Michael Czechowski
ac39f2b746
bug: 'pre code { color: inherit }' fiel auf section --color-foreground (#1a1a2e)
zurueck weil 'pre' selbst keine 'color' hatte. multi-line code-bloecke
unsichtbar (nur hljs-syntax-spans hatten farbe, rest = dark on dark).
fix: 'pre { color: #f8f8f8 }' setzen + inline 'code' und hljs/non-hljs
selectoren analog zu chapter-styles ergaenzt.
verified: c klausurfragen page 60 (G2 mobile-first CSS pre-block) jetzt
voll lesbar.
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Markdown
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Markdown
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marp: true
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theme: gaia
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backgroundColor: #fff
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header: ""
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footer: ""
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title: "Fragenkatalog – Dateiformate (223015b)"
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<style>
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:root {
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--color-foreground: #1a1a2e;
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--color-highlight: #1e5f8a;
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--color-dimmed: #4a4a6a;
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}
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section.invert {
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--color-foreground: #fff;
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}
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section {
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font-size: 1.325rem;
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}
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h1 {
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color: #1e5f8a;
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}
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section.invert h1 {
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color: #fff;
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}
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h2 {
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color: #1f2937; /* dark gray, almost black */
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}
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pre {
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background: #0f0f23;
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color: #f8f8f8;
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border-radius: 8px;
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}
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pre code {
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background: transparent;
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color: inherit;
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||
}
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code {
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background: #0f0f23;
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color: #5fb3e4;
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padding: 0.15em 0.4em;
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||
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|
||
}
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section code:not(.hljs) { color: #5fb3e4 !important; }
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section code.hljs { color: #f8f8f8 !important; }
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a {
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color: var(--color-highlight);
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||
}
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section.disable {
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opacity: 0.3;
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}
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</style>
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# Klausurfragen – 223015b
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**Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien · HdM Stuttgart · M. Czechowski**
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<small>Stand: 01.02.2026</small>
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> **Legende – Moodle XML-Typen:**
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> `[MC]` = `multichoice` (einzelne Auswahl)
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> `[MM]` = `multichoice` + `<single>false</single>` (Mehrfachauswahl)
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> `[MATCH]` = `matching` (Zuordnung)
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> `[ORDER]` = `ordering` (Reihenfolge)
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> `[ESSAY]` = `essay` (Freitext, manuell bewertet)
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> `[SHORTANS]` = `shortanswer` (Stichwort/Satz, automatisch geprüft)
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> `[NUMERIC]` = `numerical` (Zahlenwert ± Toleranz)
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> `[CLOZE]` = `cloze` (Lückentext, gemischt)`
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<!-- _class: lead -->
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## BLOCK J – Dateiformate: Grundbegriffe
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<!-- _class: disable -->
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### J1 – Was bedeutet „komprimieren"?
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**Thema:** Grundbegriffe – Kompression
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was bedeutet es, eine Datei zu komprimieren?
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- [ ] Die Datei wird auf einem anderen Speichermedium gesichert.
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- [x] **Die Dateigröße wird durch Entfernung oder Vereinfachung von Daten reduziert.** ✅
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- [ ] Die Datei wird verschlüsselt, damit sie kleiner aussieht.
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- [ ] Die Datei wird in ein anderen Format umgewandelt, ohne dass sich die Größe ändert.
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> **Feedback:** Kompression = Dateigröße reduzieren. Zwei Familien: verlustfrei (alle Daten bleiben erhalten, z. B. ZIP, PNG) und verlustbehaftet (Daten werden dauerhaft weggeworfen, z. B. JPEG, MP3).
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### J2 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet
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**Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprimitiven
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Format zu, ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert.
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| Format | Kompressions-Typ |
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|---|---|
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| JPEG | Verlustbehaftet |
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| PNG | Verlustfrei |
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| MP3 | Verlustbehaftet |
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| ZIP | Verlustfrei |
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| FLAC | Verlustfrei |
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| WebP (lossy) | Verlustbehaftet |
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> **Feedback:** Verlustfrei = Originaldaten perfekt rekonstruierbar (ZIP, PNG, FLAC). Verlustbehaftet = Daten dauerhaft weggeworfen, nicht mehr zurückholbar (JPEG, MP3).
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### J3 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet: Erkläre
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**Thema:** Grundbegriffe – Konzept
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erkläre den Unterschied zwischen verlustfreier und verlustbehafteter Kompression. Nenne je ein konkretes Beispiel und erkläre, warum man in unterschiedlichen Situationen unterschiedliche Kompressionstypen wählt.
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> **Musterlösung:** Verlustfrei: Alle Originaldaten bleiben erhalten – die Datei kann perfekt rekonstruiert werden (z. B. ZIP, PNG). Verlustbehaftet: Daten werden dauerhaft weggeworfen – die Datei kann nicht mehr perfekt hergestellt werden (z. B. JPEG, MP3). Wahl: Fotos fürs Web → JPEG (verlustbehaftet), weil der Unterschied kaum sichtbar ist und die Datei deutlich kleiner wird. Archivierung oder Grafiken → PNG (verlustfrei), weil Qualitätsverlust inakzeptabel wäre.
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<!-- _class: disable -->
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### J4 – Was bedeutet „skalieren"?
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**Thema:** Grundbegriffe – Skalierung
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was passiert, wenn ein Rasterbild vergrößert wird?
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- [ ] Neue Pixel werden aus dem Dateiformat automatisch geladen.
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- [x] **Fehlende Pixel müssen durch Interpolation „erfunden" werden – es entsteht keine neue Information.** ✅
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- [ ] Das Bild wird verlustfrei größer, weil Pixel automatisch duplifiziert werden.
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- [ ] Die Dateigröße bleibt gleich, nur der Zoom im Betrachter ändert sich.
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> **Feedback:** Ein Rasterbild hat eine native Auflösung. Alles darüber hinaus = Schätzung (Interpolation). Deshalb werden vergrößerte Rasterbilder unscharf – es gibt einfach keine Daten für die fehlenden Pixel.
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<!-- _class: disable -->
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### J5 – Was bedeutet „konvertieren"?
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**Thema:** Grundbegriffe – Konvertierung
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was bedeutet es, eine Datei zu konvertieren?
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- [ ] Die Datei wird komprimiert und umbenannt.
