Welchen Wert haben GitHub-Stars? GitHub selbst ist ein Social Network für Entwickler*innen. Ob du es wahrhaben willst oder nicht. Man interagiert miteinander, kann sich gegenseitig folgen und Likes werden in Form von Stars ausgedrückt. Das bringt mich zu der Frage: Welchen Wert haben eigentlich GitHub Stars? Denn Fraud in Social Networks, wie das Kaufen von Followern, ist so alt wie die Existenz solcher Plattformen. Wie sieht es also auf GitHub damit aus? In dieser Episode schauen wir uns eine wissenschaftliche Untersuchung zum Thema Fake Stars auf GitHub an. Was sind GitHub-Stars wert? Aus welcher Motivation heraus kaufen sich Leute eigentlich GitHub Stars? Welche Herausforderungen gibt es, Fake Stars zu erkennen? Wie werden GitHub Stars eigentlich genutzt? Aber bei der wissenschaftlichen Untersuchung bleibt es nicht. Wir haben die Community gefragt, welche Bedeutung GitHub Stars für...
MapReduce: Ein Deep Dive Im Jahr 2004 war die Verarbeitung von großen Datenmengen eine richtige Herausforderung. Einige Firmen hatten dafür sogenannte Supercomputer. Andere haben nur mit der Schulter gezuckt und auf das Ende ihrer Berechnung gewartet. Google war einer der Player, der zwar große Datenmengen hatte und diese auch verarbeiten wollte, jedoch keine Supercomputer zur Verfügung hatte. Oder besser gesagt: Nicht das Geld in die Hand nehmen wollte. Was macht man also, wenn man ein Problem hat? Eine Lösung suchen. Das hat Jeffrey Dean und sein Team getan. Das Ergebnis? Ein revolutionäres Paper, wie man mittels MapReduce große Datenmengen verteilt auf einfacher Commodity-Hardware verarbeiten kann. In dieser Podcast-Episode schauen wir uns das mal genauer an. Wir klären, was MapReduce ist, wie es funktioniert, warum MapReduce so revolutionär war, wie es mit Hardware-Ausfällen...
Skalierung und verteilte Berechnungen: Sind mehr CPUs wirklich immer schneller? Stell dir vor, du bist Softwareentwickler*in und jeder spricht von Skalierung und verteilten Systemen. Doch wie effizient sind diese eigentlich wirklich? Heißt mehr Rechenpower gleich schnellere Ergebnisse? In dieser Episode werfen wir einen Blick auf ein wissenschaftliches Paper, das behauptet, die wahre Leistung von verteilten Systemen kritisch zu hinterfragen. Wir diskutieren, ab wann es sich lohnt, mehr Ressourcen einzusetzen, und was es mit der mysteriösen Metrik COST (ausgesprochen Configuration that Outperforms a Single Thread) auf sich hat. Hör rein, wenn du wissen willst, ob Single-Threaded Algorithmen in vielen Fällen die bessere Wahl sind. Bonus: Ggf. machen nicht alle Wissenschaftler so wissenschaftliche Arbeit. Unsere aktuellen Werbepartner findest du auf https://engineeringkiosk.dev/partners ...