, oc_mail_message_tags, oc_calendar_resources_md, oc_comments_read_markers, oc_deck_assigned_labels, oc_mail_tags, oc_mounts, oc_text_documents, oc_flow_checks, oc_mimetypes, oc_group_admin, oc_deck_boards, oc_groups, oc_bookmarks_shares, oc_group_folders_acl, oc_ratelimit_entries, oc_circles_member, oc_migrations, oc_notifications, oc_direct_edit, oc_group_folders_trash, oc_twofactor_providers, oc_files_trash, oc_collres_collections, oc_federated_reshares, oc_talk_commands, oc_addressbookchanges, oc_user_transfer_owner, oc_authorized_groups, oc_share, oc_mail_mailboxes, oc_circles_token, oc_talk_bridges, oc_directlink, oc_circles_circle, oc_twofactor_backupcodes, oc_flow_operations_scope, oc_mail_recipients, oc_calendar_appt_bookings, oc_oauth2_clients, oc_circles_remote, oc_group_folders_groups, oc_bookmarks, oc_dav_shares, oc_cards, oc_addressbooks, oc_mail_local_messages, oc_storages_credentials, oc_activity, oc_bookmarks_tags, oc_external_applicable, oc_recent_contact, oc_filecache, oc_file_locks, oc_mail_messages, oc_flow_operations, oc_known_users, oc_text_steps, oc_collres_resources, oc_richdocuments_wopi, oc_mail_coll_addresses, oc_bookmarks_shared_folders, oc_circles_membership, oc_group_folders, oc_systemtag, oc_comments, oc_systemtag_object_mapping, oc_trusted_servers, oc_privacy_admins, oc_dav_cal_proxy, oc_calendar_appt_configs, oc_talk_rooms, oc_deck_stacks, oc_calendar_rooms_md, oc_cards_properties, oc_properties, oc_calendar_resources, oc_calendar_reminders, oc_preferences, oc_circles_share_lock, oc_bruteforce_attempts, oc_filecache_extended, oc_schedulingobjects, oc_systemtag_group, oc_deck_labels, oc_talk_sessions, oc_profile_config, oc_calendars, oc_calendarobjects_props. Weitere Informationen findest du in der Dokumentation .

Dieser Konflikt kann aber schnell gelöst werden, indem man ein Skript mit folgendem Inhalt erstellt und dieses im Nachgang im Home-Verzeichnis ausführt. Dazu wechselt man in dieses:

cd ~/

Dann öffnet man den Editor:

sudo nano database.sh

fügt folgenden Inhalt ein und speichert mit Ctrl + o:

#!/bin/bash

# Prompt for database credentials
read -p "Enter Database Name: " DB_NAME
read -p "Enter Username: " DB_USER
read -s -p "Enter Password: " DB_PASS
echo

# Generate ALTER TABLE statements and execute them
mysql -u "$DB_USER" -p"$DB_PASS" -e "
SELECT CONCAT('ALTER TABLE `', TABLE_NAME, '` ROW_FORMAT=DYNAMIC;') 
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES 
WHERE TABLE_SCHEMA = '$DB_NAME' 
AND ENGINE = 'InnoDB';
" -B -N | while read -r sql; do
    mysql -u "$DB_USER" -p"$DB_PASS" -e "$sql" "$DB_NAME"
done

Mit Ctrl + x verlässt man den Editor wieder. Nun wird das Skript mit

sudo chmod +x database.sh

ausführbar gemacht und mit

sudo ./database.sh

gestartet. Während der Ausführung werden Datenbankname, Benutzername und Passwort abgefragt. Sind die Eingaben richtig, sind die Datenbank am Ende gefixt und die Fehlermeldung verschwunden.

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Hardware-Tests sind eigentlich nicht meine Spezialität, aber wenn ich schon einmal ein neues Gerät kaufe, kann es nicht schaden, ein paar Sätze zur Linux-Kompatibilität zu schreiben. Die Kurzfassung: relativ hohe Leistung fürs Geld, inkl. Windows-Pro-Lizenz, erweiterbar. Leise, aber nie lautlos. Weitestgehend Linux-kompatibel (Ausnahmen: WLAN, Bluetooth).

Kurz die Ausgangslage: Ich besitze zwei Notebooks, ein Lenovo P1 für Linux und ein MacBook. Mein Windows-PC, den ich gelegentlich zum Testen brauche, hat dagegen seine planmäßige Lebensdauer schon lange überschritten — lahm, nur SATA-SSDs, inkompatibel zu aktuellen Windows-Releases. Zielsetzung war, dafür Ersatz zu schaffen. Aus Platzgründen kein drittes Notebook. Ich wollte ein vorinstalliertes Windows-Pro, mit dem ich mich nicht über die Maßen ärgern muss, einen Slot für eine zweite PCIe-SSD, damit ich parallel Linux installieren kann, eine AMD-CPU mit ordentlicher Rechenleistung und ausreichend RAM für Virtualisierung, Docker & Co. Ein zugängliches BIOS (leider nicht ganz selbstverständlich.) Außerdem sollte das Ding einigermaßen leise sein.

Nach etwas Recherche ist es ein Minisforum UM 870 mit AMD 8745H (Ryzen 7) geworden. 32 GB RAM, 1 TB SSD (plus 1 Slot frei), 2,5 GB Ethernet, 1xUSB-C, 4xUSB-A, HDMI, Displayport, WIFI 6, Bluetooth. Preis zum Zeitpunkt des Kaufs: EUR 550

Also im Prinzip ein »typischer« Mini-PC im mittleren Preissegment. Es gibt billigere Modelle, die aber meist eine langsamere CPU und keinen freien PCIe-Slot haben. Es gibt teurere Modelle mit noch mehr Leistung (verbunden mit mehr Lärm). Für meine Anforderungen erschien mir das Modell genau richtig.

Mehr Informationen zur Hardware:

• Minisforum
• amazon
• Testberichte ähnlicher/gleicher Rechner bei heise.de, ähnliche Modelle bei heise.de, igorslab.de, hostbor.com

Gehäuse öffnen

Das Gehäuse lässt sich mühelos mit vier Schrauben öffnen. Die Schrauben sind allerdings unter angeklebten Gumminoppen versteckt. Diese Noppen leiden bei der Demontage etwas, bleiben aber verwendbar. (Minisforum liefert zwei Ersatznoppen mit. An sich sehr nett, aber warum nicht gleich vier?) Der Einbau der zweiten SSD gelang mühelos. Die SSD war bisher in meinem Notebook im Einsatz. Dort hatte ich Ubuntu und Fedora installiert. Beim nächsten Reboot tauchten beide Linux-Distributionen im Bootmenü auf und ließen sich anstandslos starten. Das ist Linux wie ich es liebe!

Betrieb unter Windows

Windows war vorinstalliert, erfreulicherweise ohne jede Bloatware. Ein Lob an den Hersteller!

Ich habe solange Updates durchgeführt, bis ich bei 24H2 gelandet bin. Das dauert stundenlang, meine Güte! Arm ist, wer viel mit Windows arbeiten muss …

Danach Google Chrome, Nextcloud Client, VSCode, WSL, Docker, VirtualBox, Git, PowerShell, Ollama etc.

Alles in allem keine Probleme. Vielleicht sollte ich doch auf Windows umsteigen? (Kleiner Scherz …)

Betrieb unter Linux

Ich habe bisher nur Ubuntu 24.10 und Fedora 41 ausprobiert. Beide Distributionen laufen vollkommen problemlos. Das Grafiksystem verwendet Wayland.

Pech hat, wer WLAN oder Bluetooth verwenden will. Linux erkennt den WLAN/Bluetooth-Adapter (MediaTek MT7902) nicht. Das war mir schon vor dem Kauf bekannt. Eine kurze Suche zeigt, dass Linux-Treiber nicht in Sicht sind. Zum Glück sind beide Funktionen für mich nicht relevant (USB-Tastatur, Kabel-gebundenes Netzwerk). Andernfalls wäre ein USB-Dongle die einfachste Lösung. Theoretisch wäre es wohl auch möglich, den WLAN/Bluetooth-Adapter auszutauschen. Im Internet gibt es entsprechende Video-Anleitungen, die aber darauf hinweisen, dass die Neuverkabelung der Antennen ziemlich schwierig ist.

Die WLAN/Bluetooth-Probleme beweisen, dass fehlende Hardware-Treiber bis heute zum Linux-Alltag gehören. Hardware-Kauf ohne vorherige Recherche kann direkt in die Sackgasse führen.

Update 15.4.: Ich habe mit dnf system-upgrade download --releasever=42 und dnf system-upgrade reboot ein Upgrade auf Fedora 42 durchgeführt. Der Bildschirmhintergrund ist merkwürdig, sonst ist mir kein offensichtlicher Unterschied aufgefallen. Hinter den Kulissen hat sich natürlich wie immer eine Menge getan, siehe What’s new und Change set.

BIOS/EFI

In das BIOS/EFI bzw. zu den Boot-Einstellungen gelangt man mit Entf oder F7. Nicht unendlich viele Einstellungen, aber ausreichend. Secure Boot kann ausgeschaltet werden. Eine Möglichkeit, die Größe des für die GPU reservierten RAMs zu beeinflussen, habe ich hingegen nicht gefunden. (Wäre interessant für Ollama.)

Geekbench-Ergebnisse

Alle Tests mit Geekbench 6.4 und mit den Original-BIOS-Einstellungen (Balanced Mode, außerdem stünde ein Performance Mode zur Wahl). Die Lüfterlautstärke ändert sich während der Tests nur minimal. Das Gerät bleibt immer leise, aber es wird nie lautlos (auch nicht, wenn der PC längere Zeit nichts zu tun hat). Rechner, die schnell und lautlos sind, schafft anscheinend nur Apple.

Unter Ubuntu und Fedora habe ich die Gnome-Energiemodi verwendet. Zwischen Ausgeglichen und Leistung gibt es wie unter Windows keinen nennenswerten Unterschied, zumindest nicht, solange die BIOS-Einstellungen nicht verändert werden. Interessanterweise schneidet Windows bei den Geekbench-Tests ein wenig besser ab als Fedora. Noch deutlicher ist der Vorsprung zu Ubuntu.

                                      Single Core    Multi Core
----------------------------------  -------------  ------------
Windows 11 24H2 Energieeffizient             1896          9057
                Ausbalanziert                2622         13129
                Leistung                     2609         13187
Ubuntu 24.10    Ausgeglichen                 2382         12348
                Leistung                     2420         12399
Fedora 41       Ausgeglichen                 2585         13142
                Leistung                     2589         13205

Links:

• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11344384
• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11344475
• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11344514
• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11465486
• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11465486
• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11485335
• https://browser.geekbench.com/v6/cpu/11485471

Unter Windows habe ich auch Ollama ausprobiert. Mein minimalistischer Ollama-Benchmarktest liefert 12 Token/Sekunde (reine CPU-Leistung, die GPU wird nicht benutzt). Traurig, aber mehr war nicht zu erwarten.

Fazit

Die Lebensdauer kann ich noch nicht beurteilen. Die Stabilität war bisher ausgezeichnet, kein einziger Absturz unter Windows/Ubuntu/Fedora/Kali. WLAN und Bluetooth brauche ich nicht, insofern ist mir das Linux-Treiberproblem gleichgültig. Aber ein Notebook mit MT7902 wäre ein totales No-go!

Update 3.5.2025: Theoretisch sollte es möglich sein, den Computer über USB-C mit Strom zu versorgen (siehe auch diesen heise-Test). In Kombination mit meinem Monitor (LG 27UL850-W, 27 Zoll, 4k) funktioniert das aber nicht.

Ich bin ein Fan lautloser Computer. In dieser Liga spielt das Gerät nicht mit. Der Computer ist leise, aber man vergisst keine Minute, dass der PC eingeschaltet ist.

Davon abgesehen bin ich zufrieden. Das Gerät wäre theoretisch auf 64 GB RAM erweiterbar (unwahrscheinlich, dass ich so viel RAM je brauche). Die beiden PCIe-Slots geben auch beim Speicherplatz viel Flexibilität. Eine zweite USB-C-Buchse und eine SD-Karten-Slot wären nett, aber ich kann ohne leben.

Den neuen Apple Mini mit M4-CPU kenne ich nicht aus eigener Erfahrung, ich beziehe mich also auf Infos aus dem Netz. Der Vergleich drängt sich aber auf. Bei etwa gleichem Preis bietet Apples Mini-PC in Minimalausstattung im Geekbench-Test eine deutlich höhere Single-Core-Leistung (ca. 3700), eine unwesentlich höhere Multi-Core-Leistung (ca. 14.700), macht weniger Lärm, ist kleiner, braucht auch kein externes Netzteil, hat aber nur halb so viel RAM und nur 1/4 des Speicherplatzes. Das RAM ist nicht erweiterbar, die SSD nur kompliziert und relativ teuer. (Zur Einordnung: Ein Mac Mini mit 32 GB RAM und 1 TB SSD würde absurde EUR 1500 kosten.) Und natürlich läuft ohne Virtualisierung weder Windows noch Linux. Ich gebe schon zu: Das ist ein Vergleich zwischen Äpfel und Birnen. Beide PC-Varianten haben Ihre Berechtigung. Apple zeigt, was technisch möglich ist, wenn Geld keine Rolle spielt. Aus Linux- oder Windows-Perspektive bieten Mini-PCs wie das hier präsentierte Modell aber viel Leistung für wenig Geld.

