KI-Werkzeuge in der Softwareentwicklung

In der Softwareentwicklung existierten schon immer Werkzeuge und Vereinfachungen wie Autocompletion oder Syntax-Highlighting, die den Entwicklungsprozess effizienter und weniger fehleranfällig machen sollten. Diese Werkzeuge haben es Entwicklern ermöglicht, sich stärker auf die Logik und Funktionalität ihres Quellcodes zu konzentrieren, anstatt sich mit den Details der Syntax oder der Strukturierung von Quellcode herumzuschlagen.

In den vergangenen Jahren hat sich die Landschaft der Softwareentwicklung weiterentwickelt und neue Technologien und Methoden haben Einzug gehalten. Beispielsweise haben Versionskontrollsysteme wie Git die Zusammenarbeit in Teams wesentlich verbessert und Continuous-Integration-/Continuous-Deployment-Pipelines ermöglichen es, Änderungen effizienter in Produktionsumgebungen zu bringen.

KI-Werkzeuge sollen die Entwicklungsarbeit vereinfachen

Aktuell finden immer mehr Werkzeuge, die mit maschinellem Lernen oder großen Sprachmodellen (Large Language Models) arbeiten, ihren Weg in die Praxis. Assistenten wie GitHub Copilot oder Tabnine nutzen hierbei große Mengen an Trainingsdaten, um Entwicklern kontextbezogene Vorschläge anzubieten, die weit über einfache Autocompletion hinausgehen. So können komplexere Code-Snippets vorgeschlagen oder ganze Methoden und Funktionen auf Basis kurzer Beschreibungen generiert werden.

Im Idealfall soll dies die Produktivität erhöhen, auch wenn das letzte Wort hierbei noch nicht gesprochen ist. Doch welche Werkzeuge existieren? Im Rahmen des Artikels soll ein Blick auf spezialisiertere Lösungen zur Entwicklung abseits von ChatGPT und Co. geworfen werden.

Arten von Werkzeugen

Auf dem Markt der KI-Werkzeuge zur Softwareentwicklung existieren Werkzeuge unterschiedlicher Couleur. Neben Integrationen für eine Anzahl von IDEs, existieren Standalone-Tools und auch webbasierte Tools. Viele KI-Werkzeuge sind als Plugins oder Erweiterungen für IDEs wie Visual Studio Code oder IntelliJ IDEA verfügbar. Diese Integrationen ermöglichen es, KI-gestützte Funktionen direkt in der gewohnten Entwicklungsumgebung zu nutzen, was den Arbeitsablauf verbessert.

Einige dieser Werkzeuge bieten spezialisierte Funktionen, die auf bestimmte Aspekte der Softwareentwicklung abzielen, wie Code-Generierung, Fehlererkennung, Optimierung, Review oder Testautomatisierung.

Code-Assistenten

Einer der häufigsten neuen Werkzeug-Typen sind Code-Assistenten, welche es ermöglichen Quellcode zu generieren und diese Fähigkeit in einer Entwicklungsumgebung einzusetzen. Daneben können Fragen zum Quellcode gestellt, Dokumentationen erzeugt, oder Vorschläge für ein Refactoring erzeugt werden.

Bei diesen Code-Assistenten finden sich etliche Schwergewichte der IT, wie Amazon oder Microsoft wieder.

Amazon Q

Als Antwort auf GitHub Copilot stellte Amazon CodeWhisperer vor. Mittlerweile ist dieses Werkzeug in Amazon Q aufgegangen.

Für Entwickler dürfte das Teilprodukt Amazon Q Developer interessant sein. Für dieses sind unter anderem Integrationen für die JetBrains IDEs, VS-Code und Visual Studio verfügbar. Auch eine Version für die Kommandozeile wird geboten.

Amazon Q in einer Jetbrains IDE

Für den Assistenten wird eine AWS Builder ID benötigt. Im begrenztem Rahmen kann der Assistent, damit kostenlos ausprobiert werden.

Sinnvolle Ergebnisse liefert der Assistenz nur bei Anfragen in englischer Sprache. Interessant ist die Möglichkeit, Quelltext zu generieren, der über mehrere Dateien reicht. Hier haben andere Assistenten meist ihre Probleme und erzeugen nur Quellcode an einem Stück.

Gesteuert wird der Assistent über Befehle wie /dev mit einem darauffolgenden Prompt. Angeboten wird neben der kostenlosen Variante, ein Business Lite und ein Business Pro Abonnement.

Insgesamt fühlt sich Amazon Q als generisches KI-Werkzeug zur Entwicklung unzureichend an, allerdings könnte es anders aussehen, wenn eine engere Verzahnung mit AWS und die Nutzung eigener Geschäftsdaten gewünscht wird.

Codeium

Codeium ist ebenfalls ein Code-Assistent, welcher sich in unterschiedlichste IDEs integriert.

Codeium unterstützt eine Reihe von IDEs

Das Plugin verfügt über eine Chat-Funktionalität, welche es ermöglicht Anforderungen bzw. Prompts zu definieren. Negativ fällt auf, dass hier die aktuell genutzte Programmiersprache nicht automatisch erkannt wird, sondern explizit angegeben werden muss.

Auch das Antworten auf bereits erzeugte Nachrichten muss separat erledigt werden. Wird stattdessen direkt im Chatfenster geantwortet, wird eine neue unabhängige Konversation gestartet. Soll auf einen vorherigen Chat Bezug genommen werden, so muss der Continue this chat-Button genutzt werden.

Die Chat-Funktionalität nutzt die falsche Programmiersprache

Interessanter ist die Möglichkeit, relativ unkompliziert Unit-Tests für ausgewählte Methoden zu generieren. Hierfür wird eine Methode ausgewählt und entsprechende Testfälle werden ermittelt und anschließend in Code umgesetzt.

Codium erzeugt Testfälle

Anschließend können die Testfälle in eine Datei übernommen werden. Auch hier fehlt wieder der Kontext, da die Datei standardmäßig einfach im Hauptverzeichnis des Projektes abgelegt wird, zumindest bei der JetBrains-IDE-Integration.

Genutzt werden für Codium die OpenAI-Modelle der GPT-3 und GPT-4 Reihe. Interessant ist Codium für Plattformen, bei denen sonst keine IDE-Integration vorliegt, da Codium hier mit Vielfalt glänzt.

Neben dem Codeassistenten bietet Codium mit Forge auch eine Lösung für das Review von Quellcode an.

Cody

Mit Cody existiert ein KI-gestützter Assistent zur Softwareentwicklung. Nicht verwechselt werden sollte der Assistent mit Cody AI, das sich mehr als KI-unterstützte Suche auf Basis einer Firmen-Wissensbasis versteht.

Neben der Webvariante von Cody werden primär die Entwicklungsumgebungen VS Code und die JetBrains-IDEs unterstützt. Daneben existiert eine experimentelle Unterstützung für Neovim. Andere IDEs wie Eclipse und Emacs sollen in Zukunft folgen.

In der JetBrains-Variante wirkt die Integration ausgereift. So ist nicht nur ein Fenster verfügbar, in dem ein Chat angezeigt wird, sondern es existiert auch eine Integration im Code-Editor.

Anhand des Methodennamens wurde der Inhalt der Methode generiert

Während im Chatfenster der Kontext, wie die aktuell verwendete Programmiersprache nicht erkannt wird, sieht dies im Code-Editor anders aus. Hier wird der Code in der verwendeten Sprache generiert.

Die Modellauswahl im Chat-Fenster

Ein Merkmal, mit dem sich Cody von anderen KI-Assistenten unterscheidet, ist die transparente Auswahl der genutzten Modelle. Das passende Modell kann hierbei einfach ausgewählt werden.

Neben den Möglichkeiten zur Codegenerierung bietet Cody auch die Möglichkeit vorgefertigte Kommandos zu nutzen und mit diesen das Dokumentieren von Quellcode oder Unit-Test zu automatisieren.

CodeSquire

CodeSquire ist eine spezialisierte KI-Assistent-Lösung in Form einer Erweiterung für den Browser Chrome. CodeSquire ist ein Tool für Datenwissenschaftler, das Kommentare in Code umwandelt, SQL-Anfragen aus natürlicher Sprache erstellt, intelligente Codevervollständigung bietet und komplexe Funktionen generiert.

Unterstützt werden aktuell Plattformen wie Google Colab, BigQuery und JupyterLab.

Diese Plattformen zählen zu IDEs, die meist speziell für interaktive Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen genutzt werden. Diese speziellen IDEs kombinieren viele Funktionen, die in traditionellen IDEs zu finden sind, wie Code-Editoren, Terminals und Dateibrowser, mit speziellen Werkzeugen für die Arbeit mit Daten und interaktiven Notebooks.

CodeWP

Ebenfalls zu den spezialisierten Lösungen zählt CodeWP, welches einen Assistenten darstellt, welcher auf WordPress spezialisiert ist.

CodeWP

Die dahinterliegenden Modelle sind darauf trainiert, Code in PHP und JavaScript im Kontext von WordPress zu generieren. So kann mit einem einzelnen Prompt ein einfaches Plugin generiert werden.

Die CodeWP-Website

CodeWP erweckt mit Aussagen wie Proprietary AI und More accurate than ChatGPT sowie der Aussage:

Our Al models are trained to output the best, most modern, secure, simple code for WordPress. So no need to worry about common bugs or issues.

den Eindruck, dass ein eigenes Sprachmodel verwendet wird, ohne auf Mitbewerber wie OpenAI angewiesen zu sein.

Cursor

Cursor versteht sich, im Gegensatz zu den bisher vorgestellten Assistenten, als dedizierte IDE mit einer KI-basierten Unterstützung für Entwicklung.

Technisch handelt es sich um einen Fork von VS Code. Der Grund hierfür, ist nach Aussage des Herstellers, in der besseren Anpassbarkeit der IDE zu finden.

Der Onboarding-Prozess von Cursor

Nach der Installation wird der Nutzer durch einen kleinen Onboarding-Prozess geführt. Dieser führt in die Möglichkeiten ein, Bugs zu identifizieren, spezifische Codestellen zu lokalisieren oder Code von einer Programmiersprache in eine andere zu übersetzen.

Cursor kann natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren, was es erleichtern soll, direkt im Code-Editor mit der KI zu interagieren. So können Fragen zu Codebasis gestellt werden, Vervollständigungen angefordert werden oder Code-Snippets generieren werden.

Die Freemium-Version unterliegt einigen Einschränkungen, welche in den kostenpflichtigen Tarifen aufgehoben werden.

Fraglich ist, ob hierfür eine neue IDE benötigt, und warum nicht auf Integrationen für bestehende Systeme gesetzt wurde. In den meisten Fällen werden Entwickler doch meist auf ihre angestammten Werkzeuge setzen wollen.

GitHub Copilot

Zu den bekannteren Lösungen auf dem Markt zählt sicherlich GitHub Copilot. Dieses Werkzeug ist in allen Varianten (bis auf die Trial-Version) kostenpflichtig.

Neben der Nutzung über die Kommandozeile, existieren eine Reihe von IDE-Integrationen, insbesondere für Visual Studio, VS Code und die JetBrains IDEs. Daneben werden Vim und Neovim, sowie Azure Data Studio unterstützt.

GitHub Copilot in einer JetBrains-IDE

Positiv fällt die Autovervollständigung bzw. die Geschwindigkeit derselben auf. Allerdings ist sie in einigen Fällen auch relativ nervig, da sie bei der Entwicklung zu unnötiger Ablenkung führen kann.

Eine Methode wird generiert

Zumindest in den JetBrains-IDEs gibt es keine Integration über die Quick-Fixes-Funktionalität. Dafür stehen eine Reihe von Kommandos wie /tests, /simplify, /fix oder /explain zur Verfügung.

Diese können in der eingebauten Chat-Funktionalität genutzt werden. Die Ergebnisse werden im Chat angezeigt, können allerdings nicht automatisch ins Projekt übernommen werden, sondern müssen kopiert und wieder eingefügt werden. Besonders nervig ist dies bei der Generierung von Dokumentation für Methoden, wie sich im Vergleich zum Assistenten JetBrains AI zeigt.

Positiv hervorzuheben ist die automatische Übernahme des Kontexts, wenn Themen im Chat angesprochen und genutzt werden.

JetBrains AI

Das tschechische Unternehmen JetBrains ist primär für seine unterschiedlichen IDEs bekannt und bietet mit JetBrains AI einen Assistenten für KI-unterstütze Entwicklung. Auch JetBrains AI muss über ein Abonnement freigeschaltet werden. Wenig verwunderlich ist die Integration von JetBrains AI in die jeweiligen IDEs der Firma sehr gelungen.

Entwicklung mit der JetBrains AI

Neben der bei vielen KI-Assistenten gegebenen Möglichkeiten des Chats mit dem Sprachmodell, bietet JetBrains AI die Möglichkeit von Quick-Fixes in Form von AI Actions, welche unter anderem das Schreiben von Dokumentation oder das Generieren von Unit-Tests vereinfachen sollen.

Neben den vorgefertigten Prompts können eigene Prompts hinterlegt und diese dann ebenfalls über die AI Actions genutzt werden. Angenehm an JetBrains AI ist die Möglichkeit Dokumentation wie Javadoc automatisch für eine Methode generieren und antragen zu können.

Die Einstellungen für JetBrains AI

Automatische Codevorschläge während der Entwicklung sind so gestaltet, dass sie nicht unnötig ablenken und können über die Einstellungen konfiguriert werden.

Daneben findet sich der KI-Assistent noch in anderen Integrationen wieder, wie bei der Umbenennung bzw. der Namensfindung, hier werden neben den klassischen Vorschlägen auch KI-Vorschläge angezeigt.

Durch ein kleines Symbol wird transparent gezeigt, welche Vorschläge von der KI stammen und welche nicht. Grundsätzlich zieht sich diese Transparenz durch JetBrains AI bzw. dessen Implementation.

Auch Fragen zu bestimmten Teilen des Quellcodes können schnell und bequem gestellt werden, indem an der gewünschten Stelle über eine Quick-Action ein KI-Chat zum aktuellen Quellcode gestartet wird.

Weitere Kleinigkeiten sind die Generierung von Commit-Nachrichten, welche ebenfalls von JetBrains AI bereitgestellt werden.

Während im Standard-Abonnement von JetBrains AI nicht gewählt werden kann, welche Sprachmodelle verwendet werden, soll dies später in den Enterprise-Varianten auswählbar sein. Je nach genutzter Funktionalität scheinen im Moment unterschiedliche Modelle genutzt werden.

