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MicrostaxxNews – Das Magazin

Informationen zu IT-Trends speziell für Sie zusammengestellt

Hier lesen Sie News zu aktuellen Technologie-Entwicklungen, Lösungen und Events, die Sie weiterbringen – im MicrostaxxNews Magazin zeigen wir Ihnen, was heute möglich ist und welchen Effekt das auf Ihren Business Case haben kann.

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Aruba Mobile First Award für Microstaxx
06/2019
19. Juni 2019

Aruba Mobile First Award für Microstaxx

Mobile First Award für Microstaxx - Herzlichen Dank an Aruba

11. Juni – 14. Juni 2019, Sibenik/Kroatien

19. Juni 2019

Künstliche Intelligenz führt medizinische Bildgebung in eine neue Dimension

Die medizinische Bildgebung bietet ein Fenster in den menschlichen Körper. Um wirklich genau interpretieren zu können, was im Körper vorgeht, brauchen Ärzte 3D-Bilder – insbesondere während einer laufenden Operation. Dank Künstlicher Intelligenz gelingt es, 2D-Ultraschalldaten in 3D-Bilder umzuwandeln.

Geheimnis Gehirn

Das menschliche Gehirn enthält etwa 100 Milliarden Neuronen mit 100 Billionen Verbindungen. Daher ist es eigentlich kein Wunder, dass das Gehirn für Wissenschaftler weiterhin rätselhaft bleibt. Das von der Europäischen Kommission ins Leben gerufene „Human Brain Project“ soll Daten darüber sammeln, wie das Gehirn funktioniert. Im Rahmen dieser Bemühungen erstellen die Forscher des Forschungszentrums Jülich in Deutschland ein 3D-Modell des Gehirns, indem sie Tausende von Hirnschnitten mittels Deep Learning analysieren. Diese Forschung verwendet einen Supercomputer mit NVIDIA Tesla P100-Grafikprozessoren.

Auswirkung von Medikamenten auf das Gehirn

Neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer betreffen weltweit rund 50 Millionen Menschen, sind aber noch nicht heilbar. Wissenschaftler wetteifern darum, wirksame Arzneimittelbehandlungen zu entdecken – mithilfe der Unterstützung von GPUs. Bei der Untersuchung der Auswirkungen eines Medikaments auf das Gehirn verwenden Wissenschaftler hochauflösende Hirnscans. Ein einzelner Scan enthält Hunderte von Schichtbildern mit jeweils 120 Gigabyte Daten. Die Forscher verbringen Stunden oder Tage damit, diese Scans zu kommentieren, um die Wirkung von Substanzen zu verstehen. Doch Forscher der Université de Reims in Frankreich haben eine Software entwickelt, die eine interaktive Analyse von Hunderten von Petabyte Hirnscandaten mit etwa 50 Bildern pro Sekunde ermöglicht. Wissenschaftler können einen Scan stufenlos ein- und auszoomen und Schlüsselzellen innerhalb der Benutzeroberfläche kommentieren, was einen enorm viel schnelleren Analyse-Workflow ermöglicht. Das Team verwendet NVIDIA Quadro-Grafikprozessoren, um seine Arbeit zu beschleunigen.

3D-Sehen während der OP

Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT) geben Einblicke in die Anatomie und Körperprozesse, die es Ärzten ermöglichen, effektive Diagnosen und umfassende Behandlungspläne zu erstellen. Aber CTs und MRTs haben Grenzen, insbesondere können die großen, komplexen Maschinen nicht während der Operation eingesetzt werden. Doch nun tritt die Software-Suite des Münchener Start-ups und NVIDIA Inception-Programmmitglieds ImFusion an, 2D-Ultraschall-Scans in 3D-Bilder zu konvertieren. Das geschieht unter Verwendung einer Reihe von KI-Algorithmen, die mit NVIDIA-Grafikprozessoren entwickelt wurden. Krankenhäuser, Forschungseinrichtungen und Unternehmen nutzen die Algorithmen von ImFusion bereits, um Prototypen neuer medizinischer Bildgebungsgeräte und chirurgische Roboter zu entwickeln.

