Green Hills Software hat sein Echtzeit-Betriebssystem (RTOS) µ-velOSity für den zunehmenden Einsatz neuer Mikrocontroller in der Fahrzeugelektronik aktualisiert.

Canonical Ubuntu Core 22, die vollständig containerisierte und für IoT- und Edge-Geräte optimierte Variante von Ubuntu 22.04 LTS, steht ab sofort zum Download bereit.

Die Embedded-Linux-Woche setzt seit Jahren Maßstäbe bei Programm, Trainerqualität und Ausstattung. Im Juli steht die nächste Linux-Woche an, die Einsteigerkurse, Fortgeschrittenenseminare und Expertentrainings bietet.

Amazon und die Max-Planck-Gesellschaft gaben die Einrichtung des ersten deutschen Science Hubs in Tübingen bekannt. Ziel der Kooperation ist es, die KI-Forschung in Deutschland, besonders in den Teilbereichen Machine Learning, Kausalität und Computer Vision voranzutreiben.

Die Embedded-Linux-Woche setzt seit Jahren Maßstäbe bei Programm, Trainerqualität und Ausstattung. Im Juli steht die nächste Linux-Woche an, die Einsteigerkurse, Fortgeschrittenenseminare und Expertentrainings bietet.

Parallel zur electronica 2022 findet am 16. November die 6. Embedded Platforms Conference statt. Für die Gestaltung der hochkarätigen Konferenz rund um Komponenten, Tools und Lösungen für Embedded-Systeme sind Hard- und Software-Experten gleichermaßen gefragt. Jetzt können Sie Vorträge einreichen und Sponsor werden.

Nach zwei Jahren als Online-Event startet Deutschlands größter Kongress rund ums Embedded Software Engineering wieder als Präsenzveranstaltung durch! Seien auch Sie als Speaker mit dabei. Bis zum 31. Mai 2022 können Sie sich mit Ihrer Vortragsidee beim Programmkomitee bewerben.

Systemfehler können sich vielfältig äußern, sei es dass eine Anwendung langsam läuft, eine Applikation abschmiert oder eine Kernel Panic das ganze System in den Abgrund reißt. Doch wie findet man heraus, wo genau die Ursache liegt?

Nach der strukturierten Analyse eines Software-Auftrags geht es an die strukturierte Programmierung. Dabei handelt es sich nicht um das gleichnamige Programmier-Paradigma, sondern um die Struktur des Quelltextes an sich. Das kann in jeder Programmiersprache umgesetzt werden und bietet einige Vorteile.

Anforderungsmodellierung ist eine Technik, die in vielen Unternehmen nicht oder nur ansatzweise praktiziert wird. Dabei kann sie vergleichsweise einfach und iterativ eingeführt werden. Im Folgenden werden einige gängige Konzepte und konkrete Taktiken präsentiert, die bereits mit wenig Aufwand Ergebnisse bringen.

Standards zur Entwicklung von sicherheitskritischer Software fordern die Einhaltung eines Programmierstils. Solche Programmierstile sind oft proprietär und die Prüfung ihrer Einhaltung ist meist aufwendig. Die frei verfügbaren BARR-Vorgaben versprechen Abhilfe.

Viele Software-Projekte für eingebettete Systeme haben Probleme bzgl. Budget- oder Terminüberschreitungen. Basierend auf vielen Entwicklungsprojekten wurde ein kompakter Fragenkatalog (Real-Time Health Check) entwickelt, der Schwachpunkte im Entwurfsprozess aufdeckt.

In Anbetracht der meist nicht üppigen Ressourcen von Mikrocontrollern, will der Einsatz eines Betriebssystems gut überlegt sein. FreeRTOS ist ein Open-Source-Echtzeitbetriebssystem, das aus einem sehr schlanken Kernel und einer Reihe von Bibliotheken besteht. Damit lassen sich sowohl Stand-alone-Lösungen, als auch Cloud-fähige IoT-Geräte realisieren.

Heterogene Multiprozessorsysteme bieten einige praktische technische Vorteile, stellen aber besondere Herausforderungen an den Software-Entwickler, wenn es um Kommunikation, Taskverteilung und Lifecycle-Management geht. Das Framework OpenAMP kann bei der Umsetzung helfen, wie dieser Beitrag am praktischen Beispiel auf einem i.MX8 zeigt.