Dieser Beitrag stammt ursprünglich aus dem Jahr 2014, wurde 2025 aber nochmal grundsätzlich überarbeitet, vor allem der Imagemagick- und ffmpeg-Abschnitt.

Ich finde, dass es kaum schönere Videos von Landschaften oder Städten gibt als Zeitrafferaufnahmen. Diese haben meistens eine Dynamik, die das gewisse Extra ausmachen.

Jetzt habe ich bei eine recht gute Kamera herumliegen (Canon EOS 550D), die sehr gute Fotos macht. Jetzt hat sich mir die Frage gestellt: Kann man die Kamera in einstellbaren Intervallen auslösen lassen, sodass sie für mich die Zeitraffer-Fotos erstellt? Man kann!

Die Kamera zeitgesteuert auslösen

Leider gibt es für die Canon EOS 550D keine interne Funktion, mit der man massenhaft Bildern in voreingestellten Intervallen machen kann.

Externe Hardware

Es gibt aber kommerzielle Systeme, mit denen das geht. Diese kosten etwa 25 Euro. Irgendwann versuche ich mal, mir selbst so ein Teil zu basteln, aber das wird dann ein eigener Artikel hier im Blog

Gphoto2

Die Mühen und das Geld kann man sich aber sparen, wenn man einen Laptop zur Verfügung hat, auf dem z.B. Ubuntu läuft. Denn mit einem kleinen Helferlein kann man diese Aufgabe auch über den PC steuern!

Das Paket nennt sich Gphoto2 und lässt sich in den meisten Distributionen sehr leicht installieren.

sudo apt-get install gphoto2

Nach der Installation kann man seine Kamera über USB anschließen. Vermutlich wird sie automatisch eingehängt, das umgeht man, indem man die Kamera auf PTP stellt oder sie einfach wieder aushängt. Das geht zum Beispiel in Nautilus, indem ihr den Escape-Button anklickt.

Jetzt kann man überprüfen, ob gphoto2 mit der Kamera zusammenarbeitet. Das macht man mit dem folgenden Befehl, der die Typenbezeichnung der angeschlossenen Kamera ausgeben sollte (siehe meine Ausgabe).

$ gphoto2 --auto-detect
Modell                         Port                                            
----------------------------------------------------------
Canon EOS 550D                 usb:002,003

Jetzt kann es losgehen. Die Kamera hatte ich im M-Modus (manuell) und habe folgendes manuell eingestellt:

• ISO,
• Blende,
• Verschlusszeit,
• Weißabgleich und
• Fokus

Ist man im Halbautomatik-Modus (Av oder Tv) können sich die Bilder in der Helligkeit unterscheiden. Den Autofokus kann man am Anfang verwenden, sollte ihn dann aber abschalten. Das sieht auf dem Video sonst nicht schön aus!

Mit dem folgenden Befehl werden die Bilder für das Zeitraffer aufgenommen.

gphoto2 --capture-image-and-download -I 5 -F 600

Die Einstellungen:

• –capture-image-and-download  → Die Bilder werden geschossen und sofort auf den Computer geladen. Auf der Speicherkarte sind die Bilder nicht mehr!
  Alternative: –capture-image  → Die Bilder werden auf der Speicherkarte abgelegt.
• -I 5  → Das Intervall der Aufnahmen beträgt 5 Sekunden
• -F 600  → Es werden 600 Aufnahmen gemacht.

Wer noch mehr einstellen möchte, kann sich über den folgenden Befehl all seine Einstellmöglichkeiten auflisten lassen:

gphoto2 --list-config

 Aus einer Bilderserie ein Timelapse-Video machen

Der schwierigste Schritt ist gemacht. Den Rest übernimmt für uns mal wieder Imagemagick, das Bildverarbeitungsprogramm aus der Konsole. Das Herrliche daran: mit wenigen Zeilen kann man mit einem Rutsch alle seine Bilder bearbeiten lassen.

Bilder auf Full-HD Auflösung bringen

Da die Kamera die Bilder in einer sehr hohen Auflösung aufnimmt, muss man diese auf Videogröße skalieren.

Wenn man sich mit dem Terminal im Ordner der Bilder befindet, verkleinert man sie mit dem folgenden Einzeiler auf die Auflösung 1920×1280 (das Bildverhältnis zwingt uns zunächst dazu).

x=1; for i in *.jpg; do convert $i -resize 1920x1280 -shave 0x100 `printf "%05d.jpg" $x`; x=$(($x+1)); done

mit -shave schneiden wir oben und unten jeweils 100 Pixel ab, um auf die finale Auflösung von 1920×1080 Pixel (Full-HD) zu gelangen.

Weiteres Beispiel: Bilder zurechtschneiden und drehen (crop und rotate)

Die Bilderserie wurde mit einer Gopro aufgezeichnet. Der Bildausschnitt muss noch zurechtgeschnitten werden und um 90 ° gedreht werden. Das kann man mit folgendem Befehl durchführen.

$ x=1; for i in *.jpg; do convert $i -crop 3380x1900+300+730 +repage -rotate 90 `printf "%05d.jpg" $x`; x=$(($x+1)); done

Die Geometrie-Angaben für imagemagick Breite x Höhe geben die Größe des fertigen Bildes an. Der Offset x und y wird von der oberen linken Ecke gemessen. Ich habe sie mittels Bildbearbeitungssoftware herausgemessen. Mit +repage stellt man sicher, dass Leinwand und Bild richtig zueinander ausgerichtet sind. Am Ende rotiert die Flagge -rotate das Bild um 90° im Uhrzeigersinn.

Einzelbilder zu Video konvertieren

Mit diesem letzten Befehl verbindet man nun alle Einzelbilder zu einem Video. Ich habe hier eine Framerate von 25 fps (Frames per second) gewählt. Man kann auch weniger nehmen, dann dauert das Video etwas länger, ruckelt allerdings.

ffmpeg -r 25 -f image2 -i 0%04d.jpg -c:v libx264 -profile:v high -level 4.0 -pix_fmt yuv420p -movflags +faststart zeitraffer.mp4

Zu beachten ist der Punkt -i 0%04d.jpg . Die Dateien müssen z.B. 00001.jpg genannt sein, das haben wir oben mit imagemagick sichergestellt. Mit der genannten Flagge teile ich das ffmpeg mit, dass eine vierstellige Dezimalzahl in den Dateinamen vorkommt, nach der es die Bilder aneinandersetzen soll.

• -profile:v high -level 4.0: das stellt die Kompatibilität zu Handys (z.B. mit Android) sicher
• -movflags +faststart: Stellt den Metatag „moov“ an den Beginn der Datei, sodass das Video schon starten kann, bevor es vollständig geladen ist. Das ist wichtig für Handykompatibilität
• -pix_fmt yuv420p: Das ist das am weitesten verbreitete Pixelformat.
• optional: -vf scale=1280:720 für eine niedrigere Auflösung
• optional: -b:v 2M für eine niedrigere Bitrate

Einstellungen für 4K-Videos

4K-Videos haben eine Auflösung von 3840×2160 Pixeln und sind nur auf wenigen Geräten in voller Größe abspielbar.

Tipps und Tricks

Zeitraffer planen

Bevor ihr ein Zeitraffer aufnehmt, solltet ihr es planen. Es ist wichtig zu wissen, wie lange das fertige Video dauern wird und wie schnell sich die Objekte darauf bewegen sollen.

Für ein 30-Sekunden-Video sind  30×25= 750 Fotos notwendig. Wenn in diesen 30 Sekunden ein Zeitraum von 60 Minuten abgebildet werden soll, muss man das Intervall auf 4,8 ~ 5 Sekunden stellen.

Spiegelreflex-Kameras vermeiden

Wer professionell oder zumindest häufiger Zeitraffer aufnehmen möchte, sollte sich eine Alternative zu einer Spiegelreflex-Kamera überlegen. Meine Kamera ist laut (dubioser) Foren im Internet auf 50.000 Bilder ausgelegt, danach beginnen die Probleme. Die Kamera hat also starken Wertverlust durch die Zeitraffer, da hier in kurzer Zeit viele Bilder gemacht werden.

Anzahl der Auslösungen der Kamera anzeigen

Die Anzahl der Auslösungen der Kamera kann man ebenfalls mit gphoto2 auslesen. Man startet es im Terminal in einer ncurses-Umgebung und navigiert durch das Menü: Statusinformationen → Auslösezahl

gphoto2 --config

 Weiterführende Links

• gphoto2 Dokumentation
• Fotoschnack Episode über Zeitraffer

The post Timelapse aufnehmen und mit imagemagick und ffmpeg zu einem Video umwandeln first appeared on bejonet - Linux | Smart Home | Technik.

Vor einem dreiviertel Jahr haben Bernd Öggl, Sebastian Springer und ich das Buch Coding mit KI geschrieben und uns während dieser Zeit intensiv mit diversen KI-Tools und Ihrer Anwendung beschäftigt.

Was hat sich seither geändert? Wie sieht die berufliche Praxis mit KI-Tools heute aus? Im folgenden Fragebogen teilen wir drei unsere Erfahrungen, Wünsche und Ärgernisse. Sie sind herzlich eingeladen, in den Kommentaren eigene Anmerkungen hinzuzufügen.

Bei welchen Projekten hast du KI-Tools im letzten Monat eingesetzt? Mit welchem Erfolg?

Bernd: KI-Tools haben in meine tägliche Programmierung Einzug gehalten und sparen mir Zeit. Oft traue ich der Ki zu wenig zu und stelle Fragen, die nicht weit genug gehen. Zum „vibe-coding“ bin ich noch nicht gekommen :-) Ich verwende KI-Tools in diesen Projekten:

1. ein großes Code Repo mit Angular und C#: Einsatz sowohl in VSCode (Angular) und Visual Studio (C#, die Unterstützung ist überraschend gut).
2. ein kleines Projekt (HTML, JS, MongoDB (ca. 20.000 MongoDocs)).
3. zwei verschiedene Flutter Apps für Android
4. für eine größere PHP/MariaDB Codebase

Sebastian: Ich setze mittlerweile verschiedene KI-Tools flächendeckend in den Projekten ein. Wir haben das mittlerweile auch in unsere Verträge mit aufgenommen, dass das explizit erlaubt ist.

Die letzten Projekte waren in JavaScript/TypeScript im Frontend React, im Backend Node.js, und es waren immer mittelgroße Projekte mit 2 – 4 Personen über mehrere Monate.

Die verschiedenen Tools sind mittlerweile zum Standard geworden und ich möchte nicht mehr darauf verzichten müssen, gerade bei den langweiligen Routineaufgaben helfen sie enorm.

Michael: Ich habe zuletzt einige Swift/SwiftUI-Beispielprogramme entwickelt. Weil Swift und insbesondere SwiftUI ja noch sehr dynamisch in der Weiterentwicklung ist, hatten die KI-Tools die Tendenz, veraltete Programmiertechniken vorzuschlagen. Aber mit entsprechenden Prompts (use modern features, use async/await etc.) waren die Ergebnisse überwiegend gut (wenn auch nicht sehr gut).

Ansonsten habe ich in den letzten Monaten immer wieder kleinere Mengen Code in PHP/MySQL, Python und der bash geschrieben bzw. erweitert. Mein Problem ist zunehmend, dass ich beim ständigen Wechsel die Syntaxeigenheiten der diversen Sprachen durcheinanderbringe. KI-Tools sind da meine Rettung! Der Code ist in der Regel trivial. Mit einem sorgfältig formulierten Prompt funktioniert KI-generierter Code oft im ersten oder zweiten Versuch. Ich kann derartige Routine-Aufgaben mit KI-Unterstützung viel schneller erledigen als früher, und die KI-Leistungen sind diesbezüglich ausgezeichnet (besser als bei Swift).

Welches KI-Tool verwendest du bevorzugt? In welchem Setup?

Michael: Ich habe in den vergangenen Monaten fast ausschließlich Claude Pro verwendet (über die Weboberfläche). Was die Code-Qualität betrifft, bin ich damit sehr zufrieden und empfand diese oft besser als bei ChatGPT.

In VSCode läuft bei mir Cody (Free Tier). Ich verwende es nur für Vervollständigungen. Es ist OK.

Ansonsten habe ich zuletzt den Großteil meiner Arbeitszeit in Xcode verbracht. Xcode ist im Vergleich zu anderen IDEs noch in der KI-Steinzeit, die aktuell ausgelieferten KI-Werkzeuge in Xcode sind unbrauchbar. Eine Integration von Claude in Xcode hätte mir viel Hin und Her zwischen Xcode und dem Webbrowser erspart. (Es gibt ein Github-Copilot-Plugin für Xcode, das ich aber noch nicht getestet habe. Apple hat außerdem vor fast einem Jahr Swift Code angekündigt, das bessere KI-Funktionen verspricht. Leider ist davon nichts zu sehen. Apple = Gute Hardware, schlechte Software, zumindest aus Entwicklerperspektive.)

