Engineering Kiosk

4 coole Sprachfeatures von Ada, F#, Go und PHP
Kennst du noch die Zeit, in der du Syntax, Standard Libraries und Edge Cases mühsam zusammengoogelt hast, statt einfach die KI zu fragen? Und wenn die KI heute sowieso Code schreibt, ist es dann überhaupt noch wichtig, mehrere Programmiersprachen zu kennen?
Genau da steigen wir ein. Nicht als Sprachkrieg, sondern als Nerd-Tour durch vier Sprachfeatures, die dir Bugs, Security Incidents und Einheitenchaos ersparen können. Wir starten mit Ada und Type Ranges, also Typen mit eingebauten Wertebereichen, inklusive eines Crashes der Ariane-5-Rakete, eines Integer-Overflow und Compile-Time-Checks. Danach geht es zu F und Units of Measure, wo Meter, Sekunden oder sogar Geldbeträge Teil des Typensystems werden und der Compiler dich vor dem Mars Climate Orbiter Moment bewahrt. Dann schauen wir auf PHP und SensitiveParameters, damit Secrets nicht mehr fröhlich in Stack Traces und Logs auftauchen. Und zum Schluss landen wir bei Go: Secret Mode als Security Feature für Forward Secrecy, damit Schlüssel nach dem Handshake wirklich aus dem Speicher verschwinden. Außerdem gibt es ein GitHub-Repo mit Demos in Docker-Containern, damit du die Features in wenigen Minuten selbst anfassen kannst.
Wenn du auf Open Source, Tech Community-Austausch und praktisches Knowledge Sharing stehst, wirst du hier Spaß haben. Und wenn du nach der Episode denkst, du hast noch ein besseres Sprachfeature, dann schick es rüber; wir sammeln das.
Bonus: Wir schaffen es, von Raketencrash bis hin zu Secret Leaks zu kommen, ohne JavaScript als Gewinner zu küren. Knapp jedenfalls.

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Links
Github - A collection of cool programming language features (highly subjective): https://github.com/EngineeringKiosk/cool-programming-language-features
Neue PHP 8.2 Features: https://www.php.net/manual/de/migration82.new-features.php
PHP-Attribut SensitiveParameter: https://www.php.net/manual/de/class.sensitiveparameter.php
Deep Dive von PHP 8.2: Sensitive Parameter value redaction support: https://php.watch/versions/8.2/backtrace-parameter-redaction
PHP RFC: Redacting parameters in back traces: https://wiki.php.net/rfc/redact_parameters_in_back_traces
PHP 8.0: Attributes: https://php.watch/versions/8.0/attributes
Go feature: Secret mode: https://antonz.org/accepted/runtime-secret/
Github Issue “runtime/secret: add new package #21865: https://github.com/golang/go/issues/21865
Go 1.26 Release Notes: https://go.dev/doc/go1.26
The Heartbleed Bug: https://www.heartbleed.com/
MongoDB: kritische Sicherheitslücke in NoSQL-Datenbank: https://www.heise.de/news/MongoDB-kritische-Sicherheitsluecke-in-NoSQL-Datenbank-11124891.html
C-Funktion “memzero_explicit”: https://manpages.debian.org/experimental/linux-manual-4.11/memzero_explicit.9.en.html
C-Funktion “explicit_bzero”: https://www.gnu.org/software/gnulib/manual/html_node/explicit_005fbzero.html
C-Funktion “memset_s”: https://man.freebsd.org/cgi/man.cgi?query=memset_s&sektion=3
Rust zeroize: https://crates.io/crates/zeroize
Zero'ing memory, compiler optimizations and memset_s: https://www.cryptologie.net/posts/zeroing-memory-compiler-optimizations-and-memset_s/
Mars Climate Orbiter: https://de.wikipedia.org/wiki/Mars_Climate_Orbiter
Technik-Fail - Mars Climate Orbiter scheitert an der Pfundkraftsekunde: https://www.swr.de/swrkultur/wissen/technik-fail-einheitenfehler-laesst-mars-climate-orbiter-zerschellen-100.html
F-Sharp: https://de.wikipedia.org/wiki/F-Sharp
Ada Slides - Introduction to Ada for Beginning and Experienced Programmers: https://archive.fosdem.org/2022/schedule/event/ada_introduction_beginning_experienced/attachments/slides/5048/export/events/attachments/ada_introduction_beginning_experienced/slides/5048/01_ada_introduction.pdf
Who's Using Ada? Real-World Projects Powered by the Ada Programming Language - November 2014: https://www2.seas.gwu.edu/~mfeldman/ada-project-summary.html
FOSDEM: https://fosdem.org/
Learn Ada - Strong Typing: https://learn.adacore.com/courses/intro-to-ada/chapters/strongly_typed_language.html
Engineering Kiosk Episode #63 Spaß mit Zahlen: Under- und Overflows, Rückwärtslaufende Zeit, Negative Modulos und Währungsbeträge: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/63-spa%C3%9F-mit-zahlen-under-und-overflows-r%C3%BCckw%C3%A4rtslaufende-zeit-negative-modulos-und-w%C3%A4hrungsbetr%C3%A4ge/