Will man ein echtes, hartes Echtzeit-System mit Linux aufsetzen, hat jede noch so geringe Latenz kritische Konsequenzen. Spezielle „Latency-Fighter" unter den Linux-Entwicklern sind in der Lage, die gewünschte Echtzeit unter Linux sicherzustellen und unerwünschte Latenzen zu orten.

Code soll schnell ausführbar sein, mit kurzen Latenzzeiten auskommen und ein System effizient ausnutzen. Wie aber lässt sich Software-Perfomance gut im Voraus einschätzen? Die hier vorgestellte Methodik erlaubt, die Leistung von Funktionen und Code-Fragmente genau zu ermessen.

Teams arbeiten effizienter als Einzelpersonen. So lautet ein weitverbreitetes Credo. Doch das ist nicht stets der Fall. Oft schöpfen Teams ihr Potenzial nicht aus. Diese Gefahr ist bei virtuellen Teams besonders groß.

Der User Centered Design Process (UCDP) hilft mit einer systematischen Vorgehensweise dabei, sich benötigtes Wissen anzueignen, es auf die essentiellen Punkte zu komprimieren und daraus ein Produkt mit bestmöglichem Kundennutzen zu erzeugen. Im Mittelpunkt steht dabei der Benutzer. Die vier Phasen sind durch den UCDP vorgegeben, das Team ist jedoch frei in der Wahl der Mittel.

Weil die Entwicklung von Individualsoftware aufwändig ist, passen viele Unternehmen ihre Prozesse an Standardsoftware an. Der digitale Wettbewerb bedingt aber geradezu die Rückkehr zu maßgeschneiderter Software, was auch in Sachen Einführungsgeschwindigkeit kein Hindernis mehr darstellt.

Wie entstehen erfolgreiche Teams? Bei systemischer Betrachtung eines Teams fällt schnell auf, dass speziell einer Haltung und zwei Fähigkeiten eine ganz besondere Bedeutung zukommt. Wer dies bei der Teamarbeit entdeckt, übt und verinnerlicht, wird reich belohnt.

Unternehmen setzen zunehmend auf Cloud-native Architekturen und DevOps-Verfahren, um Innovationen voranzutreiben. Damit dies im Kubernetes-Ökosystem nicht zu Lasten der Sicherheit geht, sollten sich DevSecOps-Teams einige Prinzipien zu eigen machen.

Wenn Cyberkriminelle Software bereits während der Entwicklung kompromittieren, können sie weitreichenden Schaden anrichten. Künftig werden wir verstärkt solche Angriffe sehen. Wo liegen die größten Risiken und wie gelingt es, die DevOps-Pipeline richtig abzusichern?

Das Internet der Dinge (IoT) hat sich in Fertigung und Automatisierung längst durchgesetzt. Trotzdem kämpfen viele Betriebe noch mit Kinderkrankheiten. Dabei lassen sich die meisten davon vermeiden – mit einer dezentralen Architektur oder konkreter: mit Hilfe der Blockchain-Technik.

Die Bedrohungskulisse durch Hacker wird zusehends komplexer und erfordert neue Denkweisen und Strategien. Vor welchen tückischen Denkfallen sollten sich CISOs, Security-Teams und Nutzer von IT-Security-Lösungen hüten?

Der Einsatz rekursiver oder auch iterativer Algorithmen wird Angesichts zunehmender Anwendungen des Maschinellen Lernens, etwa bei Edge-KI, immer wichtiger. Mit Python und visuellen Trace-Analyse-Tools lässt sich die Leistungsfähigkeit solcher Algorithmen mit geringem Mehraufwand schnell ermitteln.

Software hat keine Masse, und auch wenn Datenträger und deren Verpackung Ressourcen aufwerfen, produziert Software keinen Müll, kann nicht im physischen Sinne recycled werden. Im Softwarekontext auf Nachhaltigkeit achten, das ergibt keinen Sinn – oder doch?

Es gibt viele gute Gründe, Python entweder um C/C++ zu erweitern oder in C/C++ einzubetten – grundsätzlich verstehen sich Python und C/C++ nämlich blendend. Am Anfang steht aber die Qual der Wahl: Welche Technik oder welches Framework sollte zum Einsatz kommen? Wann ist es ratsam, Python zu erweitern, wann sollte man es eher in C++ einbetten?