Die österreichische piur imaging GmbH beispielsweise arbeitet mit ImFusion zusammen, um teure und zeitaufwändige Scans durch tomographische Ultraschallbilder zu ersetzen. Das PIUR tUS-System verbessert die klinischen Arbeitsabläufe für die vaskuläre, abdominale und neurologische Diagnostik und Behandlung. Es ist das erste System, das in der Lage ist, jedes Ultraschallgerät mit tomographischen Fähigkeiten zu erweitern. Dazu gehören die 2D- bis 3D-Ultraschallrekonstruktion oder etwa die Echtzeit-Erkennung und -Segmentierung von Gefäßen. Mit dem Framework von ImFusion ist die piur-Imaging-Technologie in der Lage, Klinikern und Patienten völlig neuartige, umfassendere Erkenntnisse zur Verbesserung der Patientenversorgung zu liefern.

Mit NVIDIA Ihr Potenzial ergründen

214 deutsche KI-Start-ups waren im Frühjahr 2019 gelistet, und damit ist die Zahl der aufstrebenden Unternehmen, die in Deutschland Künstliche Intelligenz (KI) anwenden, im Vergleich zum Vorjahr bereits um 62 % angestiegen. Die meisten dieser Start-ups sitzen in Berlin (40,2 %) oder München (26,6 %), dann folgen mit Abstand Karlsruhe und Hamburg. Im internationalen Vergleich aber sind sie klein und schwach finanziert, wie das Handelsblatt im April 2019 feststellte. Doch neben vielen Gebieten, in denen Deutschland dem Weltmarkt hinterherhinkt, gibt es absolut positive Beispiele, von denen wir heute berichten.

Das Beispiel ImFusion, als eines dieser jungen Unternehmen, macht deutlich, welch enormes Potential in KI steckt. Sinnvoll angewandt helfen die KI-Algorithmen, basierend auf NVIDIA-Grafikprozessoren, den menschlichen Körper noch besser zu verstehen und so Patienten gezielter behandeln zu können.

 

 

Jetzt NVIDIA Webinar ansehehen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen

Microstaxx stellt Ihnen eine Aufzeichnung des Webinars, NVIDIA Academic Program for AI in Higher Education and Research in Deutscher Sprache zur Verfügung (Dauer: ca. 20 Minuten) . Darin beschreibt Ralph Hinsche, Business Development for Higher Ed and Research in Central Region NVIDIA, die empfohlene Infrastruktur und die Programme, die akademischen Einrichtungen zur Verfügung stehen, um ihre Forschung zu beschleunigen und Entdeckungen voranzutreiben.

 

NVIDIA DGX-1 ist heute das essentielle Instrument für Ihre Forschung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz. Wie Sie Ihre Infrastruktur schnell und gezielt auf eine maximal leistungsfähige KI-Plattform skalieren, ohne die Verwaltungskosten in die Höhe zu treiben, erfahren Sie im Datenblatt NVIDIA DGX-1 (Englisch).

 

Bildquelle: NVIDIA

NVIDIA Grafikprozessoren als KI-Turbo in der Wissenschaft
06/2019
19. Juni 2019

NVIDIA Grafikprozessoren als KI-Turbo in der Wissenschaft

Mit leistungsstarken GPU-Computing-Ressourcen von NVIDIA können Wissenschaftler Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft nutzen, um das Wissen in ihren jeweiligen Forschungsbereichen noch schneller zu erweitern und zu vertiefen.

Europa im KI-Hintertreffen?

