Coden, aber effizient!

Wir leben im digitalen Zeitalter (na gut, die meisten von uns), und langsam aber sicher wird vielen Entscheidern klar, dass die AWS-Cloud (oder ihre Verwandten) nicht nur total praktisch ist, sondern auch eine ganze Menge Energie verbraucht. Schätzungen sprechen von bis zu 20% des Energieverbrauchs der ganzen Welt. Wohlgemerkt sind Anwendungen in der Cloud immer noch sparsamer als eigene Rechenzentren mit Servern aus Blech, die 24 Stunden an der Steckdose nuckeln, aber beispielsweise nur tagsüber benötigt werden. Cloud-Instanzen sind üblicherweise “shared” und verbrauchen nur dann Energie, wenn benötigt. Trotzdem bedeuten mehr Cloud-Instanzen natürlich auch mehr Energieverbrauch (und CO2-Ausstoß, sofern das Rechenzentrum keinen grünen Stromanschluss besitzt).

Tatsächlich können wir die Frage nach dem Energieverbrauch auch Codern und Software-Architekten stellen: Benötigt euer Software-System wirklich 10 Instanzen und 3 Datenbanken? Muss für eine eher simple Anwendung 1 GB RAM reserviert werden und die Kiste mit dem fettesten Prozessor oder darf es ein bisschen weniger sein? Sollte der Energieverbrauch einer Plattform vielleicht sogar zu den Entscheidungskriterien gehören?

Der Vergleich

Für die 2. Auflage meines Buchs “Besser coden” habe ich ein Kapitel über effizienten Code geschrieben – und ein paar Messungen durchgeführt. Dazu habe ich eine relativ einfache Webanwendung in mehreren Sprachen geschrieben und Aspekte wie Performance, Ressourcenverbrauch und Anspruch an Entwickler verglichen. Letzteres ist nicht zu unterschätzen: Spart eine Technologie Speicher, aber Sie finden keinen Entwickler, der sie beherrscht, bleibt ihr tolles Softwaresystem graue Theorie.

Es traten an:

  • Java 13 und Spring Boot, das beliebte Framework für Webservices
  • PHP 7.4, eine bewährte, einfache Skriptsprache mit Cache APCu
  • Rust 1.52 und Actix Web, eine ziemlich neue Sprache samt passendem Webservice-Framework
  • sowie quasi als Online-Bonus (nicht im Buch) Go.

Der Webservice besitzt nur einen einzigen Endpoint, der dafür gedacht ist, ein Wort gegen eine hinterlegte Liste zu prüfen. Eine solche Funktion ist beispielsweise in einem Scrabble-Spiel nötig: Ist das gelegte Wort erlaubt oder nicht? Das Ergebnis wird dabei als JSON-Antwort formuliert.

Die Liste ist absichtlich nicht in einem ausgewachsenen Datenbanksystem hinterlegt, denn ich möchte nicht die Effizienz unterschiedlicher RDBMS bewerten, sondern die von Software-Plattformen. Daher lädt die zu schreibende Anwendung die Wortliste beim Start aus Textdateien und hält sie dann im RAM. Im Test enthielt diese Liste knapp 180.000 Einträge. Im Fall von PHP erfordert eine solche Vorgehensweise zwingend den Einsatz eines Caches (hier verwendet: APCu), um die Dateien nicht bei jedem Aufruf des Skripts erneut laden zu müssen.

Die Rechenzeit habe ich mit dem Apache Benchmark ab gemessen, einmal einen Einzelrequest und einmal 10.000 auf einmal in sechs parallelen Threads, um die Leistung im Parallel Processing zu bestimmen.

Den Code finden Sie in Grundzügen in meinem Buch (bis auf die Go-Version). Hier fasse ich Ihnen nur die Ergebnisse zusammen:

Java/Spring BootPHP/APCuRust/ActixGo
RAM-Verbrauch50 MB200 MB0,9 MB24 MB
Anwendungsgröße19 MB (JAR)372 Bytes (Skript)8,4 MB (binär)7,1 MB (binär)
Zeit 1 Aufruf1,8 ms0,9 ms0,4 ms0,5 ms
Zeit 10.000 Aufrufe1,1 s0,6 s0,5 s0,5 s
Startup-Dauer2,5 snicht messbar53 ms75 ms
Buildtime7,4 sentfällt69 s1 s
Coding-Anspruchleichtsehr leichtschwierigmittel

Sie sehen, dass das rein binäre Rust-Programm zur Laufzeit am schnellsten und genügsamsten ist – aber finden Sie mal einen Rust-Entwickler auf dem Jobmarkt oder lernen Sie die Sprache “mal eben”! Ich hab letzteres versucht und brauchte mehrere Packungen Schokokekse, um die spezielle Speicherverwaltung zu kapieren. Die lange Buildtime ist dabei dem anspruchsvollen Compiler- und Linker-Vorgang geschuldet.