In der Systemprogrammierung dominiert bislang C/C++. Damit eine fehlerarme und sichere Software zu entwickeln, stellt eine große Herausforderung dar. Die Sprache Rust ist als Nachfolger der einzig ernstzunehmende Kandidat. Sie setzt im Vergleich zu C++ viel konsequenter auf die Vermeidung von Programmierfehlern und das, ohne eine überbordende Komplexität mitzubringen.

Will man ein echtes, hartes Echtzeit-System mit Linux aufsetzen, hat jede noch so geringe Latenz kritische Konsequenzen. Spezielle „Latency-Fighter" unter den Linux-Entwicklern sind in der Lage, die gewünschte Echtzeit unter Linux sicherzustellen und unerwünschte Latenzen zu orten.

Das Tracing-Framework des Linux-Kernels bietet umfangreiche Unterstützung für gängige Hardware-Interfaces wie GPIO's, I2C, SPI und MMC. Für viele Anwendungsfälle kann auf den Einsatz eines Oszilloskops zur Aufzeichnung des Busverkehrs sogar verzichtet werden. Wie funktioniert das und was kostet dies an Performance?

Egal ob bei IoT, KI, maschinellem Lernen oder generell Embedded-Anwendungen, Open-Source-Betriebssysteme (OS) werden für schnelle und günstige Systementwicklung immer interessanter. Aber ist es vernünftig, zu einer komplett freien Lösung zu greifen? Oder wäre doch eine kommerzielle Option empfehlenswerter?

Das rasante Wachstum des Internet of Things, von 5G-Netzen, künstlicher Intelligenz und Cloud- bzw. Edge-Computing haben große Auswirkungen auf die Entwicklung von Embedded-Software.

Die Evolution von DevSecOps setzt eine kontinuierliche Software-Sicherheit voraus. Das macht frühzeitige und häufige Tests in der modernen Softwareentwicklung zu einem Schlüsselfaktor. Die frühzeitige Implementierung von SAST (Static Application Security Testing) in die Entwicklungsabläufe hilft, Sicherheitsprobleme zu finden und zu beheben, solange deren Entschärfung am kostengünstigsten ist.

Zur Erfüllung bestimmter IEEE-Normen sind mittlerweile Stabilitäts- oder Robustheits-Tests zum Standard geworden. Aber was genau sind Stabilitätstests, und wie können diese zusammen mit Testautomatisierung dafür sorgen, dass ein zuverlässiges Softwaresystem entsteht?

Noch gibt es für IoT-Geräte keine verpflichtenden Standards, doch entsprechende Normen kündigen sich bereits an. Wie können Entwickler jetzt schon dafür sorgen, dass ihre Software auch künftigen Anforderungen standhalten wird?

Der Einsatz rekursiver oder auch iterativer Algorithmen wird Angesichts zunehmender Anwendungen des Maschinellen Lernens, etwa bei Edge-KI, immer wichtiger. Mit Python und visuellen Trace-Analyse-Tools lässt sich die Leistungsfähigkeit solcher Algorithmen mit geringem Mehraufwand schnell ermitteln.

Fast drei Viertel der Bevölkerung in Deutschland sieht Künstliche Intelligenz als Chance. Voraussetzung ist aber das Vertrauen in die KI-basierte Lösung. Deshalb sind Auditierung und Zertifizierung von Datenschutz, Ethik und anderer Compliance-Vorgaben bei KI sehr wichtig. Inzwischen gibt es dafür auch zunehmend Frameworks und Prüfwerkzeuge. Wir geben einen Überblick.

Künstliche neuronale Netze sind zentraler Bestandteil von Deep-Learning-Algorithmen. Die Grundlage in der Architektur der künstlichen neuronalen Netze bilden künstliche Neuronen, die in mehreren Schichten – sogenannten Layers – aufeinander folgen.

Wollen Unternehmen ihre geschäftlichen Herausforderungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) lösen, assoziieren sie KI oft mit Machine Learning. Damit verbessern sie zwar ihre Datenlage und erkennen Zusammenhänge oder Anomalien. Für eine optimale Entscheidungsfindung brauchen sie aber auch Operations Research, eine weitere KI-Disziplin.