Für lokale Modelle habe ich aktuell leider keine geeignete Hardware.

Sebastian: Ich habe über längere Zeit verschiedene IDE-Plugins mit lokalen Modellen ausprobiert, nutze aber seit einigen Monaten nur noch GitHub Copilot. Die Qualität und Performance ist deutlich besser als die von lokalen Modellen.

Für Konzeption und Ideenfindung nutze ich ebenfalls größere kommerzielle Werkzeuge. Aktuell stehen die Gemini-Modelle bei mir ganz hoch im Kurs. Die haben mit Abstand den größten Kontext (1 – 2 Millionen Tokens) und die Ergebnisse sind mindestens genauso gut wie bei ChatGPT, Claude & Co.

Lokale Modelle nutze ich eher punktuell oder für die Integration in Applikationen. Gerade wenn es um Übersetzung, RAG und ähnliches geht, wo es entweder um Standardaufgaben oder um Teilaufgaben geht, wo man mit weiteren Tools wie Vektordatenbanken die Qualität steuern kann. Bei den lokalen Modellen hänge ich nach wie vor bei Llama3 wobei sich auch die Ergebnisse von DeepSeek sehen lassen können.

Für eine kleine Applikation habe ich auch europäische Modelle (eurollm und teuken) ausprobiert, wobei ich da nochmal deutlich mehr Zeit investieren muss.

Für die Ausführung lokaler Modelle habe ich auf die Verfügbarkeit der 50er-Serie von NVIDIA gewartet, wobei mir die RTX 5090 deutlich zu teuer ist. Ich habe seit Jahresbeginn ein neues MacBook Pro (M4 Max) das bei der Ausführung lokaler Modelle echt beeindruckend ist. Mittlerweile nutze ich das MacBook deutlich mehr als meinen Windows PC mit der alten 3070er.

Bernd: Ich verwende aus Interesse vor allem lokale Modelle, die auf meinem MacBook Pro (M2/64GB) wunderbar schnell performen (aktuell gemma3:27b und deepseek-r1:32b, aber das ändert sich schnell). Am MacBook laufen die über ollama. Ich muss aber beruflich auch unter Windows arbeiten und arbeite eigentlich (noch) am liebsten unter Linux mit neovim.

Dazu ist das Macbook jetzt immer online und im lokalen Netz erreichbar. Unter Windows verwenden ich in VSCode das Continue Plugin mit dem Zugriff auf die lokalen Modelle am MacBook. In Visual Studio läuft CoPilot (die „Gratis“-Version). Unter Linux verwende ich sehr oft neovim (mit lazyvim) mit dem avante-Plugin. Während ich früher AI nur für code-completion verwendet habe, ist es inzwischen oft so, dass ich Code-Blöcke markiere und der AI dazu Fragen stelle. Avante macht dann wunderbare Antworten mit Code-Blöcken, die ich wie einen git conflict einbauen kann. Sie sagen es ist so wie cursor.ai, aber das habe ich noch nicht verwendet.

Daneben habe ich unter Linux natürlich auch VSCode mit Continue. Und wenn ich gerade einmal nicht im Büro arbeite (also das Macbook nicht im aktuellen Netz erreichbar ist), so wie gerade eben, dann habe ich Credits für Anthropic und verwende Claude (3.5 Sonnet aktuell) für AI support.

Wo haben dich KI-Tools in letzter Zeit überrascht bzw. enttäuscht?

Sebastian: Ich bin nach wie vor enttäuscht wie viel Zeit es braucht, um den Kontext aufzubauen, damit dir ein LLM wirklich bei der Arbeit hilft. Gerade wenn es um neuere Themen wie aktuelle Frameworks geht. Allerdings lohnt es sich bei größeren Projekten, hier Zeit zu investieren. Ich habe in ein Test-Setup für eine Applikation gleich mehrere Tage investiert und konnte am Ende qualitativ gute Tests generieren, indem ich den Testcase mit einem Satz beschrieben habe und alles weitere aus Beispielen und Templates kam.

Ich bin sehr positiv überrascht vom Leistungssprung den Apple bei der Hardware hingelegt hat. Gerade das Ausführen mittelgroßer lokaler LLMs merkt man das extrem. Ein llama3.2-vision, qwq:32b oder teuken-7b funktionieren echt gut.

Bernd: Überrascht hat mich vor allem der Qualitäts-Gewinn bei lokalen Modellen. Im Vergleich zu vor einem Jahr sind da Welten dazwischen. Ich mache nicht ständig Vergleiche, aber was die aktuellen Kauf-Modelle liefern ist nicht mehr so ganz weit weg von gemma3 und vergleichbaren Modellen.

Michael: Ich musste vor ein paar Wochen eine kleine REST-API in Python realisieren. Datenbank und API-Design hab‘ ich selbst gemacht, aber das Coding hat nahezu zu 100 Prozent die KI erledigt (Claude). Ich habe mich nach KI-Beratung für das FastAPI-Framework entschieden, das ich vorher noch nie verwendet habe. Insgesamt ist die (einzige) Python-Datei knapp 400 Zeilen lang. Acht Requests mit den dazugehörigen Datenstrukturen, Absicherung durch ein Time-based-Token, komplette, automatisch generierte OpenAPI-Dokumentation, Wahnsinn! Und ich habe wirklich nur einzelne Zeilen geändert. (Andererseits: Ich wusste wirklich ganz exakt, was ich wollte, und ich habe viel Datenbank- und Python-Basiswissen. Das hilft natürlich schon.)

So richtig enttäuscht haben mich KI-Tools in letzter Zeit selten. In meinem beruflichen Kontext ergeben sich die größten Probleme bei ganz neuen Frameworks, zu denen die KI zu wenig Trainingsmaterial hat. Das ist aber erwartbar und insofern keine Überraschung. Es ist vielmehr eine Bestätigung, dass KI-Tools keineswegs von sich aus ‚intelligent‘ sind, sondern zuerst genug Trainingsmaterial zum Lernen brauchen.

Was wäre dein größter Wunsch an KI-Coding-Tools?

Bernd: Gute Frage. Aktuell nerven mich ein bisschen die verschiedenen Plugins und die Konfigurationen für unterschiedliche Editoren. Wie gesagt, neovim ist für mich wichtig, da hast du, wie in OpenSource üblich, 23 verschiedene Plugins zur Auswahl :-) Zum Glück gibt es ollama, weil da können alle anbinden. Ich glaub M$ versucht das eh mit CoPilot, eine Lösung, die überall funktioniert, nur ich will halt lokale Modelle und nicht Micro$oft….

Sebastian: Im Moment komme ich mit dem Wünschen ehrlich gesagt gar nicht hinterher, so rasant wie sich alles entwickelt. Microsoft hat GitHub Copilot den Agent Mode spendiert, TypeScript wird “mehr copiloty” und bekommt APIs die eine engere Einbindung von LLMs in den Codingprozess erlauben. Wenn das alles in einer ausreichenden Qualität kommt, hab ich erstmal keine weiteren Wünsche.

Michael: Ich bin wie gesagt ein starker Nutzer der webbasierten KI-Tools. Was ich dabei über alles schätze ist die Möglichkeit, mir die gesamte Konversation zu merken (als Bookmark oder indem ich den Link als Kommentar in den Code einbaue). Ich finde es enorm praktisch, wenn ich mir später noch einmal anschauen kann, was meine Prompts waren und welche Antworten das damalige KI-Modell geliefert hat.

Eine vergleichbare Funktion würde ich mir für IDE-integrierte KI-Tools wünschen. Eine KI-Konversation in VSCode mit GitHub Copilot oder einem anderen Tool sowie die nachfolgenden Code-Umbauten sind später nicht mehr reproduzierbar — aus meiner Sicht ein großer Nachteil.

Beeinflusst die lokale Ausführbarkeit von KI-Tools deinen geplanten bzw. zuletzt durchgeführten Hardware-Kauf?

Bernd: zu 100%! Mein MacBook Pro (gebraucht gekauft, M2 Max mit 64GB) wurde ausschließlch aus diesem Grund gekauft und es war ein großer Gewinn.

Ich habe jetzt ein 2.100 EUR Thinkpad und ein 2.200 EUR MacBook. Rate mal was ich öfter verwende :-) . Die Hardware beim Mac (besonders das Touchpad) ist besser und ich habe quasi alle Linux-Tools auch am Mac (fish-shell, neovim, git, Browser, alle anderen UI-Programme). Wenn ich unter Linux arbeite, denke ich mir oft: »Ah, das kann ich jetzt nicht ollama fragen, weil das nur am MacBook läuft«. Natürlich könnte ich Claude verwenden, aber irgend etwas im Kopf ist dann doch so: »Das muss man jetzt nicht über den großen Teich schicken.«

4000 EUR für die Nvidia-Maschine, die ich zusätzlich zum Laptop mitnehmen muss, ist kein Ding für mich. Ich möchte einen Linux Laptop, der die LLMs so schnell wie der Mac auswerten kann (und noch ein gutes Touchpad hat). Das ist der Wunsch ans Christkind …

Michael: Ein ärgerliches Thema! Ich bin bei Hardware eher sparsam. Vor einem Jahr habe ich mir ein Apple-Notebook (M3 Pro mit 36 GB RAM) gegönnt und damit gerade mein Swift-Buch aktualisiert. Leider waren mir zum Zeitpunkt des Kaufs die Hardware-Anforderungen für lokale LLMs zu wenig klar. Das Notebook ist großartig, aber es hat zu wenig RAM. Den Speicher brauche ich für Docker, virtuelle Maschinen, IDEs, Webbrowser etc. weitgehend selbst, da ist kein Platz mehr für große LLMs.

Aus meiner Sicht sind 64 GB RAM aktuell das Minimum für einen Entwickler-PC mit lokalen LLMs. Im Apple-Universum ist das sündhaft teuer. Im Intel/AMD-Lager gibt es wiederum kein einziges Notebook, das — was die Hardware betrifft — auch nur ansatzweise mit Apple mithalten kann. Meine Linux- und Windows-Rechner kann ich zwar billig mit mehr RAM ausstatten, aber die GPU-Leistung + Speicher-Bandbreite sind vollkommen unzureichend. Deprimierend.

Ein externer Nvidia-Mini-PC (kein Notebook, siehe z.B. die diversen Ankündigungen auf notebookcheck.com) mit 128 GB RAM als LLM-Server wäre eine Verlockung, aber ich bin nicht bereit, dafür plus/minus 4000 EUR auszugeben. Da zahle ich lieber ca. 20 EUR/Monat für ein externes kommerzielles Tool. Aber derartige Rechner, wenn sie denn irgendwann lieferbar sind, wären sicher ein spannendes Angebot für Firmen, die einen lokalen LLM-Server einrichten möchten.

Generell bin ich überrascht, dass die LLM-Tauglichkeit bis jetzt kein großes Thema für Firmen-Rechner und -Notebooks zu sein scheint. Dass gerade Apple hier so gut performt, war ja vermutlich auch nicht so geplant, sondern hat sich mit den selbst entwickelten CPUs als eher zufälliger Nebeneffekt ergeben.

Sebastian: Ursprünglich war mein Plan auf die neuen NVIDIA-Karten zu warten. Nachdem ich aber im Moment eher auf kommerzielle Tools setze und sich mein neues MacBook zufällig als richtige KI-Maschine entpuppt, werde ich erstmal warten, wie sich die Preise entwickeln. Ich bin auch enttäuscht, dass NVIDIA den kleineren karten so wenig Speicher spendiert hat. Meine Hoffnung ist, dass nächstes Jahr die 5080 mit 24GB rauskommt, das wär dann genau meins.

Die digitalen Stromzähler (offizielle Bezeichnung: Moderne Messeinrichtung) sind inzwischen weit verbreitet. Viele können in zwei Richtungen zählen, was bei der Benutzung eines Balkonkraftwerks von großer Bedeutung sein kann. Ich habe vor einiger Zeit beschrieben, wie ich mit dem Impulsausgang auf der Vorderseite des Stromzählers den aktuellen Verbrauch ablese. Diese Methode klappt sehr gut, ist sehr einfach und braucht keine weitere Freischaltung des Netzbetreibers. Man kann einfach loslegen. Leider bringt der Impulszähler zwei Nachteile mit sich.

• Über den Impulsausgang sieht man ausschließlich den aktuellen Stromverbrauch, nichts Weiteres. Man erfährt nicht den aktuellen Zählerstand oder die Flussrichtung. Außerdem gibt es keine Kontrolle, ob alle Impulse richtig gezählt werden. Summiert man die Leistung auf, erhält man zwar einen Jahresverbrauch, kann sich aber nicht sicher sein, ob er stimmt.
• An sonnigen Tagen kommt es vor, dass man mit seinem Balkonkraftwerk mehr Strom erzeugt, als man im Haushalt verbraucht. In diesem Fall wird Strom ins Netz eingespeist. Der Impulszähler kann aber nicht unterscheiden, ob der Strom vom Netz kommt, oder ob er ins Netz geht. Folglich steigt scheinbar der Stromverbrauch im Haus, obwohl in Wirklichkeit ein Stromüberschuss erzeugt wird.

