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Interview

Docker, MongoDB, Elasticsearch und Co: Wie ein klassischer Fernsehsender auf moderne Technologie setzt [Interview]

(Foto: Shutterstock)

Wie viele Branchen in der heutigen Geschäftswelt stehen auch Medien- und Rundfunkunternehmen vor außergewöhnlichen Herausforderungen durch Startups. Zur Wahrung der Wettbewerbsfähigkeit setzen viele Firmen Softwareentwickler und Techniker in immer zentraleren Aufgabenbereichen ein. 

Beim Bayerischen Rundfunk (BR) spielt die Software-Entwicklungs-Abteilung inzwischen eine zentrale Rolle bei der Entscheidung darüber, wie Nachrichten gesammelt und präsentiert werden. Der öffentlich-rechtliche Sender aus Bayern gehört einer deutschlandweiten Gruppe an und kann auf acht Millionen Zuschauer und Zuhörer täglich verweisen. Die Sendeanstalt beschäftigt über 5.000 Fachleute, aufgeteilt auf zehn Radiosender und zwei Fernsehsender. Das Unternehmen verfügt außerdem über zwei international berühmte Orchester und einen Chor.

Die Software-Entwicklungs-Abteilung des BR funktioniert wie ein Startup, denn sie hat Freiheiten für Experimente und innovatives Vorgehen. Das riesige Publikum des Senders verschafft ihnen außerdem die Ressourcen, die sie für Ergebnisse brauchen. Und angesichts eines großen, datengetriebenen Newsrooms lässt sich Innovation nur mit dieser Freiheit und den Ressourcen zum Testen neuer Technologien bewerkstelligen.

Unser Gastautor hat mit Mustafa Isik, dem Head of Software-Development and Platforms beim BR, über Innovation in der Softwareentwicklung gesprochen und darüberhinaus erfahren, wie der BR den Elastic Stack zur Bewältigung der nächsten Big-Data-Herausforderung nutzt.

Als Isik zum BR kam, hatte er noch keine Ahnung vom Rundfunk, denn er war in der Welt der Technologie-Giganten wie Google zu Hause. Als bekennender „Hardcore-Geek“ machte sich Isik daran, viele weitere Geeks um sich zu scharen.

Der Schritt ins „Neuland“

Zu Beginn erkannte das Team sofort, dass der öffentlich-rechtliche Rundfunk den Weg in das „Neuland“ des modernen Internets noch nicht beschritten hatte. Isik musste feststellen, dass dem bis jetzt einige Hindernisse im Weg standen. Er erkannte aber auch, dass dieser Schritt nun schnell geschehen musste, um die demokratische Aufgabe des BR als öffentlich-rechtlicher Sender weiterhin wahrnehmen zu können. Isiks Abteilung war entschlossen, eine führende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft für den Rundfunk einzunehmen.

„Wir sollten die Veränderung nicht bekämpfen, sondern umarmen.“

— Mustafa Isik

„Wenn wir die Veränderungen nicht begrüßen und den Paradigmenwechsel nicht mitgestalten, der in den Rundfunkmedien oder den Medien im Allgemeinen geschieht, werden wir unsere Bedeutung für die Gesellschaft verlieren, und das wird sich negativ auf die Gesellschaft auswirken“, erklärt Isik, während er den öffentlich-rechtlichen Rundfunk in Europa und das offene Bildungswesen dem vorrangig privaten System in den USA gegenüberstellt. Der BR hat eine Verantwortung gegenüber der Gesellschaft, gleichstellend und gleichberechtigend zu handeln. Das geht auch mit dem Bayerischen Rundfunkgesetz konform, in dem es heißt, dass die Sendungen des BR „[…] von kulturellem Verantwortungsbewusstsein, von Menschlichkeit und Objektivität getragen sein [sollen][…]“ (Art. 4 BayRG).

Der Intendant des Bayerischen Rundfunks, Ullrich Wilhelm, hatte ebenfalls seine Finger im Spiel, als es um die Gründung des BR Software Innovation Lab ging. Das Lab wurde schnell zum Herzstück des Wandels beim BR und wurde dabei auch noch mehrfach ausgezeichnet.