Sprungmarken
(00:00:00) KI, Programmiersprachen und Attribute von guten Programmierer*innen
(00:05:49) Info/Werbung
(00:06:49) KI, Programmiersprachen und Attribute von guten Programmierer*innen
(00:09:18) Ada Type Ranges: Wertebereiche, Compile Time Checks und Ariane 5
(00:21:10) F Units of Measure: Einheiten im Typensystem und Mars Climate Orbiter
(00:32:34) PHP Sensitive Parameters: Secrets in Stack Traces redaction-sicher machen
(00:45:19) Go Secret Mode: Forward Secrecy und Keys nach Handshake aus Memory löschen
(00:56:52) Wrap up: Docker Demos, Links, Community Fragen und FOSDEM Treffen

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Performance Reviews. Schon beim Wort ziehen sich bei vielen die Schultern hoch: zu viel Bürokratie, zu wenig Fairness, zu viel Politik und am Ende bleibt das Gefühl, dass eine Note mehr über das System sagt als über deine Arbeit.
In dieser Episode drehen wir das einmal um. Wir schauen uns an, wie Performance Reviews wirklich funktionieren, warum sie in der Tech-Welt so oft anecken und wie du sie als Engineering Manager, aber auch als Individual Contributor aktiv für dich nutzen kannst.
Wir sprechen über Ziele wie Feedback, Wachstum und Dokumentation, über Subjektivität, Bias und die Frage, warum "wer schreibt, der bleibt" im Alltag leider erschreckend oft stimmt. Dazu nehmen wir konkrete Modelle auseinander: Peer-Feedback, 360-Grad-Feedback, Self-Assessments, Kalibrierungsrunden und die heikle Kopplung von Gehalt und Beförderungen. Plus: Wie du Glue Work sichtbar machst und warum Outcome fast immer mehr zählt als Output.
Wenn du dieses Jahr nicht im Review überrascht werden willst, ist das hier dein Setup. Und ja, du kannst mehr beeinflussen, als du denkst.
Bonus: Wenn du nach der Folge anfängst, Impact zu tracken, hat dein Future-Ich beim nächsten Review deutlich weniger Stress.

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Engineering Kiosk Episode #10 Das Karriere Booster Meeting 1:1s: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/10-das-karriere-booster-meeting-11s/
Engineering Kiosk Episode #51 Was ist das Staff (Engineer) Level?: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/51-was-ist-das-staff-engineer-level/
Engineering Kiosk Episode #61 Schwierige 1-on-1 Situationen und Lösungsvorschläge: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/61-schwierige-1-on-1-situationen-und-l%C3%B6sungsvorschl%C3%A4ge/
Engineering Kiosk Episode #75 Evaluierung deiner Job-Performance, Team-Feedback und LNO Framework: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/75-evaluierung-deiner-job-performance-team-feedback-und-lno-framework/
Engineering Kiosk Episode #110 OKRs und Beyond: Agile Unternehmensführung mit Marco Alberti von Murakamy: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/110-okrs-und-beyond-agile-unternehmensf%C3%BChrung-mit-marco-alberti-von-murakamy/
Engineering Kiosk Episode #113 Selbstmarketing ohne Bullshit: Brag Documents: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/113-selbstmarketing-ohne-bullshit-brag-documents/
Engineering Kiosk Episode #131 Equity in Tech-Startups: Mehr als nur Gehalt mit Philipp "Pip" Klöckner: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/131-equity-in-tech-startups-mehr-als-nur-gehalt-mit-philipp-pip-kl%C3%B6ckner/
Engineering Kiosk Episode #205 Staff, Principal, WTF? Karriereleitern und Erwartungshaltungen mit Lena Reinhard: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/205-staff-principal-wtf-karriereleitern-und-erwartungshaltungen-mit-lena-reinhard/
9-Box-Grid - So beurteilen Sie Leistungen und Potenziale von Mitarbeitern: https://www.hrworks.de/news/9-box-grid-so-beurteilen-sie-leistungen-und-potenziale-von-mitarbeitern/