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- [x] **Die Daten werden von einem Format in ein anderes umgewandelt (z. B. JPEG → PNG, MP4 → WebM).** ✅
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- [ ] Die Datei wird verschlüsselt und in ein neues Format gepackt.
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- [ ] Die Dateiendung wird umbenannt, ohne dass sich der Inhalt ändert.
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> **Feedback:** Konvertierung = Format-Umwandlung. Der Inhalt bleibt inhaltlich gleich, aber die Art der Speicherung (Kompression, Struktur) ändert sich. Wichtig: Eine Dateiendung umzubenennen ist KEINE Konvertierung.
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<!-- _class: disable -->
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### J6 – Was bedeutet „codieren" und „decodieren"?
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**Thema:** Grundbegriffe – Codec-Konzept
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erkläre, was „codieren" und „decodieren" bedeuten. Erkläre anschließend, warum der Begriff „Codec" aus beiden Wörtern zusammengesetzt ist, und nenne ein konkretes Beispiel.
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> **Musterlösung:** Codieren = Daten in ein bestimmtes Format umwandeln (z. B. Rohvideodaten → H.264-komprimiertes Video). Decodieren = das Gegenteil: komprimierte Daten wieder in abspielbare Form zurückwandeln (z. B. H.264 → Pixeldaten für den Bildschirm). Codec = Co(der) + Dec(oder) – ein Algorithmus, der beides kann. Beispiel: H.264 ist ein Video-Codec: Der Encoder erzeugt die komprimierte Datei, der Decoder im Player spielt sie wieder ab.
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### J7 – Codec vs. Container
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**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Unterschied
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist der Unterschied zwischen einem Container und einem Codec bei Videodateien?
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- [ ] Container und Codec sind synonyme Begriffe für das gleiche Konzept.
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- [x] **Der Container (z. B. MP4) ist die „Verpackung", die verschiedene Streams zusammenpackt. Der Codec (z. B. H.264) bestimmt, wie der Video-Stream komprimiert wird.** ✅
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- [ ] Der Codec ist die Dateiendung, der Container der Kompressionsalgorithmus.
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- [ ] Ein Container enthält immer genau einen Codec – es kann keine Kombination geben.
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> **Feedback:** Container ≠ Codec. Ein MP4-Container kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten. Gleiche Endung `.mp4`, unterschiedlicher Inhalt. Der Container packt zusammen (Video, Audio, Untertitel, Metadaten), der Codec komprimiert.
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### J8 – Codec vs. Container: Zuordnung
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**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Zuordnung
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne zu: Container oder Codec?
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| Name | Typ |
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|---|---|
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| MP4 | Container |
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| H.264 | Codec |
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| WebM | Container |
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| AV1 | Codec |
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> **Feedback:** Container = Dateiformat, das Streams zusammenpackt (MP4, MKV, WebM). Codec = Kompressionsalgorithmus für einen bestimmten Stream (H.264, AV1, AAC).
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<!-- _class: disable -->
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### J9 – Redundanz vs. Irrelevanz
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**Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprinzipien
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression arbeiten nach unterschiedlichen Prinzipien. Ordne zu.
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| Prinzip | Kompressionstyp |
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|---|---|
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| Redundanz entfernen (wiederholende Muster kompakter darstellen) | Verlustfrei |
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| Irrelevanz entfernen (für Menschen nicht wahrnehmbar) | Verlustbehaftet |
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> **Feedback:** Der Kernunterschied: Verlustfrei arbeitet mit Redundanz – Wiederholungen werden kompakter gespeichert, aber nichts geht verloren. Verlustbehaftet arbeitet mit Irrelevanz – Daten werden weggeworfen, die Menschen sowieso nicht wahrnehmen können (Psychovisuell bei Bildern, Psychoakustisch bei Audio).
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### J10 – Dateneinheiten: Größenordnungen
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**Thema:** Grundbegriffe – Speichereinheiten
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ORDER]`
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Sortiere die Dateneinheiten von kleinster zu größter:
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1. Byte
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2. Kilobyte (KB)
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3. Megabyte (MB)
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4. Gigabyte (GB)
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5. Terabyte (TB)
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6. Petabyte (PB)
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> **Feedback:** Jede Stufe = Faktor 1.000 (SI-Präfixe). Merkhilfe: „Komm Mit Großem Tee, Peter". Ein einzelnes Foto (12 MP, unkomprimiert) ≈ 36 MB. Ein FullHD-Kinofilm ≈ 1 GB. Ein 4K-Film pro Minute unkomprimiert ≈ 44 GB.
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<!-- _class: disable -->
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### J11 – Bit und Byte: Umrechnung
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**Thema:** Grundbegriffe – Bit/Byte-Verhältnis
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[NUMERIC]`
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Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit. Ein Byte besteht aus wie vielen Bit?
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**Lösung:** **8** (±0)
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> **Feedback:** 1 Byte = 8 Bit. Ein Byte kann einen Wert von 0 bis 255 darstellen (2⁸ − 1). Die Unterscheidung Bit/Byte ist fundamental – Bit wird mit kleinem „b" abgekürzt (b), Byte mit großem „B" (B). Deshalb: 1 Mbit/s ≠ 1 MB/s.
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<!-- _class: disable -->
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### J12 – 7-Bit ASCII: Wie viele Zeichen?
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**Thema:** Grundbegriffe – ASCII-Zeichenkodierung
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[NUMERIC]`
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Der ASCII-Standard verwendet 7 Bit pro Zeichen. Wie viele verschiedene Zeichen können damit dargestellt werden?
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**Lösung:** **128** (±0)
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> **Feedback:** Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 7 Bit → 2⁷ = 128 Zeichen. Diese umfassen: Ziffern (0–9), Buchstaben (A–Z, a–z), Sonderzeichen und Steuerzeichen. Achtung: Umlaute (ä, ö, ü) sind nicht im ASCII-Sortiment – dafür braucht man z. B. UTF-8.
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<!-- _class: disable -->
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### J13 – Hexadezimalzahlen: Zwei 4-Bit-Werte
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**Thema:** Grundbegriffe – Hexadezimal
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[NUMERIC]`
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Zwei Hexadezimalzahlen werden jeweils durch 4 Bit dargestellt. Wie viele verschiedene Werte kann eine einzelne Hexadezimalziffer annehmen?