Beim Thema digitale Transformation schneidet Europa vergleichsweise schlecht ab. Eine McKinsey-Studie vom Februar 2019 besagt, dass europäische Unternehmen nur etwa 12% ihres digitalen Potentials ausschöpfen. Besonders was die neuesten Technologien zu Künstlicher Intelligenz betreffen, liegt Europa weit hinter China und den USA. Insgesamt nutzen weniger als die Hälfte aller europäischen Firmen KI-Technologien, und davon befinden sich die meisten auch noch in der Pilotphase. Das ist besonders vor dem Hintergrund interessant, dass die meisten wissenschaftlichen Papiere zum Thema KI in Europa veröffentlicht werden: Über 17.000 waren es 2017, in China gab es immer noch 15.000 und in den USA etwa 10.000 Veröffentlichungen zu KI, so berichtet das Handelsblatt im April 2019. Doch nicht nur theoretisch befasst sich die europäische Wissenschaft mit KI, in beinahe allen Bereichen der Forschung wird sie erfolgreich eingesetzt. Wir haben hier einige beeindruckende Beispiele aus Europa zusammengestellt und stellen ein deutsches Leuchtturmprojekt (DFKI) vor.

Kernfusion verstehen

Eine leistungsfähigere und sauberere (frei von radioaktiven Abfällen) Alternative zur Kernspaltung ist die Kernfusion, die Zusammenführung von Atomkernen. Doch bislang sind die Wissenschaftler nicht in der Lage, eine Kernfusionsreaktion lange genug aufrechtzuerhalten, um ihre Energie zu nutzen. Mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen und Tesla P100-Grafikprozessoren untersuchen Universitätsforscher des portugiesischen Técnico Lisboa die Form und das Verhalten des Plasmas in einem Fusionsreaktor. Wenn die Forscher in der Lage sind, vorherzusagen, wann eine Reaktion kurz vor einer Störung steht, könnten sie vorbeugende Maßnahmen ergreifen, um die Reaktion so lange zu verlängern, bis enorme Mengen an Energie abgeschöpft werden können. GPUs sind unerlässlich, um diese auf neuronalen Netzwerken basierenden Inferenzen in Echtzeit während einer Fusionsreaktion durchzuführen. Die Deep-Learning-Modelle prognostizieren derzeit Störungen mit einer Genauigkeit von 85%. Durch das Hinzufügen weiterer Sonden, die Messungen im Reaktor sammeln, und die Verwendung eines Multi-GPU-Systems können die Forscher noch höhere Genauigkeitswerte erzielen.

100-mal schnellere Kernforschung

Physiker sind seit langem auf der Suche nach der „Theory of Everything“, einem mathematischen Modell, das universell funktioniert, auch bei Geschwindigkeiten mit annähernd Lichtgeschwindigkeit. Das CERN, die Europäische Organisation für Kernforschung, ist ein wichtiges Zentrum für diese Forschung. „Wir arbeiten daran, unsere Software zu beschleunigen und ihre Genauigkeit zu verbessern.“ Mit Hilfe dieser Software werden Interaktionen simuliert, die bei der Teilchenkollision auftreten.  „Wir versuchen, den Herausforderungen in der nächsten Phase unseres Large Hadron Collider (Teilchenbeschleuniger) bestmöglich zu begegnen“, sagt CERN-Forscher Andrea Bocci. „Wir untersuchen den Einsatz von GPUs, um unsere Algorithmen zu beschleunigen und schnelle Inferenz aus Deep-Learning Modellen in unser real-time Data Processing System der nächsten Generation zu integrieren.“ Die Verwendung von GPUs wird es dem CERN ermöglichen, die Messlatte für detaillierte und hochpräzise Analysen höher zu legen und bis zu 100-mal schneller zu sein als heute.