Neben JetBrains AI, verfügen einige IDEs wie IntelliJ IDEA Ultimate mittlerweile auch über Möglichkeiten zur Codevervollständigung über ein lokales Sprachmodell, welches ohne externe Zugriffe auskommt.

Die IDE-Integration von JetBrains AI wirkt insgesamt sehr ausgereift, insbesondere im Vergleich zu anderen KI-basierten Assistenten. Dafür steht JetBrains AI nur für die entsprechenden IDEs der Firma zur Verfügung.

Tabnine

Die Firma hinter Tabnine existiert schon länger als der aktuelle KI-Hype und hat seit längerem Code-Assistenten zur Unterstützung in der Entwicklung angeboten.

Ursprünglich bekannt als Codota, hat sich das Unternehmen auf die Entwicklung von KI-basierten Werkzeugen für Entwickler spezialisiert. Im Gegensatz zu vielen anderen Lösungen wird bei Tabnine, über Tabnine Enterprise, auch das Selbst-Hosting angeboten.

Interessant ist bei Tabnine die Wahl der Modelle zur Verarbeitung der Anfragen. Hier werden Modelle wie Tabnine Protected angeboten, welche nur mit Quellcodes trainiert wurden, welche eine entsprechende Lizenz besitzen und somit idealerweise z. B. keine Codeschnipsel unter GPL replizieren.

Auch werden je nach Modell gewisse Garantien gegeben, was Themen wie Datenschutz und die Weiterverwendung der Prompts angeht. Daneben werden die Modelle über Tags sinnvoll kategorisiert, sodass die Wahl des passenden Modells aufgrund dieser getätigt werden kann.

Die Auswahl der Modelle

Bei den IDEs unterstützt Tabnine eine Reihe von IDEs, angefangen bei VS Code über die JetBrains-IDEs, bis hin zu Neovim.

Die Fix-Funktionalität von Tabnine

In Bezug auf die IDE-Integration wirkt Tabnine in JetBrains-IDEs recht gut integriert. Dadurch können kontextbasierte Operationen wie das Beheben von Fehlern oder das Dokumentieren von Quellcode effizient durchgeführt werden.

Im Tabnine-Chat wird dabei eine Antwort generiert und dessen Ergebnis kann mit in den Quellcode übernommen werden.

Das manuelle Einfügen fühlt sich allerdings immer etwas umständlich an und aktiviert oft die automatische Codeformatierung nicht, was im schlechtesten Fall immer einen zusätzlichen Bearbeitungsschritt bedeutet.

Die Generation eines Tests schlägt fehl

Andere Operationen, wie die Erstellung eines Testplans, können unter Umständen scheitern, da eine vom Plugin generierte Datei möglicherweise nicht befüllt werden kann, was auf einen Bug hinzudeuten scheint.

Die Testplan-Ideen von Tabnine

Auch wenn die Ideen für den Testplan von Tabnine interessant sind, fühlt sich hier die Integration durch das manuelle Einfügen komplex und fehleranfällig an.

Analyse-Werkzeuge

Neben den allgemeinen Code-Assistenten existieren einige Werkzeuge, welche sich auf die Analyse von Quellcode spezialisiert haben, z. B. für das Review von Quellcode bzw. Pull Requests.

Amazon CodeGuru

Ein von Amazon angebotenes Analyse-Werkzeug ist Amazon CodeGuru. Dieses Werkzeug versteht sich als Scanner, um Sicherheitslücken und Schwachstellen im Code zu finden. Daneben werden auch Vorschläge erstellt wie Anwendungen optimiert bzw. beschleunigt werden können.

Gedacht ist dieses Werkzeug nicht für die direkte Nutzung, sondern eher für die Integration in entsprechende Pipelines.

Neben der Nutzung in AWS CodeCommit (das demnächst eingestellt wird) wird auch die Nutzung von BitBucket- und GitHub-Repositories unterstützt.

Sourcery AI

Sourcery AI versteht sich als Werkzeug für automatisches Reviewing. Verknüpft werden kann dieses Werkzeug unter anderem mit GitHub oder GitLab. Wenn gewünscht, wird so bei jedem Pull-Request ein entsprechender Kommentar hinterlassen.

Sourcery AI erstellt Kommentare zu einem Pull Request

Während die Nutzung für kommerzielle Projekte mit einem Abonnement verbunden ist, können Open-Source-Projekte Sourcery AI ohne weitere Kosten einsetzen.

Neben der Kommentierung des Pull-Requests werden auch Hinweise für den Reviewer und eine Zusammenfassung erstellt.

Snyk

Neben Werkzeugen, die sich auf normale Entwicklungsarbeiten konzentrierten, existiert mit Snyk ein Analyse-Werkzeug, welches Verwundbarkeiten und Sicherheitsprobleme im Code aufdecken soll.

Snyk in einer JetBrains IDE

Snyk positioniert sich als Werkzeug, das durch den Einsatz von maschinellem Lernen sowie dynamischen und statischen Analysen den Quellcode auf diese Problemklasse hin untersucht.

Dabei werden eine Reihe von Produkten angeboten, welche diese Technologie zur Anwendung bringen soll.

WhatTheDiff

Ähnlich wie Sourcery AI ist auch WhatTheDiff ein Werkzeug für automatisierte Code-Reviews.

Im Gegensatz zu Sourcery AI muss die GitHub-Integration vor der Nutzung konfiguriert und aktiviert werden.

Die Repositories müssen aktiviert werden

Nach der Aktivierung werden für Pull Requests automatisch Kommentare erzeugt.

What The Diff erzeugt automatisch Kommentare zu den Pull Requests

Wie bei Sourcery AI werden hier auch Kommentare zur Zusammenfassung und Review-Kommentare am Pull Request erstellt, welche dann bearbeitet werden können.

Weitere Werkzeuge

Neben den größeren Klassen wie Code-Assistenten und Analysewerkzeuge, existieren weitere Werkzeuge, welche KI-basiert einen Mehrwert in der Entwicklung bringen können.

bloop.ai

Unter bloop.ai werden verschiedene Services rund um KI-gestützte Codegenerierung und Nutzung angeboten.

So wird ein Dienst angeboten, welcher COBOL-Programme in lesbare Java-Applikationen umwandeln soll. Ein weiterer Dienst befasst sich mit einem Sprachmodell, welches direkt COBOL-Quellcode schreiben kann.

bloop indiziert ein Repository

Für den alltäglichen Gebrauch interessanter war die Understand-Funktionalität, die es ermöglicht, Repositories zu laden und anhand dieser Repositories Fragen zum Quellcode zu stellen.

Bloop wird zum Bevy-Projekt befragt

Diese existierte in einer freien Variante sowie in einer kostenpflichtigen Personal-Variante. In der kostenpflichtigen Variante wurde unter anderem die Indizierung mehrerer Branches ermöglicht.

Nach der kürzlich erfolgten Einstellung steht nur noch die freie Variante dieser Funktionalität zur Verfügung. Für den alltäglichen Gebrauch, vorwiegend mit unbekannteren Codebasen, kann dieses Werkzeug eine wertvolle Ergänzung sein.

GitFluence

Wer in der Softwareentwicklung arbeitet, wird oft auch mit Versionskontrollsystemen wie Git arbeiten. Auch hier existieren mittlerweile KI-Tools, welche unterstützen sollen.

GitFluence

Eines dieser Werkzeuge ist GitFluence, das unter der Haube mit der OpenAI-API arbeitet. Gedacht ist das Werkzeug für den Fall, dass eine Git-Aktion beschrieben wird und automatisch ein Git-Kommando dafür erstellt wird.

Dies wirkt allerdings in einigen Fällen eher unausgegoren und lieferte unbrauchbare Ergebnisse, während es sporadisch sinnvolle Antworten liefert.

Grit.io

Der Dienst Grit.io spezialisiert sich auf Code-Migration und automatische Dependency Upgrades. Aktuell ist er nur über eine Warteliste verfügbar, sodass hier eine genauere Beurteilung schwerfällt.

Eines der Beispiele von der Grit.io-Seite

Durch die automatische Aktualisierung von Abhängigkeiten und die Durchführung größerer Migrationen soll eine allgemeine Verbesserung der Codequalität stattfinden.

Mutable AI

Neben Code-Assistenten, die sich auf die Entwicklung spezialisieren, existieren auch solche Assistenten, die sich der Dokumentation und Schaffung einer Wissensbasis zur entwickelten Software verschrieben haben. Zu diesen Diensten gehört Mutable AI.

Eine Mutable AI-Wiki

Nach Abschluss eines Abonnements ist es möglich zu einem Repository ein automatisches Wiki zur Dokumentation zu erstellen. Neben dieser Art der Dokumentation kann die Codebasis auch über einen KI-Assistenten befragt werden.

Die Dokumentation wird automatisch bei Änderungen des Repositories aktualisiert.

SQLAI.ai

Für die Arbeit mit SQL und Datenbanken existieren eine Reihe von KI-Werkzeugen wie SQLAI.ai. Mithilfe dieser Werkzeuge können Abfragen erzeugt, überprüft und auf Fehler untersucht werden.

SQLAI

Im Wesentlichen generieren die meisten dieser Werkzeuge, häufig unter Einbeziehung zusätzlicher Informationen wie des Datenbankschemas, passende Eingaben für das verwendete Sprachmodell. Zusätzliche Metainformationen wie das Datenbankschema, helfen hierbei sinnvolle Ausgaben für die eigenen Projekte zu erzeugen.

Ein ähnliches Werkzeug ist AI Query, das ebenfalls über Werkzeuge zur SQL-Prüfung und Bearbeitung verfügt. Daneben existieren eine Vielzahl anderer Werkzeuge dieser Art wie TEXT2SQL oder AI2sql.

Über den Tellerrand

Neben all diesen Werkzeugen existieren weitere Ansätze und Möglichkeiten, welche die Entwicklung und Prozesse der Softwareentwicklung vereinfachen sollen.

So existiert mit Stepsize AI ein Werkzeug, welches Sprint Reports im Kontext der agieren Softwareentwicklung erzeugen soll oder mit Bugasura ein Bug-Tracker mit KI-Unterstützung.

Neben kommerziellen Lösungen, welche auf entsprechende Modelle von OpenAI und Co. setzen, existieren auch freie Modelle zur Entwicklung von Software.

Eines dieser Modelle ist PolyCoder, welches auf Basis von GPT-2, mit einem Korpus von über zwölf Programmiersprachen trainiert wurde. Ähnliches vermag CodeGeeX zu leisten, welches aus dem asiatischen Raum stammt.

Allerdings lassen sich diese Systeme nicht so einfach nutzen wie die vorkonfektionierten Angebote, kommerzieller Anbieter. Es muss ein entsprechender Setup-Aufwand geleistet werden, bevor die Modelle genutzt werden können. Darüber hinaus ist die Performanz lokal ausgeführter Modelle, aufgrund der genutzten Hardware, oft unzureichend.

Fazit

Sprachmodelle konnten für die Entwicklung bereits genutzt werden, bevor es spezielle Integrationen dafür gab. Dafür musste der Entwickler Prompts definieren und diese mit dem Quelltext in das Modell geben.

Viele Integrationen nehmen dem Entwickler das Schreiben des Prompts in vielen Fällen ab und ermöglichen so eine schnellere Nutzung der Modelle. Bedingt durch die zugrundeliegenden Sprachmodelle werden viele Programmiersprachen auch von den vorgestellten Werkzeugen unterstützt.

Damit können in der Theorie viele Standardaufgaben, wie die Dokumentation, Unit-Tests oder auch komplexere Dinge wie die Konvertierung zwischen zwei Programmiersprachen mehr oder weniger vereinfacht werden. Allerdings sollten die Ergebnisse dieser KI-basierten Assistenzfunktionen immer bewertet und analysiert werden und nicht einfach ungeprüft übernommen werden. Spätestens bei komplexeren Problemen, welche ein umfassenderes Verständnis über die Codebasis benötigen, versagen die KI-Assistenten in vielen Fällen.

Aktuell existieren auf dem Markt eine unzählige Anzahl von KI-Werkzeugen und jeden Tag werden es mehr. Einige dieser Werkzeuge werden wieder verschwinden, während andere Werkzeuge erhalten bleiben. Auch in Zukunft sollen KI-Assistenten weiter integriert werden, wie in XCode von Apple.

Für Code-Assistenten sowie zahlreiche andere Werkzeuge gilt, dass sie im Wesentlichen auf ähnliche Weise funktionieren: Ein beliebiger Prompt wird erstellt, an ein Sprachmodell übermittelt und von diesem verarbeitet.

Hier stechen am Ende nur Lösungen hervor, welche eine gute Integration bieten und es somit dem Entwickler nicht unnötig schwer machen, die Assistenzfunktionen im Arbeitsalltag anzuwenden.

Positiv haben neben der Integration der JetBrains AI die Codesuche über Bloop überrascht, bei welcher zu einer Codebasis Fragen gestellt werden können und diese Codebasis damit genauer und schneller kennengelernt werden kann.

Neben den praktischen Aspekten sollte auch beachtetet werden, dass ein Großteil der aktuellen KI-Lösungen kostenpflichtig sind und ihren Gegenwert einspielen müssen.

Abgesehen von den monetären Aspekten gilt es auch den Datenschutz zu beachten, schließlich werden in vielen Fällen vertrauliche Daten an Drittservices gesendet und dort verarbeitet.

Daneben ist die Datenbasis prinzipbedingt immer leicht veraltet. So können Informationen zu neuen Versionen einer Software z. B. zur Game Engine Bevy über viele Sprachmodelle nicht bezogen werden, da ihr Trainingsdatum vor dem Erscheinungsdatum der neuen Softwareversion liegt.

Ob sich die Technologie in Zukunft einen wirklichen Mehrwert in der Entwicklung bringt, wird sich zeigen. Gegenwärtig scheint es so, dass sich ein Teil der KI-Werkzeuge sich dem Plateau der Produktivität im Hype-Zyklus nähert.

Bei einer guten und niederschwelligen Integration kann damit vielleicht das ein oder andere KI-basierte Werkzeug seinen Weg in den Werkzeugkasten der Softwareentwicklung finden.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Golem.de und ist hier in einer alternativen Variante zu finden.