In diesem Artikel möchte ich eine alternative Auslesevariante vorstellen, die robuster und zuverlässiger arbeitet. Aussetzer in der Datenerfassung lassen sich durch späteres Zählerablesen wieder kompensieren, die Bilanz passt immer. Es können nicht nur der aktuelle Verbrauch, sondern auch die Zählerstände „in beide Richtungen“ erfasst werden. Das geschieht über das Auslesen von mehreren OBIS-Kennzahlen über die SML-Schnittstelle.

Die SML Schnittstelle des digitalen Stromzählers

Die digitalen Stromzähler haben eine zweite, wertvolle Schnittstelle: Die SML-Schnittstelle (Smart Meter Language). Über sie kommuniziert der Stromzähler mit einem genormten Protokoll (IEC 62056-6-1) mit uns Anwendern. In ihr werden die Zählerstände, der Momentanverbrauch und gelegentlich noch weitere Informationen bereitgestellt. Die Informationen sind als OBIS-Kennzahlen verfügbar und können leicht zugeordnet werden. Für mich sind die beiden OBIS-Kennzahlen 1.8.0 (Zählerstand, bezogen aus dem Netz) sowie 2.8.0 (Zählerstand, eingespeiste Energie ins Netz) relevant. Der OBIS-Kennwert 16.7.0 gibt mir die momentan bezogene Leistung aus.

Stromzähler vorbereiten: SML Schnittstelle freischalten

Standardmäßig ist diese optische Schnittstelle deaktiviert und mit einer PIN geschützt. Diese PIN erhält man meist kostenlos von seinem Netzbetreiber. Der Netzbetreiber (nicht verwechseln mit dem Stromanbieter!) ist auf dem Stromzähler und der Stromrechnung genannt. In meinem Fall sind es die Stadtwerke. Eine freundliche E-Mail mit der Bitte um Bekanntgabe der PIN unter Nennung meiner Zählernummer hat bereits gereicht.

Diese PIN muss nun mit einer Taschenlampe in die optische Schnittstelle eingeblinkt werden. Schaut euch das kurze Video von Extra 3 dazu an, darin wird der ganze Frust damit gut zusammengefasst.

Bei erfolgreicher Eingabe der PIN muss die Funktion „Inf off“ auf „Inf on“ gestellt werden. Das gelingt, indem man sich durch das Menü des Stromzählers „blinkt“ und beim entsprechenden Eintrag mind. 4 Sekunden mit der Taschenlampe leuchtet. Diese Funktion schaltet die erweiterte Funktion des Stromzählers frei. Man erkennt das später daran, dass nicht nur der Zählerstand im Display angezeigt wird, sondern auch der Momentanverbrauch.

Ist die PIN eingegeben und die erweiterte Informationsvergabe freigeschaltet, kann es endlich losgehen!

DIY Komponenten und Controller ESP8266 vorbereiten

Ich verwende für die optische Schnittstelle einen ESP8266 und das Bauteil TCRT5000. Beides erhält man für weniger als 5 Euro bei Ebay oder anderen Händlern. Der TCRT5000 ist ein optischer LED-Sensor für Infrarot, die sowohl eine LED als auch eine IR-Diode verwendet.

Die LED stört uns in diesem Fall, man muss sie vorher entfernen. Entweder zwickt man sie einfach ab, oder man lötet den Vorwiderstand von ihr weg. Ich habe mich für zweiteres entschieden. Der TCRT hat mehrere Vorteile gegenüber anderen Varianten. Manche Leute löten direkt eine IR-Diode an den ESP. Kann man natürlich machen, ich möchte nur auf die Vorteile meiner Variante hinweisen:

• die elektrischen Bauteile sind aufgeräumt auf einer Leiterplatte, keine Bauteile fliegen einzeln herum. Außerdem gibt er genügend „Angriffsfläche“, um ihn – zumindest übergangsweise – per Klebeband zu fixieren.
• die Schaltung enthält zwei kleine Status-LEDs: eine zeigt die Spannungsversorgung an, die zweite zeigt das Signal an der IR-Diode an. Vor allem die zweite Status-LED ist sehr, sehr hilfreich, wenn man die Bauteile installiert. Man erhält sofort eine Rückmeldung, ob die Diode ein Signal sieht oder nicht. Das ist besonders beim Ausrichten der Diode hilfreich, oder beim dritten Vorteil:
• über das eingebaute Potentiometer kann man die Empfindlichkeit der Diode einstellen. Das ist manchmal notwendig, wenn das Signal der Stromzähler-LED zu stark oder zu schwach ist. Dann dreht man am Poti so lange, bis man über die Status-LED ein sinnvolles Signal sieht. Weiter unten im Artikel zeige ich nochmal genauer, was ich damit meine.

Jetzt verkabelt man die Baugruppe mit dem ESP8266. Ich habe die Variante Wemos D1 mini. Dieses hat bereits die UART-Schnittstelle vorbereitet, die wir verwenden wollen. Dadurch ergibt sich folgendes Verkabelungsschema. Ob ihr das nun verlötet oder mit Jumper-Kabeln verdrahtet, bleibt euch überlassen.

ESPHome konfigurieren und aufspielen

Die Installation von ESPHome im Windows Service for Linux habe ich bereits in einem anderen Artikel beschrieben. Wir erzeugen uns eine Textdatei mit dem Dateinamen stromzaehler-sml.yaml und füllen sie mit folgendem Inhalt.

touch stromzaehler-sml.yaml 
nano stromzaehler-sml.yaml

esphome:
  name: stromzaehlersml

esp8266:
  board: d1_mini

# Enable logging
logger:
  level: VERY_VERBOSE # kann spaeter auf DEBUG verringert werden
  logs:
    sml: DEBUG
    text_sensor: DEBUG
# Enable Home Assistant API
api:
  password: "<password>"

ota:
  password: "<password>"

wifi:
  ssid: !secret wifi_ssid
  password: !secret wifi_password
  manual_ip:
    static_ip: <statische IP eintragen>
    gateway: <gateway>
    subnet: <subnet>
  # Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
  ap:
    ssid: "Stromzaehler Sml"
    password: "<password>"

captive_portal:

uart:
  id: uart_bus
  tx_pin: GPIO1
  rx_pin: GPIO3 # dieser GPIO ist wichtig, hier ist das Signalkabel angeschlossen
  baud_rate: 9600
  data_bits: 8
  parity: NONE
  stop_bits: 1

sml:
  id: mysml
  uart_id: uart_bus

sensor:
  - platform: sml
    name: "Total energy SML 180"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:1.8.0"
    unit_of_measurement: kWh
    accuracy_decimals: 3
    device_class: energy
    state_class: total_increasing
    filters:
      - multiply: 0.0001
  - platform: sml
    name: "Total energy SML 280"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:2.8.0"
    unit_of_measurement: kWh
    accuracy_decimals: 3
    device_class: energy
    state_class: total_increasing
    filters:
      - multiply: 0.0001
  - platform: sml
    name: "Stromverbrauch SML 1670"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:16.7.0"
    unit_of_measurement: W
    accuracy_decimals: 0
    device_class: energy
    filters:
      - multiply: 1.0
text_sensor:
  - platform: sml
    name: "Total energy text"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:1.8.0"

Es müssen folgende Zeilen angepasst werden:

• Wifi Zugangsdaten
• Feste IP-Adresse (kann auch erst im zweiten Schritt erfolgen)
• die server_id passen wir an, sobald wir sie kennen. Sie ist ggf. auf den Stromzähler aufgedruckt. Weiter unten im Artikel finden wir sie aber auch über die SML-Schnittstelle heraus.

Zur Erklärung: Die Kommunikation zwischen unserer IR-Diode und dem ESP erfolgt über ein Protokoll namens UART. Diese Schnittstelle wird in den Zeilen nach uart: konfiguriert. Der GPIO-Pin 3 ist dabei derjenige, der auf dem Wemos D1 Mini mit RX gekennzeichnet ist. Falls ihr einen anderen verwendet, müsst ihr diese Zeile anpassen. Die SML Schnittstelle wird ab Zeile sml: konfiguriert. Die meisten Einstellungen könnt ihr so lassen, wie es oben beschrieben ist. Die wichtigen Zeilen sind die mit server_id. Dort wird die Server-Adresse eingestellt. Vermutlich kennt ihr sie nicht von Anfang an, lasst also erstmal die Voreinstellung. Wir ändern sie später, sobald wir sie erfahren haben.

Speichert die Datei nun und kompiliert sie über den Befehl

esphome run stromzaehler-sml.yaml

Nach ein paar Augenblicken ist der Vorgang abgeschlossen und irgendwo wird eine Datei namens firmware.bin abgelegt. Der Pfad ist in der Textausgabe angegeben, bei mir war es

.esphome/build/stromzaehlersml/.pioenvs/stromzaehlersml/firmware.bin

Nun flashen wir die Datei auf den ESP8266. Dazu benutzen wir den Google Chrome (oder einen anderen kompatiblen Browser) und gehen auf die Webseite https://web.esphome.io Schließt den ESP mit einem USB-Kabel an den PC an. Auf der Webseite sollte ein Popup erscheinen.

Sollte dieser Schritt nicht funktionieren, liegt das sehr wahrscheinlich am USB-Kabel. Tauscht das Kabel gegen ein anderes, nicht alle Kabel sind dafür geeignet! Folgt den Anweisungen auf der Webseite, um die Datei firmware.bin auf den ESP zu flashen.

Kontrolliert nach dem Flashen, ob ihr den ESP in eurem WLAN findet. Falls ja, großartig! Wir binden ihn gleich in Home Assistant ein. Gehe in Home Assistant auf Einstellungen → Geräte und Dienste → Integration hinzufügen → ESPHome

Baut jetzt den ESP in der Nähe eures Stromzählers auf. Versorgt ihn mit Spannung (z.B. über ein Handy-Netzteil) und richtet die IR-Diode richtig aus. Jetzt hilft euch die Status-LED vom TCRT5000. Sollte sie regelmäßig blinken, habt ihr schon viel geschafft. Ich habe mit einem kleinen Schraubendreher das Poti noch so verstellt, bis ein wirklich sauberes Signal angekommen ist.

Auslesen der Daten und Einbindung in Home Assistant

Ruft die Logs des Controllers auf. Über Home Assistant gibt es die entsprechende Schnittstelle, über WSL geht das mit dem Befehl

esphome logs stromzaehler-sml.yaml

Wenn alles bis hierher geklappt hat, müsste die Ausgabe sich stetig erweitern. Darin müssten auch Einträge nach dem folgenden Format auftauchen:

Hier findet ihr auch die Server-ID, die wir anfangs noch nicht kannten. Sie steht in runden Klammern und ist im Screenshot rot eingerahmt. Kopiert sie euch und fügt sie in der YAML-Datei in Zeilen, wo die server_id eingetragen werden muss (insgesamt vier mal).

Zur Kontrolle der Validität der Daten, könnt ihr den HEX-Wert mal umrechnen und checken, ob der Stromzählerwert korrekt übertragen wird. Im Beispiel oben:

0x056f8b25 entspricht 91196197. Multipliziert mit 0,0001 ergibt 9119,6 kWh

Ändert nun die YAML-Datei auf die für euch wichtigen Werte (Server-ID und ggf. andere OBIS-Codes) und flasht sie kabellos („Over the air“) auf den ESP

esphome run stromzaehler-sml.yaml

Seht im Home Assistant, ob die Werte dort ankommen. In aller Regel kommen die Werte dort an und können weiter verarbeitet werden. Ich habe mir noch einen Helfer gebaut, der den aktuellen Verbrauch in Kilowatt umrechnet. Das lässt sich mit anderen Energiequellen schöner in Diagrammen darstellen.

Fertig, ihr habt es geschafft! Kommentiert gerne, ob ihr diese Werte für andere Zwecke weiterverwendet. Realisiert ihr damit eine Nulleinspeisung oder beobachtet den Strompreis in Echtzeit?

Weiterführende Quellen: https://esphome.io/components/sml.html

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Beim Wiederherstellen eines Backups zurück auf eine MicroSD unter Linux ist der Befehl dd ein bewährtes Werkzeug. Jedoch fehlte in der Vergangenheit die Anzeige des Fortschritts, sodass der Benutzer nicht genau wusste, wie lange der Vorgang noch dauert. Mit der Option status=progress ändert sich das. In diesem Artikel zeige ich, wie man ein Backup komfortabel mit dd auf eine MicroSD schreibt und dabei den Fortschritt im Blick behält.

Der Befehl im Detail

Um das Image backup.img aus dem Home-Verzeichnis von intux auf die MicroSD zu schreiben, wird folgender Befehl genutzt:

sudo dd if=/home/intux/backup.img of=/dev/mmcblk0 bs=1M status=progress

Die Eingabe muss natürlich an die Gegebenheiten des eigenen Systems (Verzeichnisse) angepasst werden.

