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Azure macht es leicht, neue Dienste bereitzustellen und Anwendungen schnell weiterzuentwickeln. Genau diese Geschwindigkeit kann Sicherheitslücken begünstigen, wenn Berechtigungen zu weit gefasst sind, Secrets provisorisch abgelegt werden oder Logging und Netzwerkregeln auf später verschoben werden. Der Artikel zeigt, wie sich Security by Design in Azure verankern lässt: mit Threat Modeling, einer tragfähigen Tenant- und Subscription-Struktur, klaren Identitäten, Infrastructure as Code, Azure Policy und wirksamer Überwachung nach dem Go-live. Sicherheit wird so nicht zum Kontrollpunkt kurz vor dem Go-live, sondern zu einem Zusammenspiel aus sicheren Standards, klaren Verantwortlichkeiten und überprüfbaren Leitplanken, das Architektur, Entwicklung und Betrieb begleitet. Sie wollen den gesamten Artikel lesen? Dann melden Sie sich gerne bei uns.

Der Cyber Resilience Act macht Produktsicherheit zur dauerhaften Aufgabe für Hersteller digitaler Produkte. Für Entwicklungsteams werden bewährte Praktiken wie sichere Entwicklung, strukturierte Risikoanalysen und Threat Modeling verbindlicher. Auch Schwachstellenmanagement, eine Software Bill of Materials (SBOM), Updatefähigkeit, Incident Response und technische Nachweise gehören damit zum Entwicklungsalltag. In seinem Beitrag in der Windows Developer, Ausgabe 10.2026, ordnet Lars Roith die Anforderungen aus Sicht der Produktentwicklung ein. Er zeigt, warum die Umsetzung über Bußgelder und Konformitätsbewertung hinausgeht und wie Sicherheit über Entwicklung, Veröffentlichung und Wartung nachvollziehbar verankert werden kann. Sie wollen den gesamten Artikel lesen? Dann melden Sie sich gerne bei uns.

Der Cyber Resilience Act wirkt auf den ersten Blick wie ein Thema für Compliance und Regulierung. In unserem Artikel in der dotnetpro 3/26 zeigen wir aber, warum der CRA kein reines Compliance-Thema ist, sondern ein ehrlicher Reifegradtest für Softwareentwicklung und Produktverantwortung. Spannend wird der CRA dort, wo Teams nicht mehr nur über gute Praxis sprechen, sondern sie im Alltag belastbar zeigen müssen. Es geht nicht zuerst um neue juristische Begriffe, sondern um sehr praktische Fragen: Wie tragfähig sind Architekturentscheidungen, wie sauber funktionieren Updates, wie gut kennt man die eigenen Abhängigkeiten und wie verlässlich wird mit Schwachstellen umgegangen? Genau deshalb lesen wir den CRA weniger als reinen Regeltext und mehr als Spiegel für die eigene Entwicklungsrealität. Wenn du die Diskussion dazu intern anstoßen willst, findest du im Artikel eine kompakte Grundlage.

Der Artikel im .NET Stack der dotnetpro zeigt, wie sich containerisierte .NET-Anwendungen für den produktiven Betrieb in Azure vorbereiten lassen. Er vergleicht App Service, Azure Container Apps und Azure Kubernetes Service, erläutert Best Practices für Container-Images und gibt Kriterien für die Wahl der passenden Plattform.

Wer GenAI ernsthaft nutzen will, muss bei den Daten anfangen. Ohne strukturierte, kontextreiche und zugängliche Informationen bleibt selbst das leistungsfähigste Sprachmodell blind für das Wissen im Unternehmen. Der Artikel zeigt, wie Microsoft Fabric mit OneLake, Lakehouse, Eventhouse und integrierten Datenpipelines eine zentrale Datenplattform für Retrieval-Augmented Generation schafft. Von der Datenaufnahme über die Vektorisierung bis zur Integration in Agenten und Workflows entsteht eine durchgängige Grundlage für unternehmensspezifische KI-Anwendungen.

Generative KI ist kein Hype mehr, sie ist Realität. Doch wie bringst du sie erfolgreich in dein Produkt? Unser Artikel zeigt dir den praktischen Weg von der ersten Idee bis zur produktiven Lösung. Du lernst, wie sich GenAI-Integration von klassischer Softwareentwicklung unterscheidet, welche Anwendungsmuster wirklich funktionieren und worauf es bei technischen Grundlagen und Architektur-Entscheidungen ankommt. Außerdem erfährst du, was bei Datenqualität und Entwicklungsprozessen entscheidend ist. Keine Theorie, sondern praxiserprobte Erkenntnisse für Entwickler und Produktverantwortliche, die GenAI strategisch und nachhaltig einsetzen wollen. Sie wollen den gesamten Artikel lesen? Dann melden Sie sich gerne bei uns.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Azure IoT Operations neue Maßstäbe für die Integration und Verwaltung von IoT-Geräten setzt. Der Beitrag beleuchtet die Unterschiede zu bisherigen Azure-IoT-Diensten, erklärt die zugrunde liegenden Technologien und zeigt, wann und warum sich ein Umstieg lohnt. Sie erhalten einen kompakten Überblick über die Herausforderungen klassischer IoT-Architekturen, die Vorteile des modularen Ansatzes von Azure IoT Operations sowie praktische Hinweise zur Migration und Einsatzmöglichkeiten in modernen, KI-getriebenen Geschäftsmodellen.

Die Integration von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in moderne Produkte hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen und erleben, grundlegend zu verändern. GenAI ermöglicht es, auf Basis bereits existierender Modelle Texte, Bilder, Code und vieles mehr zu generieren, was zu einer erheblichen Effizienzsteigerung und Innovation in verschiedenen Branchen führen kann. Durch die Nutzung dieser Technologien können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen personalisieren, die Benutzererfahrung verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.