Paketmanager – Software-Installation und Aktualisierung

Paketmanager haben den Prozess der Software-Installation und Aktualisierung vereinfacht und viele Probleme der Vergangenheit gelöst. Heute sind sie ein integraler Bestandteil vieler Systeme. Während der durchschnittliche Windows-Nutzer wahrscheinlich weniger mit der Begrifflichkeit eines Paketmanagers anfangen kann, sieht es bei Nutzern unixoider Systeme meist anders aus.

Vor allem bei Linux-Systemen sind sie ein essenzieller Bestandteil der allermeisten Distributionen und kommen hier in den unterschiedlichsten Formen vor. Mittlerweile haben sie sich allerdings darüber hinaus ausgebreitet und sind heute auch unter macOS und Windows zu finden.

Über diese Grenzen hinaus haben sich Paketmanager auch in anderen Bereichen etabliert hat, beispielsweise im Paket- und Abhängigkeitsmanagement innerhalb der Softwareentwicklung.

Unabhängig vom spezifischen Paketmanager folgen diese in der Regel einem ähnlichen Ablauf: Ein Nutzer beabsichtigt, eine Anwendung bzw. ein Paket zu installieren. Der Paketmanager identifiziert die erforderlichen Abhängigkeiten und installiert diese zusammen mit der gewünschten Software.

Definition

Doch was zeichnet einen Paketmanager aus? Grundsätzlich handelt es sich bei einem solchen um ein Werkzeug oder eine Sammlung an Werkzeugen, die dazu dient Software zu installieren, sie zu aktualisieren und wieder zu entfernen. Im Idealfall ist diese Entfernung rückstandslos. Auch die Konfiguration der Software ist eine Fähigkeit, welche von vielen Paketmanagementsystemen beherrscht wird.

Ziel ist es meist, die manuelle Installation und Verwaltung von Software unnötig zu machen, sodass diese im Idealfall immer über den Paketmanager bezogen werden kann.

Neben der eigentlichen Bereitstellung der gewünschten Software, ist ein wichtiger Teil des Paketmanagements die Installation und Verwaltung der Abhängigkeiten, welche von der Software benötigt werden. Dies umfasst beispielsweise die Handhabung verschiedener Versionen von Bibliotheken, die erforderlich sind, wenn mehrere installierte Anwendungen unterschiedliche Versionen einer Bibliothek benötigen.

Ein Paket umfasst in solchen Systemen, neben der eigentlichen Anwendung, eine Reihe von zusätzlichen Metadaten, welche als Informationen über das Paket und der Verwaltung dienen.

Daneben führen die Systeme Buch über installierte Software, was z. B. bei der Aktualisierung installierter Anwendungen von Belang ist.

Typen von Paketmanagern

Paketmanager lassen sich in verschiedene Typen einteilen. Einerseits existieren systemgebundene Paketmanager wie das Advanced Packaging Tool (APT), die integraler Bestandteil des jeweiligen Betriebssystems sind und eine konfliktfreie Installation von Anwendungen gewährleisten.

Ziel dieser Paketmanager ist die Softwareverwaltung für den Nutzer des Systems. Auch ist es bei diesen systemspezifischen Paketmanagern in den meisten Fällen so, dass Abhängigkeiten wie Bibliotheken im Idealfall nur einmal installiert werden.

Eine weitere Art von Paketmanagementsystemen sind App Stores. Hier steht jede Applikation für sich und wird mitsamt ihrer Abhängigkeiten installiert. Das bedeutet, dass z. B. Bibliotheken immer wieder mitgeliefert werden. Hier wird in der Theorie Speicherplatz verschenkt, da häufig verwendete Bibliotheken mehrfach vorhanden sein können.

Eine letzte und trotzdem in ihrer Wichtigkeit nicht zu unterschätzende Kategorie von Paketmanagern sind sprachspezifische Paketmanager. Bei diesen geht es um das Paket- und Abhängigkeitsmanagement von Bibliotheken im Rahmen der Softwareentwicklung. Beispiele für diese Manager sind Maven, Cargo und NPM. Sie werden vor allem in den vergangenen Jahren verstärkt eingesetzt. Einen Überblick über diese sprachspezifischen Paketmanager bietet die Webseite libraries.io.

Am Anfang war der Code

In frühen Systemen existierten keine Paketmanager im heutigen Sinne. Entweder wurden die mitgelieferten Systemwerkzeuge genutzt, oder die benötigte Software lag im Quelltext vor und wurde anschließend kompiliert und installiert.

Eine Applikation wird kompiliert

Im Laufe der Zeit wurden nicht nur die Systeme komplexer, sondern auch die auf ihr genutzten Anwendungen. Mithilfe von Build Automation Tools wie Make, wurde es möglich Software anhand des sogenannten Makefiles zu bauen. Allerdings wurde auch hier vorausgesetzt, dass die benötigten Abhängigkeiten auf dem System vorhanden waren.

Über den Befehl make kann der entsprechende Vorgang angestoßen werden. Damit vereinfachten Makefiles die Erzeugung der Software. Statt den Compiler, dazugehörige Linker und weitere Werkzeuge selbst aufrufen zu müssen, fungiert das Makefile als Mittler.

Abhängigkeiten

Im ersten Moment scheint es, als ob die Installation der Software aus dem Quelltext leicht von der Hand geht. Der Quelltext muss bezogen werden und anschließend kann die Applikation kompiliert und installiert werden.

Allerdings steht ein Programm meist nicht für sich, sondern ist auf gewisse Abhängigkeiten, wie verwendete Bibliotheken angewiesen. Sind diese Abhängigkeiten in einer falschen Version installiert, oder nicht vorhanden, schlägt die Erstellung der Applikation fehl.

Ein weiteres Problem ist, dass unixoide Systeme nicht unbedingt identisch sind und sich in kleineren und größeren Feinheiten unterschieden. Eine Lösung für diese Probleme bieten Werkzeuge wie autoconf vom GNU-Projekt und später CMake.

Über diese Build-Automatisierungstools wird das benötigte Makefile generiert, welches dann auf die Eigenheiten des eigentlichen Systems angepasst ist. So wird unter anderem überprüft, ob die benötigten Abhängigkeiten vorhanden sind und unter Umständen abgebrochen, wenn dies nicht der Fall ist.

Bislang nicht betrachtet wurde die Deinstallation einer Anwendung. Neben den eigentlichen Anwendungsdateien, eventuellen Bibliotheken und Konfigurationsdateien können hierzu auch Dateien zählen, welche während der Laufzeit der Anwendung erzeugt wurden.

Diese von Hand zu entfernen, ist im besten Fall ein zeitaufwendiger Prozess. Spätestens an dieser Stelle erweist sich ein funktionierendes Paketmanagementsystem als Segen.

Quell- vs. Binärpakete

Bei dem oben beschriebenen Verfahren wurde die Software direkt auf dem System kompiliert. Dies hat einige Vorteile. So kann die jeweilige Software mit entsprechender CPU-Optimierung kompiliert werden und somit optimal auf das System abgestimmt werden. Allerdings nimmt ein solcher Vorgang Zeit in Anspruch, vorwiegend bei der Kompilierung größerer Softwarepakete wie einem Browser.

Bei Paketmanagern wird hier die Unterscheidung zwischen Quell- und Binärpaketen getroffen. Quellpakete enthalten den Quellcode der Anwendung und werden direkt auf dem Rechner des Nutzers kompiliert.

Binärpakete hingegen enthalten eine vorkompilierte Anwendung, welche auf eine bestimmte Architektur optimiert ist. Damit muss das Paket nur noch vom Paketmanager heruntergeladen, entpackt und installiert werden. Neben der fehlenden Optimierung auf den konkreten CPU-Typ haben Binärpakete weitere Nachteile. Viele Anwendungen verfügen über bestimmte Schalter zu Compile-Zeit, um bestimmte Module und Funktionalitäten in die Anwendung zu integrieren. Ist dies während der Erstellung des Binärpaketes nicht geschehen, so kann das Modul bzw. die gewünschte Funktionalität nicht ohne Weiteres genutzt werden.

Anfänge der Paketmanager

Mit der Idee der Paketierung war der Gedanke zu einem Paketmanager nicht mehr weit. Auch wenn solche Manager unter Linux gängig wurden, gab es sie in Ansätzen bereits davor.

Einer der ersten Paketmanager war das System Management Interface Tool (SMIT) für AIX, welches mit der Version 3.0 von AIX im Jahr 1989 Einzug hielt. Unter der Oberfläche wurde für diese Aufgabe installp als Backend genutzt.

Im Linux-Bereich zählte das package management system (pms) zu den ersten Paketmanagern. Dieses erschien in Version 1.0 Mitte des Jahres 1994. Genutzt wurde dieses in der Distribution Bogus Linux. Dies führte historisch betrachtet unter anderem zum RPM-Paketmanager, welcher ursprünglich von Red Hat stammt und 1995 mit Red Hat Linux 2.0 ausgeliefert wurde.

In einen ähnlichen Zeitrahmen fallen die Entwicklung des Debian Package Managers, der vom StopAlop, einem weiteren Paketmanager aus der Frühzeit der Paketmanager, inspiriert wurde.

Die erste Version des Debian Package Managers wurde 1994 von Ian Murdock entwickelt, damals noch in Form eines Shellskriptes. Aus diesem entstand im Laufe der Jahre das dpkg der Neuzeit.

Aus diesen Low-Level-Paketmanagern entwickelten sich schließlich Systeme, welche Repositorys der verfügbaren Software bereithielten und diese zur Installation derselben nutzten, sodass auch das Problem der Paketbeschaffung bzw. der eigenen Paketierung in den meisten Fällen gelöst war.

Im Jahr 1995 begannen viele Paketmanager mit der Implementierung eines Workflows, der mit dem Herunterladen des Pakets beginnt und die automatische Auflösung sowie Installation von Abhängigkeiten beinhaltet.

Neben eigentlichen Applikationen wurden Systempaketmanager auch genutzt, um Bibliotheken und andere Funktionalität bestimmter Programmiersprachen wie Python über diese zu installieren. Heutzutage wird dies mehrheitlich über sprachspezifische Paketmanager gelöst.

Low-Level- und High-Level-Paketmanager

Werkzeuge wie dpkg, zählen wie oben bereits erwähnt zu den Low-Level-Paketmanagern. Zwar vereinfachen sie die Installation von Paketen, aber aus Sicht des Nutzers, sind immer noch viele manuelle Schritte notwendig, um das System auf einem aktuellen Stand zu halten.

Low-Level-Paketmanager samt Herkunft und High-Level-Paketmanager

Hier kommen High-Level-Paketmanager ins Spiel. Diese vereinfachen die Bedienung und dienen sozusagen als Frontend für den eigentlichen Nutzer. Daneben gruppieren sie Operationen der zugrundeliegenden Low-Level-Paketmanager.

Neben dem traditionellen Weg, Software als Archiv auszuliefern, wurde mit den Paketmanagern für die jeweiligen Distributionen ein zentrales Repository mit Software geschaffen, welches von der jeweiligen Distribution gepflegt wurde.

Interessant an diesem zentralen Repositorys ist, dass die Software, welche in diesen vorliegt, technisch betrachtet ein Fork der Originale ist. Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist die Entkopplung, sodass eine Distribution eigene Aktualisierungen für eine Anwendung bereitstellen kann. Dies gilt auch für den Fall, dass die Software nicht mehr aktiv unterstützt wird.

Auch wenn von einem zentralen Repository die Rede ist, sieht es in den eigentlichen Distributionen meist etwas differenzierter aus. Unter Ubuntu z. B. existieren die Repositories Main, Universe, Restricted und Multiverse.

Das Main-Repository umfasst von Canonical unterstützte freie Software, die als grundlegend und essenziell für das System angesehen wird. Das Universe-Repository wird von der Community gepflegt und enthält ebenfalls freie Software, die von Nutzern beigetragen und verwaltet wird.

Im Restricted-Repository finden sich proprietäre Treiber für Geräte, die aus lizenzrechtlichen Gründen nicht im Main-Repository enthalten sind. Schließlich existiert noch das Multiverse-Repository, das Software beinhaltet, die durch Urheberrecht oder andere rechtliche Fragen eingeschränkt ist und deshalb spezielle Vereinbarungen für die Nutzung oder Verbreitung erfordert.

Daneben liegen für die unterschiedlichen Repositorys verschiedene Spiegelserver vor, welche die Pakete redundant und geografisch verteilt vorhalten.

Auch Abhängigkeiten werden von High-Level-Paketmanagern wesentlich sinnvoller behandelt. Während eine Paketinstallation per dpkg verlangt, dass alle Abhängigkeiten installiert sind, übernimmt apt diese Aufgabe automatisch. Hierbei werden die Abhängigkeiten in die korrekte Reihenfolge gebracht, bezogen und anschließend installiert.

Durch die zentralen Repositorys ist es über wenige Befehle möglich, den kompletten Softwarebestand zu aktualisieren. Auch der Wegfall von Abhängigkeiten wird bemerkt und so werden nicht mehr benötigte Pakete auf Wunsch automatisch deinstalliert.

Anatomie eines Paketmanagmentsystems

Einige Eigenschaften, welche ein Paket ausmachen, wurden bereits beschrieben. Trotzdem soll an dieser Stelle genauer auf die Anatomie eines Pakets und des Managementsystems dahinter eingegangen werden. Hierbei wird dpkg als Beispiel herangezogen.

Der Debian Package Manager ist dafür verantwortlich, ein Paket zu installieren und wieder zu deinstallieren. Hierzu wird die DEB-Datei, welche das Paket darstellt, im ersten Schritt entpackt und anschließend ein Pre-Install-Skript ausgeführt.

Nach dessen Ausführung werden die Komponenten des Paketes an die korrekten Stellen im Dateisystem kopiert und anschließend das Post-Install-Skript ausgeführt. Bei der Deinstallation läuft dieser Vorgang ähnlich ab. Auch hier werden wieder Pre– und Post-Remove-Skripte durchgeführt. Daneben verwaltet dpkg eine Datenbank der installierten Pakete.

Im Einzelnen besteht ein DEB-Paket aus dem sogenannten Debian-Binary. In dieser Datei ist die Version des Dateiformates hinterlegt. Dies sollte bei aktuellen Distributionen immer 2.0 sein. Trotz ihres Namens handelt es sich um eine gewöhnliche Textdatei.

Ein entpacktes DEB-Archiv mit dem control-Ordner

Anschließend folgen zwei Archive, eines für die Meta-Informationen und eines für die eigentlichen Daten. Bei den Archiven werden zwei unterschiedliche Archivierungsverfahren unterstützt. So kann im Falle des control-Archivs das Archiv als control.tar.gz oder control.tar.xz vorliegen.