Hier eine kurze Erläuterung der Parameter:

• sudo – Da dd direkten Zugriff auf die Speichergeräte benötigt, sind Administratorrechte erforderlich.
• if=/home/intux/backup.img – Das if (input file) gibt das Image an, das auf die Karte geschrieben werden soll.
• of=/dev/mmcblk0 – Das of (output file) gibt das Zielgerät an. Hier ist es die MicroSD (/dev/mmcblk0).
• bs=1M – Die Blockgröße beträgt 1 Megabyte. Dies beschleunigt das Schreiben im Vergleich zur Standardblockgröße.
• status=progress – Zeigt während des Kopiervorgangs den Fortschritt an.

Fortschrittsanzeige in Echtzeit

Einer der größten Nachteile von dd war lange Zeit das fehlende Feedback über den aktuellen Status. Durch die Option status=progress erhalten wir eine dynamische Anzeige, die kontinuierlich angibt, wie viele Daten bereits übertragen wurden.

Während der Kopiervorgang läuft, wird eine Zeile mit der Anzahl der geschriebenen Bytes und der aktuellen Transferrate ausgegeben. Das könnte dann so aussehen:

16280190976 bytes (16 GB, 15 GiB) copied, 1071 s, 15,2 MB/s

Diese Anzeige aktualisiert sich in regelmäßigen Abständen, sodass man jederzeit sieht, wie weit der Vorgang fortgeschritten ist.

Fazit

Dank status=progress ist dd nicht mehr die Blackbox, die es früher war. Die Live-Anzeige sorgt dafür, dass man stets über den aktuellen Fortschritt informiert bleibt. Wer regelmäßig Backups auf MicroSDs schreibt, sollte diesen praktischen Zusatz unbedingt nutzen.

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Heute möchte ich über ein Thema schreiben, das sicher den einen oder anderen Leser meines Blogs beschäftigt. Es geht um die Frage, wie man auf einer auf einem Raspberry Pi installierten Nextcloud ein RAID-System aufbaut, um Daten redundant auf dem Massenspeicher abzulegen.

Als Vorlage diente mir hierbei eine Anleitung von Daniel von der Firma apfelcast, die ich in Teilen etwas abgeändert habe.

Installation

Zuerst wird die Software mdadm auf dem Raspberry Pi installiert.

sudo apt-get install mdadm

Um diese zu aktivieren, muss der Raspberry Pi nach der Installation von mdadm neu gestartet werden.

sudo reboot

Danach schaut man nach den angeschlossenen Datenträgern. Ich setze voraus, dass man sich zuvor ausreichend mit dieser Materie auseinandergesetzt hat. Ein RAID-Level 1 erfüllt in unserem Fall alle Voraussetzungen für dieses Unterfangen.

Wenn zwei baugleiche SSDs mit identischer Speicherkapazität (z. B. 1 TB) angeschlossen sind, können diese mit folgendem Befehl identifiziert werden:

sudo lsblk

Beide Laufwerke werden als /dev/sda und /dev/sdb ausgegeben.

RAID-System

Nun werden alle Daten und Partitionen der SSDs gelöscht. Hierzu werden beide Befehle nacheinander ausgeführt:

sudo parted /dev/sda "rm 1"

sudo parted /dev/sdb "rm 1"

Ein abschließender Check gibt Gewissheit.

sudo lsblk

Bei Festplatten < 2 TB werden nun die MSDOS-Partitionstabellen erstellt.

sudo parted /dev/sda "mklabel msdos"

sudo parted /dev/sdb "mklabel msdos"

Bei Festplatten > 2 TB verwendet man hingegen folgende Befehle für GPT-Partitionstabellen.

sudo parted /dev/sda "mklabel gpt"

sudo parted /dev/sdb "mklabel gpt"

Anschließend werden die ext4-Partitionen auf beiden Datenträgern erstellt.

sudo parted /dev/sda "mkpart primary ext4 1M -1"

sudo parted /dev/sdb "mkpart primary ext4 1M -1"

Nun wird RAID auf beiden Partitionen aktiviert.

sudo parted /dev/sda "set 1 raid on"

sudo parted /dev/sdb "set 1 raid on"

Anschließend kann der Status überprüft werden (siehe Screenshot).

sudo parted -s /dev/sda print

sudo parted -s /dev/sdb print

Jetzt wird ein RAID-Level 1 erstellt, sodass beide Laufwerke zu einem zusammengeführt und so die Daten redundant gespeichert werden können. Falls eine SSD ausfällt, sollten somit keine Daten verloren gehen.

sudo mdadm --create /dev/md0 --level=1 --raid-devices=2 /dev/sda1 /dev/sdb1

Alternativ könnte ein RAID 0 eingerichtet werden, um beide SSDs hintereinander zu verknüpfen. Dabei würde sich die Speicherkapazität verdoppeln.

Eine letzte Überprüfung zeigt nun den aktuellen Zustand.

lsblk

Einrichtung des Dateisystems

Nun kann das Dateisystem für das RAID eingerichtet werden.

sudo mkfs -t ext4 /dev/md0

Der Fortschritt wird mit den folgenden Befehlen überprüft (siehe Screenshots).

cat /proc/mdstat

sudo mdadm --detail /dev/md0

Das Mountverzeichnis wird erstellt und der Datenspeicher darauf gemountet.

sudo mkdir /media/ssd

sudo mount /dev/md0 /media/ssd

Nun wird die Datei /etc/fstab bearbeitet, damit der Datenträger nach einem Neustart weiterhin mit unserer Nextcloud verbunden bleibt.

sudo nano /etc/fstab/

Dort fügt man folgende Zeile hinzu und speichert die Datei ab:

/dev/md0 /media/raid ext4 4,nofail 0 0

Die Bearbeitung der crontab sorgt dafür, dass das RAID-System beim Neustart korrekt eingebunden wird.

sudo crontab -e

Dort wird folgender Eintrag hinzugefügt:

@reboot sleep 5; sudo mount /dev/md0 /media/raid

Datenverzeichnis verschieben

Das vorhandene Datenverzeichnis wird von der MicroSD auf das RAID-System verschoben.

sudo mv /var/www/html/nextcloud/data /media/ssd

Anschließend muss der Nextcloud noch mitgeteilt werden, wo sich das Datenverzeichnis befindet. Dazu wird die Konfigurationsdatei geöffnet.

sudo nano /var/www/html/nextcloud/config/config.php

Der folgende Eintrag wird angepasst und von

'datadirectory' => '/var/www/html/nextcloud/data',

in

'datadirectory' => '/media/ssd/data',

geändert.

Damit ist die Einrichtung des RAID-Systems für die Nextcloud auf dem Raspberry Pi abgeschlossen!

Der Beitrag Raspberry Pi Raid erschien zuerst auf intux.de.

Nach einem Update auf Nextcloud 31.0, Hub 10, hatte ich im Backend folgende Meldung die Meldung: Falsches Zeilenformat in Ihrer Datenbank gefunden. ROW_FORMAT=Dynamic bietet die beste Datenbankleistung für Nextcloud. Bitte aktualisieren Sie das Zeilenformat in der folgenden Liste:… Folgender SQL-Befehl fixt die Datenbank Ich empfehle vorher ein Datenbankbackup mit z.B. mydumper vorzunehmen

Der Beitrag Nextcloud Falsches Zeilenformat ROW_FORMAT=Dynamic erschien zuerst auf Got tty.

Das Buch „Ubuntu 24.04 – Schnelleinstieg“ von Robert Gödl ist in der 1. Auflage 2024 im mitp-Verlag erschienen und umfasst 176 Seiten. Es trägt den Untertitel Der einfache Einstieg in die Linux-Welt und richtet sich vor allem an Einsteiger sowie Windows-Umsteiger.

Das Werk ist gut strukturiert und beginnt mit einer kurzen Einführung in die Themen Linux, Open Source und Freie Software – eine wichtige Grundlage, um das Betriebssystem Ubuntu besser zu verstehen. Der Leser wird schrittweise an die Materie herangeführt und erhält hilfreiche Erklärungen zu grundlegenden Begriffen und Unterschieden, etwa zwischen den Versionen LTS (Long Term Support) und STS (Short Term Support). Zudem wird die Erstellung eines Live-Systems auf DVD oder USB-Stick erläutert. Eine DVD mit der LTS-Version von Ubuntu 24.04 liegt dem Buch bei.

Inhalt und Stärken des Buches

Das Buch bietet dem Leser detaillierte Anleitungen zur Nutzung eines Ubuntu-Live-Systems, sodass er Ubuntu zunächst testen kann, ohne sein bestehendes Betriebssystem zu verändern. Anschließend führt der Autor durch die Installation von Ubuntu 24.04 – sowohl als alleiniges Betriebssystem als auch im Dual-Boot mit einem anderen OS (operating system).

Ein Schwerpunkt liegt auf der Benutzeroberfläche des GNOME-Desktops. Der Autor stellt verschiedene Anpassungsmöglichkeiten vor und gibt Alternativen an die Hand. Besonders positiv hervorzuheben ist die Vorstellung zahlreicher Programme und Anwendungen, die den Umstieg auf Ubuntu 24.04 LTS erleichtern sollen. Auch spezialisierte Software, wie CAD-Anwendungen, wird behandelt.

Kritikpunkte

Trotz der insgesamt gelungenen Einführung gibt es einige Schwächen. In bestimmten Passagen entsteht der Eindruck, dass sich der Autor zwar mit Ubuntu beschäftigt hat, aber nicht in allen Aspekten tiefgehende Kenntnisse besitzt. Dies zeigt sich insbesondere bei seinen Erläuterungen zum Paketformat Snap und zur Paketverwaltung APT. Hier wären genauere und fundiertere Informationen wünschenswert gewesen.

Ein weiterer Kritikpunkt ist die beiliegende DVD mit der Ubuntu-Distribution. Da Ubuntu kostenlos direkt beim Distributor heruntergeladen werden kann, erscheint dieser physische Datenträger nicht mehr zeitgemäß.

Kapitelübersicht

Das Buch gliedert sich in folgende Kapitel:

1. Über Linux und Ubuntu
2. Ubuntu ausprobieren und installieren
3. Der Desktop
4. Das System Linux
5. Software unter Ubuntu verwalten
6. Anwendungen
7. Sicherheit unter Ubuntu
8. Noch mehr über Ubuntu

Besonderheiten

• CD – Ubuntu 24.04 + E-Book

Leseproben und Downloads

• Inhaltsverzeichnis und Leseprobe

Fazit

„Ubuntu 24.04 – Schnelleinstieg“ ist ein gut strukturiertes Buch, das neuen Ubuntu-Nutzern eine solide Orientierung bietet. Es enthält hilfreiche Informationen für den Umstieg auf das Betriebssystem und erleichtert insbesondere Windows-Umsteigern den Einstieg.

Für erfahrene Ubuntu-Nutzer hält das Buch jedoch kaum neue Erkenntnisse bereit. Daher ist die Empfehlung eher eingeschränkt – insbesondere in Bezug auf die technische Tiefe der Inhalte. Für zukünftige Fachbücher des Autors wäre eine intensivere Auseinandersetzung mit spezifischen Ubuntu-Themen wünschenswert.

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Wie der Titel andeutet, geht es in diesem Text um Release-Zyklen von Betriebssystemen und Zeiträume, in denen diese unterstützt werden. Ich möchte meine großartige Idee mit euch teilen und bin daran interessiert, zu erfahren, wie ihr darüber denkt.

Transparenzhinweis 1: Ich arbeite als Technical Account Manager bei Red Hat. Zuvor habe ich mehrere Jahre als Systemadministrator mit Red Hat Enterprise Linux (RHEL) gearbeitet. Dieser Text spiegelt ausschließlich meine persönliche Meinung wieder.

Transparenzhinweis 2: „Großartige Idee“ ist Code für eine Idee, die andere als Spinnerei, Wahnsinn, verrückt oder anderweitig dispektierlich bezeichnen würden. Mein bester Freund und ich hatten in unserem Leben schon viele großartige Ideen. Wir haben sie bisher alle überlebt. ;-) Nehmt das hier Geschriebene daher vielleicht nicht bierernst und mit einer Prise Ironie und Humor.

Wann? Wie oft? Wie lang?

Ca. alle 2-5 Jahre ist bei den bekannten Linux-Distributionen mit einem neuen Major-Release zu rechnen. Für jedes Major-Release bekommt man bis zu 10 Jahre und länger Unterstützung. Der Umfang der Unterstützung schwankt dabei je nach Support-Phase deutlich.

Die folgenden Abbildungen geben einen kleinen Überblick.

Betrachtet man diese Release-Zyklen und Unterstützungszeiträume, ist es problemlos möglich, ein Release zu überspringen, während sich die Unterstützungszeiträume für das alte und neue Release überschneiden.

Was sagen verschiedene Teams zu neuen Releases?

Die folgende Liste gibt eine Auswahl von Aussagen und Kommentaren wieder, die ich während der letzten 15 Jahre immer wieder in ähnlicher Form gehört habe.

