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14 KiB
Markdown
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marp: true
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theme: gaia
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paginate: true
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backgroundColor: #fff
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header: "Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege (223015b)"
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||
footer: "Michael Czechowski – HdM Stuttgart – SoSe 2026"
|
||
title: Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege
|
||
---
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<style>
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||
:root {
|
||
--color-foreground: #1a1a2e;
|
||
--color-highlight: #1e5f8a;
|
||
--color-dimmed: #4a4a6a;
|
||
}
|
||
section.invert {
|
||
--color-foreground: #fff;
|
||
}
|
||
section {
|
||
font-size: 1.7rem;
|
||
}
|
||
h1 {
|
||
color: #1e5f8a;
|
||
}
|
||
section.invert h1 {
|
||
color: #fff;
|
||
}
|
||
h2 {
|
||
color: #1f2937;
|
||
}
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pre {
|
||
background: #0f0f23;
|
||
color: #5fb3e4;
|
||
border-radius: 8px;
|
||
border-left: 3px solid #1e5f8a;
|
||
}
|
||
pre code {
|
||
background: transparent;
|
||
color: inherit;
|
||
}
|
||
code {
|
||
background: #1a1a2e;
|
||
color: #5fb3e4;
|
||
padding: 0.15em 0.4em;
|
||
border-radius: 4px;
|
||
}
|
||
a {
|
||
color: var(--color-highlight);
|
||
}
|
||
section.klausur {
|
||
background: repeating-linear-gradient(
|
||
135deg,
|
||
#e3f2fd,
|
||
#e3f2fd 40px,
|
||
#fff 40px,
|
||
#fff 80px
|
||
) !important;
|
||
}
|
||
@media print {
|
||
section.klausur {
|
||
background: #e3f2fd !important;
|
||
}
|
||
}
|
||
section.aufgabe {
|
||
background: #e3f2fd !important;
|
||
}
|
||
section.aufgabe footer {
|
||
display: none;
|
||
}
|
||
</style>
|
||
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<!--
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||
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
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||
║ AUTO-GENERATED FILE - DO NOT EDIT MANUALLY ║
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||
║ ║
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||
║ This file is generated by: make klausur ║
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||
║ Source: scripts/extract-klausur.sh ║
|
||
║ ║
|
||
║ To update, edit the source slides and re-run make klausur ║
|
||
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════╝
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||
-->
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||
<!-- _class: invert -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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# Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege
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**223015b** · Modul "Technik 1" · 1. Semester
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Digital- und Medienwirtschaft
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Hochschule der Medien Stuttgart
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**Sommersemester 2026**
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||
[https://librete.ch/hdm/223015b/](https://librete.ch/hdm/223015b/)
|
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<!-- _header: "" -->
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||
<!-- _footer: "" -->
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# Verlustfrei vs. Verlustbehaftet
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| | Verlustfrei (Lossless) | Verlustbehaftet (Lossy) |
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|---|---|---|
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| **Prinzip** | **Redundanz** entfernen | **Irrelevanz** entfernen |
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| **Reversibel** | Ja (Original wiederherstellbar) | Nein (Information unwiederbringlich weg) |
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| **Reduktion** | 30-50% | 80-99% |
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| **Formate** | ZIP, PNG, FLAC, GIF | JPEG, MP3, H.264/H.265 |
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|
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**Faustregel:**
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- Medien für EndnutzerInnen → Lossy oft akzeptabel
|
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- Quellmaterial, Code, Archive → Lossless nötig
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<!--
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||
REDUNDANZ: Wiederholende Muster kompakter darstellen (z.B. "AAAA" → "4×A")
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||
IRRELEVANZ: Für Menschen nicht wahrnehmbar (Psychoakustik, Psychovisuell)
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||
KLAUSURRELEVANT:
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- Verlustfrei = Original 1:1 wiederherstellbar
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- Verlustbehaftet = Information geht verloren, aber kaum wahrnehmbar
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- Redundanz vs. Irrelevanz ist der Kernunterschied!