Das control-Archiv enthält mehrere wichtige Dateien. Die erste Datei ist die Datei control. Diese enthält Informationen über das Paket wie Paketname, Version, Abhängigkeiten, Konflikte, Beschreibung und mehr.

Für das Paket nginx-common sieht diese Datei beispielhaft wie folgt aus:

Package: nginx-common
Source: nginx
Version: 1.24.0-2
Architecture: all
Maintainer: Debian Nginx Maintainers 
Installed-Size: 306
Depends: debconf (>= 0.5) | debconf-2.0, nginx (>= 1.24.0-2), nginx (<< 1.24.0-2.1~)
Suggests: fcgiwrap, nginx-doc, ssl-cert
Breaks: nginx (<< 1.22.1-8)
Replaces: nginx (<< 1.22.1-8)
Section: httpd
Priority: optional
Multi-Arch: foreign
Homepage: https://nginx.org
Description: small, powerful, scalable web/proxy server - common files
 Nginx ("engine X") is a high-performance web and reverse proxy server
 created by Igor Sysoev. It can be used both as a standalone web server
 and as a proxy to reduce the load on back-end HTTP or mail servers.
 .
 This package contains base configuration files used by all versions of
 nginx.

Daneben sind die entsprechenden Pre- und Postskripte enthalten (preinst, postinst, prerm, postrm). Diese Skripte werden verwendet, um spezielle Aufgaben auszuführen, die für das Paket notwendig sind, wie das Konfigurieren von Systemdiensten oder das Aktualisieren von Konfigurationsdateien.

Die Datei conffiles enthält eine Liste von Konfigurationsdateien, die vom Paketmanagementsystem während einer Aktualisierung behandelt werden, um benutzerdefinierte Änderungen zu erhalten.

Über die Datei md5sums, eine Liste von MD5-Prüfsummen für die Dateien, die im Paket enthalten sind, kann die Integrität dieser überprüft werden.

Der entpackte data-Ordner in einem DEB-Archiv

Die eigentlichen Daten des DEB-Archives finden sich im data-Archiv (data.tar.gz oder data.tar.xz). Dieses Archiv enthält die Dateien, die zum System hinzugefügt werden, wenn das Paket installiert wird. Die Dateien in diesem Archiv werden relativ zum Wurzelverzeichnis des Ziel-Dateisystems extrahiert.

Paketdatenbank

Neben den eigentlichen Paketen nimmt die Paketdatenbank einen großen Stellenwert ein. Die Paketdatenbank von Debian und darauf basierenden Distributionen wird von dpkg verwaltet und speichert Informationen über alle installierten, gelöschten oder sonst wie bekannten Pakete auf dem System. Die Datenbank befindet sich im Verzeichnis /var/lib/dpkg/ und besteht aus mehreren Dateien und Verzeichnissen, die verschiedene Aspekte der Paketverwaltung abdecken.

Die Datei /var/lib/dpkg/status enthält den aktuellen Status aller Pakete. Sie listet Pakete auf, die installiert sind, deren Installation erwartet wird, die zur Deinstallation oder vollständigen Entfernung markiert sind, und so weiter. Für jedes Paket enthält diese Datei Metadaten wie Version, Architektur, Abhängigkeiten, Beschreibung und vieles mehr.

Die Paketdatenbank des Debian Package Managers

Die Datei /var/lib/dpkg/available enthält Informationen über verfügbare Pakete, aus den Repositorys. Diese Datei wird z. B. durch den Befehl apt update aktualisiert.

Das Verzeichnis /var/lib/dpkg/info/ enthält spezifische Dateien für jedes Paket, wie Konfigurationsskripte. Diese Dateien werden von dpkg während der Installation und Deinstallation verwendet, um sicherzustellen, dass diese Prozesse korrekt durchgeführt werden.

Die Paketdatenbank wird von dpkg und anderen Frontends wie APT, Aptitude oder Synaptic verwendet, um Paketoperationen durchzuführen. Es ist wichtig, dass diese Datenbank konsistent und unbeschädigt bleibt, da Inkonsistenzen zu Problemen bei der Paketverwaltung führen können.

Die Konsistenz der Paketdatenbank in Debian-basierten Systemen wird durch eine Kombination aus Designentscheidungen, Dateisystemtransaktionen und Sperrmechanismen sichergestellt.

Welche Version darf es sein?

Eine Paketverwaltung im Distributionsumfeld, kann trotz ihrer Vorteile, einige Herausforderungen mit sich bringen. Je nach der Politik der gewählten Distribution kann es sein, dass nur bestimmte und unter Umständen veraltete Versionen gepflegt werden. Dies ist z. B. bei Debian Stable der Fall, während bei anderen Distributionen wie bei Arch Linux immer die neusten Anwendungen, dank des Rolling Releases-Prozesses, mitgeliefert werden.

Die Nutzung eines Paketmanagers kann dazu führen, dass Nutzer weniger Kontrolle über spezifische Konfigurationen der installierten Software haben, da viele Einstellungen bereits festgelegt wurden.

Die Sicherheit hängt zudem von der Vertrauenswürdigkeit der Softwarequellen, den sogenannten Repositorys, ab. Eine Kompromittierung eines Repositorys kann die Verbreitung schädlicher Software begünstigen. Trotz verschiedener Sicherheitsmaßnahmen kann ein solches Risiko nicht gänzlich ausgeschlossen werden.

Paketmanager je Betriebssystem

Neben der grauen Theorie werden Paketmanager natürlich auch genutzt. Hierfür stehen je nach Betriebssystem unterschiedlichste Paketmanager zur Verfügung, von deinen einige nachfolgend vorgestellt werden sollen.

Linux

Unter Linux existieren eine Vielzahl an Paketmanagern. Zu den häufigeren verwendeten gehört sicherlich dpkg mitsamt seiner Frontends, wie APT. Auf Debian basierende Distributionen wie Ubuntu nutzten dieses System ebenfalls.

Ein weiterer bekannter Paketmanager ist RPM, welcher unter anderem bei Red Hat Linux zum Tragen kommt. RPM steht hierbei für RPM Package Manager, welcher ursprünglich als Red Hat Package Manager bezeichnet wurde.

Im Laufe der Zeit wurde der RPM Package Manager weiterentwickelt und verbessert. Das RPM-Format selbst wurde standardisiert, und es wurden Werkzeuge wie YUM (Yellowdog Updater, Modified) und später DNF (Dandified Yum) entwickelt, die als Frontends für RPM dienen und zusätzliche Funktionen wie einfachere Abhängigkeitsauflösung und automatische Updates bieten.

Daneben existieren weitere Paketmanagementsysteme wie Pacman unter Arch Linux. Üblicherweise ist das Paketverwaltungssystem eines der Systeme, die näher betrachtet werden, wenn sich intensiver mit einer Distribution auseinandersetzt wird.

Neben diesen gewöhnlichen Paketmanagern gibt es auch neue Konzepte, wie Nix und NixOS, welche deklarative Ansätze für die Paketverwaltung nutzen.

Snap, Flatpak und Co.

In der Linux-Welt sind zusätzlich zu den Systempaketmanagern weitere Paketformate entstanden, die darauf abzielen, Softwarepakete unabhängiger von den einzelnen Distributionen zu gestalten.

Unter Ubuntu ist das Snap-Format stark vertreten, bei anderen Distributionen hingegen Flatpack. Snap und Flatpak sind moderne Paketmanagement- und Bereitstellungssysteme, die das Ziel haben, die Installation und Verwaltung von Software auf Linux-Systemen zu vereinfachen und zu vereinheitlichen. Sie ergänzen traditionelle Paketmanager wie APT und bieten einige Vorteile.

Snap ist ein Paketformat, das von Canonical entwickelt wurde. Snap-Pakete sind in sich geschlossene Softwarepakete, die alle notwendigen Abhängigkeiten enthalten, um auf einer Vielzahl von Linux-Distributionen zu laufen. Das Snap-System verwendet ein zentrales Repository namens Snap Store, in dem der Nutzer Software suchen und installieren kann.

Snaps sind in der Regel größer als traditionelle Pakete, da sie alle Abhängigkeiten enthalten, bieten dafür aber andere Vorteile. So laufen Snaps in einer Sandbox-Umgebung, die die Sicherheit erhöht, indem sie den Zugriff der Anwendung auf das System beschränkt.

Durch den Dienst snapd, werden Snaps automatisch aktualisiert, was die Wartung vereinfacht. Aus Entwicklersicht können Anwendungen leichter veröffentlicht und aktualisiert werden, da nicht diese nicht auf die Paketverwaltung der einzelnen Distributionen angewiesen sind.

Flatpak ist ein ähnliches System, entwickelt von der unabhängigen Community. Es zielt ebenfalls darauf ab, distributionsübergreifend Software bereitzustellen und verwendet für die Verteilung von Softwarepaketen sogenannte Remotes wie Flathub. Flatpaks können auf einer Vielzahl von Linux-Distributionen laufen. Ähnlich wie Snaps bieten Flatpaks eine Sandbox-Umgebung, die die Sicherheit verbessern soll.

Beide Systeme, Snap und Flatpak, tragen in der Theorie dazu bei, die Fragmentierung im Linux-Ökosystem zu verringern und die Softwareverteilung zu vereinfachen. Sie bieten eine Plattform für Entwickler, um ihre Anwendungen einem breiteren Publikum zur Verfügung zu stellen. Der Nutzer kann über diese Systeme Anwendungen unabhängig von der spezifischen Linux-Distribution installieren.

AppImage ist ein weiteres Format für portable Softwarepakete unter Linux. Im Gegensatz zu Snap und Flatpak wird bei AppImages keine Installation durchgeführt. Stattdessen sind AppImages eigenständige ausführbare Dateien, die alle Abhängigkeiten enthalten und direkt ausgeführt werden können.

macOS

Unter macOS existieren neben dem integrierten App Store, welcher 2011 eingeführt wurde, weitere Paketmanager, bei denen es sich um Community-Projekte handelt.

Der App Store unter macOS

Der App Store selbst ist im Gegensatz zu seinem iOS-Pendant nicht verpflichtend zu nutzen. Auch wenn unsignierte Software mittlerweile nur nach einigen Warnmeldungen gestartet werden kann.

Bei den Community-Projekten stechen die Werkzeuge MacPorts und Homebrew hervor. MacPorts, früher unter dem Namen DarwinPorts bekannt, ist seit 2002 verfügbar und liegt mittlerweile in Version 2.8.1 vor.

MacPorts ist darauf ausgelegt, für jeden Port alle Abhängigkeiten selbst aus dem Quelltext zu kompilieren und zu verwalten. Dies führt zu einer größeren Isolation und Konsistenz, kann aber auch die Nutzung von mehr Speicherplatz und längere Installationszeiten bedeuten.

Der Paketmanager Homebrew wurde 2009 von Max Howell entwickelt. Homebrew versucht, wo möglich, vorhandene Systembibliotheken zu nutzen und installiert nur Abhängigkeiten die darüber hinaus benötigt werden. Dies kann zu schnelleren Installationen führen, birgt aber auch das Risiko eines Konfliktes mit Systembibliotheken.

Homebrew wird oft als benutzerfreundlicher wahrgenommen, mit einfacheren Befehlen und einer einfacheren Installation. Daneben verfügt es über eine breite Unterstützung für Binärpakete, die auf eine schnelle Installation abzielen und das Softwareangebot erweitern.

Die Anwendung der jeweiligen Paketmanager bleibt hierbei dem Nutzer überlassen, je nach dem gewünschten Anwendungszweck. So benötigt MacPorts Administratorrechte, während Homebrew in den meisten Fällen ohne solche auskommt. Genutzt werden beide Paketmanager über das Terminal.

Windows

An Windows ist der Erfolg der Paketmanager ebenfalls nicht vorbeigegangen. So wurde schon seit Windows Vista die Applikation Pkgmgr.exe mitgeliefert. Dabei handelte es sich um einen Paketmanager zur Installation und Deinstallation von Paketen.

Allerdings war dieser Paketmanager nicht für den Nutzer des Systems gedacht. Stattdessen diente er dazu, Komponenten des Betriebssystems zu installieren. Später wurde dieses System insbesondere durch DISM (Deployment Image Servicing and Management) abgelöst.

Neben dem Microsoft Store, welcher als App Store fungiert, existieren auch für Windows eine Reihe von Community getriebenen Paketmanagern. Hier wären unter anderem Chocolatey und Scoop zu nennen. Microsoft hat mit dem Windows Package Manager (winget) ebenfalls einen solchen Paketmanager vorgestellt. Eine detaillierte Betrachtung dieser Paketmanager findet sich auf Golem.de.

Daneben existieren auch Client-Managment-Plattformen, wie ACMP, welche für die Nutzer die Softwareinstallation aus einem Katalog ermöglichen und meist im geschäftlichen Umfeld zu finden sind.

Mobile Systeme

Während Systeme wie die PDAs von Palm überwiegend von Hand mit Apps bestückt wurden, sah dies bei den großen mobilen Systemen der Neuzeit, namentlich Android und iOS anders aus. Hier gab es bereits zu Beginn entsprechende
App Stores.

Google Play

Unter Android war dies der Android Market, welcher schließlich in Google Play aufging, unter iOS der App Store, welcher mit der Version iOS 2 (iPhone OS 2.0) seinen ersten Auftritt hatte.

Software kann über diese App Stores installiert, aktualisiert und deinstalliert werden. Im Unterschied zu reinen Paketmanagement-Lösungen bieten diese App Stores zusätzliche Dienste. Sie wickeln unter anderem Zahlungen ab, was sowohl In-App-Käufe als auch Abonnements einschließt.

Im Android-Bereich existieren daneben weitere alternative App Stores, wie der F-Droid App Store, welcher auf freie Software spezialisiert ist. Unter iOS ist dies bislang nicht ohne Jailbreak möglich. Dies soll sich allerdings durch den Digital Markets Act in der EU ändern.

Auch andere mobile Ökosysteme nutzen ihre jeweiligen App Stores wie Amazon, Samsung und Huawei.

Fazit

Ian Murdock, einer der Mitbegründer des Debian-Projektes, nannte Paketmanager einmal den größten einzelnen Fortschritt, welchen Linux der Industrie bescherte.

Sie erleichtern die Handhabung von Abhängigkeiten und Kompatibilitätsproblemen, die sonst für den Nutzer eine Herausforderung darstellen könnten. Mit dieser Idee haben sie viele Domänen erobert.