Das ursprünglich einjährige Versuchsprojekt des Labs war so erfolgreich, dass das Experiment um ein Jahr verlängert wurde. Danach übernahm Mustafa Isik die Verantwortung für die Softwareentwicklung des gesamten BR. Viel davon basierte auf Open-Source-Technologie. Eines der Produkte, mit dem der BR die Big Data-Herausforderung bewältigt, ist der Elastic Stack.

t3n.de: Wie passt der Elastic Stack zur Vision und Startup-Umgebung des Unternehmens?

Der BR nutzt Elastic Stack. (Screenshot: Elastic Stack)
Der BR nutzt Elastic Stack. (Screenshot: Elastic Stack)

Mustafa Isik: Das Gute am Elastic Stack war eine Sache, die uns auch ursprünglich von Elastic überzeugte, nämlich die Basis aus Open-Source-Produkten mit umfassender Dokumentation. Zuerst habe ich die Online-Dokumentation gelesen. Ich fand es einfach klasse, dass sie auf Github verfügbar war. Ich glaube, ich habe sogar einen Pull-Request wegen eines Tippfehlers eingereicht. Für Einsteiger, die sich noch in Elasticsearch einarbeiten, gibt es „Elasticsearch – The Definitive Guide“ von O'Reilly Media, den man auch online auf der Website von Elastic lesen kann.

Diese Dinge weisen normalerweise auf eine funktionierende Umgebung hin. Beim Lesen des Online-Materials stellt man fest, dass es sich um eine ziemlich aktive Community handelt.

Ich habe mir einige Vorträge zu Logstash (Datenverarbeitung) angesehen und festgestellt, wie eng die Lösung in Elasticsearch integriert ist. Als wir über die Visualisierung der Dinge nachdachten, kam mir Kibana als ebenfalls eng verbundenes Visualisierungs-Tool in den Sinn. Dann haben wir vom Elastic Stack erfahren (ehemals ELK-Stack).

Ein weiterer wichtiger Faktor für uns war das gute Design der APIs. Man musste sich nicht ständig den Kopf zerbrechen. Eigentlich war es sogar ziemlich intuitiv, ohne dass man stundenlang die Dokumentation studieren musste.

t3n.de: Welche Datenquellen liefern die Nachrichten des BR?

Isik: Für BR24 (die 24-Stunden-Nachrichten-App des Senders) haben wir natürlich Verbindungen zu einigen internen Datenquellen. Als Grundlage läuft unsere Serveranwendungsebene auf einer im Container isolierten node.js über Docker. Das ist für eine Rundfunk- bzw. Medienfirma ein absolutes Novum. Unsere Ausdauersportler sind Couchbase und MongoDB. Bei unseren neuen Projekten sind wir überhaupt nicht mehr auf relationale Datenbanken angewiesen.

Unsere Datenquellen sind mit unserem Transkodierungsserver und unserem Video-Metadatenserver verbunden. Diese sind wiederum mit einem weiteren System verbunden, das als Gateway für die Berichterstattung fungiert. So können wir Audiodateien, Texte und Videos für Reporter verarbeiten, die von unterwegs senden.

Eine unserer neuesten Entwicklungen ist die Verbindung zu Videolicious. Das ist ein Startup an der US-amerikanischen Ostküste mit einer interessanten Anwendung für Medienschaffende. Damit kann man den Pre-Roll, den Post-Roll und alle Bestandteile eines professionellen Videobeitrages aufnehmen. Alles läuft über das Smartphone, sogar der Schnitt. Das Ergebnis kann sich durchaus mit den Arbeiten professioneller Teams messen.

t3n.de: Worin besteht die Big-Data-Herausforderung beim BR?

Mustafa Isik ist Head of Software-Development and Platforms beim Bayerischen Rundfunk. (Foto: Mustafa Isik)
Mustafa Isik ist Head of Software-Development and Platforms beim Bayerischen Rundfunk. (Foto: Mustafa Isik)

Isik: Grob gesagt geht es darum, Daten in Nachrichten und Informationen umzuwandeln. Aber wenn man sich neue Kanäle wie unsere BR24-App genauer ansieht, spielen auch Personalisierung und Profilierung eine Rolle.