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||
-->
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<!-- _header: "" -->
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<!-- _footer: "" -->
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# Dateneinheiten
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| Einheit | Bytes | Potenz | Beispiel |
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|---------|------:|:------:|----------|
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| **Byte** | 1 | 10⁰ | Farbwerte eines Pixels |
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| **Kilobyte (KB)** | 1.000 | 10³ | Kleiner Programmcode |
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| **Megabyte (MB)** | 1 Million | 10⁶ | Textdokument |
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| **Gigabyte (GB)** | 1 Milliarde | 10⁹ | Kinofilm in FullHD |
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||
| **Terabyte (TB)** | 1 Billion | 10¹² | ~12h Video in 4K |
|
||
| **Petabyte (PB)** | 1 Billiarde | 10¹⁵ | Netflix-Gesamtarchiv |
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||
| **Exabyte (EB)** | 1 Trillion | 10¹⁸ | Alle E-Mails weltweit/Tag |
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| **Zettabyte (ZB)** | 1 Trilliarde | 10²¹ | Internet-Traffic 2016 |
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<!--
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SI-Präfixe (Dezimal): 1 KB = 1.000 Bytes
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Binär (IEC): 1 KiB = 1.024 Bytes (Kibibyte)
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||
Windows zeigt oft binär, sagt aber "KB" → Verwirrung!
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||
1 TB Festplatte = ~931 GiB nutzbar
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||
Eselsbrücke: "Kilo Mega Giga Tera Peta Exa Zetta Yotta"
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||
→ "Komm Mit Großem Tee, Peter Exte Zettelt Yachten"
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-->
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<!-- _header: "" -->
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<!-- _footer: "" -->
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# Der digitale Wendepunkt
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| Jahr | Analog | Digital | Digital-Anteil |
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|------|--------|---------|----------------|
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| **1986** | 2,6 EB | 0,02 EB | **1%** |
|
||
| **2002** | — | — | **50%** (Wendepunkt) |
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||
| **2007** | 18 EB | 277 EB | **94%** |
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**Perspektive:**
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- 1986: "Petabyte" war ein theoretisches Konzept
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||
- 2025: ~181 Zettabyte jährlich produziert
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||
**Magnetband lebt:** LTO-Tapes bleiben günstigstes Archivmedium
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||
(AWS Glacier, Film-Archive, Rechenzentren)
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PRÜFUNGSRELEVANT:
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- Wendepunkt 2002
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- Speichereinheiten (KB→MB→GB→TB→PB→EB→ZB)
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||
- Magnetband als Archivmedium
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||
QUELLE: Hilbert & López (2011): "The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information", Science
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||
METHODIK: 60 analoge + digitale Technologien untersucht (1986-2007)
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||
WENDEPUNKT 2002: Erstmals mehr digital als analog gespeichert
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||
ANALOG damals: Bücher, Zeitungen, Vinyl, VHS, Filmrollen, Fotos
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||
DIGITAL damals: Festplatten, CDs, DVDs, frühe Flash-Speicher
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|
||
HEUTE: LTO-9 (2021) speichert 18 TB pro Band, ~$5/TB für Cold Storage
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VERGLEICH: SSD ~$50/TB, HDD ~$15/TB, LTO ~$5/TB
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-->
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<!-- _header: "" -->
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<!-- _footer: "" -->
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# Analoge Medien
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### Distribution: physisch (Kauf, Verleih, Kopie)
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||
- **Text**
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- Bücher, Zeitungen, Zeitschriften, Lochkarten
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||
- **Bild**
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||