So begegnet uns das Konzept der Paketierung immer wieder, z. B. bei Docker-Containern. Auch bei neuen Programmiersprachen, wie Rust, wird das Paketmanagement gleich mitgedacht.

Paketmanager nehmen eine wichtige Rolle ein, indem sie die Installation, Aktualisierung und Entfernung von Softwarepaketen auf effiziente und benutzerfreundliche Weise ermöglichen und uns so auch in Zukunft begleiten werden.

In Zukunft wird auch verstärkt der Fokus auf unveränderliche Systeme und containerisierte Anwendungen gerichtet sein. Dieser Ansatz hat in jüngster Zeit mit Technologien wie Podman und Co. den Weg zurück auf den Desktop gefunden und spiegelt die wachsende Präferenz für isolierte, konsistente und portable Anwendungsumgebungen wider.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Golem.de und ist hier in einer alternativen Variante zu finden.

State of Matter

Der Smarthome-Standard Matter ist gekommen, um den Markt aufzurollen. Doch wie sieht es mit der Umsetzung aus und kann der Standard seinem Versprechen gerecht werden?

Nachdem der Standard, knapp drei Jahre in der Entwicklung war, wurde er schlussendlich im November 2022 offiziell auf einem Launch-Event in Amsterdam vorgestellt.

Bereits damals kündigten viele Hersteller ihre Unterstützung an. In der sich für den Matter-Standard zuständig zeichnenden Connectivity Standards Alliance (CSA), finden sich über 500 Firmen, die unter dem Dach der Organisation vereint sind.

Darunter sind klingende Namen, wie Amazon, Apple, Google, Nordic Semiconductor, NXP Semiconductors, Samsung, Silicon Labs und viele mehr. Doch wie sieht es aus mit der Unterstützung des Standards?

Android und iOS

Matter unterstützt sogenannte Multi-Admin-Funktionalität. Dies bedeutet, dass eine Matter-Installation von unterschiedlichsten Geräten gesteuert werden kann. Für diese Steuerung wurde in unterschiedlichste Betriebssysteme mittlerweile entsprechende Unterstützung eingebaut. Diese wird meist im Rahmen der jeweiligen Smarthome-Strategie der Hersteller ausgestaltet.

So ist die Matter-Unterstützung unter iOS in die Home-App integriert. Eingeführt wurde diese Unterstützung mit der Version 16.1 von iOS. Mit diesen Updates im Oktober 2022, wurden auch andere Systeme wie watchOS mit einer Matter-Unterstützung versehen.

Unter Android wurde die Unterstützung für Matter ab Version 8.1 eingeführt, sofern die Play-Dienste ab Version 22.48.14 installiert sind. Auch hier kann das Smarthome unter Nutzung des Matter-Standards über die Home-App genutzt werden.

Smarthome-Ökosysteme

Interessant ist auch die Unterstützung der jeweiligen Home-App von Google und Apple auf dem Konkurrenzsystem. So sind die Home-Apps von Apple und Google auch auf Android respektive iOS verfügbar und unterstützen dort ebenfalls den Matter-Standard.

Andere Ökosysteme für Smarthomes sind mittlerweile ebenfalls auf den Matter-Standard angepasst. So unterstützt SmartThings von Samsung seit einiger Zeit Matter unter iOS und Android. Allerdings ist diese Unterstützung nicht komplett. So werden unter anderem Bridges, welche im Matter-Standard vorgesehen sind, durch die App noch nicht unterstützt.

Bridges dienen zur Anbindung von nicht direkt kompatiblen Systemen, an ein Matter kompatibles System. Ein solche definiert sich im Standard dadurch, dass sie ein Matter-Knoten darstellt, welcher ein oder mehrere Nicht-Matter-Geräte darstellt.

Die Alexa-App unterstützt, analog zu den anderen Systemen, seit einiger Zeit den Matter-Standard. Dies ging einher mit der Aktualisierung vieler Alexa-Echo-Geräte, insbesondere in den neuen Generationen der Gerätereihe. Mit Home Assistant verfügen Open Source-Lösungen mittlerweile auch über Unterstützung für Matter.

Border-Router und Controller

Bei Matter wird für die Kommunikation der Geräte untereinander Wi-Fi, Ethernet oder Thread benutzt; für die Kommissionierung Bluetooth LE. Näheres dazu findet sich im entsprechenden Hintergrundartikel.

Ein komplexes Matter-Netzwerk

Thread versteht sich als selbstheilendes Mesh-Netzwerk. Es ist darauf ausgelegt, Geräte miteinander zu verbinden, welche eine geringe Datenrate benötigen und möglichst wenig Energie verbrauchen sollen. Das Protokoll besticht durch sein simples Design und ermöglicht niedrige Latenzen.

Basierend auf IPv6 wird somit bei Matter ein Netz gebildet, über welches die unterschiedlichen Geräte miteinander kommunizieren. Zur Anbindung eines Thread-Netzwerks an das Matter-Ökosystem werden Border-Router benötigt, welche die Verbindung zum hauseigenen LAN herstellt.

In vielen Haushalten müssen diese allerdings nicht extra angeschafft werden, da bestehende Geräte, wie einige Smart-Speaker von Amazon, per Update zu solchen Border-Routern aktualisiert werden konnten.

Hintergrund hierfür ist, dass Thread auf IEEE 802.15.4 aufsetzt, bei welchem es sich um einen Standard für kabellose Netzwerke mit geringen Datenraten handelt. In IEEE 802.15.4 ist die Bitübertragungsschicht (Physical Layer) und die Data-Link-Schicht definiert.

Neben Thread setzt unter anderem auch ZigBee, ebenfalls ein Mesh-Protokoll, auf IEEE 802.15.4 auf, was eine Aktualisierung solcher Geräte, hin zu Thread, perspektivisch möglich macht. Damit sind viele Funkchips welche ZigBee unterstützen in der Theorie für Thread geeignet.

Apple hat die Unterstützung für Matter mit der HomePod-Version 16.1 implementiert. Auch der Apple TV kann in bestimmten Generationen als Border-Router verwendet werden. Aktuell werden der Apple TV 4K in der zweiten und dritten Generation neben dem HomePod Mini und dem HomePod in der zweiten Generation unterstützt.

Bei Amazon wurde mittlerweile eine kleine Armada an Geräten mit einer Matter-Unterstützung ausgestattet. So unterstützt der Echo der vierten Generation die Thread-Funktechnik und kann als Border-Router verwendet werden. Daneben können die Geräte Echo, Echo Plus und die Echo Dot-Serie als Matter-Controller verwendet werden. Hier wird gewöhnlich ab der zweiten und dritten Generation der Geräte eine Unterstützung geliefert.

Die eero-Router, hergestellt von einer Tochterfirma von Amazon, können als Border-Router genutzt werden. Hier findet sich eine entsprechende Unterstützung in den Modellen eero 6, eero 6+, eero Pro, eero Pro 6E und eero Pro 6.

Google verfügt über eine Reihe von Geräten, welche mittlerweile Matter unterstützen und als Border-Router genutzt werden können. So werden die Smart-Speaker Google Home, Google Home Mini, Nest Mini, Nest Audio und die Displays Nest Hub (1. Generation), Nest Hub (2. Generation) und der Nest Hub Max unterstützt. Auch der Nest Wifi Pro (Wi-Fi 6E) Router verfügt über eine entsprechende Unterstützung.

Neben den Geräten von Big Tech, finden sich in vielen Haushalten, Router der Firma AVM, namentlich die FRITZ!Box. Die neuen Modelle 5690 XGS & 5690 Pro, welche noch in diesem Jahr erscheinen sollen, verfügen neben dem von AVM bevorzugten DECT ULE auch über Unterstützung für ZigBee. Basierend auf dieser Möglichkeit, soll eine spätere Matter-Unterstützung Einzug halten. Das FRITZ!Smart Gateway soll in Zukunft ebenfalls Unterstützung für Matter erhalten.

Daneben finden sich einige andere Hersteller, welche mittlerweile entsprechende Unterstützung bzw. Border-Router liefern, namentlich der Aeotec Smart Home Hub, einige Geräte der Nanoleaf-Produktpalette und der Samsung SmartThings Hub in Version 3.

Bei anderen Geräten, wie dem Dirigera-Hub von Ikea, fehlt eine angekündigte Unterstützung immer noch.

Hardware

Doch wie sieht es bei den Herstellern der eigentlichen Smarthome-Geräte aus? Erst durch sie wird das Smarthome steuer- und erfahrbar. Neben den Konzernen Apple, Amazon und Google, welche sich in vielen Fällen mit entsprechender Software-Unterstützung und dem Bau von Border-Routern und Controllern beschäftigen, existieren auch die Firmen, welche Sensoren und Aktoren liefern.

In diesem Feld sind unter anderem Aeotec, Eve Systems, Signify und einige andere Anbieter unterwegs. Dagegen haben Hersteller, wie Belkin, ihre Unterstützung für Matter mittlerweile zurückgezogen.

Ein Sensor von Fibaro

Firmen wie Fibaro, haben sich trotz einer großen Auswahl an Smarthome-Produkten bisher nicht zu Matter geäußert. Doch wie sieht es bei den Herstellern im Einzelnen aus?

Aeotec

Aeotec, hervorgegangen aus den Aeon Labs, ist mittlerweile eine Firma mit Hauptsitz in Hamburg. Bekannt geworden ist die Firma primär durch Smarthome-Geräte, welche den Z-Wave-Standard unterstützten.

Mit dem Aeotec Smart Home Hub liefert Aeotec einen zu Matter und dem Thread-Funkstandard kompatiblen Hub. Der ZigBee-Stick, mit dem Namen Zi-Stick, soll in Zukunft, per Update, auch das Thread-Protokoll unterstützen.

Ansonsten setzen die Aktoren und Sensoren von Aeotec nicht auf Matter, sondern auf das Z-Wave-Protokoll und die entsprechende Funktechnik auf.

Eltako

Im professionellen Bereich bietet die Firma Eltako mittlerweile Matter zertifizierte Geräte an. Hier handelt es sich unter anderem um Beschattungsaktoren, ein Stromstoß-Schaltrelais und Dimmaktoren.

Damit ist es möglich, bestehende Installationen über Matter einzubinden. Neben der Matter-Integration verfügen sie unter anderem über eine REST-API, sowie eine Apple Home-Integration.

Eve Systems

Eve Systems, früher als Elgato Systems bekannt, bietet Smarthome-Geräte für unterschiedlichste Bereiche an. Mittlerweile werden von der Firma auch erste Matter-Geräte angeboten.

Der Bewegungssensor Eve Motion

Darunter fallen die schaltbare Steckdose Eve Energy, die Kontaktsenoren Eve Door & Window und der Bewegungssensor Eve Motion. Teilweise agieren die Geräte als Matter-Controller sowie als Border-Router für das Thread-Protokoll.

Die Produkte Eve Shutter Switch und Eve Flare unterstützen bereits das Thread-Protokoll und sollen mit einem späteren Update, entsprechende Matter-Unterstützung erhalten. Das Gleiche soll auch für die Produkte Eve MotionBlinds, Eve Thermo, Eve Light Switch, Eve Weather und Eve Room gelten. Für diese Geräte war eine entsprechende Unterstützung bis Ende 2022 angekündigt, wurde allerdings bisher noch nicht ausgeliefert.

Govee

Govee ist seit 2017 im Smarthome-Bereich tätig und hat unterschiedlichste Produkte wie LED-Streifen und Sensoren im Angebot. Bekannt geworden sind sie auch durch eine kurzzeitige Auslistung bei Amazon, was wohl auf das Verpackungsdesign einiger Produkte zurückzuführen war. Diese besaßen eine auffällige Ähnlichkeit mit den Philips Hue-Produkten von Signify.

Mit dem Govee RGBIC LED Strip M1 hat Govee mittlerweile sein erstes Matter fähiges Produkt auf den Markt gebracht.

Leviton

Der nordamerikanische Hersteller Leviton, ist in Europa, aufgrund seines Zuschnitts auf den amerikanischen Markt, eher weniger bekannt. Dafür liefert er in seiner Heimat entsprechende Hardware mit Matter-Unterstützung.

Zu dieser gehört ein Smart Switch, eine schaltbare Steckdose und einige Dimmer. Konkret sind dies die Geräte Smart Wi-Fi 2nd Gen D26HD Dimmer, D215S Switch, D215P Mini Plug-In Switch und der D23LP Mini Plug-In Dimmer, welche über ein entsprechendes Firmware-Update aktualisiert werden können.

Andere Geräte von Leviton, sollen in Zukunft per Update in den Genuss einer Matter-Unterstützung kommen.

Nanoleaf

Nanoleaf wurde 2012 gegründet und finanzierte erste Produkte über Kickstarter. Mittlerweile liefern sie eine Reihe von ausgefallenen Beleuchtungslösungen.

Nanoleaf stellt ungewöhnliche Beleuchtungslösungen her

Neue Produkte, wie der Essentials Matter Lightstrip und die Essentials Matter Smart Bulb, sind von Werk aus mit einer Matter-Unterstützung versehen und können in entsprechende Ökosysteme eingebunden werden.

Bestehende Produkte der Essentials-Reihe können nicht per Update auf den Matter-Standard gehoben werden, da dies seitens der Hardware nicht unterstützt wird. Ob die Produktreihen Elements, Lines und Shapes eine entsprechende Aktualisierung auf Matter erhalten ist zurzeit noch unklar. Angebunden werden diese Systeme per WLAN. Daneben arbeiten diese Geräte bereits heute als Thread-Border-Router.

Signify

Das unter der Marke Philips vertriebene Lichtsystem Hue, ist bereits seit 2012 auf dem Markt. Entwickelt und vertrieben wird es von dem mittlerweile unabhängigen Unternehmen Signify, welches früher unter dem Namen Philips Lighting firmierte.

Das System, welches auf ZigBee basiert, ist so zumindest funktechnisch unter Umständen auf Thread aktualisierbar. Die Leuchtmittel sollen allerdings nach Aussage von George Yianni, seines Zeichens Head of Technology Philips Hue bei Signify nicht auf Thread aktualisiert werden.

Hier wird seitens Signify die Strategie gefahren, nur den Hue Hub mit einer Matter-Unterstützung zu versehen. In der FAQ wird dies wie folgt beschrieben:

Alle Philips Hue Lampen und intelligentes Zubehör wie der Hue Dimmschalter und Hue Smart Button funktionieren mit Matter, wenn sie über die Philips Hue Bridge verbunden sind. Die einzigen Ausnahmen sind die Philips Hue Play HDMI-Sync Box und der Tap Dial Switch.