Abgesehen vom RAM-Verbrauch ist PHP unter dem Strich wohl die effizienteste Lösung. Aber viele Entwickler scheuen sich davor, größere Projekte in PHP anzulegen – die fehlende starke Typisierung und die immer über uns Entwicklern schwebende Versuchung, spaghettimäßig PHP- und HTML-Code zu mixen, sowie ein paar Fallen wie vergessenes $this->, sind klare Minuspunkte. Dafür ist die Turnaround-Zeit Null: Skript nur speichern, schon ist es bereit zum Aufruf per HTTP.

Java ist nicht ohne Grund sehr beliebt. Aber die Java-Runtime, so optimiert sie mittlerweile auch ist, geht alles andere als sparsam mit Ressourcen um und ist merklich langsamer als die Binärcode-Konkurrenz (auch PHP verwendet dank Zend-Engine letztlich Binärcode). Ein Maven-Buildprozess lädt gefühlt mehrmals täglich das halbe Internet runter. Dafür ist der Code (speziell mit Spring Boot) aufgeräumt und vergleichsweise leicht zu debuggen. Große Projekte mit komplexer Geschäftslogik sind in Java wohl vergleichsweise am lesbarsten abzubilden.

Fazit

Sie sehen: Es gibt keine Lösung, die gleichzeitig einfach und technisch effizient ist. Sie müssen immer abwägen: Lohnt es sich, in eine hocheffiziente, moderne Technik wie Rust oder Go zu investieren? Oder setzen Sie auf eine bewährte und
einfache Technik wie Java und nehmen in Kauf, dass Sie mehr
Server benötigen (und Energie verbrauchen), wenn mehr Rechenpower erforderlich ist? Gerade bei neuen Projekten ist es sicher eine gute Idee, über diese Fragen zu diskutieren. Denn später können Sie die Plattform nicht mehr einfach ändern.

So bleiben vermutlich noch auf Jahre oder Jahrzehnte Java-Webservices
und PHP-Skripte state of the art – obwohl mit Rust oder Go, C++20, D …
technisch hochmoderne und extrem effiziente Konkurrenzprodukte be-
reitstehen.

Mein Dank für die Mitarbeit geht an Marcus Schlechter.

Wie Spaghetti ist PHP?

Wer kennt sie nicht, die Sprache von WordPress? Laut Statistiken laufen um die 30% aller Webseiten (auch diese) auf WordPress – und damit mit der 25 Jahre alten Skriptsprache PHP (freilich vermixt mit einer gehörigen Portion HTML, Javascript und CSS). Also nicht Java, nicht C# … sondern PHP. Insgesamt kommt PHP sogar auf einen Anteil von 79% aller Webseiten, deren verwendete Plattform bekannt ist, behauptet W3Techs.

PHP – eine Sprache, die Spaghetticode geradezu herbeisehnt, denn damit können sogar Anfänger innerhalb von Sekunden dynamische Webseiten schreiben, mit Datenbank-Anbindung, Formular-Sanitychecks und haufenweise Sicherheitslücken.

Nun ja, die Situation hat sich gebessert, seit URL-Parameter nicht mehr automatisch als Variablen wie $param zur Verfügung stehen – trotzdem verleitet die Natur der Sprache zur Beimischung von HTML wie hier:

foreach($angebote as $angebot) { print "<div>$angebot</div>";}

Ups, heute leider keine Angebote:

Na ja. Kann ja mal passieren.

Hinweisen wollte ich hier eigentlich nicht auf schlechte Fehlerbehandlung, sondern auf etwas anderes: HTML-Code in String-Literalen ist aus Sicht der Entwicklungsumgebung meist irgendein Text. Folglich findet darin keine Validierung statt. Ein versehentlicher, unbemerkter Tastendruck innerhalb des Strings kann die Darstellung der Webseite komplett zerschießen, ohne dass Sie, Ihre Entwicklungsumgebung oder PHP es bemerken (klar gibt es Unit-Tests für PHP, aber ich fürchte, allzu verbreitet sind die nicht). Dass man dergleichen mit einer Template-Engine umgehen kann, die HTML- und PHP-Code in getrennten Dateien verwaltet, dürfte den meisten Lesern klar sein – aber das ist natürlich viel umständlicher und nicht so schnell fertig.