- Fotografie (Negativ, Dia, Polaroid), Mikrofilm
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||
- **Audio:**
|
||
- Schallplatte (Vinyl, Schellack), Tonband, Musikkassette
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||
- **Video:**
|
||
- Film (35mm, Super 8), VHS, Betamax
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<!-- _header: "" -->
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<!-- _footer: "" -->
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# Digitale Medien
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### Distribution: Datenträger (CD, USB), Download, Streaming, P2P
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|
||
- **Text**
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- E-Book (PDF, EPUB), Dokumente (TXT, DOCX)
|
||
- **Bild**
|
||
- Digitalfoto (JPEG, PNG, RAW, WebP, GIF)
|
||
- **Audio**
|
||
- Audiodatei (MP3, FLAC, WAV, AAC, OGG)
|
||
- **Video**
|
||
- Videodatei (MP4, MKV, AVI, WebM)
|
||
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<!-- _header: "" -->
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||
<!-- _footer: "" -->
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# Digitale Speichermedien
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||
- **Optische Speicher**
|
||
- CD, DVD, Blu-ray
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||
- **Magnetische Speicher**
|
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- Festplatte (HDD), Magnetband (LTO)
|
||
- **Flash-Speicher**
|
||
- SSD, USB-Stick, SD-Karte
|
||
- **Cloud-Speicher**
|
||
- Dropbox, Google Drive, iCloud, AWS S3
|
||
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<!-- _header: "" -->
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||
<!-- _footer: "" -->
|
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||
# Rastergrafiken
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||
**Aufbau:** Liste von Pixeln mit Farbwerten (2D-Array)
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||
|
||
**Speicherbedarf (unkomprimiert):**
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||
Breite × Höhe × Farbtiefe (in Bytes)
|
||
|
||
**Beispiele:** JPEG, PNG, WebP
|
||
|
||
| Bits (Farbtiefe) | Farben | Anwendung |
|
||
|-----:|-------:|-----------|
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||
| 1 | 2 | Schwarz/Weiß (Fax) |
|
||
| 8 | 256 | Graustufen, GIF |
|
||
| 24 | 16,7 Mio. | True Color (Standard) |
|
||
| 32 | 16,7 Mio. + Alpha | Transparenz |
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
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||
- Formel: Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8) = Bytes
|
||
- Beispielrechnung: 1920 × 1080 × 3 = 6.220.800 Bytes ≈ 6,2 MB
|
||
- Farbtiefe: 2^n Farben bei n Bit
|
||
- 24 Bit = 8 Bit pro Kanal (R, G, B)
|
||
- 32 Bit = 24 Bit + 8 Bit Alpha (Transparenz)
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||
# Vektorgrafiken
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||
|
||
**Speicherung als geometrische Primitive:**
|
||
- Pfade (Bézierkurven mit Kontrollpunkten)
|
||
- Grundformen (Rechteck, Ellipse, Polygon)
|
||
- Text (Glyphen als Outlines)
|
||
|
||
**SVG-Beispiel:**
|
||
```xml
|
||
<circle cx="50" cy="50" r="40" fill="#ff0000"/>
|
||
```
|
||
|
||
<small>SVG beschreibt WAS gezeichnet werden soll, nicht WIE jeder Pixel aussieht.</small>
|
||
|
||
<!--
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||
KLAUSURRELEVANT:
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||
- Vektor = Beschreibung (deklarativ)
|
||
- Raster = Pixel für Pixel (imperativ)
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||
- Rendering-Pipeline: Vektordaten → Rasterisierung → Display
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||
- Skalierung = Koordinaten multiplizieren → keine Information geht verloren
|
||
- SVG = Scalable Vector Graphics (Web-Standard)
|
||
-->
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||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
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||
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||
# Die Schwächen des Auges
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||
**Menschen sehen:**
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- Helligkeit besser als Farbe
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- Große Flächen besser als feine Details
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- Niedrige Frequenzen besser als hohe
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|
||
**JPEG nutzt das aus:**
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||
- Farbauflösung reduzieren (Helligkeit behalten)
|
||
- Glatte Flächen effizient speichern
|
||
- Hohe Frequenzen (feine Details) verwerfen
|
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|
||
<!--
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||
KLAUSURRELEVANT:
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||
- Mehr Stäbchen (Helligkeit) als Zapfen (Farbe) im Auge
|
||
- "Frequenz" = räumliche Frequenz = wie schnell ändert sich Helligkeit?