Sonnensystemerkundung mit Multi-KHz-Bildrate

Astronomen nutzen große Teleskope, um den Himmel nach Planeten außerhalb des Sonnensystems abzusuchen.  Aber die Atmosphäre unseres Planeten ist turbulent und verzerrt die Bilder, die von bodengebundenen Teleskopen aufgenommen werden. Um dieser Verzerrung entgegenzuwirken, verwenden Astronomen deformierbare Spiegel, die sich in Echtzeit formen können. Eine Kombination aus linearer Algebra und maschinellen Lernalgorithmen bestimmt, wie sich das Teleskop bewegen muss, um die atmosphärische Verzerrung zu korrigieren, aber sie müssen extrem schnell sein, da sich die Verzerrung ständig ändert. Die Algorithmen müssen vorhersagen, wie die Verzerrung genau dann aussehen wird, wenn sich die deformierbaren Spiegel in die richtige Form verschieben. Forscher des Observatoire de Paris in Zusammenarbeit mit Subaru Telescope und KAUST ECRC verwenden NVIDIA DGX-1 AI-Supercomputer, um die Inferenzierung der Algorithmen mit der erforderlichen Multi-KHz-Bildrate durchzuführen.

NVIDIA DGX-1

 

 

Erkenntnisse zur Erderwärmung

Ein neuer Bericht des Intergovernmental Panel on Climate Change Description warnt vor katastrophalen Auswirkungen, wenn die globale Temperatur oberhalb 1,5 Grad Celsius über das vorindustrielle Niveau steigt. Um diese Prognosen zu erstellen, stützen sich die Forscher auf Klimamodelle, die Jahre in die Zukunft und auf große geografische Gebiete blicken. Diese sind allerdings derart rechenintensiv, dass Wissenschaftler oft eine geringe Auflösung verwenden und dann Rückschlüsse auf eine Ebene von mehreren Quadratkilometern ziehen. Um die Einzelfaktoren, welche die Klimamodelle beeinflussen, besser berechnen zu können, lässt das Schweizer National Supercomputing Center sein Modell auf dem Piz Daint, dem schnellsten Supercomputer Europas, laufen. Das System ist mit mehr als 5.000 Tesla P100-GPUs ausgestattet. Piz Daint ermöglicht es den Forschern des Zentrums, ein globales Klimamodell mit einer Auflösung von einem Quadratkilometer durchzuführen. Diese genauere Klimamodellierung lässt die Auswirkungen der globalen Erwärmung besser verstehen.

Schadensbegrenzung bei Naturkatastrophen

DFKI Analyse-Bilder
DFKI erfasst sowohl Satellitenbilder (oben) als auch Bilder, die in den Sozialen Medien geteilt werden (unten) um die Schwere und Auswirkungen von Naturkatastrophen zu analysieren.

Das führende deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist die erste Institution in Europa, die das NVIDIA DGX-2 AI-System mit 16 Tesla V100 Tensor Core-GPUs eingesetzt hat. Das DFKI nutzt Deep Learning, um hierzulande die Schäden von Naturkatastrophen wie Hochwasser und Waldbränden abzuschätzen. Das Vorgehen folgt einem multimodalen Ansatz, bei dem Daten und Erkenntnisse aus unterschiedlichsten Quellen miteinander in Korrelation gesetzt und verknüpft werden.

Es werden beispielsweise unterschiedliche Frequenzbänder der Satelliten mit RGB- oder Infrarot-Werten verwendet und selbst Multimedia-Einträge in sozialen Netzwerken werden online und in Echtzeit ausgewertet, um das Ausmaß von Krisen zu messen. „Die Zeit ist entscheidend für jede Beurteilung einer Krisensituation“, sagt Andreas Dengel, Standortleiter am DFKI. „NVIDIAs DGX ermöglicht es uns, Satellitenbilder für Bereiche, die am Boden möglicherweise nicht mehr zugänglich sind, in Echtzeit zu analysieren.“ Diese schnellen Erkenntnisse helfen dann im Ernstfall Ersthelfern, schneller und effizienter zu entscheiden, wo und wie sie nach einer Naturkatastrophe Hilfe und Ressourcen einsetzen können.

Tiefer forschen

Diese Auswahl an Beispielen zeigt einmal mehr, welch enormes Potential in Künstlicher Intelligenz steckt. In der Wissenschaft eingesetzt, trägt sie nicht nur dazu bei, unsere Umwelt besser zu verstehen, sondern verhilft uns zu tiefen Erkenntnissen, die Leben retten können.