Sprungmarken
(00:00:00) Warum Performance Reviews oft Angst, Politik und Bias auslösen
(00:05:15) Info/Werbung
(00:06:15) Was ist ein Performance Review und wie läuft es in Firmen ab
(00:12:02) Ziele: Feedback, Dokumentation, Fairness und Transparenz
(00:18:27) Varianten aus der Praxis: Von Kaffee Gespräch bis Peer Feedback
(00:23:34) Dokumentation und Systeme: Thank You, Self Assessment, Feedback per E Mail
(00:27:07) 360 Grad Feedback bei Trivago: Aufwand, Nutzen und Lessons Learned
(00:31:38) Feedback vs. Gehalt: Warum die Kopplung Systeme kippen lässt
(00:35:54) Glockenkurve, Forced Ranking und teamübergreifende Kalibrierung
(00:39:25) Glue Work sichtbar machen: Daten, Impact und Beförderungen argumentieren
(00:44:34) Was du als IC tun kannst: Self Assessment, Ownership, Outcome statt Output
(00:51:04) Feedback richtig nutzen: einfordern, filtern, verarbeiten
(00:53:45) Prozesse bleiben imperfect, du kannst sie steuern

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CTO, der oder die da oben, macht bestimmt nur PowerPoint, oder? Oder ist die Rolle am Ende das schwierigste C-Level, weil du gleichzeitig Tech, Business, Menschen und Politik zusammenhalten musst, ohne zum Bottleneck zu werden?
In dieser Episode nehmen wir die CTO-Rolle auseinander, inklusive typischer Missverständnisse. Wir klären, warum ein CTO nicht zwingend der beste Engineer im Raum sein sollte, wie du vermeidest, dass Entscheidungen nur durch ein Schlüsselloch betrachtet werden, und warum gute CTOs vor allem eines tun: zwischen Business und Tech übersetzen, Prioritäten verhandeln und bewusst mit technischen Schulden umgehen.
Zu Gast ist Philipp Deutscher, CTO Coach sowie Fractional und Interim CTO, also CTO as a Service. Er bringt Erfahrung aus IT Operations, DevOps und Platform Engineering mit und teilt konkrete Einblicke aus der Praxis: von CTO-Archetypen wie Founding CTO, Scale-up CTO, Corporate CTO und Field CTO bis hin zu den Unterschieden zwischen Interim- und Fractional-CTO. Außerdem sprechen wir über Tech Leadership, Stakeholder Alignment, KPI-Denken (Velocity, DORA Metrics, Availability) und darüber, warum Monitoring oft erst startet, wenn es schon brennt.
Wenn du dich fragst, ob CTO ein Karriereziel für dich ist, bekommst du dazu auch eine klare Roadmap: Verantwortung übernehmen, sichtbar werden, die Perspektive wechseln. Und ja, Nine to Five reicht dafür selten.
Neugierig, welcher CTO-Typ du wärst und wie du dich darauf vorbereitest? Dann rein in die Episode.
Bonus: CTO-Titel sind günstig. Die Konsequenzen manchmal nicht.

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Links
Philipp Deutscher auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philippdeutscher/
Philipp Deutscher Consulting: https://www.deutscherconsulting.com/
Becoming CTO Secrets Podcast: https://www.deutscherconsulting.com/podcast-becoming-cto-secrets/
LinkedIn Post “Ist der CTO das schwächste C-Level?”: https://www.linkedin.com/posts/philippdeutscher_der-cto-ist-das-schw%C3%A4chste-c-level-in-80-activity-7392090110470660096-WCff/
LinkedIn Post “Ist der CTO der Code / Tech Monkey vom CEO?”: https://www.linkedin.com/posts/philippdeutscher_viele-ceos-suchen-keinen-cto-sie-suchen-activity-7393902049656020992-i7Vo/
LinkedIn Post “Oder ist CTO das schwierigste C-Level?”: https://www.linkedin.com/posts/philippdeutscher_der-beste-entwickler-ist-selten-der-beste-activity-7396076469132668929-Fr8E/
DORA Metriken: https://dora.dev/
Kevin Scott, Chief Technology Officer von Microsoft: https://news.microsoft.com/source/exec/kevin-scott/
Parker Harris, Co-Founder, Salesforce & Chief Technology Officer, Slack https://www.salesforce.com/company/parker-harris-bio/
Chief of Staff: https://en.wikipedia.org/wiki/Chief_of_staff