|
||
- Niedrig = langsame Änderung = große gleichmäßige Fläche
|
||
- Hoch = schnelle Änderung = feine Details, Kanten
|
||
- Analogie zur Psychoakustik bei MP3 (letztes Mal)
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||

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||
|
||
# JPEG Schritt 1: Farbraumkonversion
|
||
|
||
**RGB → Y'CbCr**
|
||
|
||
- **Y** = Helligkeit (Luminanz)
|
||
- **Cb** = Blau-Gelb-Anteil (Chrominanz)
|
||
- **Cr** = Rot-Grün-Anteil (Chrominanz)
|
||
|
||
**Warum?**
|
||
Y (Helligkeit) behält volle Auflösung
|
||
Cb/Cr (Farbe) kann reduziert werden
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
|
||
- YCbCr = auch 3 Werte pro Pixel, aber anders organisiert
|
||
- Statt R-G-B: Helligkeit + 2 Farbdifferenzen
|
||
- Umrechnung ist reversibel (mathematische Transformation)
|
||
- Vorteil: Helligkeit und Farbe getrennt behandelbar
|
||
- Bild zeigt: Y (oben), Cb (Mitte), Cr (unten)
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||
# JPEG Schritt 6: Huffman-Coding
|
||
|
||
**Verlustfreie Kompression der Restwerte**
|
||
|
||
**Idee:** Variable Bitlänge statt fester 8 Bit
|
||
Häufige Werte → kurze Codes
|
||
|
||
| Zeichen | Häufigkeit | Code |
|
||
|---------|------------|------|
|
||
| e | 40% | `0` (1 Bit) |
|
||
| a | 25% | `10` (2 Bit) |
|
||
| i | 20% | `110` (3 Bit) |
|
||
| o | 10% | `1110` (4 Bit) |
|
||
| u | 5% | `1111` (4 Bit) |
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
|
||
- Huffman = verlustfrei, optimal für bekannte Häufigkeiten
|
||
- Präfix-frei: Kein Code ist Anfang eines anderen
|
||
- Häufigstes Zeichen = kürzester Code
|
||
- Auch in ZIP, PNG, MP3 verwendet
|
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-->
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||
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||
---
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||
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||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
<!--
|
||
# Huffman-Coding: Beispiel
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||
|
||
**Originaltext:** `ABRACADABRA` (11 Zeichen × 8 Bit = 88 Bit)
|
||
|
||
**Häufigkeitsanalyse:**
|
||
A=5, B=2, R=2, C=1, D=1
|
||
|
||
**Huffman-Baum → Codes:**
|
||
| Zeichen | Häufigkeit | Code |
|
||
|---------|------------|------|
|
||
| A | 5 | `0` |
|
||
| B | 2 | `10` |
|
||
| R | 2 | `110` |
|
||
| C | 1 | `1110` |
|
||
| D | 1 | `1111` |
|
||
|
||
**Codiert:** `0 10 110 0 1110 0 1111 0 10 110 0` = **23 Bit**
|
||
**Kompression:** 88 → 23 Bit = **74% gespart**
|
||
|
||
|
||
- Beispiel Schritt für Schritt durchrechnen
|
||
- Warum funktioniert's? A kommt 5× vor, bekommt kürzesten Code
|
||
- Präfix-Eigenschaft: Kein Code ist Anfang eines anderen → eindeutig dekodierbar
|
||
- Frage: "Was passiert, wenn alle Zeichen gleich häufig sind?" → Keine Ersparnis
|
||
- In JPEG: Nicht Buchstaben, sondern DCT-Koeffizienten werden so codiert
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
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||
|
||
# WebP & AVIF: Moderne Alternativen
|
||
|
||
**WebP (Google, 2010):**
|
||
- Lossy und Lossless
|
||
- Transparenz und Animationen
|
||
- 25–35% kleiner als JPEG
|
||
|
||
**AVIF (2019):**
|
||
- Basiert auf AV1-Video-Codec
|
||
- 50% kleiner als JPEG
|
||
- HDR-Unterstützung, patent-frei
|
||
|
||
**Browser-Support 2025:** WebP universell, AVIF wächst
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
|
||
- WebP: VP8-Kompression (Google Video-Codec)
|
||
- AVIF: Alliance for Open Media (Google, Netflix, Amazon, Apple, Mozilla)
|
||
- Beide besser als JPEG, aber Kompatibilität bleibt Problem
|
||
- JPEG bleibt dominant: alte Kameras, Software, Workflows
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||
# Container und Codec
|
||
|
||
**Container = Dateiformat (z.B. MP4)**
|
||
Die "Box", die verschiedene Streams zusammenpackt:
|
||
- Video-Stream
|
||
- Audio-Stream(s)
|
||
- Untertitel
|
||
- Metadaten
|
||
|
||
**Codec = Kompressionsalgorithmus (z.B. H.264)**
|
||
Bestimmt, WIE komprimiert wird
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
|
||
- Container ≠ Codec (häufiges Missverständnis!)