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**Lösung:** **16** (±0)
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> **Feedback:** 4 Bit → 2⁴ = 16 Werte (0–15). Diese werden in Hexadezimal als 0–9 und A–F dargestellt. Zwei Hex-Ziffern zusammen = 8 Bit = 1 Byte → ein Byte lässt sich immer als genau zwei Hex-Ziffern schreiben (z. B. Byte 255 = FF, Byte 10 = 0A).
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<!-- _class: disable -->
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### J14 – Ein Pixel, drei Kanäle, 8 Bit
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**Thema:** Grundbegriffe – Speicherbedarf eines Pixels
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[NUMERIC]`
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Ein einzelner Pixel wird durch drei Farbkanäle (R, G, B) mit jeweils 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele Byte Informationen enthalten ein solcher Pixel?
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**Lösung:** **3** (±0)
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> **Feedback:** 3 Kanäle × 8 Bit = 24 Bit = 3 Byte pro Pixel. Das entspricht einer 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Diese 3 Byte pro Pixel bilden die Basis für jede Speicherberechnung von Rasterbildern: Breite × Höhe × 3 Bytes = Gesamtgröße unkomprimiert.
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### J15 – Analoge Medien: Übersicht
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**Thema:** Medientypen – Analog
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Medientyp ein typisches analoges Format zu.
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| Medientyp | Analoges Format |
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|---|---|
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| Text | Buch, Zeitung, Lochkarte |
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| Bild | Fotografie (Negativ, Dia), Mikrofilm |
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| Audio | Schallplatte (Vinyl), Tonband, Musikkassette |
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| Video | Film (35mm, Super 8), VHS, Betamax |
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> **Feedback:** Analoge Medien speichern Information als kontinuierliche physikalische Größe – Rillentiefe, Magnetfeldstärke, Silberkorn-Dichte. Distribution erfolgt physisch: Kauf, Verleih, Kopie.
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### J16 – Generationsverlust: Das Problem analoger Kopien
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**Thema:** Analog vs. Digital – Kopierqualität
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was passiert, wenn eine VHS-Kassette auf eine andere VHS-Kassette kopiert wird?
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- [ ] Die Kopie ist bit-identisch mit dem Original – kein Unterschied erkennbar.
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- [x] **Jede Kopie verschlechtert die Qualität – Rauschen nimmt zu, Schärfe ab.** ✅
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- [ ] Die Kopie wird besser, weil das Kopiergerät Rauschen herausfiltert.
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- [ ] Die Qualität bleibt exakt gleich, nur das Medium wechselt.
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> **Feedback:** Generationsverlust ist ein fundamentales Problem analoger Medien: Jede Kopie addiert neues Rauschen. Bei der 3. Generation ist das Material oft unbrauchbar. Digital: Kopie = Original (bit-identisch).
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### J17 – Digitale Medien: Formate zuordnen
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**Thema:** Medientypen – Digital
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Medientyp typische digitale Formate zu.
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| Medientyp | Digitale Formate |
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|---|---|
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| Text | PDF, EPUB, TXT, DOCX |
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| Bild | JPEG, PNG, RAW, WebP, GIF |
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| Audio | MP3, FLAC, WAV, AAC, OGG |
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| Video | MP4, MKV, AVI, WebM |
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||
> **Feedback:** Digitale Medien werden über Datenträger (CD, USB), Download, Streaming oder P2P verteilt. Der entscheidende Vorteil: bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust.
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### J18 – Analog vs. Digital: Der Hauptunterschied
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**Thema:** Analog vs. Digital – Konzept
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist der fundamentale Unterschied zwischen analoger und digitaler Speicherung?
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- [ ] Analog speichert in diskreten Stufen, digital als kontinuierliches Signal.
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- [ ] Analog nutzt Elektrizität, digital nutzt Magnetismus zur Speicherung.
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- [x] **Analog speichert kontinuierlich (z.B. Rillentiefe), digital in diskreten Bits.** ✅
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- [ ] Analog ist für Audio, digital ist ausschließlich für Text geeignet.
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> **Feedback:** Analog = kontinuierlich (Rillentiefe, Magnetfeldstärke). Digital = diskret (0 und 1). Die Quantisierung ist der „Preis" der Digitalisierung, aber danach bleibt die Information exakt – perfekte Kopien möglich.
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<!-- _class: disable -->
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### J19 – Analoge Distribution: Wie kam Musik zum Käufer?
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**Thema:** Distribution – Analog
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Wie wurden analoge Medien typischerweise verbreitet?
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- [ ] Per Download aus dem Internet auf den heimischen Computer.
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- [ ] Über Streaming-Dienste wie Spotify oder Apple Music.
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- [x] **Physisch: Kauf im Laden, Verleih, Kopie auf Kassette.** ✅
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- [ ] Über dezentrale Peer-to-Peer-Netzwerke zwischen Nutzern.
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> **Feedback:** Analoge Distribution war immer physisch gebunden: Man musste das Medium besitzen oder ausleihen. Kopieren war möglich (Kassette), aber mit Qualitätsverlust verbunden.
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### J20 – Digitale Distribution: Die vier Wege
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**Thema:** Distribution – Digital
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jeder Distributionsform ein Beispiel zu.
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| Distributionsform | Beispiel |
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|---|---|
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| Datenträger | CD, DVD, USB-Stick |
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| Download | iTunes Store, Steam, Bandcamp |
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| Streaming | Netflix, Spotify, YouTube |
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| Peer-to-Peer (P2P) | BitTorrent, eDonkey |
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> **Feedback:** Digital ermöglicht vier Distributionswege: physische Datenträger (wie analog, aber ohne Generationsverlust), Download (Besitz einer Kopie), Streaming (Zugriff ohne Besitz), P2P (dezentrale Verteilung zwischen Nutzern).
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### J21 – Streaming vs. Download: Was ist der Unterschied?
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**Thema:** Distribution – Streaming
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was unterscheidet Streaming von einem Download?
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- [ ] Streaming speichert die Datei dauerhaft, Download nur temporär.
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- [ ] Streaming ist immer kostenlos, Download immer kostenpflichtig.
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- [x] **Streaming überträgt während des Abspielens, ohne dauerhafte Kopie.** ✅
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- [ ] Streaming funktioniert offline, Download braucht ständig Internet.