 

Jetzt NVIDIA Webinar ansehen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen

Microstaxx stellt Ihnen eine Aufzeichnung des Webinars, NVIDIA Academic Program for AI in Higher Education and Research in Deutscher Sprache zur Verfügung (Dauer: ca. 20 Minuten). Darin beschreibt Ralph Hinsche, Business Development for Higher Education and Research in Central Region NVIDIA, die empfohlene Infrastruktur und die Programme, die akademischen Einrichtungen zur Verfügung stehen, um ihre Forschung zu beschleunigen und Entdeckungen voranzutreiben.

NVIDIA DGX-1 ist heute das essentielle Instrument für Ihre Forschung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz. Wie Sie Ihre Infrastruktur schnell und gezielt auf eine maximal leistungsfähige KI-Plattform skalieren, ohne die Verwaltungskosten in die Höhe zu treiben, erfahren Sie im Datenblatt NVIDIA DGX-1 (Englisch).

 

Bildquelle: NVIDIA Blog

Microstaxx führend bei Aruba IntroSpect Zertifizierungen in DACH
06/2019
17. Juni 2019

Microstaxx führend bei Aruba IntroSpect Zertifizierungen in DACH

Die ständig steigende Zahl mobiler Endgeräte, das zunehmende Arbeiten von Home Office, Hotel, und Kundenstandort aus, die starke Nutzung von Cloud-Diensten, sowie das rasante Wachstum von vernetzten IoT-Devices vergrößert die Angriffsflächen und Einfallstore in Computer-Netze.

Doch Hacker, Datendiebe und Erpresser kommen nicht nur von außen in das Campus-Netz herein. Eigene Mitarbeiter, Systeme und Geräte können ebenfalls gefährlich werden. Beispiele:

  • Ein interner Angreifer stiehlt Zugangs-Berechtigungen zu anderen Abteilungen und will Kundenadressen, Mitarbeiterlisten, Forschungsdaten oder Konstruktionspläne heraus schaffen.
  • Ein Haus-eigener System-Admin kopiert Krankendaten und will sie im Dark Web verkaufen.
  • Ein Chef teilt seine Zugangsdaten mit dem Team, was einige Zeit später zu unerwünschten Datenzugriffen führt.
Drei unterschiedliche Arten von Datenklau
Datenklau aus den eigenen Reihen kann genauso gefährlich sein wie Angriffe von weit entfernten Hackern (Bild: Aruba).

Händisch nach den Übeltätern fahnden

Nun könnten IT-Security-Experten ja ständig nach potenziellen Schwachstellen, Cyber-Löchern, merkwürdigen Logins und verdächtigen Verhaltensweisen in den eigenen Reihen fahnden. Sei es nun präventiv, oder spätestens nach bekannt gewordenen Vorfällen. Doch das ist mühsam, zeitraubend und damit teuer. Da fallen nämlich viele Arbeiten an, etwa:

  • Die verdächtigen Personen und Systeme aufspüren.
  • Name, Email, Telefon, Abteilung, Standort erforschen.
  • Alle Geräte des Angreifers samt MAC-Adressen, OS, etc. durchchecken.
  • Internet-Aktivitäten der letzten 30 Tage prüfen.
  • Erfolgreiche und erfolglose Login-Versuche analysieren.
  • Ungewöhnliches Verhalten an Ports und Applikationen erforschen.
  • User-Risk-Profile für verdächtige Personen erstellen.
  • Alle Daten konsolidieren und analysieren
  • Problem lösen, Cyberloch stopfen.