Mit strukturierter (also aufwändigerer, zukunftssicherer) Programmierung ernten Sie als Früchte eine ganze Reihe Vorteile von PHP:

  • Minimaler Footprint auf dem Server (ein paar Textdateien, nicht megabyteweise Java-Libs)
  • Hohe Performance (dank Codecache und bei schlauer Programmierung, siehe dazu weiter unten)
  • Turnaround-Zeit ist 0 (Zeit zwischen Speichern einer PHP-Datei und HTTP-Aufruf gegen localhost zum Testen)
  • Und nicht zu vergessen: Hohe Verbreitung in der Community, also ist es leicht, Unterstützung zu finden.

Fairerweise seien ein paar Nachteile genannt:

  • Vergleichsweise hoher RAM-Bedarf
  • Keine strenge Typisierung
  • Objektorientierte Programmierung leicht nervig (ich vergesse dauernd das $this->, Sie auch?)
  • Verleitet zu unsauberer Programmierung durch globale Variablen, prozedurales Coden und verschachtelte includes
  • Größere Updates erforderten in der Vergangenheit größere Umbauten (z.B. MySQL-Funktionen), so dass viele Webseiten nie upgedated wurden, weil der Aufwand nicht lohnt → eine solche radikale Update-Policy führt dazu, dass viele Nutzer ihre Systeme nicht updaten und damit Sicherheitslücken bestehen bleiben

Zur oben erwähnten “schlauen Programmierung” ein kleiner Info-Drops: Im Gegensatz zu einer Java-Anwendung, die einmal hochfahren muss, ist ein PHP-Skript zunächst einmal “stateless”, es kennt also keine globalen Daten bzw. muss sich alles selbst zusammensuchen, was es braucht. “Weniger schlaue” Programmierung würde hier bedeuten, etwaige benötigte Daten beim Start des Skripts aus Dateien oder Datenbank nachzuladen. Bei jedem Start des Skripts. Das ist natürlich ineffizient. Stattdessen können Sie den In-Memory-Cache APCU verwenden, der wie ein Key-Value-Store im RAM funktioniert und daher extrem performant ist und im Gegensatz zum ebenfalls bewährten Memcached keine externe Komponente benötigt. Wir versuchen also mal im folgenden Beispiel beim Start des Skripts, einen benötigten Wert ($words) aus dem Cache zu holen. Sollte er fehlen (also beim allerersten Start), laden wir ihn aus irgendwelchen Dateien und speichern ihn im Cache:

if(apcu_exists("words")) { 
  $words=apcu_fetch("words");
} else { 
  $words = load_words_from_file("irgendwelche_woerter.txt");
  apcu_add("words",$words);
}
// es folgt der Code, der $words benötigt

Der Performancegewinn ist erheblich, wovon Sie sich leicht selbst überzeugen können, wenn Sie Test-Requests auf ein solches Beispiel loslassen. Um auch mal mehrere Requests auf einmal abzufeuern, können Sie übrigens den Apache Benchmark ab verwenden, etwa so:

ab -c 6 -n 10000 http://localhost/test.php?input=Hurra

Mit den gezeigten Parametern führt ab 10.000 Requests gegen die übergebene Adresse aus, und zwar in 6 parallelen Threads (seien Sie fair und überlassen Sie PHP/Apache auch ein paar, meine Maschine hat 12 Kerne, daher Fifty-Fifty). Das Tool gibt dann eine ausführliche Statistik über die Performancemessung aus:

Concurrency Level: 6
Time taken for tests: 0.629 seconds
Complete requests: 10000
Failed requests: 0
Non-2xx responses: 10000
Total transferred: 1850000 bytes
HTML transferred: 0 bytes
Requests per second: 15901.99 #/sec
Time per request: 0.377 ms
Time per request: 0.063 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 2872.92 [Kbytes/sec] received

Sie sehen: Ja, auch in PHP kann man strukturiert, effizient und sauber programmieren – aber PHP zwingt Sie nicht zu Disziplin, das müssen Sie schon selber tun. Empfehlenswert sind daher z.B. im Team knackige Code-Reviews und zielführende Mikroarchitektur-Debatten, um für porentief reinen Programmierstil zu sorgen.

tl;dr: PHP ist schnell und effizient, aber passen Sie auf, dass Sie keinen Spaghettisalat produzieren.