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> **Feedback:** Streaming = „Wasserhahn" (Daten fließen, solange man zuschaut/hört). Download = „Flasche füllen" (Datei bleibt). Streaming braucht ständige Internetverbindung; Downloads funktionieren offline.
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### J22 – Analog vs. Digital: Vor- und Nachteile
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**Thema:** Analog vs. Digital – Vergleich
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jede Eigenschaft zu: Vorteil von Analog oder Vorteil von Digital?
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| Eigenschaft | Vorteil von |
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|---|---|
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| Kein Abspielgerät nötig (Buch lesen) | Analog |
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| Bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust | Digital |
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| Unabhängig von Strom und Internet | Analog |
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| Einfache Durchsuchbarkeit (Strg+F) | Digital |
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| Haptisches Erlebnis | Analog |
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| Fehlerkorrektur möglich (ECC, RAID) | Digital |
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||
> **Feedback:** Analog: physisch, unabhängig, haptisch – aber Verschleiß und Generationsverlust. Digital: perfekte Kopien, durchsuchbar, korrigierbar – aber abhängig von Technik und Formaten.
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### J23 – Distribution vergleichen: Download, Streaming, P2P
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**Thema:** Distribution – Vergleich
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erklären Sie die drei digitalen Distributionswege **Download**, **Streaming** und **Peer-to-Peer (P2P)**. Beschreiben Sie für jeden Weg: (1) wie die Daten zum Nutzer gelangen, (2) ob der Nutzer eine dauerhafte Kopie erhält, und (3) nennen Sie je ein Beispiel.
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> **Musterlösung:** **Download:** Datei wird vollständig vom Server heruntergeladen und lokal gespeichert. Nutzer erhält dauerhafte Kopie. Beispiel: iTunes Store, Steam. **Streaming:** Daten werden während des Abspielens übertragen, keine dauerhafte lokale Kopie. Beispiel: Netflix, Spotify. **P2P:** Nutzer laden Teile der Datei gleichzeitig von vielen anderen Nutzern herunter (dezentral). Dauerhafte Kopie möglich. Beispiel: BitTorrent.
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### J24 – Analog vs. Digital: Kopieren und Archivieren
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**Thema:** Analog vs. Digital – Transfer
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Vergleichen Sie **analoge** und **digitale** Medien hinsichtlich (1) Kopierqualität, (2) Langzeitarchivierung und (3) Abhängigkeit von Technik. Nennen Sie je einen konkreten Vor- und Nachteil.
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> **Musterlösung:** **Kopierqualität:** Analog: Jede Kopie verschlechtert sich (Generationsverlust). Digital: Bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust. **Langzeitarchivierung:** Analog: Physischer Verschleiß, aber lesbar ohne spezielle Software (Buch). Digital: Bits altern nicht, aber Formate können obsolet werden (DOCX in 50 Jahren?). **Technikabhängigkeit:** Analog: Buch braucht keinen Strom. Digital: Abhängig von funktionierender Hard- und Software. Vorteil Analog: Unabhängigkeit. Nachteil Analog: Generationsverlust. Vorteil Digital: Perfekte Kopien. Nachteil Digital: Formatobsoleszenz.
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### J25 – Redundanz vs. Irrelevanz erklären
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**Thema:** Kompression – Prinzipien
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression nutzen unterschiedliche Prinzipien. Erklären Sie: (1) Was bedeutet **Redundanz entfernen**? (2) Was bedeutet **Irrelevanz entfernen**? (3) Welches Prinzip nutzt welcher Kompressionstyp?
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> **Musterlösung:** **(1) Redundanz:** Wiederholende Muster kompakter darstellen – z.B. "AAAAAAA" → "7×A". Die originalen Daten können perfekt rekonstruiert werden. **(2) Irrelevanz:** Daten wegwerfen, die Menschen nicht wahrnehmen – z.B. unhörbare Frequenzen in Audio, unsichtbare Farbunterschiede in Bildern. Nicht umkehrbar. **(3) Zuordnung:** Verlustfrei = Redundanz (ZIP, PNG, FLAC). Verlustbehaftet = Irrelevanz (JPEG, MP3).
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## BLOCK K – Bildformate & Raster vs. Vektor
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### K1 – Was ist ein Pixel?
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**Thema:** Digitale Bilder – Grundbegriffe
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist ein Pixel in einem digitalen Bild?
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- [ ] Ein winziges physisches Kameraobjektiv.
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- [x] **Ein einzelner Farbpunkt in einem Rasterbild – der kleinste Baustein.** ✅
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- [ ] Eine Einheit zur Messung der Dateigröße.
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- [ ] Ein Synonym für eine Farbe im RGB-Farbraum.
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> **Feedback:** Pixel = Picture Element. Ein digitales Rasterbild ist ein 2D-Array aus Pixeln, jeder mit einem Farbwert (z. B. RGB).
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### K2 – Speicherbedarf berechnen
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**Thema:** Rastergrafiken – Berechnung
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[NUMERIC]`
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Ein Bild ist 1920 × 1080 Pixel groß und nutzt 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Wie groß ist das Bild unkomprimiert in Megabyte? (Runde auf eine Dezimalstelle)
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**Formel:** Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8) = Bytes
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**Lösung:** 1920 × 1080 × 3 = 6.220.800 Bytes ≈ **6,2 MB** (±0,1)
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> **Feedback:** 24 Bit = 3 Bytes pro Pixel (8 Bit pro Kanal: R, G, B). 1920 × 1080 = 2.073.600 Pixel × 3 Bytes = 6.220.800 Bytes. Durch 1.000.000 ≈ 6,2 MB.
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### K3 – Farbtiefe: Bedeutung
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**Thema:** Rastergrafiken – Farbtiefe
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jeder Farbtiefe ihre Bedeutung zu.
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| Farbtiefe | Bedeutung |
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|---|---|
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| 1 Bit | 2 Farben (Schwarz/Weiß) |
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| 8 Bit | 256 Farben (Graustufen, GIF) |
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| 24 Bit | 16,7 Millionen Farben (True Color, Standard) |
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| 32 Bit | 16,7 Millionen Farben + Alpha (Transparenz) |
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> **Feedback:** Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 24 Bit = 8 Bit pro Kanal (R, G, B). 32 Bit = 24 Bit Farbe + 8 Bit Alpha-Kanal für Transparenz.