• „Schon wieder ein neues Major-Release. Jetzt müssen wir schon wieder testen, ob unsere Prozesse und Automations-/Konfigurations-Skripte noch funktionieren.“
• „Hoffentlich müssen wir das Betriebskonzept nicht anpassen.“
• „Endlich, wir warten schon lange auf neue Versionen wichtiger Bibliotheken, Laufzeitumgebungen und Datenbankmanagementsysteme.“
• „Wir würden ja gern auf Version B deployen, die IT gibt uns aber nur Version A.“
• „Mit jedem Major-Release ändert sich irgendwas und wir müssen uns schon wieder anpassen.“
• „Unsere Anwendung läuft gut auf Version A. Wir möchten skalieren, aber die IT gibt uns jetzt nur noch Version B. Wir wissen nicht, ob und wie unsere Anwendung darauf läuft.“
• „Wir testen gerade noch die letzte Patch-Version unserer Anwendung auf Version A. Der Test der folgenden Patch-Version drängt schon. Wir haben keine Zeit und keine Leute, um die Anwendung auch noch auf Version B zu testen.“
• „Kaum sind wir mit der Migration unserer Anwendung von Version A auf Version B fertig, drängt uns der IT-Betrieb schon wieder, wir müssten auf Version C migrieren.“
• „Vor lauter Betriebssystemwechseln kommen wir kaum dazu, unsere Anwendung weiterzuentwickeln.“
• „Es dauert so lange, bis alle Anwendungen von Version A auf Version B migriert wurden, dass Version B schon fast wieder End-of-Life ist.“
• „Es erzeugt enorme Aufwände mehrere Betriebssystemversionen parallel zu betreiben.“

Ihr habt hoffentlich erkannt, dass Version A und Version B hier stellvertretend für ein Release einer beliebigen Linux-Distribution stehen. Nimmt man die Aussagen zusammen, kann man den Eindruck gewinnen, dass ein neues Major-Release nicht bei allen Menschen in einer IT-Organisation Freude auslöst.

Und wenn wir nun ein Release auslassen?

• Das Betriebskonzept muss seltener überprüft und ggf. angepasst werden
• Die Anwendungsteams müssen ihre Anwendung seltener migrieren
• Automations-/Konfigurations-Skripte müssen seltener angepasst werden
• Die Anzahl von Migrations- und Veränderungs-Projekten kann reduziert werden
• Geringerer Aufwand senkt die Kosten

Lassen wir außer Acht, dass ich einen Punkt bewusst unterschlage, sind die Vorteile offenbar deutlich und überwiegen alle potenziellen Nachteile mit Leichtigkeit. Oder nicht? Also warum wollt ihr unbedingt jedes Major-Release mitnehmen? Bitte schreibt mir eure Gründe dafür gern in die Kommentare.

Aber Jörg, du weißt doch, wie das so ist…

Ja, natürlich ist mir bewusst, dass es sich bei großen Unternehmen um komplexe Systeme handelt, in denen aus verschiedenen Bereichen sehr unterschiedliche Anforderungen an Anwendungen und IT-Dienste gestellt werden.

So reicht das Spannungsfeld regelmäßig von „Never touch a running system (even when it’s 20 years old)“ bis hin zu „We need the latest and greatest to be successful in our business“.

Manche Anwendungen sind nur für den Betrieb auf ausgewählten Betriebssystemversionen zertifiziert, Abhängigkeiten zu Bibliotheken und Laufzeitumgebungen müssen eingehalten werden.

Doch habt ihr wirklich mal zusammen mit allen Beteiligten bewusst überlegt, ob es ohne einschneidende Nachteile möglich ist, ein Major-Release zu überspringen, um die oben skizzierten Vorteile zu nutzen? Oder nehmt ihr jedes Release mit, weil das schon immer so gemacht wurde?

Dies ist wirklich _____ großartige Idee

Also, was haltet ihr von dieser Idee? Machbar? Gut? Oder doch nur eine Schnapsidee? Was spricht dagegen?

Bitte nutzt die Kommentare unter diesem Text, um mich und alle Leserinnen und Leser wissen zu lassen, ob dieser Ansatz Vorteile hat oder welche zwingenden Gründe ihn unrealistisch erscheinen lassen.

Und wenn ihr euch nur mal den Frust von der Seele schreiben wollt, warum es überall klemmt und hakt und wie es besser sein könnte, ist das natürlich auch in Ordnung.

Nach der Installation von Ubuntu wird man feststellen, dass einige Mediendateien die Wiedergabe verweigern. Betroffen sind u. a. Formate wie AVI, MPEG und MP3. Der Grund hierfür liegt in den Lizenzbeschränkungen der einzelnen Formate, weshalb die benötigten Codecs nicht mit dem Betriebssystem ausgeliefert werden dürfen.

Wer hier Abhilfe sucht, kann das Metapaket ubuntu-restricted-extras nachinstallieren. Dieses enthält nicht nur die zuvor erwähnten Codecs, sondern auch die typischen Microsoft-Schriftarten.

Installation

Das Metapaket wird über das Terminal dem System hinzugefügt.

sudo apt install ubuntu-restricted-extras

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Ende letzten Jahres habe ich euch gezeigt, wie ihr die OpenThread RCP Firmware auf dem SMLIGHT SLZB-07 installiert. Neben den SLZB-07 Modellen gibt es von SMLIGHT noch die SLZB-06 Modelle, welche die im Home...

Es gibt ein paar Stellschrauben, an denen man drehen kann, um das Betriebssystem Ubuntu zu beschleunigen. Heute stelle ich das Tool Preload vor.

Bei Preload handelt es sich um einen Hintergrunddienst, der die Systemleistung verbessert, indem er häufig genutzte Anwendungen vorab lädt. Preload basiert auf der Idee des „predictive loading“, bei dem das System analysiert, welche Programme der Benutzer häufig verwendet, und diese Programme oder Teile davon im Voraus in den Speicher lädt. Dadurch können Programme oder Teile davon, die bereits im RAM vorhanden sind, schneller starten.

Installation

sudo apt install preload

Die Konfiguration kann angepasst werden, wobei die Standardeinstellung völlig ausreicht. Wer dennoch einige Werte anpassen möchte, schaut bitte hier.

Der Beitrag Ubuntu beschleunigen erschien zuerst auf intux.de.

Fotobücher lassen sich heutzutage recht leicht über Computer oder Smartphones erstellen. Hierzu gibt es einige Anbieter, die sich darauf spezialisiert haben. Ich möchte heute erklären, wie man die Software CEWE Fotowelt auf Ubuntu 24.04 LTS installiert.

Installation

Um CEWE Fotowelt zu installieren, wird die Seite cewe.de aufgerufen und die Software über Software & App -> CEWE Fotowelt Software -> Kostenfrei herunterladen und unter Downloads auf dem eigenen Rechner abgelegt. Anschließend wird die Datei setup_CEWE_Fotowelt.tgz im Downloads-Ordner entpackt. Nun wechselt man in das Terminal und führt folgenden Befehl aus:

sudo /home/intux/Downloads/setup_CEWE_Fotowelt/./install.pl

Hierbei muss noch der Benutzer (in meinem Fall intux) an die eigenen Gegebenheiten angepasst werden.

Man folgt nun der Anleitung durch Bestätigen mit Enter. Es öffnet sich die Endbenutzer-Lizenzvereinbarung (EULA) zu „CEWE FOTOWELT“. Diese wird durch das Drücken von q (nach dem Lesen) verlassen. Danach wird man aufgefordert, die EULA zu akzeptieren. Dies geschieht über die Eingabe von ja und der Bestätigung via Enter.

Die Frage:

Wo soll ‚CEWE Fotowelt 8.0.2‘ installiert werden? [/opt/CEWE/CEWE Fotowelt]

wird ebenfalls mit Enter akzeptiert.

Durch erneutes Bestätigen mit Enter wird das noch nicht existierende Verzeichnis angelegt. Im Anschluss werden durch die neuerliche Eingabe von Enter die Daten aus dem Internet geladen und die Software installiert.

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In der letzten Episode des Risikozone-Podcasts habe ich ganz kurz das Thema der verkürzten Hashwerte und auftretenden Kollisionen angesprochen. Jetzt gibt es ein Proof of Concept zu der Thematik.

Worum es geht

Ein kurzer Refresher, worum es in der Thematik überhaupt geht: Als Git entwickelt wurde, musste ein Weg gefunden werden, wie man die Referenzen auf Commits, die Dateien und die Dateibäume realisiert. In vielen Systemen wie z. B. Issue-Trackern werden aufsteigende Indizes verwendet. In einem verteilten System wie Git ist das aus verschiedenen Gründen der Synchronisation nicht so einfach möglich, da sonst Kollisionen, also gleiche IDs für unterschiedliche Objekte entstehen könnten. Eine Alternative wäre UUIDs, da die IDs einen randomisierten Anteil haben und die Wahrscheinlichkeit für Kollisionen gesenkt wird.

Noch besser als UUIDs ist allerdings Content-adressable Storage, bei dem Inhalte einzig durch ihren Inhalt adressiert werden. Das ist so, als würde man den gesamten Inhalt der Datei nochmal in den Dateinamen schreiben. Der Clou dabei ist jedoch, dass der gesamten Dateiinhalt gar nicht in den Dateinamen geschrieben werden muss, um die Datei durch ihren Inhalt identifizierbar zu machen.

Mit kryptographischen Hashfunktionen wie SHA-1 oder SHA-256 existiert ein Mittel, um einen beliebig langen Dateiinhalt zu einem immer gleich langen Wert, dem Hash, umzuwandeln. Dabei sind kryptographische Hashfunktionen so konstruiert, dass die Wahrscheinlichkeit für Kollisionen durch verschiedene Mechanismen stark minimiert wird. Ein SHA-1-Hash für den Dateiinhalt "Hallo Welt" wäre z. B. 28cbbc72d6a52617a7abbfff6756d04bbad0106a. Ein netter Nebeneffekt ist, dass Dateien mit gleichem Inhalt im Content-adressable Storage auch nur einmal abgespeichert werden, wodurch sogar Deduplikation ermöglicht wird.

Git nutzt dieses Verfahren, um die eingechekten Dateien abzuspeichern. Diese Dateien werden dann in Trees zusammengebunden und in Commits mit den jeweiligen Vorgänger-Commits (parents) in einem sog. Merkle-Tree verheiratet.

Commits werden somit auch durch einen SHA-1-Hash identifiziert, der im hexadezimalen Format 40 Zeichen lang ist.

Das Problem

Das Problem bei dem Verfahren liegt jetzt darin, dass dieser Hash üblicherweise noch weiter abgekürzt wird, um ihn benutzerfreundlicher in Oberflächen oder E-Mails darzustellen. Damit wird natürlich die Wahrscheinlichkeit für Kollisionen erhöht.

Habe ich einen Hash 28cbbc72d6a52617a7abbfff6756d04bbad0106a und nutze nur 28cbbc zur Referenz, reicht das in den meisten kleinen Repositories aus, um einen Commit eindeutig zu referenzieren. In großen Repositories mit vielen Dateien und Commits kann es auf einmal passieren, dass ein weiterer Commit 28cbbcc00aa8ef4e80596c16ecfdb4bc92656cd3 auftaucht, sodass 28cbbc nicht mehr eindeutig einen Commit beschreibt.

Um das Risiko zu verringern, sollte die Mindestanzahl der Zeichen für einen abgekürzten Commit erhöht werden.

Das Kernel-Repository

Genau darum geht es in der aktuellen Diskussion. Aktuell nutzen die Linux-Entwickler zur Referenz von Commits in ihren E-Mails 12 Zeichen lange Hashes. Die Diskussion dreht sich um die Frage, ob die Zahl weiter erhöht werden sollte. Linus Torvalds ist bisher dagegen, weil er das Risiko für Kollisionen gering sieht und er die Position vertritt, dass ein Commit immer mit dem Commit Message Title angegeben werden sollte, was ungewollte Kollisionen ausreichend verhindere.

Gestern veröffentlichte Kees Cook einen Blogpost, indem er eine Commit-Kollision mit dem Werkzeug lucky-commit bewusst herbeiführte, um darauf aufmerksam zu machen, dass die Git- und Kernel-Entwicklungstools mit solchen Situationen klarkommen sollten. Es ist unwahrscheinlich, dass solche Kollisionen bei 12 Zeichen versehentlich entstehen, aber ein Angreifer könnte dies ausnutzen.

Dies sollte ein Apell an alle Entwickler sein, deren Tooling auf abgekürzte Commit-Hashes setzt. Schauen wir mal, wie sich das weiterentwickelt.

Ein Kommentar zu SHA-1

Abschließend ein Kommentar noch zu SHA-1. Wie viele von euch wissen, ist SHA-1 selbst nicht mehr vertretbar kollisionssicher. Das bedeutet, es kann passieren, dass auf einmal zwei Dateiinhalte sich doch den gleichen Hash teilen könnten, wenn ein Angreifer es drauf anlegt.

Da dies natürlich Git massiv stören könnte, gibt es schon Bestrebungen, das Verfahren auf SHA-2 zu aktualisieren, wodurch sich die Hashlänge auch vergrößert. Das ist aber gar nicht so einfach, da SHA-1 an vielen Stellen in die Struktur eines Git-Repos hartkodiert wurde.