Eine exzellente, zuverlässige User Experience ist ein Muss und sorgt für eine bessere Kundenbindung. KI-basierte Lasttests unterstützen auf dem Weg dahin und sparen Geld.

Unternehmen setzen zunehmend auf Cloud-native Architekturen und DevOps-Verfahren, um Innovationen voranzutreiben. Damit dies im Kubernetes-Ökosystem nicht zu Lasten der Sicherheit geht, sollten sich DevSecOps-Teams einige Prinzipien zu eigen machen.

Wenn Cyberkriminelle Software bereits während der Entwicklung kompromittieren, können sie weitreichenden Schaden anrichten. Künftig werden wir verstärkt solche Angriffe sehen. Wo liegen die größten Risiken und wie gelingt es, die DevOps-Pipeline richtig abzusichern?

Das Internet der Dinge (IoT) hat sich in Fertigung und Automatisierung längst durchgesetzt. Trotzdem kämpfen viele Betriebe noch mit Kinderkrankheiten. Dabei lassen sich die meisten davon vermeiden – mit einer dezentralen Architektur oder konkreter: mit Hilfe der Blockchain-Technik.

Die Bedrohungskulisse durch Hacker wird zusehends komplexer und erfordert neue Denkweisen und Strategien. Vor welchen tückischen Denkfallen sollten sich CISOs, Security-Teams und Nutzer von IT-Security-Lösungen hüten?

Heterogene Multiprozessorsysteme bieten einige praktische technische Vorteile, stellen aber besondere Herausforderungen an den Software-Entwickler, wenn es um Kommunikation, Taskverteilung und Lifecycle-Management geht. Das Framework OpenAMP kann bei der Umsetzung helfen, wie dieser Beitrag am praktischen Beispiel auf einem i.MX8 zeigt.

Mit der steigenden Zahl von komplexen Anwendungen nimmt auch der Einsatz von Multicore-Prozessoren zu. Auch hier ist das Debugging ein unabdingbarer Bestandteil der Entwicklung. Aber: Wie fängt der Entwickler in sehr komplexen Anwendungen zufällige Interrupts ab oder behält die Kontrolle über die Interrupt-Verarbeitung? Es gibt Mittel und Wege, um mit diesen zufälligen Interrupts umzugehen – und einige nützliche Tools für die Entwicklung von Arm-basierten Anwendungen.

Zukünftige Fahrzeugsysteme müssen harte Echtzeitfähigkeit mit hoher Rechenleistung kombinieren. Das erfordert eine wesentliche Änderung auf der Betriebssystemebene.

Früh stehen SoC-Entwickler vor der Entscheidung, welcher Domänen-Manager sich für ihr Multicore-System besser eignet: Ist ein Hypervisor erforderlich, oder ist ein Multicore-Framework eine bessere Lösung?

Die Evolution von DevSecOps setzt eine kontinuierliche Software-Sicherheit voraus. Das macht frühzeitige und häufige Tests in der modernen Softwareentwicklung zu einem Schlüsselfaktor. Die frühzeitige Implementierung von SAST (Static Application Security Testing) in die Entwicklungsabläufe hilft, Sicherheitsprobleme zu finden und zu beheben, solange deren Entschärfung am kostengünstigsten ist.

Mit Modellen lässt sich nicht nur die Geräteentwicklung beschleunigen: Mit Hilfe digitaler Modelle und digitalen Zwillingen, die Daten aus Systemen im Feld direkt zurückerhalten, kann Software nicht nur frühzeitig entwickelt, sondern in Windeseile auch in laufenden Anlagen auf aktuellsten Stand gebracht oder gar nachgerüstet werden.

Die Forderung nach einfacher grafischer Programmierung anstelle vieler Codezeilen ist aktuelles Thema – und zugleich doch irgendwie ein alter Hut. Statt dass sich ein allgemeiner Ansatz etabliert hätte, existieren viele verschiedene Tools und Herangehensweisen. Der Artikel stellt sich allgemein diesem Problem.

Wie andere innovative Architekturen bringen Microservices auch Herausforderungen mit sich. Die dafür erforderliche Infrastruktur unterscheidet sich nämlich erheblich von traditionelleren, monolithischen Layouts. Daher erproben viele Unternehmen neue Ansätze für die Datenspeicherung.