Auch dieses Update lässt allerdings noch auf sich warten, bzw. findet sich in einer Beta-Version, welche für Entwickler freigegeben wurde.

Der Hintergrund für diese Herangehensweise ist, dass die Hue-Bridge nicht nur als einfache Verbindung zwischen dem WLAN und den angeschlossenen ZigBee-Geräten gesehen wird, sondern als Zentrale für Abläufe und Automatisierungen.

Solche Funktionalitäten sollen nicht direkt in die Leuchtmittel eingebaut werden. Es wird befürchtet, damit die Komplexität des Systems zu erhöhen. Auch die Entscheidung, die Geräte mittelfristig nicht auf Thread umzurüsten, wird entsprechend begründet. Hier wird argumentiert, dass das entsprechende Mesh-Netzwerk über ZigBee im Laufe der Jahre produktionsreif gemacht wurde. Bei Thread steht die Befürchtung im Raum, dass hier noch viele Kinderkrankheiten und Inkompatibilitäten zu beheben sind, bis ein vergleichbarer Stand, wie mit der aktuellen Implementierung erreicht werden kann.

Mittlerweile ebenfalls zu Signify gehörend ist das ehemalige Start-up Wiz, welches auch Beleuchtungslösungen anbietet. Diese werden per WLAN angebunden und arbeiten ohne Bridge.

Bei Wiz wird Matter bei Leuchtmitteln und Smart Plugs, welche ab dem zweiten Quartal 2021 produziert worden sind, unterstützt. Die entsprechenden Updates für die meisten Bestandsgeräte sind hierbei mittlerweile erschienen.

SwitchBot

Die 2016 gegründete Firma befasst sich mit der Entwicklung von Smarthome-Geräten, wie Schlössern, Kameras und Schaltern.

Mit dem SwitchBot Hub 2 brachte sie ihr erstes Matter fähiges Produkt auf den Markt. Über diesen können andere Geräte wie SwitchBot Curtain ebenfalls per Matter angebunden werden.

Weitere Produkte sollen folgen, sind aber im Moment noch in Entwicklung. Hier sind Erscheinungstermine für das dritte und vierte Quartal 2023 anvisiert.

TP-Link

Neben Netzwerkprodukten bietet der chinesische Hersteller TP-Link mittlerweile auch eine Palette von Smarthome-Produkten an. Diese firmieren unter den Marken bzw. Unternehmen Tapo und Kasa.

Anfang des Jahres wurde mit dem Tapo P125M, einer schaltbaren Steckdose, ein Matter fähiges Produkt aus dieser Produktreihe vorgestellt.

In Zukunft sollen Matter-Updates für weitere Steckdosen, Schalter, Leuchtmittel und Thermostate erscheinen.

Tridonic

Tridonic, eine zur Zumtobel Group gehörende Firma, ist vorwiegend im professionellen Bereich bekannt. Auch hier wird an Matter-Lösungen gearbeitet, bzw. solche werden angeboten.

Die Matter-Produkte von Tridonic

Hierbei werden ein Wireless Matter Treiber, mit 24 V Konstantspannung, erhältlich in 35 W, 60 W, 100 W, 150 W, sowie ein Wireless Matter to DALI Passivmodul und ein Wireless Matter to DALI SR Modul angeboten. Über die Wireless-Module können bestehende Systeme nachgerüstet und somit Beleuchtungen Matter fähig gemacht werden.

Angebunden sind die Module per Thread. Für diese Module wurden Updates angekündigt, welche unter anderem die Änderung der Farbtemperatur möglich machen sollen, sobald dies vom Matter-Standard unterstützt wird.

Xiaomi

Unter der Marke bzw. der Tochterfirma Aqara bietet Xiaomi mittlerweile ebenfalls Matter kompatible Geräte an.

So unterstützt der Hub M2, ab der Firmware Version 4.0.0 Matter in einer Betaversion. Dabei dient dieser dann auch als Bridge, für Nicht-Matter-Geräte, wie die angeschlossenen ZigBee-Geräte. Das Update dient der Einbindung des Hubs in Matter-Umgebungen, ändert allerdings nichts am verwendeten Funkstandard im Hub selbst. Auch der Hub M1S wurde mittlerweile mit einem entsprechenden Update versehen, welches die Matter-Unterstützung im Beta-Stadium nachrüstet.

Neben diesen Hubs existieren im Portfolio von Aqara einige andere Hubs, wie der Hub E1 oder die Camera Hub-Serie. Auch diese sollen perspektivisch Updates für Matter erhalten. Angekündigt waren diese Updates für den Lauf des Jahres 2023.

Allterco

Während die Firma Allterco den wenigsten ein Begriff ist, sieht es bei der Marke Shelly anders aus. Unter dieser werden günstige Smarthome-Komponenten wie schaltbare Steckdosen, Unterputzschalter, Sensoren und einige andere Produkte angeboten.

Der Shelly Plug S

Angesteuert werden die Geräte meist per WLAN oder Bluetooth. Für die Produkte der Plus- und Pro-Reihe wurde Unterstützung für Matter für das zweite Quartal 2023 angekündigt. Allerdings wurde die Veröffentlichung zu diesem Zeitpunkt wieder abgesagt und auf die Zukunft verschoben. Damit ist unklar, wann mit ersten Matter-Geräten unter der Marke Shelly zu rechnen ist.

Bosch

Die Firma Bosch mischt beim Smarthome mit dem System Bosch Smart Home mit. Anfang des Jahres wurde angekündigt, dass das System kompatibel mit dem Matter-Standard sein wird.

So wurde mitgeteilt, dass unter anderem der Smart Home Controller II Matter unterstützen wird. Aktuell wird allerdings nur beschrieben, dass die Geräte auf den Standard vorbereitet sind. Ein kostenloses Update soll später folgen.

Ikea

Der schwedische Möbelproduzent wollte mit dem Dirigera einen Hub mit Matter-Unterstützung auf den Markt bringen. Während der Hub seit Ende 2022 erworben werden kann, sieht es mit dem entsprechenden Update bisher weniger erfreulich aus.

Dieses sollte im ersten Halbjahr des Jahres 2023 erscheinen. Andere Smarthome-Geräte aus dem IKEA-Bestand unterstützen gegenwärtig kein Matter. Auch entsprechende Ankündigungen sind bisher nicht erfolgt.

Da die IKEA Produkte auf ZigBee aufsetzen, wäre, wenn die entsprechenden Funkcontroller dies zulassen, ein Update auf Thread im Rahmen der Matter-Unterstützung denkbar.

Nuki

Die Firma Nuki ist vorwiegend für ihre Türschlösser bekannt. Die Kommunikation der Schlösser läuft über das Bluetooth Low Energy-Protokoll, welche auch über die Nuki Bridge eingebunden werden können und damit indirekt per WLAN ansteuerbar sind.

Eines der Smart Locks von Nuki

Auch wenn die Firma bisher keine Matter-Produkte anbietet, wurde bereits an ersten Prototypen gearbeitet. Eine Aktualisierung bestehender Produkte auf den Matter Standard ist hierbei nicht geplant.

Schneider Electric

Der französische Konzern Schneider Electric hat seine Pläne für Matter mittlerweile verkündet. So sollen die neuste Generation der Wiser Gateways mit Matter kompatibel sein. Dieses dient als Bridge für die angeschlossenen ZigBee-Geräte. Auch die Wiser Home-App soll in Zukunft mit einer entsprechenden Unterstützung versehen werden.

Die ersten Produkte, welche Matter unterstützen sollten, sind das Wiser Gateway und der Wiser Smart Plug. Allerdings ist dies bisher aus den Spezifikationen der Produkte nicht ersichtlich.

Shortcut Labs

Shortcut Labs, eine schwedische Firma, entwickelt und vertreibt mit Flic einen smarten Bluetooth-Taster und dem Flic Hub eine zentrale Steuerungsmöglichkeit für Smarthome-Geräte.

Zur Matter-Unterstützung hat sich Shortcut Labs vor etlichen Monaten geäußert. Diese ist für das Jahr 2023 anvisiert und soll sich auf sämtliche Produkte der Hub-Serie erstrecken. Bisher sind allerdings noch keinerlei Updates für diese Produkte verfügbar.

Weitere Hersteller

Neben den besprochenen Hersteller existieren noch andere Hersteller, welche das eine oder andere Matter fähige Produkt in ihrem Portfolio haben oder solche angekündigt haben. Zu diesen gehören unter anderem Mediola, Netatmo, Sonnof und Ubisys.

Interessant ist auch die angekündigte Unterstützung von Smart-TVs der Hersteller LG und Samsung. Diese sollen in Zukunft über Matter-Unterstützung verfügen und sich so zur Steuerung von Matter-Geräten eignen.

Fazit

Nach einigen Startschwierigkeiten, finden sich nun die ersten Hersteller, welche fertige Produkte für den neuen Standard ausliefern.

Allerdings scheint es auch, dass viele Hersteller die Komplexität von Matter unterschätzt haben und hier auf einen späteren Einstieg in den Markt hinarbeiten. Hier hat Matter bis zu einer entsprechenden Durchdringung des Marktes noch einiges vor sich.

Gemeinsam haben die Ankündigungen, dass sich die Matter-Unterstützung meist verspätet und gar ganz abgekündigt werden.

Ob hier die Komplexität, des doch recht umfangreichen Standards, unterschätzt wurde, darüber kann nur spekuliert werden. Daneben bedeutet eine Unterstützung für Matter nicht automatisch volle Kompatibilität. So wird auf den Echo-Geräten, in den ersten Iterationen, nur eine Handvoll Produktkategorien des Standards unterstützt. Namentlich sind dies Lampen, Schalter und Steckdosen.

Dies führt z. B. zu dem Problem, dass Matter-Bridges im Amazon-Kontext aktuell nicht genutzt werden können. Das Gleiche gilt für SmartThings von Samsung.

So fühlt sich der Matter-Start in vielen Fällen holprig an und kommt nur Stück für Stück voran. Es bleibt abzuwarten, ob hier in Zukunft, nachdem der Standard etabliert ist, Besserung kommt.

Die Einfachheit, welche dem Endbenutzer versprochen wurde, erstreckt sich leider nicht auf die Implementation seitens der Hersteller. Dies zeigt, wie herausfordernd es ist, einen neuen Standard in einem bereits etablierten Markt zu implementieren. Trotz der Versprechen von einfacher Handhabung und nahtloser Kompatibilität ist die Realität oft eine andere. Die Implementierung von Matter erfordert eine genaue Planung und sorgfältige Ausführung. Viele Hersteller scheinen sich noch in der Anfangsphase dieses Prozesses zu befinden.

Allerdings sollte berücksichtigt werden, dass diese anfänglichen Herausforderungen nicht unbedingt auf langfristige Probleme hindeuten. Sie könnten viel mehr als Wachstumsschmerzen betrachtet werden, die oft mit der Einführung neuer Technologien einhergehen.

Ein bedeutsamer Aspekt, der im Kontext von Smarthome-Installationen hervorgehoben werden sollte, ist die Langlebigkeit einer solchen. Sie ist nicht auf einen kurzen Zeitraum von wenigen Jahren ausgelegt, sondern soll teilweise Jahrzehnte genutzt werden. Hier muss der Matter-Standard sich ein entsprechendes Vertrauen erarbeiten und die Hersteller eine langfristige Unterstützung bereitstellen.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Golem.de und ist hier in einer alternativen Variante zu finden.

Selfhosting in fünfter Auflage erschienen

Vor einigen Tagen ist mein Buch Selfhosting: Server aufsetzen und betreiben in der fünften Auflage erschien. Die erste Auflage des Buches erschien im Jahr 2015. Im Gegensatz zu den Vorgängerausgaben, erscheint diese Ausgabe, neben der E-Book-Variante, auch gedruckt als Soft- und Hardcover-Ausgabe. Behandelt wird im Buch der Betrieb eines eigenen Servers mitsamt entsprechender Dienste unter der Nutzung der Linux-Distribution Ubuntu. Neben den bisherigen Inhalten wurde viele Kapitel um entsprechende Hintergründe erweitert.

Selfhosting

Nach einer kurzen Einleitung behandelt das Buch die Beschaffung eines Servers, die anschließende Installation und Grundeinrichtung. Dabei wird auch das Setup von verschlüsselten Servern behandelt. Nach der Vermittlung von Linux– und Netzwerk-Grundlagen, wird anschließend die Einrichtung unterschiedlichster Servertypen, wie Mail-, Game- oder Webserver behandelt. Neben diesen werden Dienste wie Git und XMPP besprochen. In weiteren Abschnitten des Buches wird auf Themen wie das Backup von Servern, die Sicherheit, Wartung und Verwaltung derselben eingegangen.

Die Hard- und Softcover-Ausgaben

Erhältlich ist das Buch als E-Book, sowie in einer Soft- und Hardcover-Variante. Es kann es unter anderem bei Amazon, Beam, Google Play, eBook.de und iTunes bezogen werden. Direkt bestellt werden kann das Buch über den Shop von Tredition.

Matter im Überblick

Im Laufe der letzten Jahre und Jahrzehnte sind einige Smart Home-Standards auf den Markt gekommen. Mit Matter ist nun ein neuer Standard angetreten, welcher den Smart Home-Markt aufrollen möchte.

Doch abseits der für den Endnutzer gedachten Versprechen, welche Vorteile er bringen soll, wird erstaunlich wenig über die technischen Hintergründe gesprochen.

Allerdings helfen diese Hintergründe Matter und seine Möglichkeiten zu verstehen. In diesem Artikel sollen die Hintergründe von Matter beleuchtet und gezeigt werden, wie Matter abseits der Marketingversprechen funktioniert.

Bestehende Standards

Matter ist beileibe nicht der erste Standard, welcher sich mit dem Thema Smart Home beschäftigt. Vor ihm gab und gibt es Standards wie Z-Wave, EnOcean und Zigbee. Letzterer spielt bei Matter organisatorisch eine besondere Rolle.

Je nach Standard werden unterschiedlichste Technologien und Funksysteme genutzt, wie das vermaschte Netzwerk, welches Z-Wave-Geräte untereinander aufbauen.

Das Problem an diesen Systemen ist, dass sie meist zueinander inkompatibel sind. Über Lösungen wie Home Assistant oder Homee können diese unterschiedlichen Systeme zur Zusammenarbeit gebracht werden.