Hier geht es aber nicht um das unsichere SHA-1. Durch die Abkürzung des Hashes von 40 auf 12 Zeichen wird die Kollisionssicherheit bewusst und massiv zugunsten der Benutzerfreundlichkeit geschwächt. Und das erfordert immer eine regelmäßige Evaluation, welches Niveau noch vertretbar ist.

Mit diesem Artikel möchte ich meine Nextcloud-Serie schließen. Um die installierte Cloud nun noch mit einer Videokonferenz-Funktion zu erweitern, möchte ich heute zeigen, wie man einen TURN-Server auf das bestehende System aufsetzt. Dies hatte ich im Mai diesen Jahres im Artikel „Coturn TURN-Server für Nextcloud Talk“ zwar schon erklärt, aber es gehört aus meiner Sicht einfach in diese Artikelserie hinein.

Installation

Ein TURN-Server wird von Nextcloud Talk benötigt, um Videokonferenzen zu ermöglichen. Der TURN-Server bringt die Teilnehmer, welche sich in verschiedenen Netzwerken befinden, zusammen. Nur so ist eine reibungslose Verbindung unter den Gesprächspartnern in Nextcloud Talk möglich.

Wer bisher meinen Anleitungen zur Installation von Nextcloud auf dem Raspberry Pi gefolgt ist, kann nun die eigene Cloud für Videokonferenzen fit machen. Zu bedenken gilt aber, dass ein eigener TURN-Server nur bis maximal 6 Teilnehmer Sinn macht. Wer Konferenzen mit mehr Teilnehmern plant, muss zusätzlich einen Signaling-Server integrieren.

Nun zur Installation des TURN-Servers. Zuerst installiert man den Server mit

sudo apt install coturn

und kommentiert folgende Zeile, wie nachfolgend zu sehen in /etc/default/coturn aus.

sudo nano /etc/default/coturn

Dabei wird der Server im System aktiviert.

#
# Uncomment it if you want to have the turnserver running as
# an automatic system service daemon
#
TURNSERVER_ENABLED=1

Nun legt man die Konfigurationsdatei zum TURN-Server mit folgendem Inhalt an.

sudo nano /etc/turnserver.conf

listening-port=5349
fingerprint
lt-cred-mech
use-auth-secret
static-auth-secret=geheimespasswort
realm=cloud.domain.tld
total-quota=100
bps-capacity=0
stale-nonce
no-loopback-peers
no-multicast-peers

Hier werden u.a. der Port und das Passwort des Servers sowie die Domain der Cloud eingetragen. Natürlich muss hier noch der Port im Router freigegeben werden. Ein starkes Passwort wird nach belieben vergeben.

Hierbei kann das Terminal hilfreich sein. Der folgende Befehl generiert z.B. ein Passwort mit 24 Zeichen.

gpg --gen-random --armor 1 24

Jetzt wird der Server in den Verwaltungseinstellungen als STUN- und TURN-Server inkl. Listening-Port sowie Passwort eingetragen.

Damit der TURN-Server nach einem Reboot auch zuverlässig startet, müssen ein paar Einstellungen am Service vorgenommen werden. Mit

sudo systemctl edit coturn.service

wird der Service des Servers editiert. Folgender Eintrag wird zwischen die Kommentare gesetzt:

### Editing /etc/systemd/system/coturn.service.d/override.conf
### Anything between here and the comment below will become the new contents of the file

[Service]
ExecStartPre=/bin/sleep 30

### Lines below this comment will be discarded

### /lib/systemd/system/coturn.service

Dies ermöglicht den TURN-Server (auch nach einem Upgrade) mit einer Verzögerung von 30 Sekunden zu starten.

Zum Schluss wird der Service neu gestartet.

sudo service coturn restart

Ein Check zeigt, ob der TURN-Server funktioniert. Hierzu klickt man auf das Symbol neben dem Papierkorb in der Rubrik TURN-Server der Nextcloud. Wenn alles perfekt läuft ist, wird im Screenshot, ein grünes Häkchen sichtbar.

Damit endet die Artikelserie Nextcloud auf dem RasPi. Viel Spaß beim Nachbauen!

Im Beitrag „SMLIGHT SLZB-07: OpenThread RCP Firmware flashen“ habe ich euch gezeigt, wie ihr die Openthread RCP Firmware auf den SMLIGHT SLZB-07 flasht. In diesem Beitrag zeige ich euch nun, wie ihr mit dem...

Eigentlich installiert man Programme und Anwendungen unter Linux über die Paketverwaltung des Systems. Es gibt jedoch auch alternative Paketsysteme wie Flatpac, Snap oder AppImages, die in der Regel ohne weitere Abhängigkeiten systemweit auf dem System starten. Der Vorteil liegt in den in sich geschlossenen Systemen der einzelnen Anwendungen. Der Nachteil ist ein etwas höherer Speicherbedarf der einzelnen Programme. Innerhalb der Community werden solche Formate auch kritisch gesehen, da sie einer Blackbox gleichen.

AppImages können unter Ubuntu aktiviert werden, indem man nach einem Rechtsklick auf die Datei unter „Zugriffsrechte“ ein Häkchen bei „Datei als Programm ausführen“ setzt. Nun kann die Anwendung über einen Doppelklick auf diese Datei ausgeführt werden. Auf einem frisch installierten Ubuntu kann es jedoch vorkommen, dass sich die genannten AppImages trotz Freigabe zum Start nicht ausführen lassen. Der Grund dafür liegt in fehlenden Abhängigkeiten zum Starten dieser AppImages, die erst durch die Eingabe im Terminal sichtbar werden (siehe Screenshot).

Am Beispiel des Yubikey Manager sieht man, dass das Paket „FUSE“ zum Ausführen fehlt. Dieses kann jedoch ganz einfach mit dem Befehl

sudo apt install libfuse2t64

installiert werden. Anschließend sollte sich das AppImage ausführen lassen.

Viel Spaß!

Ich habe mir kürzlich einen SMLIGHT SLZB-07 und einen SMLIGHT SLZB-07p7 gekauft. Ersteren um mit Thread irgendwann rumspielen zu können und letzteren als Ersatz für meinen Sonoff ZB Dongle-P. Wenn ihr auf’s Veröffentlichungsdatum dieses...

Als ich mit der Artikelserie zur Nextcloud auf dem Raspberry Pi begann, war mein Ziel, ein Tutorial zu erstellen, das es ermöglicht, eine Nextcloud auf dem Einplatinencomputer so zu installieren und zu konfigurieren, dass diese produktiv genutzt werden kann. Nextcloud ist mittlerweile mehr als nur eine Cloud. Nextcloud hat sich zu einem professionellen Büroprodukt entwickelt, das ich selbst täglich nutze.

In diesem Artikel zeige ich, wie man den Datenspeicher von der MicroSD auf eine SSD auslagert, um die Speicherkapazität der Nextcloud zu erweitern. Ich verwende dafür eine SanDisk Extreme mit einer Kapazität von 2TB.

Die Leser, die dieser Artikelreihe bisher gefolgt sind und alles auf dem Raspberry Pi nachgebaut haben, sollten die Version 29 installiert haben. Diejenigen, die etwas mutiger waren, haben bereits ein Upgrade auf Version 30 in den Verwaltungseinstellungen durchgeführt.

Installation

Bevor wir starten, sollte unbedingt ein Backup des gesamten Systems durchgeführt werden, um Datenverlust zu vermeiden, falls etwas schief geht.

Zuerst wird die externe SSD mit dem Raspberry Pi über den USB 3.0-Anschluss verbunden. Anschließend wird die SSD mithilfe des folgenden Befehls identifiziert.

sudo fdisk -l

Das System zeigt nun an, dass die SSD als /dev/sda1 eingehängt wurde. Durch die Eingabe von

sudo mkfs.ext4 /dev/sda1

kann die SSD in Ext4 formatiert werden. Auf meinem System erschien eine Fehlermeldung, dass die SSD bereits eingehängt ist und daher nicht formatiert werden kann.

Daher muss die SSD zuerst wieder ausgehängt werden.

sudo umount -fl /dev/sda1

Anschließend wird die SSD, gemäß der bereits erwähnten Methode im Artikel, Ext4-formatiert. Die Abfrage wird durch die Eingabe von „y“ bestätigt.

sudo mkfs.ext4 /dev/sda1

Nun wird das Verzeichnis /media/ssd erstellt, in dem später das Datenverzeichnis auf der externen SSD liegen wird.

sudo mkdir /media/ssd

Danach wird das Verzeichnis mit dem Inhalt der SSD gemountet.

sudo mount /dev/sda1 /media/ssd

Damit die SSD auch nach einem Neustart korrekt eingebunden wird, trägt man sie mit der richtigen UUID in die /etc/fstab ein. Die benötigte UUID findet man über den Befehl:

sudo blkid /dev/sda1

Nun kann die fstab mit der entsprechenden Zeile ergänzt werden. Dieser Eintrag erfolgt direkt unter den beiden Hauptpartitionen (siehe Screenshot).

sudo nano /etc/fstab

Die hier von mir angegebene UUID ist natürlich durch die UUID der eigenen Festplatte zu ersetzen.

UUID=4866c0d5-3ab8-4746-8aaf-c772a60444e9 /media/ssd     ext4    defaults          0       0

Dabei muss man mit größter Sorgfalt vorgehen, da das System bei einer falschen Eingabe möglicherweise nicht mehr starten wird. Ein vorheriges Backup bietet (wie oben schon erwähnt) Sicherheit. Nachdem alles korrekt eingegeben wurde, kann der Raspberry Pi neu gestartet werden.

sudo reboot

Wenn das System fehlerfrei neu gestartet ist, wird das Datenverzeichnis von der MicroSD-Karte auf die SSD verschoben. Dieser Vorgang kann je nach Größe einige Minuten dauern.

sudo mv /var/www/html/nextcloud/data /media/ssd

Nun muss der Nextcloud noch mitgeteilt werden, wo sich das Datenverzeichnis befindet. Dazu gehen wir in die config.php.

sudo nano /var/www/html/nextcloud/config/config.php

Hier wird nun das Datenverzeichnis an die neue Situation angepasst. Dazu sucht man den Eintrag

'datadirectory' => '/var/www/html/nextcloud/data',

und ändert diesen in:

'datadirectory' => '/media/ssd/data',

Das Data-Verzeichnis befindet sich jetzt auf der externen SSD. Falls ein Upgrade ansteht, kann dieses gleich durchgeführt werden.

Vorschau

Im nächsten und letzten Artikel dieser Reihe möchte ich zeigen, wie man Nextcloud mit einem TURN-Server erweitert, um Videokonferenzen mit Nextcloud Talk nutzen zu können.

Meine Website kofler.info läuft in einer virtuellen Maschine. Und diese VM läuft wiederum auf einem Root-Server bei Hetzner. Seit ca. 4 Jahren, störungsfrei. Als Virtualisierungssystem verwende ich KVM. Auf dem Root-Server laufen auch andere VMs, die ich für die Arbeit an meinen Büchern sowie für den Unterricht an der Fachhochschule brauche.

Das Setup hat sich in den letzten 15 Jahren immer wieder gewandelt, dennoch ich bin Hetzner treu geblieben (auch in anderen beruflichen Projekten). Dass ich mich vor 15 Jahren gerade für Hetzner entschieden habe, war Zufall. Danach sah ich keinen Grund für einen Wechsel. Bis vor einer Woche. Und das ist eine etwas längere Geschichte.

Update 13.1.2025: Hetzner hat in in Zusammenarbeit mit dem Hersteller einen Designfehler des betroffenen Mainboards gefunden und tauscht jetzt alle betroffenen Mainboards aus. Respekt! Weitere Infos:

https://status.hetzner.com/de/incident/7fae9cca-b38c-4154-8a27-14e6dfea5c1e

Vorgeschichte: Ein Lob auf Hetzner

Ich bin seit ca. 15 Jahren Kunde der Firma Hetzner. Ich betreibe dort privat den oben erwähnten Root-Server. Auf Hetzner läuft auch ein Server, den ich und ein Freund für eine gemeinsame Firma administrieren und auf dem diverse Kunden täglich arbeiten. Bei Hetzner laufen schließlich diverse Websites, die ich für Freunde und Verwandte betreue. Auch meine Domains (z.B. kofler.info) werden via Hetzner administriert und abgerechnet.

In meinem Linux-Buch verwende ich Hetzner neben amazon/AWS als Beispiel für die Ausführung von eigenen Servern bzw. Cloud-Instanzen. (Das ist keine Empfehlung, weder für die eine noch für die andere Firma! Und natürlich bekomme ich von beiden Firmen nichts dafür, dass ich sie als Beispiel verwende. Aber irgendwelche Firmen muss ich für Beispiel-Setups verwenden. Ich brauche Firmen, die im europäischen Raum und international Stellenwert haben. Ich habe im Buch keinen Platz für fünf oder zehn Beispiele/Hoster/Cloud-Anbieter. Also habe ich mich für diese beiden entschieden.)