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### K4 – Was ist Alpha-Transparenz?
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**Thema:** Rastergrafiken – Transparenz
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was bedeutet ein 32-Bit-Bild gegenüber einem 24-Bit-Bild?
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- [ ] Es hat doppelt so viele Pixel.
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- [x] **Es hat einen zusätzlichen Alpha-Kanal (8 Bit), der die Transparenz jedes Pixels speichert.** ✅
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- [ ] Es nutzt eine höhere Auflösung.
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- [ ] Es kann mehr Dateiformate speichern.
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> **Feedback:** 32 Bit = 24 Bit (RGB) + 8 Bit Alpha. Der Alpha-Kanal bestimmt, wie durchsichtig jeder Pixel ist (0 = vollständig transparent, 255 = vollständig undurchsichtig). Wichtig für PNGs mit Hintergrund-Transparenz.
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### K5 – Raster vs. Vektor: Kern-Unterschied
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**Thema:** Raster vs. Vektor – Konzept
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist der fundamentale Unterschied zwischen Raster- und Vektorgrafiken?
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- [ ] Vektorgrafiken sind immer farbiger als Rastergrafiken.
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- [x] **Rastergrafiken speichern einzelne Pixel; Vektorgrafiken speichern geometrische Beschreibungen (Pfade, Formen), die beliebig skaliert werden können.** ✅
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- [ ] Rastergrafiken können keine Farben darstellen, Vektorgrafiken schon.
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- [ ] Der Unterschied liegt nur in der Dateiendung, nicht im Inhalt.
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> **Feedback:** Raster = „Malen nach Zahlen" (jeder Pixel einzeln). Vektor = „Bauanleitung" (Formen beschreiben). Diese Unterschied bestimmt alles: Skalierung, Dateigröße, Einsatzbereich.
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### K6 – Raster vs. Vektor: Vergleich
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**Thema:** Raster vs. Vektor – Eigenschaften zuordnen
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jeder Eigenschaft zu: Raster oder Vektor?
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| Eigenschaft | Typ |
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|---|---|
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| Skalierung ohne Qualitätsverlust | Vektor |
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| Ideal für Fotos | Raster |
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| Dateigröße abhängig von der Auflösung | Raster |
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| Ideal für Logos und Icons | Vektor |
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| Speicherung als 2D-Array von Pixeln | Raster |
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| Dateigröße abhängig von der Komplexität | Vektor |
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> **Feedback:** Raster = Pixel-basiert, auflösungsabhängig, ideal für Fotos. Vektor = Beschreibungs-basiert, beliebig skalierbar, ideal für Grafiken/Logos.
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### K7 – Skalierung: Warum werden Rasterbilder unscharf?
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**Thema:** Rastergrafiken – Skalierung Transfer
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erkläre, warum ein Rasterbild beim Vergrößern unscharf wird, während ein Vektorbild bei beliebiger Größe scharf bleibt. Nenne einen konkreten Anwendungsfall, in dem diese Eigenschaft ausschlaggebend ist.
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> **Musterlösung:** Ein Rasterbild hat eine feste Auflösung (eine bestimmte Anzahl von Pixeln). Beim Vergrößern müssen neue Pixel „erfunden" werden (Interpolation) – es gibt keine echten Daten für die fehlenden Stellen → Unschärfe. Ein Vektorbild speichert nur Beschreibungen (Pfade, Formen). Beim Vergrößern werden einfach die Koordinaten skaliert – keine Information geht verloren → immer scharf. Anwendungsfall: Ein Logo auf einer Visitenkarte UND auf einem Plakat → SVG nutzen, damit es bei beliebiger Größe scharf bleibt.
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### K8 – Vektor → Raster: Wie heißt das?
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**Thema:** Raster vs. Vektor – Konvertierung
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Wie heißt der Prozess, bei dem eine Vektorgrafik in eine Rastergrafik umgewandelt wird?
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- [ ] Vektorisierung
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- [x] **Rasterisierung** ✅
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- [ ] Pixelierung
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- [ ] Komprimierung
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> **Feedback:** Rasterisierung = Vektor → Raster (trivial, immer möglich). Der umgekehrte Prozess (Raster → Vektor) heißt „Tracing" und funktioniert oft nur unbefriedigend.
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### K9 – Interpolation: Welches Verfahren wofür?
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**Thema:** Rastergrafiken – Interpolationsverfahren
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Interpolationsverfahren seine Eigenschaft zu.
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| Verfahren | Eigenschaft |
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|---|---|
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| Nearest Neighbor | Schnell, pixelig – gut für Pixel-Art |
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| Bilinear | Glättet, Standard-Verfahren |
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| Bicubic | Hohe Qualität, rechenintensiver |
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| Lanczos | Beste Qualität, mathematisch komplex |
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> **Feedback:** Bei der Wahl: Pixel-Art → Nearest Neighbor (soll pixelig bleiben). Normale Bilder → Bilinear oder Bicubic. Maximale Qualität bei Fotos → Lanczos.
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### K10 – Bildtypen vergleichen: Foto, Screenshot, Logo
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**Thema:** Bildformate – Anwendungsfälle
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Sie haben drei Bilder: ein **Foto**, einen **Screenshot** und ein **Logo**. Erklären Sie für jedes Bild, welches Format (JPEG, PNG oder SVG) Sie wählen würden und warum. Begründen Sie Ihre Wahl mit den technischen Eigenschaften des Formats.
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> **Musterlösung:** **Foto → JPEG:** Verlustbehaftete Kompression ist akzeptabel, da kleine Artefakte bei natürlichen Bildern kaum auffallen. Dateigröße deutlich kleiner als PNG. **Screenshot → PNG:** Verlustfreie Kompression erhält scharfe Texte und Linien. JPEG würde sichtbare Artefakte an Kanten erzeugen. **Logo → SVG:** Vektorgrafik ist beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust – ein Logo muss auf Visitenkarte und Plakatwand gleich scharf sein. Dateigröße bei einfachen Formen minimal.
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### K11 – Farbtiefe erklären: 1-Bit, 8-Bit, 24-Bit, 32-Bit
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**Thema:** Rastergrafiken – Farbtiefe
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erklären Sie die Farbtiefen **1-Bit**, **8-Bit**, **24-Bit** und **32-Bit**. Beschreiben Sie für jede: (1) wie viele Farben dargestellt werden können, (2) einen typischen Anwendungsfall.
