Lernzettel Trends zur GAP2 für Fachinformatiker Anwendungsentwicklung

Ausfallsicherheit

Redundante Systeme

  • Definition: Mehrere identische Systeme sind zuständig, um Ausfallzeiten zu minimieren.
  • Beispiel: RAID im Speicher, Load Balancer im Netzwerk, Clustering von Datenbanken
  • Vorteile: Höhere Verfügbarkeit, minimierte Ausfallzeiten
  • Nachteile: Höhere Kosten, komplexere Konfiguration

Selbstkonfigurierende Systeme

  • Definition: Systeme, die sich selbst konfigurieren und optimieren.
  • Vorteile: Reduziert die Notwendigkeit menschlichen Eingriffs, höhere Effizienz
  • Nachteile: Aufwändige Einrichtung, potentielle Sicherheitslücken, mögliche Fehlkonfigurationen

Lebenslanges Lernen

  • Definition: Die kontinuierliche Weiterbildung und Anpassung an neue Technologien und Methoden im Laufe der Karriere.
  • Relevanz: Wichtig für die Anpassung an den ständigen Wandel in der IT

Teilhabe, soziale Stabilität

  • Definition: Chancengleichheit und faire Zugangsmöglichkeiten zu Technologien und Wissen.
  • Relevanz: Förderung einer inklusiven Gesellschaft, Vermeidung der digitalen Kluft

Vernetzung, Integration und Modularisierung

  • Vernetzung: Verbindung von verschiedenen Systemen und Geräten
  • Integration: Verbindung verschiedener Systeme zu einer Gesamtlösung
  • Modularisierung: Aufteilung eines Systems in mehrere, unabhängige Module (z.B. Microservices)

Zentralisierung/Dezentralisierung

  • Zentralisierung: Ein zentrales System mit einem einzigen Zugangspunkt.
    • Vorteile: Einfachere Verwaltung, verbesserte Datenintegrität.
    • Nachteile: Single Point of Failure, mögliche Performance-Probleme.
  • Dezentralisierung: Mehrere unabhängige, verteilte Systeme mit verschiedenen Zugangspunkten.
    • Vorteile: Verbesserte Ausfallsicherheit, Skalierbarkeit.
    • Nachteile: Schwierigere Verwaltung, mögliche Datenkonsistenz-Probleme.

Embedded Systems

  • Definition: Spezialisierte Computereinheiten, die in größeren Systemen integriert sind und bestimmte Funktionen oder Aufgaben ausführen.
  • Beispiel: Mikrocontroller in einem Auto, der die Bremsfunktionalität steuert.
  • Vorteile: Spezialisierung und somit hohe Effizienz.
  • Nachteile: Geringe Flexibilität, schwer zu aktualisieren.

KI, ML, autonome Systeme

  • KI: Nachbildung menschlicher „Intelligenz“ durch Maschinen.
  • ML: Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
  • Autonome Systeme: Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben ohne menschliche Eingriffe auszuführen, basierend auf vorprogrammierten Algorithmen bzw. selbst erlernten „Erfahrungen“.
  • Anwendungen: Bild- und Spracherkennung, Vorhersagen (z.B. Wetter), Large Language Models, usw.

Predictive Maintenance

  • Definition: Einsatz von Datenanalyse und ML, um Zustände zu überwachen und vorherzusagen, wann Eingreifen oder Wartungen erforderlich sein könnten, um Ausfälle zu verhindern.

Big Data

  • Definition: Bezieht sich auf die Sammlung, Verwaltung und Analyse von Datenmengen, die so groß sind, dass sie mit herkömmlichen Datenverarbeitungswerkzeugen nicht effizient verarbeitet werden können.
  • Anwendungen: Muster- und Trenderkennung, Vorhersageanalyse, Echtzeit-Analytik

3V-Modell, 4V-Modell

3V-Modell

  1. Volume (Volumen): Ausmaß der erzeugten Daten.
  2. Velocity (Geschwindigkeit): Rate, mit der neue Daten erzeugt oder geliefert werden.
  3. Variety (Vielfalt): Unterschiedliche Arten von Daten (strukturiert, unstrukturiert, semi-strukturiert).

4V-Modell

Zusätzlich zum 3V-Modell:

Veracity (Genauigkeit/Verifizierbarkeit): Bezieht sich auf die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten. Es geht darum, wie sehr den Daten vertraut werden kann.

Streaming Analytics

  • Definition: Echtzeitanalyse von Datenströmen

Cloud Computing

  • Definition: Bereitstellung von Rechenleistung, Speicherplatz und Anwendungen über das Internet.
  • Modelle: IaaS, PaaS, SaaS
  • Vorteile: Skalierbarkeit, Pay-as-you-go-Modell.
  • Nachteile: Datenschutzbedenken, mögliche Latenzprobleme.

Serverless

  • Definition: Ausführung von Code in Reaktion auf bestimmte Ereignisse ohne Serververwaltung.

Augmented Reality, Virtual Reality

  • Augmented Reality: Überlagerung von virtuellen und realen Welten
  • Virtual Reality: Vollständig künstlich erschaffene Umgebung

IoT, Industrie 4.0

  • IoT: Vernetzung von Geräten und Maschinen
  • Industrie 4.0: Vierte industrielle Revolution, fokussiert auf Smart Manufacturing
  • Vorteile: Effizienzsteigerung, Echtzeitüberwachung, Automatisierung.
  • Nachteile: Sicherheitsbedenken, Datenschutz.

Smart Grid

  • Definition: Intelligentes Stromnetz für effiziente Energieverteilung

Reactive Programming

  • Definition: Programmierparadigma, das sich auf Datenströme und die Verbreitung von Änderungen konzentriert

Microservice-Architektur

  • Definition: Architekturansatz, bei dem eine Anwendung als Sammlung von lose gekoppelten, verteilten Diensten organisiert ist

Apps

  • Definition: Softwareanwendungen für mobile Geräte

Nativ vs. Hybrid vs. Cross-Platform vs. Responsive Web

  • Nativ: Plattformspezifische Entwicklung
  • Hybrid: Ein Codebase, mehrere Plattformen, aber weniger Performance
  • Cross-Platform: Ein Codebase, nahezu native Performance
  • Responsive Web: Webanwendungen, die sich an verschiedene Bildschirmgrößen anpassen

Progressive Web Apps

  • Definition: Webanwendungen, die sich wie native Apps verhalten

Blockchain, Smart Contracts, Crypto-Currency

  • Blockchain: Dezentrale Datenbank
  • Smart Contracts: Selbstausführende Verträge
  • Crypto-Currency: Digitale oder virtuelle Währung
  • Anwendungen:
    • Blockchain: Supply Chain Management, Identitätsverwaltung.
    • Smart Contracts: Automatisierte Verträge in Immobilien, Versicherungen.
    • Crypto-Currency: Bitcoin, Ethereum als alternative Zahlungsmittel.

Container und Kubernetes

  • Container: Leichtgewichtige, unabhängige, ausführbare Softwarepakete
  • Kubernetes: Orchestrierung von Containern
  • Vorteile: Portabilität, effiziente Ressourcennutzung, schnelle Bereitstellung.
  • Nachteile: Hohe Lernkurve, hoher Administrationsaufwand.

Low-Code-Plattformen

  • Definition: Entwicklungsumgebungen, die wenig manuellen Code erfordern
  • Vorteile: Schnellere Entwicklung, weniger technisches Know-how erforderlich.
  • Nachteile: Geringere Flexibilität, mögliche Performance-Probleme.

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