Sprungmarken
(00:00:00) CTO-Rolle: Warum sie oft falsch verstanden wird
(00:05:55) Was ist ein CTO und was ist er nicht? Hands-on, Bottlenecks, Skalierung
(00:06:19) Info/Werbung
(00:07:19) Was ist ein CTO und was ist er nicht? Hands-on, Bottlenecks, Skalierung
(00:15:34) Interim vs. Fractional CTO: Mandat, Tempo, Verantwortung, Vertrauen
(00:26:43) Wertbeitrag im C-Level: Brücke zwischen Business und Tech
(00:43:59) CTO als Übersetzer: technische Schulden, KPIs, Incidents und Umsatz
(00:46:25) Metriken in der Praxis: Velocity, DORA, Lead Time, Availability
(00:54:22) CTO werden: Karrierepfade, Transformation und Growth Mindset
(01:08:43) So positionierst du dich: Verantwortung ziehen, Sichtbarkeit, CTO Office

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Rate Limiting klingt erstmal wie ein nerviges Nein. In Wahrheit ist es oft der Unterschied zwischen stabiler Plattform und dem Klassiker: kurz ein bisschen Traffic, und plötzlich ist alles down. Denn Systeme scheitern selten an einem Request, sondern fast immer an zu vielen: Retry Storms nach einem Funkloch, Thundering Herd nach einem Cache-Expire, Traffic Amplification in Microservices oder einfach ein Tenant, der als Noisy Neighbor das ganze Haus wachklingelt.
In dieser Episode gehen wir gemeinsam tief ins Reliability- und Resilience-Engineering und bauen Rate Limiting von Grund auf. Wir klären, wozu Rate Limiting wirklich da ist, wie es sich von Back Pressure, Graceful Degradation, Fault Isolation und Load Shedding abgrenzt und wo du es in deiner Architektur verankerst: Client, Edge, API Gateway, Sidecar Proxy wie Envoy oder direkt an Ressourcen wie Datenbanken und Queues.
Dann wird es konkret: Wir vergleichen die gängigen Strategien und Algorithmen, Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket und Leaky Bucket, inklusive Bursts, Fairness und der Frage stateful vs. stateless. Dazu kommt die Realität: Was machst du, wenn der Rate Limiter selbst ausfällt – Fail Open vs. Fail Closed –, und warum das nicht nur Technik ist, sondern auch Produktmanagement, Monetarisierung und Kundenerlebnis.
Als Bonus schauen wir auf Best Practices aus der Praxis: wie GitHub und Cloudflare Rate Limits via HTTP-Header kommunizieren, warum standardisierte Header gerade wieder Fahrt aufnehmen und wieso Rate Limiting bei GraphQL-APIs so schnell zur Kostenberechnung im Query-AST wird.
Wenn du danach dein System nicht nur schneller, sondern auch stressresistenter machen willst, bist du hier richtig. Und ja, ein resilientes System darf auch mal Nein sagen, damit es morgen wieder Ja sagen kann.
Bonus: Manchmal ist der beste Load Test ein einzelner Curl-Befehl zur falschen Zeit.

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Links
Engineering Kiosk Episode #204 Resilience Engineering: Timeouts, Jitter, Backoff & andere Systemretter: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/204-resilience-engineering-timeouts-jitter-backoff-andere-systemretter/
Engineering Kiosk Episode #223 Throw redundancy at the tail: Request Hedging bei Google & Co.: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/223-throw-redundancy-at-the-tail-request-hedging-bei-google-co/
GitHub Rate Limits: https://docs.github.com/en/rest/using-the-rest-api/rate-limits-for-the-rest-api?apiVersion=2022-11-28
GitHub Rate Limit Header: https://docs.github.com/en/rest/using-the-rest-api/rate-limits-for-the-rest-api?apiVersion=2022-11-28#checking-the-status-of-your-rate-limit
Cloudflare Rate Limit Header: https://developers.cloudflare.com/fundamentals/api/reference/limits/#rate-limiting-headers
GitHub Rate limits and query limits for the GraphQL API: https://docs.github.com/en/graphql/overview/rate-limits-and-query-limits-for-the-graphql-api
IETF Datatracker - RateLimit header fields for HTTP: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-ietf-httpapi-ratelimit-headers/
Engineering Kiosk Episode #212 Multi-Tenant done right: Isolationsmodelle, Cell-Based-Architecture, Shuffle Sharding & Co mit Maximilian Schellhorn: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/212-multi-tenant-done-right-isolationsmodelle-cell-based-architecture-shuffle-sharding-co-mit-maximilian-schellhorn/