 

Aruba Introspect checkt es schneller

Bei so einem händischen Durchwühlen der Netze, Daten und Systeme können locker mal 30 Mannstunden zusammen kommen. Multipliziert mit 150 Euro Stundensatz für einen erfahrenen Security-Experten ergibt das einen Aufwand um die 4.500 Euro. Pro Vorfall versteht sich. Die Aruba Sicherheitslösung namens Introspect checkt den gleichen Vorfall in circa 10 Minuten. So ist nicht nur der Analyse-Aufwand der teuren Experten reduziert, sondern auch die Gefahr weiterer Cyber-Schäden viel früher gebannt. Die Enterprise-Version von Introspect läuft auf einer Spark-Hadoop-Plattform und kann Milliarden von Vorgängen pro Tag an Hundert-Tausenden von Usern und Geräten analysieren.

Introspect findet verdächtige User, Geräte und Systeme, auch in sehr großen Netzen (Bild: Aruba)

 

Introspect UEBA fahndet präventiv

Viele Sicherheitsvorfälle kündigen sich schleichend an, vor allem durch ein verändertes Verhalten der User und Systeme. Oftmals wird erst vorsichtig probiert, dann wird der Übeltäter immer dreister und mutiger. Um solche Gefahren frühzeitig zu erkennen, müsste man ständig Dutzende Quellen und Datenströme auf internen Netzen und externen Cloud-Rechnern durchforsten, am besten schon präventiv, bevor etwas Größeres passiert ist.

 

Derlei detektivische Fleißarbeit samt Auswertungen kann man an Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen delegieren, genauer gesagt: An Arubas Introspect UEBA. Das Kürzel steht für „User and Entity Behavior Analytics“. Just diese neue Cyber-Security-Lösung hat schon renommierte Auszeichnungen bekommen, etwa 2018 als beste „Thread Detection Technology“ bei den 22sten SC Awards anlässlich der RSA Security Conference in San Francisco. Das ist der größte Security Event der Branche. Oder den „Infosec Awards Winner 2019“ des angesehenen Cyber Defense Magazins.

Infosec Award 2019
Aruba Introspect UEBA hat schon begehrte Cyber Defense Awards bekommen (Bild: Aruba)

 

Microstaxx ganz vorne dran beim Cyber Defense

Microstaxx hat den schnell wachsenden Bedarf an Cyber Defense Lösungen für große LAN-WLAN-Netzwerke frühzeitig erkannt.

Aruba Introspect Specialist Logo
Sechs Microstaxx Mitarbeiter haben sich zertifiziert (Bild: Aruba)

Sechs Microstaxx Mirarbeiter haben die Cyber-Weiterbildung bei Aruba schon erfolgreich durchlaufen und den Abschluss „HPE Product Certified – Aruba IntroSpect Specialist” erhalten.

UEBA-Pilotprojekte bei renommierten Anwendern sind ebenfalls schon am Laufen. Derweil kam auch die freudige Nachricht von Aruba an Microstaxx: „Gratulation! Ihr seid der Partner in DACH mit den meisten IntroSpect Zertifizierungen!“.

 

Mehr zu UEBA und Introspect lesen Sie in unserem Artikel aus 2018:

IT-Security: Auffälliges Nutzerverhalten? Aruba IntroSpect merkt’s sofort.

Academy Abschlussklasse April 2019
Abschluss für unsere ersten Junior Netzwerker aus der Academy
05/2019
14. Mai 2019

Abschluss für unsere ersten Junior Netzwerker aus der Academy

13 junge und hochmotivierte Kandidaten haben es nach 12 intensiven Wochen geschafft: sie dürfen sich ab sofort „Junior Netzwerktechniker“ nennen. Die erste Microstaxx Bootcamp Ausbildung ist erfolgreich beendet. Die Absolventen starten im Mai in Festanstellung bei der Microstaxx in München und Düsseldorf – drei davon im Team Solution Architects, sechs in der Netzwerktechnik und vier im Support. Die Idee der Bootcamp Ausbildung nennt sich „Academy“ und ist ein Teil von Academic Work, Deutschland.