Seit 15 Jahren bin ich zufriedener Kunde bei Hetzner. Ja, meine Server hatten in dieser Zeit auch Probleme, z.B. einen Harddisk-Ausfall, der dank RAID ohne Datenverlust blieb und wo die Disk mit minimaler Downtime ausgetauscht wurde. Ein Server, der nach knapp 4 Jahren Dauereinsatz allmählich instabil wurde und den ich deswegen ein paar Monate vor dem schon geplanten Upgrade austauschen musste. Aber prinzipiell hat immer alles bestens funktioniert, sowohl was die langjährige Stabilität meiner Server betrifft, als auch was den selten benötigten Support betrifft.

Im Vergleich zu großen Cloud-Anbietern (und insbesondere im Vergleich zu AWS) ist ein Root-Server bei Hetzner viel preisgünstiger. Und in der Abrechnung beinahe unendlich viel einfacher. Ein Fixpreis mit 20 TB Traffic (die ich noch nie gebraucht habe), keine komplizierte Zusammensetzung aus einem halben Dutzend im Voraus schwer kalkulierbarer Preiskomponenten. Alles in allem: Für mich hat das Preis/Leistungsverhältnis gepasst, und ich war mit der Leistung zufrieden.

Ein neuer Server mit nur vier Monaten Lebenszeit

Im letzten Satz bin ich plötzlich ins Imperfekt gerutscht. Ich war zufrieden, ja, aber seit einer Woche bin ich massiv verunsichert. Ist Hetzner noch preisgünstig, oder ist das Angebot mittlerweile billig? Billig im Sinne, dass zwar der Preis stimmt, aber die Leistung nicht mehr? Seit ich Kunde bei Hetzner bin, ist die Firma zu einem riesigen Unternehmen geworden, das international auftritt. Geht Quantität vor Qualität?

Die Verunsicherung stammt von einem Server-Upgrade, das ich im April 2024 vorgenommen habe. Zur Ausführung eines großen LAMP-Systems (große Datenmengen, keine Virtualisierung!) habe ich einen AX52-Server in Betrieb genommen: AMD Ryzen 7700, 64 GB RAM, 4xPCIe-SSD mit je 1 TB. Die erste Unstimmigkeit trat schon vor der Installation auf: Im Live-System machte ich einen raschen SMART-Test für die vier SSDs:

for disk in /dev/nvme?n1; do echo $disk; smartctl -A $disk | grep -E 'Power On Hours|Data Units'; done

/dev/nvme0n1
  Data Units Read:     220,843,669 [113 TB]
  Data Units Written:  51,845,317 [26.5 TB]
  Power On Hours:      3,675

/dev/nvme1n1
  Data Units Read:     715,250,594 [366 TB]
  Data Units Written:  411,316,958 [210 TB]
  Power On Hours:      12,078

/dev/nvme2n1
  Data Units Read:     3,680,708 [1.88 TB]
  Data Units Written:  3,083,051 [1.57 TB]
  Power On Hours:      2

/dev/nvme3n1
  Data Units Read:     3,673,898 [1.88 TB]
  Data Units Written:  3,082,770 [1.57 TB]
  Power On Hours:      2 

Ergebnis: Zwei fabriksneue SSDs, zwei weitere SSDs, die schon eine Weile im Einsatz waren. Mir ist klar, dass ich mit einem neuen Server nicht automatisch neue SSDs bekomme, aber 12.078 Betriebsstunden = 1 1/2 Jahre ist schon ordentlich. 210 TB written bedeutet außerdem ca. 1/3 der garantierten Endurance für 1 TB-SSDs (siehe z.B. hier). Mein Plan war, den Server wieder ein paar Jahre laufen zu lassen. Insofern habe mich die SMART-Ergebnisse unglücklich gemacht. Ich habe Hetzner kontaktiert, die fragliche SSD wurde auf Kulanz durch eine andere SSD ersetzt, deren Nutzungsdaten etwas geringer waren. OK.

Der neue Server lief in der Folge drei Monate ohne eine Störung. Dann begannen plötzliche Abstürze/Reboots, zuerst ein Reboot alle zwei bis drei Stunden, aber schon einen halben Tag später Reboots innerhalb weniger Minute. (Vielleicht noch ein wenig Background: Dieser Server läuft die meiste Zeit komplett im Leerlauf. Klassisches LAMP-System, viele Datenbanken, Mail-Server etc., aber geringe Nutzung.)

Ich habe den Hetzner-Support kontaktiert, dieser schlug vor, den Server auszutauschen und die vier SSDs in einen neuen Server zu stecken. Nach meiner Zustimmung war der Server eine Stunde später wieder stabil online. Zwar war der vorangegangene 1/2 Tag mit Ausfällen verbunden, aber immerhin nicht mit einem Datenverlust.

Faszinierend: Nach dem Austausch mussten ich nichts an der Konfiguration ändern. Auf meinen Wunsch blieben die IPv4- und IPv6-Adressen unverändert. Die Netzwerkkonfiguration mit Netplan (Ubuntu) funktionierte daher out of the box. Was mich mehr verblüffte: Auch der Boot-Prozess via EFI/GRUB funktionierte auf Anhieb. Ein Lob an den Hetzner-Support und an die Qualität des Setup-Generators für Neuinstallationen!

Unbeantwortet blieb allerdings meine Frage, was denn die Ursache des raschen Server-Tods sein könnte. Die Stromversorgung? Ein instabiler Prozessor? Ein schadhaftes Mainboard? Keine Antwort von Hetzner heißt wohl: Offenbar hatte ich eben Pech mit der Hardware. Sollte nicht passieren, lässt sich aber vielleicht nicht ganz ausschließen.

Einmal ist keinmal, zweimal ist einmal zu viel

Vor einer Woche hat sich das Spiel wiederholt. Mitten in der Nacht begannen wieder plötzliche Reboots, in der Früh lagen zwischen den Reboots nur noch Minuten.

Erster unerwarteter Reboot am 3.11. um 22:13, dann 12 weitere Reboots innerhalb von 8 Stunden.

last | grep reboot

reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 08:28   still running
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 08:01 - 08:12  (00:10)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 06:53 - 08:12  (01:18)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 06:44 - 08:12  (01:27)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 06:38 - 08:12  (01:33)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 06:02 - 08:12  (02:10)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 06:00 - 08:12  (02:11)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 05:53 - 08:12  (02:18)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 04:40 - 08:12  (03:32)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 03:01 - 08:12  (05:11)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 02:36 - 08:12  (05:35)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 01:35 - 08:12  (06:36)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 01:17 - 08:12  (06:54)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Mon Nov  4 01:16 - 08:12  (06:55)
reboot   system boot  6.8.0-48-generic Sun Nov  3 22:13 - 08:12  (09:58)

Genau das gleiche Verhalten wie vor vier Monaten! Etwas verzweifelt habe ich neuerlich Hetzner kontaktiert, die den Server ebenso schnell wie beim ersten Mal austauschten. Seither ist der Server (Stand: heute, 11.11.2024) seit einer Woche störungsfrei.

Diesmal war ich hartnäckiger, was die Ursachenergründung anging. Ich habe bei Hetzner dreimal nachgefragt, was die Fehlerursache sein und wie weitere Ausfälle vermieden werden können. Ich habe explizit gefragt, ob es Problem mit der Stromversorgung des Racks gibt, in dem der Server löuft, oder ob die AX52-Serie instabil ist. In diesem Fall wäre ein Austausch des Servers gegen ein Modell einer andere Serie eine Option für mich.

Alleine, alle Fragen blieben unbeantwortet. Und das ist wirklich ärgerlich!

Update 13.11.: Heute ist doch noch eine Antwort eingetroffen. Die fraglichen Server werden untersucht, aber es ist bisher keine Ursache bekannt.

Update 13.1.2025: Hetzner hat in in Zusammenarbeit mit dem Hersteller einen Designfehler des betroffenen Mainboards gefunden und tauscht jetzt alle betroffenen Mainboards aus. Respekt! Weitere Infos:

https://status.hetzner.com/de/incident/7fae9cca-b38c-4154-8a27-14e6dfea5c1e

Jetzt frage ich Sie!

Die wenigen Server, die ich bei Hetzner betreibe, lassen naturgemäß keine statistisch wertvollen Aussagen zu. Ja, es kann tatsächlich sein, dass ich ZWEIMAL Pech hatte. Aber die Wahrscheinlichkeit dafür ist gering. Es wird also vermutlich eine plausible Begründung geben. Auf jeden Fall hat mein Vertrauen in den langjährigen Betrieb von Servern bei Hetzner einen massiven Dämpfer erfahren.

Unter den Lesern meiner Bücher, meines Blogs, meines mastodon-Auftritts gibt es sicher Admins, die Erfahrungen mit Hetzner haben. Ich würde mich über Rückmeldungen, egal ob privat per Mail, im Forum meiner Website oder auf mastodon, sehr freuen.

• Sind Sie mit Hetzner so zufrieden, wie ich es bis vor kurzem war?

• Haben Sie negative Erfahrungen gemacht?

• Hat sich in den letzten Jahren etwas geändert?

• Wie lange lassen Sie einen Root-Server laufen, wenn alles funktioniert? (Mein Zielwert war immer vier Jahre.)

• Ist der Root-Server für Sie tot? D.h., ist die Cloud die Alternative? (Cloud-Angebote mit großen Disks sind allerdings ausgesprochen teuer.)

• Und, vielleicht am interessantesten: Können Sie europäische Alternativen empfehlen? (Aus Datenschutzgründen ist ein US-Rechenzentrum keine wünschenswerte Alternative.)

Ich bedanke mich schon jetzt für jede Rückmeldung.

PS: Der eigene Betrieb von Servern ist für mich als Privatperson keine Option.

Raspberry Pi OS »Bookworm« verwendet bekanntlich auf den Modellen 4* und 5 standardmäßig Wayland. Dabei kam als sogenannter »Compositor« das Programm Wayfire zum Einsatz. (Der Compositor ist unter anderem dafür zuständig, Fenster am Bildschirm anzuzeigen und mit einem geeigneten Fensterrahmen zu dekorieren.)

Mit dem neuesten Update von Raspberry Pi OS ändern sich nun zwei Dinge:

• Anstelle von Wayfire kommt ein anderer Compositor zum Einsatz, und zwar labwc (GitHub).

• Wayland kommt auf allen Raspberry Pis zum Einsatz, auch auf älteren Modellen.

Wenn Sie auf Ihrem Raspberry Pi das nächste Update durchführen, werden Sie bei nächster Gelegenheit gefragt, ob Sie auf labwc umstellen möchten. Aktuell werden Sie keinen großen Unterschied feststellen — labwc sollte genau wie wayfire funktionieren (vielleicht ein klein wenig effizienter). Langfristig haben Sie keine große Wahl: Die Raspberry Pi Foundation hat angekündigt, dass sie sich in Zukunft auf labwc konzentrieren und wayfire nicht weiter pflegen wird. Nach der Auswahl wird Ihr Raspberry Pi sofort neu gestartet.

Alternativ können Sie die Einstellung auch mit sudo raspi-config durchführen. Unter Advanced Options / Wayland haben Sie die Wahl zwischen allen drei Optionen.

Bei meinen Tests stand nach dem Umstieg auf labwc nur noch das US-Tastatur-Layout zur Verfügung. Eine Neueinstellung in Raspberry Pi Configuration löste dieses Problem. Auch die Monitor-Konfiguration musste ich wiederholen. Dabei kommt auch ein neues Tool zum Einsatz(raindrop statt bisher arandr), das optisch aber nicht von seinem Vorgänger zu unterscheiden ist.

Ansonsten habe ich bei meinen Tests keinen großen Unterschied festgestellt. Alles funktioniert wie bisher.

Quellen/Links

• https://www.raspberrypi.com/news/a-new-release-of-raspberry-pi-os/
• https://github.com/labwc/labwc
• https://pi-buch.info/raspberry-pi-os-bookworm/

Heute zeige ich, wie man die aktuelle Version 24.8 von LibreOffice in Ubuntu 24.04 LTS installiert. Alternativ kann dies über das Anwendungszentrum mit Snap im Kanal latest/candidate erfolgen (siehe Screenshot). Da ich jedoch die Paketverwaltung APT bevorzuge, werde ich diesen Weg erläutern.

Installation

Mit der Long-Term-Support-Version Ubuntu 24.04 von Canonical wird standardmäßig LibreOffice 24.2 ausgeliefert. Wenn man jedoch die aktuelle Version 24.8 auf seinem System haben möchte, kann man dies einfach über das Repository des Entwicklers nachholen. Dazu fügt man die Paketquelle über das Terminal hinzu

sudo add-apt-repository ppa:libreoffice/ppa

und liest diese neu ein.

sudo apt update

Danach wird LibreOffice über

sudo apt upgrade

auf die Version 24.8 aktualisiert. Klappt das nicht, dann wird das Paket einfach mit

sudo apt install libreoffice

nachinstalliert.

Tipp

Sollte das deutsche Sprachpaket fehlen, kann dieses problemlos mit

sudo apt install libreoffice-l10n-de

nachgeholt werden.