Technik & Digitales – Mo, 07.09.2026 Morgens

AWS Outage im Oktober 2025: 15-stündige Cloud-Störung

AWS erlitt im Oktober 2025 eine 15-stündige Downtime, die erhebliche Auswirkungen auf Cloud-Dienste und Anwendungen hatte. Dies zeigt, dass selbst große Cloud-Anbieter nicht vor Störungen gefeit sind und redundante Systeme unerlässlich sind.

Für Selfhoster und Homelab-Betreiber bedeutet dies, dass sie nicht vollständig auf Cloud-Dienste vertrauen sollten. Wer kritische Workloads in der Cloud betreibt, sollte Redundanz- und Failover-Strategien implementieren.

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Warum Cloud-Backups allein nicht ausreichen

Der Artikel diskutiert, warum Cloud-Backups allein nicht ausreichen, indem er die Lektionen aus jährlichen AWS-Ausfällen aufgreift. Es wird auf die Notwendigkeit einer robusten Backup-Strategie hingewiesen, die lokale und redundante Backups einschließt.

Wer nur auf Cloud-Backups setzt, sollte seine Strategie überdenken. Lokale Backups und redundante Speicherorte sind entscheidend, um Datenverlust zu vermeiden.

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NetBSD 9.5 veröffentlicht und EOL für NetBSD-9

NetBSD 9.5 wurde veröffentlicht und das Ende des Lebenszyklus (EOL) für NetBSD-9 angekündigt. Diese Version bringt wichtige Sicherheits- und Stabilitäts-Updates, die für bestehende Systeme relevant sind.

Wer NetBSD in seiner Infrastruktur einsetzt, sollte auf Version 9.5 aktualisieren. Die EOL-Verkündung bedeutet, dass NetBSD-9 ab sofort keine weiteren Sicherheits-Updates mehr erhält.

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Asahi Linux unterstützt nun Apple M3-Geräte

Asahi Linux wird offiziell für Apple M3-Geräte unterstützt. Dies ermöglicht es Nutzern, Linux auf modernen Apple-Hardware zu betreiben, was bisher schwierig war.

Für Homelab-Betreiber und Selfhoster, die Apple-Geräte besitzen, ist dies eine wichtige Entwicklung. Es eröffnet neue Möglichkeiten für die Nutzung dieser Geräte in der Infrastruktur.

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Qwen3.8-27B auf 2x RTX 5070 Ti 16GB: Benchmarking von vLLM, llama.cpp und NInfer

Ein Nutzer hat das Sprachmodell Qwen 3.8 27B auf einem System mit 2x RTX 5070 Ti 16GB getestet und die Leistung von drei verschiedenen Inferenz-Engines (vLLM, llama.cpp, NInfer) verglichen. Die Ergebnisse zeigen, welche Engine bei welchen Aufgaben am besten abschneidet.

Für Entwickler und Betreiber von AI-Infrastrukturen ist dieser Vergleich hilfreich, um die beste Engine für ihre spezifischen Anwendungen auszuwählen.

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Neues Benchmark-Tool für LLMs: Vergleich der Modelle in einer Web-App

Ein neues Benchmark-Tool für LLMs (Large Language Models) wurde entwickelt, das die Antworten der Modelle in einer Web-App vergleichen lässt. Dies bietet einen praktischen Überblick über die Leistung und Qualität verschiedener Modelle.

Für Entwickler und Forscher, die LLMs einsetzen, ist dieses Tool eine wertvolle Ressource, um die besten Modelle für ihre Anwendungen zu identifizieren.

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