Allerdings wird auch hier in vielen Fällen nur eine begrenzte Anzahl an Hardware unterstützt. Eine allumfassende Lösung stellt dies meist nicht dar.

Auch ins heimische Funknetz eingebundene Geräte werden gerne für die Smart Home-Anwendungen genutzt, welche auch durch ihren günstigen Preis bestechen können.

Aus Sicht von Entwickler sind unterschiedlichste Standards ein Problem. Je nach Firmengröße kann sich nur für einen Standard entschieden werden, da zusätzlich zu unterstützende Standards mehr Entwicklungsaufwand und damit am Ende mehr Kosten bedeuten.

Daneben sind die unterschiedlichen Standards zwar mehr oder weniger gleichwertig, allerdings gibt es eine gewisse Fragmentierung bei den Geräteklassen, so sind Leuchtmittel vorwiegend mit dem Zigbee-Standard verheiratet oder werden über teils obskure Wi-Fi-Lösungen angebunden.

Zwar existieren auch Beleuchtungslösungen für Z-Wave, allerdings sind diese in ihrer Auswahl beschränkt und der Preis ist in vielen Fällen höher als bei den Zigbee-Varianten.

Es gibt es Hersteller, welche mehrere Systeme unterstützen und die gleichen Produkte wie schaltbare Steckdosen in unterschiedlichen Varianten, je nach Smart Home-System, anbieten.

Für den Kunden bedeutet diese Auswahl und die damit verbundenen Probleme wie die Berücksichtigung der Kompatibilität, dass er meist zögerlich zu Smart Home-Produkten greift. Aus Sicht der Hersteller und der Kunden ist dies eine suboptimale Situation: voneinander abgeschirmte Ökosysteme und Geräte, die nur unter Umständen miteinander genutzt werden können.

Smart Home-Markt

Für das Jahr 2022 wird von einem Umsatz im Smart Home-Markt von über einhundert Milliarden Euro ausgegangen.

Allerdings bedingt durch die Fragmentierung des Marktes, entspricht dieser Umsatz nicht dem, der vor einigen Jahren erwartet wurde. So wurde unter anderem von einer höheren Durchdringung des Marktes ausgegangen.

Aktuell nutzen knapp 15 % aller Haushalte, weltweit gesehen, Smart Home-Technik in ihrem Haus oder ihrer Wohnung. Bedingt durch die Vorteile, welche Matter bieten soll und die damit einhergehende Vereinheitlichung, soll dem Smart Home-Markt neues Leben eingehaucht werden.

Das Matter-Versprechen

Matter will die bestehenden Probleme anderer Standards lösen. Der Standard sieht sich als Smart Home-Interoperabilitätsprotokoll und definiert sich als Anwendungsschicht, welche existierende Protokolle wie Thread und Wi-Fi nutzt, um seine Aufgabe, eine Smart Home-Umgebung darzustellen und zu verwalten, zu erfüllen.

Im Grundsatz geht es darum, dass der neue Standard unabhängig von den einzelnen Herstellern sein soll. Auch soll es jedem Hersteller von Hardware möglich sein, den neuen Standard zu implementieren.

Dem Endnutzer wird die Kompatibilität, aller Matter-Geräte untereinander, versprochen. Daneben soll in Zukunft auf proprietäre Bridges und Hubs, welche zur Anbindung bestimmter Systeme genutzt werden, verzichtet werden können.

Eine weitere wichtige Eigenschaft von Matter ist, dass die Steuerung zwar in der Theorie an Cloud-Systeme angebunden werden kann, aber immer lokal funktionieren muss.

Aus Sicht des Datenschutzes und der Betriebssicherheit ist dies eine erfreuliche Entwicklung, da Steuersignale nun nicht mehr die halbe Welt umrunden müssen, bevor sie wieder im eigenen Zuhause ankommen. Auch die Zuverlässigkeit stärkt dies in der Theorie, da auch beim Wegfall der Internetverbindung das eigene Smart Home noch funktioniert.

Für die Einrichtung von Matter-Geräten werden nicht mehr unbedingt die Third-Party-Apps der jeweiligen Hersteller benötigt, sondern diese können zentral über Apps z. B. der Home-App unter iOS hinzugefügt werden.

Connectivity Standards Alliance

Organisatorisch wird der Matter-Standard von der Connectivity Standards Alliance (CSA) betreut. Diese ging aus der Zigbee Alliance, welche 2002 gegründet wurde, hervor, welche sich für den gleichnamigen Zigbee-Standard verantwortlich zeichnet.

Mittlerweile sind über 500 Firmen unter dem Dach der Connectivity Standards Alliance vereint. Dazu gehören Unternehmen wie Amazon, Apple, Comcast, Google, IKEA, Infineon, LG, Nordic Semiconductor und Samsung.

Von der Idee zum Standard

Erste Lebenszeichen des Matter-Standards gab es im Dezember 2019. Damals kündigten unter anderem Amazon, Apple und Samsung sowie die Zigbee Aliance an, dass eine Zusammenarbeit für das Projekt Connected Home over IP beschlossen wurde.

Knapp anderthalb Jahre nach der ersten Ankündigung wurde aus Connected Home over IP schließlich Matter. Im gleichen Zuge wurde durch eine Umbenennung aus der Zigbee Alliance die Connectivity Standards Alliance.

Nach etwa drei Jahren Zeit der Planung und Entwicklung erschien im Oktober 2022 mit der Version 1.0 die erste Iteration des Standards. Hier wurden neben der eigentlichen Standardbeschreibung unterschiedliche Produktkategorien wie Beleuchtungslösungen, Sicherheitssensorik, Thermostate, Türschlösser und einige andere spezifiziert.

Während der Entwicklung gab es bedingt durch Faktoren wie die Coronapandemie und Verzögerungen bei den Gerätetests einige Verschiebungen, welche dann schlussendlich zum Veröffentlichungstermin im Oktober 2022 führten. Im November 2022 wurde Matter offiziell auf einem Launch-Event in Amsterdam vorgestellt.

In der nächsten Iteration des Standards, der Version 2.0, welche im März bzw. April 2024 erscheinen soll, sollen unter anderem die unterstützten Geräte um Klassen wie Staubsauger-Roboter, Rauchmelder, Kameras und einige andere erweitert werden.

Architektur

Aus architektonischer Sicht betrachtet ist Matter ein Applikationsprotokoll, welches auf bestehenden Technologien aufsetzt. Grundlage für das Matter-Protokoll bildet IPv6.

Matter setzt als Applikationsprotokoll auf vorhandenen Technologien auf

Der Matter-Protokollstack selbst besteht aus unterschiedlichsten Schichten, welche jeweils bestimmte fachliche Anforderungen erfüllen.

Die Schichten des Matter-Protokollstack

Die Anwendungsschicht (Application Layer) innerhalb des Matter-Protokollstacks implementiert die dem Gerät eigene Businesslogik. Im Falle einer schaltbaren Steckdose wäre dies die Logik, um das Gerät ein- und auszuschalten. Aktionen in der Anwendungsschicht führen zur Änderung im Datenmodell (Data Model).

Im Datenmodell werden die Daten für das entsprechende Gerät gehalten, z. B. ob das Gerät aktuell angeschaltet ist oder bei einem Leuchtmittel, die aktuell ausgewählte Leuchtfarbe.

Für die Interaktion von Außen werden im Interaction Model bestimmte Interaktionen definiert, welche von Außen geschrieben oder gelesen werden können. Eine solche Interaktion löst dann eine Logik in der Anwendungsschicht des Gerätes aus, um die entsprechenden Aktionen auszulösen.

Über das Interaction Modell kann eine Aktion definiert werden und über die Action Framing-Schicht wird sie schließlich in ein binäres Format serialisiert und dieses an die Security-Schicht übergeben.

In dieser wird die Nachricht verschlüsselt und ein Message Authentication Code angehangen. Damit soll sichergestellt werden, dass die Daten sicher und verschlüsselt zwischen den Instanzen bzw. Geräten übertragen werden.

Damit sind die Daten für die Nachricht serialisiert, verschlüsselt und kryptografisch signiert und werden an die Message Framing-Schicht übergeben, in welcher die endgültige Payload, welche schlussendlich über das Netzwerk verschickt wird, erzeugt wird. In Rahmen dieses Prozesses werden Headerfelder ergänzt, welche unter anderem Routing-Informationen enthalten können.

Anschließend wird das Ganze an die Transportschicht übergeben und findet so seinen Weg durch das Netzwerk, bis es beim definierten Empfänger ankommt. Dort angekommen wird der Matter-Protokollstack in umgekehrter Reihenfolge durchlaufen, bis schlussendlich wieder die eigentliche Nachricht in der Anwendungsschicht verarbeitet werden kann.

Fabric, Nodes und Controller

Im Matter-Standard werden einige Begriffe definiert, deren Wissen um die Bedeutung ein Verständnis des Standards erleichtert.

Ein zentraler Begriff im Matter-Standard ist die Fabric. Bei einer Fabric handelt es sich um einen logischen Verbund von Knoten (Nodes), welche eine gemeinsame Vertrauensbasis (Common Root of Trust) und einen gemeinsamen verteilten Konfigurationsstatus besitzen.

Ein Knoten (Node) ist im Matter-Standard definiert als eine Entität, welche den Matter Protokollstack unterstützt und nach der Kommissionierung über eine Operational Node ID und Node Operational Credentials verfügt.

Eine schaltbare Steckdose

Dabei ist ein Node nicht unbedingt gleichzusetzen mit einem Gerät. Ein Gerät, wie eine schaltbare Steckdose kann in der Theorie mehrere Knoten beinhalten, welche wiederum zu mehreren Fabrics gehören können.

Daneben gibt es im Matter-Standard den Begriff des Controllers. Dieser ist definiert als ein Matter-Knoten, welcher die Berechtigung hat einen oder mehrere Knoten zu kontrollieren. Dies kann z. B. das Smart Home-System sein oder ein iPhone mit der entsprechenden Home-App. Matter unterstützt per Design unterschiedlichste Controller in einem Matter-Netzwerk. Dieses Feature wird als Multi-Admin bezeichnet.

Kerntechnologien

Für Matter-Netzwerke, sind einige Kerntechnologien definiert, welche im Rahmen des Standards genutzt werden.

Für die Kommunikation der Geräte untereinander wird Wi-Fi, Ethernet oder Thread benutzt, für die Kommissionierung Bluetooth LE.

Bluetooth LE

Bluetooth LE wird im Matter-Standard genutzt, allerdings nicht für die Kommunikation der Geräte untereinander. Stattdessen wird Bluetooth LE für Kommissionierung (commission, im Matter-Standard) der Geräte genutzt.

Nach der Definition des Matter-Standards wird bei der Kommissionierung ein Node in die Fabric eingebracht, also das Gerät dem Matter-Netzwerk hinzugefügt.

Im Rahmen dessen werden die Zugangsdaten des Netzwerkes und andere für die Kommissionierung benötigten Informationen auf das Gerät übertragen.

Im Anwendungsfall würde dies so aussehen, dass der Nutzer einen QR-Code scannt, welcher die Informationen über das Gerät enthält und anschließend die Kommissionierung mittels Bluetooth LE durchgeführt wird.

Diese Informationen müssen nicht unbedingt als QR-Code geliefert werden. In der Theorie kann auch NFC als Technologie benutzt werden oder die enthaltenen Informationen einfach als kodierte Zeichenkette auf dem Gerät aufgedruckt sein oder dem Handbuch beiliegen.

Dies ermöglicht eine einfache Konfiguration und Einbindung der Geräte aus Sicht des Endbenutzers. Ist die Kommissionierung abgeschlossen und das Gerät damit in das Matter-Netzwerk eingebunden, nutzt das Gerät Bluetooth LE nicht mehr.

Anbindung der Smart Home-Geräte

In den meisten praxisnahen Fällen wird die Anbindung von Geräten meist auf die Anbindung per Thread und Wi-Fi hinauslaufen. Bei Wi-Fi im Heimbereich sind alle Geräte mehrheitlich mit einem Access Point verbunden. Bei Thread hingegen handelt es sich um ein vermaschtes Netz, welche über Border-Router mit dem Rest des Netzwerkes verbunden ist.

Thread

In einem Smart Home sind eine Reihe von Aktoren, wie schaltbare Steckdosen und Ähnliches verbaut. Daneben gibt es dann noch Sensorik, z. B. in Form von Temperatur- und Bewegungssensoren.

Sensoren, wie Temperatur oder Bewegungssensoren, laufen mehrheitlich mit Batteriestrom und eignen sich damit nicht für energieintensive Techniken wie Wi-Fi, um ihre Daten von A nach B zu transportieren.

Ein batteriebetriebener Sensor

Hier kommt das Protokoll Thread ins Spiel. Dieses ist darauf ausgelegt, Geräte miteinander zu verbinden, welche eine geringe Datenrate benötigen und möglichst wenig Energie verbrauchen sollen. Das Protokoll besticht durch sein simples Design und ermöglicht geringe Latenzen.

Das Netzwerkprotokoll Thread versteht sich als selbstheilendes Mesh-Netzwerk. Ein Designziel war es unter anderem, dass es keinen Single Point of Failure in einem solchen Netzwerk geben soll, die Übertragung zuverlässig und die Reichweite durch das Routing innerhalb des Thread-Netzwerkes gegeben ist.

Im Rahmen von Matter sollen hunderte bis tausende Produkte über Thread in einem Netzwerk unterstützt werden.

Entwickelt wird das Protokoll seit 2014 von der Thread Group welcher unter anderem ARM Limited, Nest Labs, Samsung und Qualcomm angehören. Die Entwicklung ist seit dem nicht stehen geblieben und so wurden mit Thread 1.3 Funktionalitäten wie vollumfängliches IP-Routing und Service-Discovery hinzugefügt. Diese Funktionalitäten werden für die Nutzung von Thread im Zusammenhang mit Matter benötigt.

Thread setzt auf IEEE 802.15.4 auf, bei welchem es sich um ein Standard für kabellose Netzwerke mit geringen Datenraten handelt. In IEEE 802.15.4 ist die Bitübertragungsschicht (Physical Layer) und die Data-Link-Schicht definiert.

Neben Thread setzt unter anderem auch Zigbee auf IEEE 802.15.4 auf, was ein Update solcher Geräte, hin zu Thread, perspektivisch möglich macht.