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> **Musterlösung:** **1-Bit:** 2¹ = 2 Farben (Schwarz/Weiß). Anwendung: Strichzeichnungen, Fax, QR-Codes. **8-Bit:** 2⁸ = 256 Farben. Anwendung: GIF-Bilder, Graustufen, Paletten-Bilder. **24-Bit:** 2²⁴ = 16,7 Millionen Farben (8 Bit pro Kanal: R, G, B). Anwendung: Standard für Fotos und Webgrafiken ("True Color"). **32-Bit:** 24 Bit Farbe + 8 Bit Alpha-Kanal (Transparenz). Anwendung: PNG mit Transparenz, Compositing in Grafikprogrammen.
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### K12 – Rasterisierung vs. Vektorisierung
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**Thema:** Raster vs. Vektor – Konvertierung
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erklären Sie die beiden Konvertierungsprozesse **Rasterisierung** und **Vektorisierung** (Tracing). Beschreiben Sie: (1) die Richtung der Umwandlung, (2) ob Qualitätsverlust entsteht, (3) warum einer der Prozesse problematischer ist.
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> **Musterlösung:** **Rasterisierung (Vektor → Raster):** Trivial und verlustfrei bei gewählter Auflösung. Aus mathematischen Beschreibungen werden Pixel berechnet. Funktioniert immer perfekt. **Vektorisierung (Raster → Vektor):** Problematisch. Software muss Kanten "erraten" und als Pfade nachzeichnen. Funktioniert gut bei einfachen Grafiken (Logos), schlecht bei Fotos. Immer mit Qualitätsverlust/Interpretation verbunden.
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## BLOCK L – JPEG: Innenleben
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### L1 – JPEG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?
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**Thema:** JPEG – Grundeigenschaft
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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JPEG ist ein …
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- [x] **…verlustbehaftetes Bildformat. Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen.** ✅
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- [ ] …verlustfreies Bildformat wie PNG.
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- [ ] …Videoformat für Streaming.
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- [ ] …Vektorgrafik-Format.
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> **Feedback:** JPEG = Joint Photographic Experts Group. Verlustbehaftet: Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen – eine gespeicherte JPEG kann nicht perfekt zum Original zurückgeführt werden. Quality 100 ≠ verlustfrei, nur „wenig wegwerfen".
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### L2 – Psychovisuelle Kompression: Das Auge austricksen
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**Thema:** JPEG – Wahrnehmungsprinzip
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Wie nutzt JPEG die Schwächen des menschlichen Auges aus?
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- [ ] Das Auge kann keine Farben wahrnehmen – daher werden Farben komplett entfernt.
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- [x] **Das Auge sieht Helligkeit besser als Farbe. JPEG behält die Helligkeit (Y) nahezu vollständig, reduziert aber die Farbauflösung (Cb, Cr) – der Verlust wird kaum wahrgenommen.** ✅
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- [ ] Das Auge kann keine Details sehen – daher werden alle Details entfernt.
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- [ ] JPEG nutzt keine Wahrnehmungsforschung, komprimiert rein mathematisch.
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> **Feedback:** Psychovisuelle Kompression = Schwächen des Auges ausnutzen. Kern: Mehr Stäbchen (Helligkeit) als Zapfen (Farbe) im Auge → Helligkeit sichern, Farbe reduzieren. Der Verlust ist für Menschen kaum sichtbar.
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### L3 – Farbraumkonversion: RGB → YCbCr
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**Thema:** JPEG Schritt 1 – Farbraum
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Warum wird bei JPEG von RGB in YCbCr konvertiert?
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- [ ] YCbCr nutzt weniger Speicher pro Pixel als RGB.
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- [x] **In YCbCr sind Helligkeit (Y) und Farbe (Cb, Cr) getrennt – die Farbauflösung kann unabhängig von der Helligkeit reduziert werden.** ✅
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- [ ] RGB kann keine Transparenz darstellen, YCbCr schon.
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- [ ] Die Konvertierung ist ein verlustfreier Schritt, der die Dateigröße halbiert.
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> **Feedback:** Y = Helligkeit (Luminanz), Cb/Cr = Farbdifferenzen (Chrominanz). Diese Trennung ermöglicht Chroma Subsampling: Helligkeit voll behalten, Farbe reduzieren – ohne sichtbaren Verlust.
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<!-- _class: disable -->
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### L4 – Chroma Subsampling: Was ist 4:2:0?
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**Thema:** JPEG Schritt 2 – Subsampling
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Was bedeutet das Subsampling-Schema 4:2:0?
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- [ ] 4 Pixel teilen sich eine Helligkeit, aber jeder hat eigene Farbe.
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- [x] **4 Pixel teilen sich einen Farbwert (Chrominanz), aber jeder hat eine eigene Helligkeit (Luminanz). Die Farbauflösung wird auf 25% reduziert.** ✅
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- [ ] 4:2:0 bedeutet, dass keine Farbe gespeichert wird – nur Graustufen.
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- [ ] Die Notation beschreibt die Blockgröße, nicht die Farbauflösung.
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> **Feedback:** 4:2:0 = JPEG-Standard. Von 4 Pixeln wird nur 1 Farbwert gespeichert (2×2-Block teilt Farbe), aber jeder Pixel behält seine eigene Helligkeit. Ergebnis: 50% Datenreduktion, kaum sichtbar.
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<!-- _class: disable -->
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### L5 – JPEG-Schritte: Richtige Reihenfolge
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**Thema:** JPEG – Kompressionsablauf
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ORDER]`
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Sortiere die Schritte der JPEG-Kompression in der richtigen Reihenfolge:
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1. Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
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2. Chroma Subsampling
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3. Block-Aufteilung (8×8)
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4. DCT (Frequenzanalyse)
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5. Quantisierung (hier passiert der Verlust!)
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6. Huffman-Coding (verlustfrei)
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> **Feedback:** Der einzige verlustbehaftete Schritt ist die Quantisierung (Schritt 5). Alles davor bereitet die Daten vor, alles danach komprimiert die Ergebnisse verlustfrei weiter.
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<!-- _class: disable -->
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### L6 – Welcher Schritt ist verlustbehaftet?