Prohibition für Saugrobby!

Was muss ich da lesen? Besoffene Saugroboter?

Jetzt mal unabhängig von der Frage, ob es schlimm oder lustig ist, wenn Saugrobby wie ein verwirrter Hamster immer im Kreis fährt oder länger als sonst zum Reinigen der Wohnung braucht: Kann ja mal passieren, dass beim Abschlusstest eines Updates irgendwas übersehen wird, nicht wahr?

Ich will auch gar nicht über schlechte Testbarkeit meckern oder spekulieren, wie hoch die technische Schuld der womöglich nicht tip-top sauberen Software der betroffenen Roombas des Herstellers iRobot ist (dear iRobot, if you need help here, drop me a message!). Aber der Anlass ist willkommen für die regelmäßige Erinnung an die inhärente Fehlerfortpflanzung bei Software:

Menschen machen nunmal Fehler, das ist menschlich. Unterläuft beispielsweise einem Frisör ein Fehler, rennt hinterher ein Kunde mit doofen Haaren herum. Unterläuft einem Programmierer ein Fehler, so sind viel, viel mehr, schlimmstenfalls Millionen Nutzer betroffen, nämlich alle, die diese Software verwenden oder den fraglichen Code bei einer Sitzung auf einer Cloud-Instanz durchlaufen, falls es sich um eine Webanwendung handelt.

Während der Frisör deshalb mit einem minimalen Korrektiv auskommt (z.B. dem Kunden den Spiegel hinter den Kopf halten und fragen, ob’s gefällt), muss die Software deutlich höhere Hürden überwinden, um in die freie Wildbahn entlassen zu werden. Da ist zunächst mal die Suite von Unit Tests (Sie haben doch Unit-Tests, oder?), Integrationstests auf einer Testumgebung und die Abnahme auf einer Staging-Umgebung bzw. weitere Ende-zu-Ende-Tests, sei es automatisiert oder manuell. Im Idealfall jedenfalls. Eine Testabdeckung von 100% aller Fälle ist jedoch utopisch. Das gilt umso mehr, wenn Endgeräte im Spiel sind, die über individuelle Daten verfügen (z.B. Aufzeichnungen über die Geometrie zu saugender Räume). Die kann man nicht alle testen. Geht nicht.

Also sind halt bisweilen ein paar Staubsauger-Bots besoffen.

Software wird von Menschen geschrieben, die nicht perfekt sind. Folglich kann auch das Produkt nicht perfekt sein. Deshalb wird Software immer ein Restrisiko mit sich bringen. Es mag bei guten Programmierern (die mein Buch gelesen haben) klein sein, aber nie Null. Wer von Software Wunder erwartet, übersieht den menschlichen Faktor. Wer den menschlichen Faktor übersieht, kalkuliert Kosten für Fehlerbehebung oder Wartung nicht hinreichend in die Wirtschaftlichkeitsanalyse ein – und gelang möglicherweise zu einem Ergebnis größer als Null und ist später überrascht, wenn er draufzahlt.

Disclaimer: Nein, dies ist keine pauschale Entschuldigung für Bugs. Schon gar nicht für solche, die durch guten Code und sauberes Testen vermeidbar gewesen wären. Es ist der ausdrückliche Wunsch nach realistischen Einschätzungen.

Wer die Anfälligkeit von Software mit einrechnet, kommt nämlich auch nicht auf so drollige Ideen wie z.B. autonome Drohnen mit tödlichen Waffen oder diskriminierende Algorithmen für die Sichtung von Bewerbungsunterlagen, Anwendungen also, die ein bisschen weniger witzig sind als besoffene Roboter.

tl;dr: Vermeiden Sie Fehler – aber tun Sie nicht so, als gäbe es keine.

Haben Sie auch Hacker in die Teeküche eingeladen?

Wichtige Mitteilung! Bitte auf keinen Fall kritische Sicherheitslücken in Exchange-Servern entfernen!

Sonst hab ich nix mehr, über das ich mich lustig machen kann.

