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Die Kombination vieler Technologien macht Linux-Systeme immer komplexer. Kein Problem, versprechen die großen Hersteller: Wir bieten ja auch Support. In der Praxis verzweifeln viele Admins allerdings an Wissenslücken der Supporter, Salamitaktik und zum Teil absurden Ausschlussgründen. Selbst die treuesten Befürworter althergebrachter Wege und Methoden können sich dem Trend zu Virtualisierung und zur Cloud heute kaum noch entziehen. Sogar, wer sich nicht bei einem der großen Anbieter einmietet, bekommt die Auswüchse von Cloud first und Container first zu spüren: Dienste in Containern statt auf dem blanken Blech auszurollen, gilt inzwischen fast schon als Standardprozedur. Weil dieser Weg nicht zuletzt erhebliche Einsparungen an Aufwand und Personal bei den großen Herstellern ermöglicht, drücken die ihre Nutzer massiv in diese Richtung. Von Red Hat Enterprise Linux (RHEL [1]) gibt es längst eine Mini-Version, die im Wesentlichen nur noch Container abspielen kann. Suse entwickelt sich mit seiner Adaptable Linux Platform (ALP [2]) in dieselbe Richtung. Canonical geht mit seinem auf Snap basierenden Modell zwar einen Sonderweg, verfolgt letztlich aber exakt dasselbe Ziel. Für Administratoren bringt das nicht nur Vorteile, denn es gilt, die Container-Schicht zwischen Admin und eigentlicher Anwendung etwa beim Debugging oder bei der Konzeption ganzer Umgebungen gesondert zu beachten. Docker und Podman, zwei Laufzeitumgebungen für Container unter Linux, sind schließlich eigene Technologien, die auch separat kaputtgehen können und dadurch Schwierigkeiten an ganz anderer Stelle verursachen. Das sei jedoch gar kein Problem, beschwichtigen die Hersteller gleich. Wer bei den großen Anbietern eine Subskription erwirbt, bekommt schließlich immer Support dazu, hat also den Hersteller im Rücken. Und damit weiß der Admin auch, an wen er sich wenden kann, falls etwas schiefläuft – zumindest lautet so das Versprechen, mit dem Red Hat, Suse, Canonical & Co. künftige Kunden für sich bege

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Die leichtgewichtige Server-Distribution DietPi für Single Board Computer ist Anfang Januar in Version 8.0 erschienen. Als Highlights des aktuellen Releases nennt das Projekt die Möglichkeit, über das Web-Interface DietPi-Dashboard mehrere DietPi-Knoten zu überwachen und zu verwalten, sowie bessere Kompatibilität und Hardwarebeschleunigung für das Kodi-Mediacenter auf dem Raspberry Pi. Außerdem behoben die Entwickler bei mehreren Java-basierten Softwareoptionen in DietPi die kürzlich bekannt gewordene kritische Sicherheitslücke Log4Shell. Weitere Neuerungen fassen die Release Notes zusammen. DietPi basiert auf Debian und lässt sich von der Projektseite in Form von je nach Architektur zwischen 100 und 350 MByte großen Minimal-Images für alle Raspberry-Pi-Modelle sowie zahlreiche Boards von Odroid, Pine64, NanoPi, Radxa, Allo und Asus herunterladen. Daneben stellen die Entwickler zum Ausprobieren auf dem PC Abbilddateien für alle gängigen Virtualisierer bereit. Der Quellcode von DietPi findet sich auf Github. Über die Softwareverwaltung DietPi-Software lässt sich das System um zahlreiche für die jeweilige Zielplattform optimierte Softwarepakete erweitern. Dabei decken die Downloads nicht nur servertypische Bereiche ab, wie Web-, File- und DNS-Server, SSH- und VPN-Dienste, Cloud und Backup sowie Wi-Fi und Home Automation. Daneben stehen auch diverse grafische Oberflächen und Anwendungen parat, um DietPi als Desktop-System zu nutzen.

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Wir stellen die besten Foto-Tools, die Ihnen helfen, RAW-Dateien zu entwicklen, Motive nachzubearbeiten Bildersammlungen zu organisieren.

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<p>Updated: May 21, 2018</p> <h2>1. An overview of data protection</h2> <h3>...

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Bei drgn handelt es sich um einen noch sehr jungen in Python programmierbaren Debugger. Jetzt lassen die Entwickler ihr Tool auf die Version 0.1 springen, die einen crash-Kompatibilitätsmodus, Build-in-Kommandos, eine Hauptspeichersuche und viele weitere nützliche Änderungen einführt. Das „Dragon“ ausgesprochene Werkzeug steuert man über Python-Skripte. In denen erhält man über eine einfach zu nutzende API Zugriff auf die Typen und Variablen des zu untersuchenden, laufenden Programms. Auf diese Weise kann man mit eigenem Python-Code den Debug-Prozess exakt und individuell steuern. Gegenüber herkömmlichen Debuggern ohne Scripting-Möglichkeiten lassen sich zudem komplexe, große Programme leichter analysieren. Obwohl Omar Sandoval bereits seit mehreren Jahren an seinem Werkzeug arbeitet, erreicht es erst jetzt die Version 0.1. Die kennt einige eingebaute Befehle, die ein „%“ einleitet. Beispielsweise führt „sh“ ein Shell-Kommando aus. Ein abgestürzter Linux-Kernel hinterlässt eine Crash-Dump-Datei, die wiederum das kleine Tool „crash“ analysieren kann. Die meisten seiner Parameter versteht jetzt auch drgn 0.1, so dass es das Werkzeug ersetzen kann. Dieser „crash compatibility mode“ lässt sich von der Kommandozeilenversion von drgn per „ %crash“-Befehl aus nutzen oder direkt über das neue Skript „drgn-crash“. Des Weiteren haben die drgn-Entwickler an mehrere Funktionen geschraubt sowie zahlreiche neue hinzugefügt. So liefert „drgn.Program.source_location()“ die Datei, Zeilennummer, Spaltennummer und den Funktionsnamen zu einer gegebenen Code-Adresse. Zu „drgn.Program“ sind gleich mehrere Funktionen hinzugestoßen, über die man nach bestimmten Werten oder Mustern im Speicher fahnden kann. Abschließend unterstützt drgn sowohl Linux 6.19 als auch Linux 7.0.­ Die sehr lange Liste mit allen Neuerungen findet sich auf GitHub.

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