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**Thema:** JPEG – Verlust lokalisieren
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Bei welchem Schritt der JPEG-Kompression werden Daten dauerhaft weggeworfen?
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- [ ] Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
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- [ ] DCT (Discrete Cosine Transform)
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- [x] **Quantisierung – hier werden unwichtige Frequenzkoeffizienten auf Null gesetzt oder vergröbert.** ✅
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- [ ] Huffman-Coding
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> **Feedback:** DCT selbst ist verlustfrei und reversibel – es sortiert nur die Daten nach Wichtigkeit. Die Quantisierung ist der einzige verlustbehaftete Schritt: Sie wirft hohe Frequenzen (feine Details) weg. Huffman-Coding danach ist wieder verlustfrei.
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<!-- _class: disable -->
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### L7 – DCT: Was macht sie?
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**Thema:** JPEG – DCT-Prinzip
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was leitet die DCT (Discrete Cosine Transform) bei JPEG?
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- [ ] Sie komprimiert die Daten verlustbehaftet.
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- [x] **Sie wandelt 64 Pixelwerte eines 8×8-Blocks in 64 Frequenzkoeffizienten um – sortiert die Information nach Wichtigkeit (niedrige Frequenz = wichtig, hohe Frequenz = Details).** ✅
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- [ ] Sie verschlüsselt die Daten für sichere Übertragung.
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- [ ] Sie reduziert die Farbauflösung des Bildes.
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> **Feedback:** DCT = Herzstück von JPEG, aber selbst verlustfrei. Sie sortiert: Der DC-Koeffizient (0,0) = Durchschnittshelligkeit eines Blocks. Die AC-Koeffizienten = Helligkeitsänderungen. 90% der Information steckt in den ersten 10–15 Koeffizienten.
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### L8 – Huffman-Coding: Prinzip
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**Thema:** JPEG – Huffman
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Wie funktioniert Huffman-Coding?
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- [ ] Alle Zeichen bekommen gleich lange Codes – einfach und effizient.
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- [x] **Häufige Werte bekommen kurze Codes, selten vorkommende lange Codes – variable Bitlänge statt fester 8 Bit.** ✅
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- [ ] Huffman-Coding verschlüsselt die Daten zusätzlich.
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- [ ] Es funktioniert nur für Texte, nicht für Bilddaten.
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> **Feedback:** Huffman = verlustfrei, optimal für bekannte Häufigkeiten. Präfix-frei: Kein Code ist Anfang eines anderen → eindeutig decodierbar. Auch in ZIP, PNG, MP3 verwendet.
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<!-- _class: disable -->
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### L9 – JPEG-Artefakte: Benennen
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**Thema:** JPEG – Artefakte identifizieren
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem JPEG-Artefakt seine Beschreibung zu.
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| Artefakt | Beschreibung |
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|---|---|
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| Blocking | 8×8-Blöcke werden sichtbar als Rechteckmuster |
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| Ringing | „Geister" oder Halos an scharfen Kanten |
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| Posterization | Farbverläufe werden stufig statt fließend |
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> **Feedback:** Alle drei sind Folgen der Quantisierung. Blocking: Weil jeder 8×8-Block unabhängig komprimiert wird. Ringing: DCT hat Probleme mit harten Kanten (Gibbs-Phänomen). Posterization: Zu wenige Bits für feine Farbabstufungen.
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### L10 – JPEG-Kompression erklären: RGB, YCbCr, DCT
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**Thema:** JPEG – Pipeline verstehen
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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JPEG komprimiert in mehreren Schritten. Erklären Sie die Rolle von: (1) **RGB → YCbCr Konversion**, (2) **DCT (Discrete Cosine Transform)**, (3) **Quantisierung**. Welcher dieser Schritte ist verlustbehaftet und warum?
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> **Musterlösung:** **(1) RGB → YCbCr:** Trennt Helligkeit (Y) von Farbe (Cb, Cr). Ermöglicht Chroma Subsampling – Farbauflösung wird reduziert, Helligkeit bleibt voll erhalten. Das Auge sieht Helligkeit besser als Farbe. **(2) DCT:** Wandelt 8×8 Pixelblöcke in Frequenzkoeffizienten um. Sortiert Information nach Wichtigkeit: niedrige Frequenzen = grobe Struktur (wichtig), hohe Frequenzen = feine Details (weniger wichtig). Die DCT selbst ist verlustfrei. **(3) Quantisierung:** Hier passiert der Verlust! Frequenzkoeffizienten werden gerundet/auf Null gesetzt – hohe Frequenzen (Details) werden stärker reduziert. Dieser Schritt ist nicht umkehrbar.
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<!-- _class: disable -->
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### L11 – JPEG-Artefakte erklären: Blocking, Ringing, Posterization
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**Thema:** JPEG – Artefakte verstehen
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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JPEG-komprimierte Bilder zeigen bei niedriger Qualität typische Artefakte. Erklären Sie die drei Artefakte **Blocking**, **Ringing** und **Posterization**. Beschreiben Sie für jedes: (1) wie es aussieht und (2) warum es entsteht.
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|
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> **Musterlösung:** **Blocking:** Sichtbare 8×8-Pixel-Rechtecke. Entsteht, weil jeder Block unabhängig komprimiert wird – bei starker Kompression passen Nachbarblöcke nicht mehr zusammen. **Ringing:** „Geister" oder Halos an scharfen Kanten (z.B. schwarze Schrift auf weißem Hintergrund). Entsteht, weil die DCT mit harten Übergängen schlecht umgehen kann (Gibbs-Phänomen). **Posterization:** Farbverläufe werden stufig statt fließend. Entsteht, weil zu wenige Bits für feine Farbabstufungen übrig bleiben – ähnlich wie ein Poster mit wenigen Farben.
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<!-- _class: disable -->
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### L12 – Warum 8×8-Blöcke bei JPEG?
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**Thema:** JPEG – Blockgröße
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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JPEG teilt Bilder in 8×8-Pixel-Blöcke auf. Erklären Sie: (1) warum überhaupt Blöcke verwendet werden, (2) warum genau 8×8 (nicht 4×4 oder 16×16), (3) welches Artefakt durch diese Blockaufteilung entstehen kann.
