Mobile Apps haben sich seit dem ersten iPhone vom reinen Consumer-Gimmick zur kritischen Infrastruktur im Unternehmensalltag entwickelt. Aber wie baut man heute eine App, die skalierbar, wartbar und tief in die Hardware integriert ist?

In dieser Folge haben wir Mirco Stickan, Gründer und Geschäftsführer der WAPP GmbH, zu Gast. Mirco entwickelt seit 2012 mobile Anwendungen und nimmt uns mit auf eine Reise durch die Evolution der App-Entwicklung: von den "Wild West"-Zeiten mit Objective-C, Java und XML-Layouts hin zu modernen, deklarativen Ansätzen mit Swift und Kotlin.

Wir diskutieren die architektonischen Grundlagen – warum eine App eigentlich "nur" ein weiteres Frontend für ein zentrales REST-Backend ist – und widmen uns der ewigen Gretchenfrage: Nativ, Cross-Platform (wie Flutter oder React Native) oder doch eine Progressive Web App (PWA)? Mirco erklärt, warum seine Agentur bei komplexen Projekten weiterhin auf die native Entwicklung setzt, sobald tiefe Sensor-Integrationen, Background-Tasks und maximale Performance gefordert sind.

Außerdem werfen wir einen Blick auf die wirtschaftliche Realität: Die Zeiten, in denen kleine Teams mit einer einfachen B2C-App über Nacht Millionen verdient haben, sind weitgehend vorbei. Der wahre Wert liegt heute im B2B-Sektor. Smartphones und Tablets fungieren in der Industrie als erschwingliche, hochgradig vernetzte Sensorik- und Eingabegeräte für den Shopfloor. Wir klären, wie man solche internen Firmen-Apps am öffentlichen App Store vorbei über Mobile Device Management (MDM) oder "Unlisted Distributions" sicher auf die Geräte der Mitarbeiter bekommt.

Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wann sich eine App wirklich lohnt und mit welchem Tech-Stack man sie strategisch richtig aufsetzt.

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Mirco auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mirco-stickan-278922181/

Website WAPP: wapp.gmbh

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Cloud-Services bilden das Fundament moderner IT-Infrastrukturen. Ohne skalierbare Cloud-Lösungen stoßen wachsende Anwendungen schnell an Hardware-Grenzen und erfordern massiven administrativen Aufwand. Die Nutzung dieser Dienste ist deshalb eine notwendige Investition in die Flexibilität und Ausfallsicherheit von Systemen.

Dabei muss man klar zwischen klassischem „Bare Metal“ Hosting und echter Managed Cloud unterscheiden. Während bei der reinen Server-Miete die volle Verantwortung für Betriebssystem, Sicherheit und Wartung beim Kunden liegt, übernehmen Hyperscaler wie AWS, Azure oder Google Cloud diese Aufgaben weitgehend. Das Angebot lässt sich dabei funktional in vier Kernsäulen gliedern: Compute, Storage, Database und Networking.

In dieser Folge erklären wir die grundlegende Architektur der Cloud mit einem speziellen Fokus auf Object Storage am Beispiel von Amazon S3. Anstatt Daten – wie in klassischen RAID-Systemen üblich – simpel und speicherintensiv zu spiegeln, setzt die Cloud auf fortgeschrittene mathematische Verfahren wie das sogenannte Erasure Coding.

Dabei werden Dateien in kleine Segmente („Chunks“) zerlegt, um errechnete Paritätsdaten ergänzt und über verschiedene physikalische Server verteilt. Dieses System schützt die Daten effizient vor Hardwareausfällen oder schleichender Datenkorruption („Bitrotting“) durch kosmische Strahlung. So lässt sich selbst bei enormen globalen Datenmengen eine extrem hohe Ausfallsicherheit und Langlebigkeit garantieren, ohne die benötigten Speicherkapazitäten unverhältnismäßig zu belasten.

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Software-Testing ist das Sicherheitsnetz jeder modernen Entwicklung. Ohne automatisierte Tests sinkt die Geschwindigkeit eines Teams massiv. Die Angst vor Fehlern bei jeder Änderung wächst. Testing ist deshalb eine notwendige Investition in die Skalierbarkeit und Wartbarkeit von Systemen.

Dabei muss man klar zwischen Testing und Qualitätssicherung (QA) unterscheiden. Während die QA oft den gesamten Prozess und die Nutzererfahrung bewertet, bestätigt Testing die rein technische Korrektheit des geschriebenen Codes.

In dieser Folge erklären wir, warum sich der Fokus von der klassischen Testpyramide hin zum Testdiamanten verschiebt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Integration-Tests. Diese prüfen, ob verschiedene Dienste, Datenbanken und Schnittstellen korrekt zusammenarbeiten. Unit-Tests sichern weiterhin atomare Funktionen ab, während End-to-End-Tests die gesamte Kette aus Nutzersicht simulieren.

Um Fehler noch früher und kostengünstiger abzufangen, gewinnen Methoden wie Shift Left an Bedeutung. Dabei wird Testing direkt an den Anfang des Entwicklungsprozesses gerückt. So werden Probleme gelöst, bevor sie teuer in der Produktion geflickt werden müssen. Moderne KI-Tools unterstützen heute dabei, diese Testfälle effizienter zu generieren und den Wartungsaufwand gering zu halten.

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