Sprungmarken
(00:00:00) Resilience Engineering: Rate Limiting
(00:03:57) Failure Modes: Retry Storms, Thundering Herd, Traffic Spikes und Traffic Amplification
(00:04:28) Info/Werbung
(00:05:28) Failure Modes: Retry Storms, Thundering Herd, Traffic Spikes und Traffic Amplification
(00:17:50) Wo platzierst du Rate Limiting: Client, Edge, API Gateway, Sidecar und Ressourcen
(00:25:22) Welche Strategie passt: Bursts, Fairness und stateful vs stateless Rate Limiting
(00:28:54) Algorithmen: Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket und Leaky Bucket
(00:38:36) Kommunikation: Rate Limits sauber kommunizieren und HTTP Header
(00:44:23) Wenn der Rate Limiter ausfällt: Fail Open vs Fail Closed
(00:50:28) Warum GraphQL Rate Limiting schwer ist: Query Kosten
(00:59:24) Takeaways: Rate Limiting als Sicherheitsgurt fuer Resilience und Verfügbarkeit

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Data as a Product: Was steckt dahinter?
Warum ist AI überall, aber der Weg von der Datenbank zu "Wow, das Modell kann das" wirkt oft wie ein schwarzes Loch? Du loggst brav Events, die Daten landen in irgendwelchen Silos, und trotzdem bleibt die entscheidende Frage offen: Wer sorgt eigentlich dafür, dass aus Rohdaten ein zuverlässiges, verkaufbares Datenprodukt wird.
In dieser Episode machen wir genau dort das Licht an. Gemeinsam mit Mario Müller, Director of Data Engineering bei Veeva Systems, schauen wir uns an, was Datenteams wirklich sind, wie "Data as a Product" in der Praxis funktioniert und warum Data Engineering mehr ist als nur ein paar CSVs über FTP zu schubsen. Wir sprechen über Teamstrukturen von der One-Man-Show bis zur cross-functional Squad, über Ownership auf den Daten, Data Governance und darüber, wie du Datenqualität wirklich misst, inklusive Monitoring, Alerts, SQL-Regeln und menschlicher Quality Control.
Dazu gibt es eine ordentliche Portion Tech: Spark, AWS S3 als primärer Speicher, Delta Lake, Athena, Glue, Airflow, Push-Pull statt Event-Overkill und die Entscheidung für Batch Processing, obwohl alle Welt nach Streaming ruft.
Und natürlich klären wir auch, was passiert, wenn KI an den Daten rumfummelt: Wo AI beim Bootstrapping hilft, warum Production und Scale tricky werden und wieso Verantwortlichkeit beim Commit nicht von einem LLM übernommen wird.
Wenn du Datenteams aufbauen willst, Data Products liefern musst oder einfach verstehen willst, wie aus Daten verlässlicher Business-Impact wird, bist du hier genau richtig.
Bonus: Batchjobs bekommen heute mal ein kleines Comeback.

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Links
Mario Müller auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mariomueller/
The Second Line Perspective: https://www.thesecondlineperspective.blog/
Apache Spark: https://spark.apache.org/
AWS EMR: https://aws.amazon.com/de/emr/
Apache Iceberg: https://iceberg.apache.org/
Apache Parquet: https://parquet.apache.org/
Presto DB: https://prestodb.io/
Delta Format: https://delta.io/
Change Data Capture: https://en.wikipedia.org/wiki/Change_data_capture
ClinicalTrials.gov: https://clinicaltrials.gov/
Airbyte: https://airbyte.com/
Selenium: https://www.selenium.dev/
Apache Airflow: https://airflow.apache.org/

Sprungmarken
(00:00:00) Data as a Product und Strukturierung von Daten-Teams mit Mario Müller
(00:04:35) Was sind "Daten-Teams" und der Unterschied zu klassischen Analytics Teams?
(00:05:54) Info/Werbung
(00:06:54) Was sind "Daten-Teams" und der Unterschied zu klassischen Analytics Teams?
(00:19:39) Data as a Product: Eine klassische Data-Pipeline
(00:25:08) Batch- vs. Stream-Processing und Abhängigkeiten zwischen Teams
(00:40:52) Sourcing von Daten
(00:44:13) Data Quality Monitoring
(00:48:24) Strukturierung von Daten-Teams: One-Man-Show bis 50 Personen
(01:05:37) AI als neue Daten-Quelle oder Daten-Mitarbeiter
(01:13:30) Tipps um Daten-Teams aufzubauen

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