Liebe Admins. Corona hin oder her: Kritische Sicherheitslücken, für die seit Februar Patches bereitstehen, und die einem Angreifer ermöglichen, Ihr System zu übernehmen, also quasi eine Einladung in die Teeküche Ihrer Firma – wo Sie sicher auch diverse Rechner ohne Passwortschutz herumstehen haben, nicht wahr? So sieht’s aus. Kommt, liebe Hacker, wir haben nix zu verbergen, wir brauchen unsere Daten nicht, verschlüsselt sie ruhig, unsere Vorstände zahlen auch gerne das Lösegeld, das ist immer noch billiger als Leute einzustellen, die sich ordentlich um die IT-Sicherheit kümmern.

Ach, und übrigens soll es auch Mail-Systeme geben, die ganz grundsätzlich weniger anfällig sind als jene von Microsoft. Und nix kosten. Open Source nennt man das, klingelt’s?

Weitere Infos beim BSI

Warum KIs schlechter sind als ihr Ruf

KI hier, KI da – Autos sollen sie fahren, in der Medizin beraten oder gleich den ganzen Laden übernehmen. Wie schlecht Deep Learning dazu geeignet ist, zeigt sich immer wieder daran, wie leicht man eine KI überlisten kann. Letztlich vergleicht sie nur eine Eingabe mit immensen Mengen “gelernter” Daten und gibt eine Schätzung ab. Vor einiger Zeit habe ich hier einen Karton gezeigt, den eine KI mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit als Nacktfoto identifiziert haben wollte.

Hier nun ein weiterer Test, diesmal mit how-old.net, einer KI von Microsoft, die “gelernt” hat, aus Fotos auf das Alter von Personen zu schließen.

Das Ergebnis schwankt offenbar abhängig von Brille und Gesichtsausdruck (also Faltentiefe) zwischen “ich fühle mich geschmeichelt” und “ok dann geh ich meine Rente beantragen”.

Wenn man sich einmal vage vorstellt, wieviel Entwicklungsarbeit und letztlich Daten- und Energieverbrauch hinter so einem Projekt steckt, muss man ernsthaft die Frage stellen, ob das nicht einfach nur groteske Verschwendung von Ressourcen ist. Nichts gegen Grundlagenforschung: Aber solche Ergebnisse sollten eigentlich nahelegen, dass Deep Learning vielleicht doch einfach zu dumm für die meisten ernsthafte Einsätze ist, und dass es vielleicht in vielen Bereichen doch die bessere Idee ist, menschliche Arbeitsplätze nicht vorschnell durch bräsige, CO2 produzierende Software zu ersetzen.

Selbstversuch: Erkennt KI meine Nacktfotos?

Da ja bekanntlich demnächst künstliche Intelligenzen die Macht übernehmen, Arbeitsplätze wegnehmen und ein bisschen besser Auto fahren als wir (da wird man natürlich neidisch, siehe dazu auch hier über Vandalismus gegen selbstfahrende Autos), habe ich mal einen Selbversuch gewagt.

Ich habe mir Tensorflow installiert, dazu die Anwendung nudeNet, sowie einen fertigen Classifier Dataset, der mit insgesamt ungefähr 711.000 Bildern trainiert wurde (20 GB Nacktbilder und Nichtnacktbilder). Das ist ein typisches Beispiel für Machine Learning, das beispielsweise bei Uploadfiltern eingesetzt wird, bloß bei den großen Diensten mit noch mehr Bildern. Zur Erinnerung: Ein System wie dieses braucht optimalerweise Millionen von Fotos, um zu lernen, Esel und Hasen voneinander zu unterscheiden (ein Kleinkind nur zwei oder drei), und man braucht ein zweites System, um Penisse von Schraubenziehern unterscheiden zu können und so weiter (etwas vereinfacht gesagt). Nur die ganz großen Dienstleister verfügen über solche Datenmengen!

Mit einem kleinen Python-Skript habe ich mein ganzes Home-Verzeichnis auf meinem PC nach Nacktbildern abgesucht, d.h. nach Bildern, die nudeNet mit >90% Sicherheit für nackt hält.

Das Resultat ist ernüchternd. So hielt die KI beispielsweise fast alle Einzelframes eines meiner Animationsvideos für nackt, und mit einer Sicherheit von 99,1% auch dieses höchst versaute Foto (Kinder bitte Augen zu!):

Bei dieser nackten Verpackung eines Billy-Regals sieht man eindeutig die Genitalien, oder etwa nicht?

Nichts gegen Maschinenlernen und künstliche Intelligenzen, aber man darf eines nicht vergessen: Sie sind nicht wirklich “intelligent”. Man kann sie mit verwirrenden Eingaben sehr leicht verarschen. Und umso mehr Maschinenlernen unseren Alltag erobert, desto mehr Menschen werden versuchen, genau das zu tun.