Das OSI-Modell

Darüberliegende Schichten, welche z. B. das Routing übernehmen können, müssen dann von anderen Protokollen übernommen werden. An dieser Stelle setzt Thread ein.

Per Thread angebundene Geräte können per IPv6 adressiert werden. Wichtig ist es festzuhalten, dass es sich bei Thread nicht um Matter handelt, sondern Thread ein eigenständiges Funkprotokoll ist, welches wie Wi-Fi der Anwendungsschicht agnostisch gegenübersteht.

Rollenspiele

Bei Thread kann jedes Gerät unterschiedliche Rollen annehmen. So gibt es in einem Thread-Netzwerk, einen Leader, einen oder mehrere Router und die Rolle des Endgerätes.

Jedem Gerät wird mindestens die Rolle des Endgeräts zugewiesen. Das sind solche Geräte, welche einen Befehl in Form eines Datenpaketes erhalten, um diesen auszuführen.

Ein Leader ist eine Rolle, welche nur einmal vergeben wird. Dieser koordiniert das Thread-Netzwerk. Fällt ein Leader aus, so wird automatisch ein neuer Leader bestimmt. Dazu ist es notwendig, dass jederzeit andere Geräte für den bestehenden Leader einspringen können. Die Zustandsinformationen müssen also im Netzwerk aktuell gehalten werden.

Router, leiten Datenpakete im Thread-Netzwerk weiter. Diese Rolle wird dynamisch von den jeweiligen Geräten aktiviert bzw. wieder deaktiviert, wenn z. B. zu viele Router in der Umgebung unterwegs sind. Daneben bieten die Router Funktionalität, wie Security Services, für andere Geräte, die dem Netzwerk beitreten wollen.

Normalerweise nehmen Thread-Geräte nur die Rolle als Endgerät wahr. Wird mehr Reichweite im Netzwerk benötigt, werden einige dieser Geräte automatisch Router in diesem. Das passiert z. B. dann, wenn ein Endgerät keinen Router findet, aber ein Endgerät in der Theorie eine solche Rolle einnehmen kann.

Auf der anderen Seite funktioniert dies auch, wenn sich zu viele Router in einem Bereich befinden und damit zu viel Redundanz vorhanden ist. In diesem Fall stufen sich Geräte in wieder zurück und geben die Router-Rolle auf. Dies ist z. B. dann der Fall, wenn ein Gerät nur noch mit anderen Geräten verbunden ist, welche ebenfalls die Router-Rolle wahrnehmen.

Damit ist das Routerkonzept, im Gegensatz zu Technologien wie Bluetooth Mesh oder Zigbee dynamisch.

FTDs und MTDs

Thread kennt unterschiedliche Typen von Geräten. Einerseits gibt es sogenannte Full Thread Devices (FTD) und sogenannte Minimal Thread Devices (MTD).

Bei den FTDs handelt es sich um autonome Geräte im Thread-Netzwerk, welche Rollen, jenseits der Endgeräte-Rolle, wahrnehmen. Im Normalfall haben diese Geräte entsprechende Hardwareressourcen, wie genügend Speicher et cetera. Im Gegensatz zu den MTDs sind FTDs immer mit dem Thread-Netzwerk verbunden. Infolgedessen sind FTDs meist solche Geräte, welche direkt am Stromnetz angeschlossen sind.

Ein einfaches Thread-Netzwerk

MTDs hingegen sind für solche Geräte gedacht, welche größtenteils über eine Batterie betrieben werden. In diese Kategorien fallen Geräte wie Sensoren und Ähnliche. Diese müssen mit ihren Ressourcen entsprechend haushalten. Sie treten deswegen nur sporadisch mit dem Thread-Netzwerk in Kontakt und befinden sich den Großteil ihrer Betriebszeit im Schlafmodus.

MTDs senden alle ihre Nachrichten zu einem sogenannten Parent-Device und nehmen nur die Rolle als Endgerät im Thread-Netzwerk wahr.

Border-Router

Da im Rahmen von Matter Informationen aus dem Thread-Netzwerk heraus in den Rest des Netzwerkes gelangen müssen, werden hier wieder Router, sogenannte Border-Router benötigt. Diese routen die Informationen aus und in das Thread-Netzwerk.

Im Gegensatz zu anderen Systemen unterstützt Thread mehrere Border-Router, um auch hier wieder einen Single Point of Failure zu vermeiden. Die Funktionalität solcher Border-Router wird und kann von unterschiedlichsten Geräten wahrgenommen werden. Beispiele für solche Geräte sind z. B. Alexa-Geräte oder der HomePod mini von Apple.

Während bei Bridges eine Übersetzung der jeweiligen Daten vorgenommen wird, damit sie vom anderen System verstanden werden, werden bei den Border-Routern nur die entsprechenden Daten vom Thread-Netzwerk in das andere Netzwerk geroutet. Eine Übersetzung derselben findet nicht statt.

Wi-Fi

Neben Thread können Geräte im Matter-Standard auch über Wi-Fi eingebunden werden. Als Übertragungstechnik bietet sich Wi-Fi für Smart Home-Geräte an, welche eine höhere Bandbreite benötigen und meist auch über ein entsprechendes Energiebudget verfügen und zumeist direkt an das Stromnetz angeschlossen sind.

In diese Kategorie fallen unter anderem Videokameras und Türklingeln mit Videoverbindung. Allerdings ist Wi-Fi bzw. ein einzelner Access Point nicht unbedingt dafür gedacht, eine große Menge an Geräten gleichzeitig zu bedienen.

Mit Wi-Fi 6 sind Verbesserungen eingeflossen, um mehr Geräten in einem Netzwerk entsprechende Daten simultan senden zu können, sodass die Nutzung für Smart Home-Geräte auch hier in Zukunft sinnvoller ist.

Distributed Compliance Ledger

Ein interessantes Detail an Matter ist der Distributed Compliance Ledger. In dieser verteilten Datenbank bzw. Blockchain befinden sich kryptografisch abgesicherte Daten über die Geräteherkunft, den Status der Zertifizierung sowie wichtige Einrichtungs- und Betriebsparameter.

Eingesehen werden kann die Datenbank unter anderem über eine entsprechende Weboberfläche. Die verwendete Software dafür kann auf GitHub ebenfalls eingesehen werden.

Gelesen werden kann die Datenbank von jedermann während Schreibzugriffe nur Herstellern im Rahmen ihrer Produkte gestattet sind.

In dieser Datenbank, können Hersteller von Produkten Informationen über diese hinterlegen, damit sie von jedermann gelesen werden können. Auch die Ergebnisse von Compliance Tests werden in diese Datenbank geschrieben. Dasselbe gilt für die Compliance Confirmation der CSA.

Für den Nutzer wird der Distributed Compliance Ledger interessant, um zu erfahren, ob ein Gerät als mit dem Standard konform zertifiziert wurde oder um Modellinformationen wie Firmware- und Hardware-Versionen auszulesen. Auch Zertifikate können über die Datenbank bezogen werden, um lokale Zertifikate zu überprüfen.

Die Netzwerktopologie des Distributed Compliance Ledger

Im Kontext des Ledgers existieren unterschiedliche Knoten. Einer dieser Knoten sind Validator-Knoten welche eine komplette Kopie der Datenbank vorhalten. Nicht jeder Knoten kann ein Validator-Knoten sein, er benötigt hierfür eine Erlaubnis. Auch die Anzahl der Validator-Knoten sollte beschränkt sein.

Ein weiterer Knoten ist der Observer-Knoten. Auch dieser enthält eine komplette Kopie der Datenbank und jeder darf einen solchen Observer-Knoten aufsetzen. Daneben existieren noch andere Knoten wie Sentry-Knoten, welche vor Validator-Knoten stehen können und ein Weg des DDoS-Schutzes sind.

Der Client kann sich nun mit einem dieser Knoten verbinden und die benötigten Informationen erfragen. Die Responses sind kryptografisch abgesichert, sodass es keine Rolle spielt, ob sie von einem Observer– oder einem Validator-Knoten kommen.

Technisch setzt das System auf Tendermint bzw. dem Cosmos SDK auf, welches ein Framework für Blockchains zur Verfügung stellt.

Unterstützung

Matter an sich ist noch ein relativ junger Standard und im Moment ist es noch schwierig kompatible Geräte zu finden, auch wenn teilweise schon Updates und Geräte ausgeliefert worden sind. Dies betrifft z. B. einige Geräte von Eve Systems oder Produkte von Nanoleaf mit Matter-Unterstützung.

Interessant ist die Unterstützung auch vonseiten der Betriebssystemanbieter für mobile Systeme, wie iOS und Android. Mit iOS 16.1 lieferte Apple die Unterstützung für Matter aus. Bei Android lieferte Android 13 die ersten Integrationen für Matter.

Auch Smart Speaker wie die Alexa-Serie von Amazon unterstützen mittlerweile Matter, so wurden bereits Updates für einige Modelle ausgerollt, weitere Modelle sollen Anfang 2023 folgen. Einige Geräte fungieren dann auch als Thread-Border-Router und ermöglichen so die Integration von Smart Home-Geräten. Das Gleiche gilt für HomePod minis und den Apple TV 4K, welche ebenfalls Thread unterstützten.

Auch auf Produktseite fangen immer mehr Hersteller an Support für Matter in ihre Produkte einzubauen, so können Entwickler z. B. mit den Philips Hue-Hubs und Geräten in Verbindung mit Matter erste Tests durchführen.

Lizenz

Wer sich Matter anschauen möchte, kann sich die Spezifikation herunterladen, nachdem einige Daten bei CSA hinterlegt worden sind. Ein frei verfügbarer Download existiert nicht.

Ähnlich sieht es auch beim Thread-Standard aus. Hier werden auch entsprechende Hinweise in der E-Mail gegeben:

Please also note, as per the Thread 1.1 Specification EULA, you are prohibited from sharing the document.

Grundsätzlich handelt es sich bei Matter um einen proprietären Standard, der genutzt werden kann, nachdem eine Zertifizierung durchgeführt und die Mitgliedsgebühren für die Connectivity Standards Alliance gezahlt wurden. Offizieller Quellcode rund um Matter ist auf GitHub zu finden und unter der Apache-Lizenz lizenziert.

Problematisch wird das Lizenzierungsmodell des Matter-Standards für GPL-Software, bedingt durch die jährlich zu leistenden Zahlungen an die Connectivity Standards Alliance, welche mit der GPL nicht vereinbar sind.

Migration auf Matter

Interessant wird es auch, wenn ein bestehendes Smart Home auf Matter umgerüstet werden soll. In einem solchen Fall sind bereits Systeme wie Zigbee oder Z-Wave installiert und die Frage stellt sich, wie diese Systeme umgestellt werden können.

Der einfachste Weg wäre es natürlich alle bestehenden Altgeräte auszubauen und anschließend neue kompatible Matter-Geräte einzubauen. Dies wird, ist den meisten Fällen aus Kostengründen und mangels fehlender Praktikabilität kein Weg sein, der gegangen werden kann.

Im Matter-Standard selbst sind für diesen Fall Bridges vorgesehen, mit welchen diese „Altsysteme“ angebunden werden können. Ein Bridge definiert sich im Matter-Standard dadurch, dass sie ein Matter-Knoten darstellen, welcher eines oder mehrere Nicht-Matter-Geräte darstellt.

Ein komplexes Matter-Netzwerk

Über solche Bridges können schlussendlich bestehende Netzwerke eingebunden werden. Daneben lassen sich einige Produkte, welche z. B. Hardware nach dem 802.15.4-Standard verbaut haben oder aber bereits Thread unterstützen per Softwareupdate so upgraden, dass sie mit dem Matter-Netzwerk kompatibel werden.

Problematisch an solchen Bridge-Lösungen ist, dass die Geräte nicht direkt integriert sind und somit unter Umständen parallele Mesh-Systeme im Smart Home existieren. Aber über solche Bridge-Lösungen ist möglich, Stück für Stück in die neue Matter-Welt zu migrieren und so den Migrations-Big-Bang zu vermeiden.

Ausblick und Fazit

Matter hat sich als neuer Standard aufgestellt, um den Smart Home-Markt aufzurollen. Dass mit neuen Standards die alten Standards nicht unbedingt obsolet werden, hatte schon XKCD in einem seiner bekannteren Comics gezeigt.

Doch wie könnte die Zukunft von Matter aussehen? Da sich praktisch jeder größere Smart Home-Anbieter und andere Firmen wie Apple, Amazon, Google und Samsung an Matter beteiligen, könnte Matter das Potenzial haben, den Markt aufzurollen.

Schlussendlich stellt sich hier die Frage nach den Produkten, die mit Matter-Unterstützung auf den Markt gebracht werden und ob diese die Kundenwünsche erfüllen können.

Auch muss der Standard, der in der Theorie übergreifend unterstützt wird und dessen Geräte unabhängig vom Hersteller genutzt werden können, dies noch in der Praxis beweisen. Im schlimmsten Fall ist der Kunde hier wieder der Leidtragende, weil er kleine und größere Inkompatibilitäten ertragen muss.

Im besten Fall führt der neue Standard zu einer Migration alter Lösungen in Richtung Matter. Der Zigbee-Standard ist praktisch ein Legacy-Standard geworden und Z-Wave wird im schlimmsten Fall einen langsamen Tod sterben, da viele Nutzer zu Matter abwandern werden und Z-Wave es schwer haben wird, gegen diesen Standard zu bestehen.

Auch wenn Z-Wave aufgrund der genutzten Funkfrequenzen kleinere technische Vorteile hat, sind dies wahrscheinlich keine Faktoren, welche sich auf Kundenseite auswirken werden. Auch wenn dies in der Z-Wave Alliance anders gesehen wird:

Matter is bringing a lot of attention to the smart home. This makes it easy to overlook Z-Wave as the most established, trusted, and secure smart home protocol, that also happens to have the largest certified interoperable ecosystem in the market. We firmly expect that Z-Wave will play a key role in connecting devices and delivering the experience users really want.

Im Rahmen des Artikels wurde einige Hintergründe von Matter erläutert, trotzdem wurde Matter nur angerissen, da der Standard auf über achthundert Seiten, viele Details definiert und unterschiedlichste Verfahren im Detail erläutert.

Wenn Matter seine Versprechen halten kann und die Nutzung für den Kunden einfacher ist, könnte es ein Standard sein, der ein Großteil der Nutzer und Hersteller in Zukunft hinter sich vereinen könnte.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Golem.de und ist hier in einer alternativen Variante zu finden.