Diese Richtung wird auch von anderen Technologieunternehmen wie Amazon und Google eingeschlagen. Sie kommen aus dem Technologiebereich, entdecken aber das Gebiet Content für sich. Der BR kommt aus dem Content-Bereich und dringt in den Hightech-Sektor vor. Die großen Technologieunternehmen personalisieren und bewältigen Big-Data-Herausforderungen seit Beginn dieser Entwicklung. Allein die Tatsache, dass ich als bekennender Geek zusammen mit meiner „Startup“-IT-Abteilung die aktuellen Big-Data-Herausforderungen bei einem Rundfunksender angehe, ist ein Indikator dafür, dass die Branche langsam versteht, wie wichtig die aktuellen Entwicklungen im Bereich Big Data für die Bereitstellung von Nachrichten und Informationen sind. Wir müssen uns dieser Umstände bewusst sein und uns darin zurechtfinden.

Die Personalisierung bei BR24 war der erste Ausflug des Unternehmens in das wahre Ausmaß der Personalisierung und Profilierung.

Die BR24-App verfügt über zwei Schlüsselfunktionen. Die eine ist die Regionalisierung der Inhalte; dort liegt die Herausforderung natürlich mehr im Content-Bereich. Die andere Funktion ist die Personalisierung, ohne dass sich die Nutzer dafür explizit registrieren müssen. In BR24 erfolgt das über das Abonnieren von Tags durch die Nutzer. Alle unsere Artikel werden mit Tags versehen, sodass man bestimmte Inhalte abonnieren kann.

Was mir an Benachrichtigungen schon immer sauer aufstieß war, dass sie nicht spezifisch für den Leser waren. Benachrichtigungen sind ziemlich simple Mechanismen. Nutzer haben ihr Smartphone immer dabei und erleben alles sehr persönlich, sehr vertraut, und plötzlich reißt sie eine Benachrichtigung aus ihrem persönlichen Kontext, was immer das dann auch ist.

Wir dachten uns, dass man Personalisierung und Benachrichtigungen auch zusammenbringen könnte. Damit meinen wir nicht nur die Personalisierung beim Öffnen der App, sondern auch den Versand von Benachrichtigungen zu den Themen, die der Nutzer abonniert hat. Gemeinsam mit dem BBC waren wir die ersten, die Personalisierung auf diesem Niveau betrieben. Mit dieser Art von Benachrichtigungen leistet der BR hier wirklich Pionierarbeit.

Wir reden also von einer Big-Data-Herausforderung. Wir haben hunderttausende Nutzer, die verschiedene Themen abonniert haben. Jedes Mal, wenn der Redakteur neue Artikel erstellt, muss berechnet werden, wer benachrichtigt wird, und sichergestellt werden, dass das nur einmal geschieht: Vielleicht enthält ein Artikel drei Tags, die ein Leser abonniert hat, deswegen muss derjenige aber nicht drei Benachrichtigungen bekommen. Wie bewerkstelligt man das also effizient?

Wie berechnet man die zu benachrichtigenden Personen effizient, wenn pro Stunde 50 Artikel veröffentlicht werden? Damit die Personalisierung funktioniert, müssen wir diese Frage beantworten. Wir müssen dafür sorgen, dass erstens die richtigen Leute benachrichtigt werden und zweitens nicht häufiger als nötig. Außerdem muss natürlich darauf geachtet werden, dass niemand benachrichtigt wird, der kein Interesse am Thema hat.

Inzwischen kopieren viele unser System, und das ist toll – es zeigt, dass wir es richtig gemacht haben. Genau deshalb arbeiten wir auch schon an der nächsten Version unserer App, die zwei „streng geheime“ Funktionen haben wird.

t3n.de: Elasticsearch ist Grundlage für Personalisierung und Profilierung bei der Nachrichtenpräsentation. Wie werden Analytik und Visualisierung intern genutzt?

Isik: Wir waren für alle „Publikumsprodukte“ zuständig und begannen, Elastic-Produkte im operativen Bereich einzusetzen. Mit Elastic konnten wir diese Bereiche intern halten und viel besser kontrollieren.

Außerdem begannen wir dann, web-basierte Dashboards zu gestalten. Diese stützten sich nicht nur auf das Elastic-Visualisierungstool Kibana, sondern auch auf unsere eigenen UI-Komponenten für das Redaktionsteam. Wir stellten LCDs in den Redaktionsräumen bereit, auf denen wir die Informationen aus Elastic visualisierten. Diesen Prozess haben wir nicht nur für technische Logs, sondern auch für Informationen zum Content.