|
||
- MP4 kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten
|
||
- Gleiche Endung, unterschiedlicher Inhalt
|
||
- Tool-Tipp: MediaInfo zeigt beides an
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||
# H.264 / AVC
|
||
|
||
**Advanced Video Coding (2003)**
|
||
|
||
**Warum dominant?**
|
||
- Exzellente Kompression (~100:1 möglich)
|
||
- Hardware-Decoder in jedem Gerät seit ~2010
|
||
- YouTube, Netflix, Blu-ray – alles H.264
|
||
|
||
**Features:**
|
||
- Variable Block-Größen (16×16 bis 4×4)
|
||
- Deblocking-Filter (reduziert Artefakte)
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
|
||
- H.264 revolutionierte Video-Streaming
|
||
- Ohne H.264 kein Netflix, kein YouTube HD
|
||
- Hardware-Decoder = kein CPU-Aufwand, kein Akku-Drain
|
||
- Selbst billigste Smartphones können H.264 abspielen
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||
# AV1: Die offene Zukunft
|
||
|
||
**AV1 (2018)**
|
||
|
||
**Alliance for Open Media:**
|
||
Google, Netflix, Amazon, Microsoft, Apple, Mozilla...
|
||
|
||
**Eigenschaften:**
|
||
- 30% besser als H.265
|
||
- Royalty-free, Open Source
|
||
- 8K, HDR, hohe Frame-Rates
|
||
|
||
**Stand 2025:**
|
||
YouTube, Netflix nutzen AV1 für 4K/8K
|
||
Hardware-Encoder in aktuellen GPUs
|
||
|
||
<!--
|
||
KLAUSURRELEVANT:
|
||
- AOM gegründet 2015 – historisch: Konkurrenten vereint
|
||
- Ziel: Nie wieder Patent-Chaos wie bei H.265
|
||
- Problem: Encoding sehr langsam (10–100× vs. H.264)
|
||
- Hardware-Encoder lösen das zunehmend
|
||
- AV1 gewann 2024 einen Emmy für technische Innovation
|
||
-->
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: "" -->
|
||
<!-- _footer: "" -->
|
||
|
||
|
||
# Wann HDD, wann SSD?
|
||
|
||
| Anwendung | Empfehlung |
|
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| Betriebssystem | SSD (NVMe) |
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| Anwendungen, Spiele | SSD |
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| Video-Editing (Projekte) | SSD |
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| Foto-Archiv | HDD oder SSD |
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| Backup | HDD |
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| NAS / Server | HDD (oder Mix) |
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| Cold Storage | HDD oder Band |
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Die Faustregel:
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- Oft genutzt, schnell gebraucht → SSD
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- Selten genutzt, viel Kapazität → HDD
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Viele setzen auf beides:
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Kleine SSD für System + große HDD für Archiv.
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<!-- _header: "" -->
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<!-- _footer: "" -->
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# Die 3-2-1-Regel
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**3** Kopien eurer Daten
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(Original + 2 Backups)
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**2** verschiedene Medientypen
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(z.B. SSD + HDD, oder lokal + Cloud)
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**1** Kopie an anderem Ort
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(Offsite: Cloud, anderes Gebäude)
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Herkunft: Peter Krogh, "The DAM Book" (2005)
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Warum 3 Kopien?
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- Original kann kaputt gehen
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- Backup 1 auch
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- Backup 2 = Sicherheitspuffer
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Warum 2 Medientypen?
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- Gleiche Medien haben gleiche Schwachstellen
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- Batch-Fehler bei HDDs derselben Charge
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Warum 1 Offsite?
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- Brand/Wasserschaden zerstört alles vor Ort
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- Ransomware verschlüsselt angeschlossene Laufwerke
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