Das Resultat ist so vorhersehbar wie die Klimakatastrophe.

Fundstücke (Ausgabe Februar ’19)

Natürlich völlig anonymisiert und verfremdet präsentiere ich mal wieder einige aktuelle Fundstücke aus meiner Tätigkeit als gefürchteter Softwarequälitäts-Ganzgenauhinschauerundbesserwisser. Manchmal läuft einem ein Schauer über den Rücken, wenn man den Kontext kennt, aus dem der fragliche Code stammt (den ich freilich nicht verraten darf, weil ich meterlange Verschwiegenheitserklärungen unterschrieben habe). Funktioniert diese Software wirklich genau so, wie sie soll? Und wenn ja: Wie lange noch?

package com.companyname.classesToDeleteWhenUsingJava6;
// TODO delete as soon as Java 1.6 available

Java 1.6, auch bekannt als 6.0, erschien Ende 2006, also vor 13 Jahren.

Nun ja, es hat sich wohl noch nicht überall herumgesprochen, dass Code auch nach Inbetriebnahme gewisser Pflege bedarf. Nur einer der Gründe, wieso Softwarekosten häufig zu niedrig angesetzt werden.

////// ????? ask norbert

Ja, über lustige Kommentare und deren (Un)Zulässigkeit kann man trefflich streiten. Nicht streiten kann man über TODOs, die nicht einmal als solche gekennzeichnet sind. Wenn hier tatsächlich fachlicher Klärungsbedarf besteht oder bestand, dann gehört die eigentliche Frage (die hier zudem nicht einmal hier steht!) nicht in den Code, wo sie ganz offensichtlich in Vergessenheit geriet, sondern in eine Mail an Norbert, in ein Ticket oder von mir aus auf ein Post-it, obwohl die den Nachteil haben, beim Durchlüften verloren zu gehen, und die positive Wirkung von Frischluft aufs Denkvermögen sollte man nicht unterschätzen. The answer my friend is blowing in the wind. But not in the code.

Hier mal kein Codebeispiel, sondern eine Auswirkung: Der direkte Weg in die Programmiererhölle, sogar im wahrsten Sinne des Wortes. Wer auch immer da bei Spotify (oder bei einem Musikverlag, von dem die Daten ursprünglich stammen) eine Art Metadaten-Migration von “V2 to V3” implementiert hat: Er hat irgendeinen Spezialfall nicht berücksichtigt, so dass beim Copyright dieses Albums ein unsinniger Default-Wert (“Default-C Credit”) eingesetzt wurde. Metadaten-Fehler sind auf den ersten Blick harmlos, weil an sie meist keine kritische Geschäftslogik geknüpft ist. Aus leidvoller Erfahrung mit dem Thema Musik-Metadaten kann ich jedoch verraten: Obacht! Es kann passieren, dass durch ähnliche Fehler ein Titel gar nicht erst in einem Suchindex landet und folglich nicht auffindbar ist. Bei einigen Songs für die Nicht-Hörer sicher verschmerzbar, nicht aber für den Künstler. Jedenfalls ein Fehler, der nicht hätte passieren müssen. Spätestens bei einem Codereview hätte jemand feststellen müssen, dass so etwas wie “Default-Credits” überhaupt keinen Sinn ergeben. Der Bug kann Stand heute (Februar 2019) übrigens weiterhin im Spotify-Webplayer besichtigt werden.

DeltaCam auf F-Droid

Nach und nach bringe ich einige meiner Open Source-Apps bei F-Droid.org online. Den Anfang macht die DeltaCam, die Bewegungen im Bild festhält. So hinterlassen laufende Ameisen schwarze Spuren auf dem Foto.

Es ist wirklich nicht ganz trivial, eine App bei F-Droid online zu bringen. Deshalb wird es in der nächsten (8.) Auflage von Android Apps entwickeln für Einsteiger ein eigenes Kapitel mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung geben.

Als nächstes soll der “Malkasten für Kids” erscheinen. Wird aber noch ein paar Tage dauern.

Ach ja: F-Droid kann man als zusätzliche Shop-App installieren. Alle angebotenen Apps sind kostenlos und (soweit ich weiß) werbefrei. Eine Wohltat! Und somit die einzige echte Alternative zu Google Play, zumindest für einfache Apps wie Notizblock, Karten, Dateimanager, Mail, Multimedia, Cryptowährungen, Cloud-Synchronisation.