Elastic hat die Analyse der Inhalte, die in die App gehen, so einfach und effizient gestaltet, dass wir damit nicht nur Erkenntnisse aus technischen Logs, sondern auch aus dem Content selbst gewinnen konnten. Davon war das Redaktionsteam natürlich begeistert. Sie bekommen nun Informationen wie die Anzahl der Artikel, Informationen zu vergebenen Tags und den Stand in den Regionen.

t3n.de: Was können die BR-Zuhörer oder -Zuschauer jetzt tun, was sie vorher noch nicht konnten?

(Grafik: Shutterstock)
Nutzer müssen die Inhalte personalisieren können, sagt Isik im Interview. (Grafik: Shutterstock)

Isik: Zuerst einmal können sie die angezeigten Inhalte personalisieren. In Zukunft werden wir weitere Personalisierungsmechanismen anbieten. Außerdem erreichen wir unser Publikum inzwischen auf neuen Plattformen. Unsere gesamte Online-Präsenz verfügt nun über ein responsives Design und folgt dem Ansatz „Mobile First“.

Wir sind ein Content-Anbieter: Wir haben tolle Inhalte, und die sollten nicht unter unserer Technologieplattform und unserer Umgebung leiden, ganz im Gegenteil, sie sollten davon profitieren.

„Alles, was wir entwickeln, ist nativ für die jeweilige Plattform.“

Unsere Plattform, unsere Technologie und die zuverlässige Umgebung sollten das Erlebnis der Leute verbessern. Genau das passiert gerade. Wir entwickeln keine Hybrid-Apps, wir haben keine Chromeless-Webbrowser oder nativen App-Container. Alles, was wir entwickeln, ist entweder eine wirklich responsive Website oder eine zuverlässige native App, die speziell für die jeweilige Plattform angepasst wurde. Das bedeutet, dass sich Android-Apps vielleicht anders anfühlen und anders aussehen, eben so, wie eine Android-App aussehen sollte. Die iOS-Version ist dann dafür an das Design von Apple angepasst.

t3n.de: Was bedeutet die digitale Transformation für den Rundfunk?

Isik: Wenn es um die digitale Transformation mit Bezug auf Nachrichten geht: Wir sind die Experten, daran besteht kein Zweifel. Aber es gibt Nachrichtensendungen, zum Beispiel auf Youtube, die Menschen erreichen, welche wir längst verloren haben. Erwachsene im Alter von 18 bis 34 – die sogenannten Millennials – sehen sich keine Fernsehnachrichten mehr an, ein Großteil interessiert sich überhaupt nicht mehr für Nachrichten. Stattdessen verbringen sie viel Zeit in sozialen Netzwerken, oft auf Mobilgeräten, und konsumieren Nachrichten und Informationen ganz anders als vorige Generationen.

Wir müssen sowohl die Erstellung als auch die Distribution der Inhalte angehen. Wir müssen uns beim produzierten Content noch viel stärker diversifizieren. Wir sollten nicht nur mit 30 Leuten Inhalte erstellen, wie wir es bisher getan haben, sondern zehn unterschiedliche, diversifizierte, kohärente und zielgruppenspezifische Inhalte mit jeweils drei Mitarbeitern erstellen.

Inhaltlich gesehen müssen wir uns also mehr so positionieren, dass wir flexibler und zielgerichteter Inhalte erstellen können. Andererseits müssen wir uns auch darauf konzentrieren, unsere Zielgruppe dort zu erreichen, wo sie sich gerade befindet.

Vielleicht auf dem Smartphone, vielleicht vor dem Fernseher, vielleicht sogar beides. Die Art der Inhalte, die wir für Youtube produzieren, muss sich von den Inhalten für die Leute in der U-Bahn unterscheiden, dort hat man schließlich nur drei Minuten bis zur nächsten Haltestelle und möchte die Nachrichten schnell konsumieren.

Ich denke, das ist die wirkliche Veränderung. Wir müssen flexibler, schneller, kleiner, agiler und zielgerichteter bei den Inhalten werden. Das Gleiche gilt für die verschiedenen Plattformen: nicht nur Radio oder Fernsehen, sondern auch Internet und Social Media. Die Nachrichten auf Twitter unterscheiden sich von den Nachrichten für Facebook, für deine Smartphone-App oder für den Desktop-PC. Der Elastic Stack ist dabei ein hilfreiches Tool, um unseren Nutzern jederzeit und überall in Echtzeit die richtigen Inhalte zu liefern.

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