Microstaxx adaptiert Academy Konzept

Das Academy Konzept stammt vom größten skandinavischen Personaldienstleister für Young Professionals, Academic Work. Seit Juni 2018 gibt es Academy in auch Deutschland. Barbara Burkner, Prokuristin der Microstaxx hat gemeinsam mit Academy die Microstaxx Klasse ins Leben gerufen. „Dieses Programm ist für uns die perfekte Lösung, um kurzfristig top ausgebildete Persönlichkeiten einzustellen, die bereits umfassend auf die Microstaxx Welt vorbereitet wurden – ohne dafür interne Kapazitäten zu binden.

 

Zertifizierungen und Live Projekte

Im Fokus der Microstaxx Klasse stehen die Netzwerklösungen von Aruba, a Hewlett Packard Enterprise Company. Die Teilnehmer der Academy-Klasse durchlaufen während der intensiven 12-wöchigen Ausbildung – neben dem Unterricht in Theorie und Praxis – zwei unabhängige Zertifizierungsprüfungen von Aruba (ACSA, ACMA), absolvieren einen Scrum-Master und müssen sich in nachgestellten, ehemaligen Netzwerkprojekten live beweisen.

Frank Pfeffer, Solution Architect bei Microstaxx hat die Projektarbeit begleitet: „Wir haben unsere Kandidaten auf Herz und Nieren geprüft. Von Solution Design bis zur technischen Umsetzung des Netzwerks mussten sich unsere Junioren in einem Live-Projekt konkret beweisen. Wir sind begeistert, wie gut unsere neuen Mitarbeiter auf ihren Arbeitsplatz bei Microstaxx vorbereitet sind!“

Absolventen werden bei Microstaxx Kunden eingesetzt

Microstaxx profitiert von den gut geschulten neuen Netzwerk-Kollegen/-innen in unterschiedlichen Abteilungen. Von den 13 Absolventen werden zukünftig drei im Team der Solution Architects, sechs in der Netzwerktechnik und weitere vier im Support arbeiten. Und im Herbst kommen bereits weitere Junior Consultants der zweiten Staffel dazu. Dies kann auch für unsere Kunden in Engpasssituationen die ersehnte Hilfe bieten.

Teilnehmer überzeugt von Ausbildungskonzept

Kann man in so kurzer Zeit wirklich so viel lernen? Die erfolgreichen Teilnehmer beweisen, dass es funktioniert. Obwohl das Selektionsverfahren und die Eignungstests anonymisiert verlaufen und es zunächst keine festgelegten Zugangsvoraussetzungen gibt, haben die meisten der Academy-Teilnehmer bereits technische Studien oder Berufserfahrungen vorzuweisen. Und unsere Absolventen sind begeistert von unserer Bootcamp Ausbildung:

Umar M. „Ich habe bereits vorher im Netzwerkbereich gearbeitet. Ganz neu sind die Themen für mich nicht. Als ich mich im Internet nach Job-Alternativen umgesehen habe fand ich die Chance super, mit der Academy nochmal eine offizielle Zertifizierung zu erlangen.“

Caroline B. „Alle Mitarbeiter bei Microstaxx haben uns mit ihrem Können voll überzeugt. Mir macht das praktische Arbeiten mit Switchen besonders viel Spaß“

Tobias W. „Nach meinem Studium in Wirtschaft und Medienwissenschaften habe ich eigentlich nach einer Trainée-Stelle in der IT gesucht. Erst war ich skeptisch, ob man so viel in nur drei Monaten lernen kann. Aber es geht! Mir macht die Arbeit in der Technik – also richtig „Hands-on“ – totalen Spaß.“

Academy Abschlussklasse April 2019

Die nächste Runde wurde bereits eingeläutet: Weitere 15 Kandidaten haben am 1. Juni 2019  mit ihrer 12-Wochen-Intensivausbildung begonnen.

Weitere Informationen zur Microstaxx Academy finden Sie auf unserer Karriere-Seite.

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Entdecken Sie das Potenzial intelligenter IT

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