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> **Musterlösung:** **(1) Warum Blöcke:** DCT arbeitet effizienter auf kleinen Bereichen. Globale Analyse wäre rechenintensiv und würde lokale Unterschiede verwischen. **(2) Warum 8×8:** Kompromiss – klein genug für lokale Anpassung, groß genug für effiziente DCT. 64 Koeffizienten sind mathematisch handlich (8² = 64). Historisch auch wegen begrenzter Rechenleistung gewählt. **(3) Artefakt:** Blocking – bei starker Kompression werden die 8×8-Grenzen sichtbar, weil Nachbarblöcke nicht mehr zusammenpassen.
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## BLOCK M – Bildformate: PNG, GIF, WebP, SVG
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### M1 – PNG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?
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**Thema:** PNG – Grundeigenschaft
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Wie komprimiert PNG?
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- [ ] Verlustbehaftet – wie JPEG, aber mit besserer Qualität.
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- [x] **Verlustfrei – die Originaldaten können perfekt rekonstruiert werden.** ✅
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- [ ] Gar nicht – PNG speichert Daten unkomprimiert.
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- [ ] PNG nutzt eine Kombination aus verlustfrei und verlustbehaftet.
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> **Feedback:** PNG nutzt DEFLATE-Kompression (wie ZIP) – verlustfrei. Deshalb ist PNG ideal für Grafiken, Screenshots und Bilder mit Transparenz, aber größer als JPEG für Fotos.
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<!-- _class: disable -->
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### M2 – PNG vs. JPEG: Wann was?
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**Thema:** Bildformate – Formatwahl
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erklären Sie, wann Sie PNG und wann JPEG wählen würden. Nenne je zwei konkrete Anwendungsfälle und begründen Sie Ihre Wahl.
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> **Musterlösung:** PNG: (1) Screenshots – Texte und Linien bleiben scharf, keine Artefakte. (2) Logos mit Transparenz – PNG unterstützt Alpha-Transparenz, JPEG nicht. JPEG: (1) Fotos fürs Web – deutlich kleiner bei kaum sichtbarem Qualitätsverlust. (2) Social Media – Plattformen re-komprimieren sowieso, PNG würde nur unnötig groß sein.
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### M3 – GIF: Wie viele Farben?
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**Thema:** GIF – Eigenschaften
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Wie viele Farben kann ein GIF-Bild gleichzeitig anzeigen?
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- [ ] 16 Farben
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- [ ] 16,7 Millionen Farben
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- [x] **256 Farben (8-Bit-Palette)** ✅
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- [ ] Unbegrenzt – GIF unterstützt alle Farben.
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> **Feedback:** GIF = 8-Bit-Palette = 256 Farben maximal. Deshalb sehen GIF-Bilder bei Fotos oft banding/posterisiert aus. GIF überlebt heute wegen Animationen.
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### M4 – WebP vs. JPEG: Vorteil?
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**Thema:** Bildformate – WebP
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist der hauptsächliche Vorteil von WebP gegenüber JPEG?
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- [ ] WebP unterstützt Videos, JPEG nicht.
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- [x] **WebP erzeugt bei gleicher Qualität 25–35% kleinere Dateien als JPEG.** ✅
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- [ ] WebP ist verlustfrei, JPEG nicht.
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- [ ] WebP kann keine Fotos speichern, nur Grafiken.
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> **Feedback:** WebP (Google, 2010) kann sowohl lossy als auch lossless komprimieren, unterstützt Transparenz und Animationen. Bei gleicher visueller Qualität sind WebP-Dateien deutlich kleiner als JPEG.
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### M5 – SVG: Was ist es?
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**Thema:** SVG – Grundbegriff
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist SVG?
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- [ ] Ein verlustbehaftetes Rasterbild-Format wie JPEG.
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- [x] **Ein Vektorgrafik-Format, das Bilder als geometrische Beschreibungen (XML) speichert – beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust.** ✅
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- [ ] Ein Video-Container wie MP4.
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- [ ] Ein komprimiertes Archivformat wie ZIP.
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> **Feedback:** SVG = Scalable Vector Graphics. Web-Standard für Vektorgrafiken. Beschreibt WAS gezeichnet werden soll (`<circle>`, `<rect>`, `<path>`), nicht wie jeder Pixel aussieht. Ideal für Logos, Icons, Illustrationen.
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### M6 – Formatwahl: Szenario zuordnen
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**Thema:** Bildformate – Formatwahl Transfer
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Szenario das optimale Bildformat zu.
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| Szenario | Format |
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|---|---|
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| Ein Foto für eine Webseite (klein, OK-Qualität) | JPEG |
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| Ein Screenshot einer Benutzeroberfläche | PNG |
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| Ein Logo, das auf allen Bildschirmgrößen scharf sein muss | SVG |
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| Ein animiertes Reaktionsbild für einen Chat | GIF |
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> **Feedback:** JPEG = Fotos (klein, lossy OK). PNG = Screenshots, Grafiken mit Transparenz (verlustfrei). SVG = Logos, Icons (skalierbar). GIF = Animationen (256 Farben, aber Animations-Support).
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### M7 – Bildformate vergleichen: JPEG, PNG, WebP
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**Thema:** Bildformate – Vergleich
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Vergleichen Sie die drei Bildformate **JPEG**, **PNG** und **WebP**. Beschreiben Sie für jedes: (1) ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert, (2) ob es Transparenz unterstützt, (3) einen idealen Anwendungsfall.
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> **Musterlösung:** **JPEG:** Verlustbehaftet. Keine Transparenz. Ideal für Fotos im Web – kleine Dateien, Qualitätsverlust bei natürlichen Bildern kaum sichtbar. **PNG:** Verlustfrei. Unterstützt Alpha-Transparenz (8 Bit). Ideal für Screenshots, Grafiken mit Text, Bilder mit Transparenz. **WebP:** Kann beides – lossy (wie JPEG) und lossless (wie PNG). Unterstützt Transparenz und Animation. Ideal als moderner Ersatz für beide – 25-35% kleiner als JPEG bei gleicher Qualität.
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### M8 – GIF vs. moderne Alternativen
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**Thema:** Bildformate – Animation
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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GIF ist ein altes Format (1987), wird aber noch für Animationen verwendet. Erklären Sie: (1) die Haupteinschränkung von GIF, (2) warum es trotzdem noch populär ist, (3) welche moderne Alternative es gibt.
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> **Musterlösung:** **(1) Haupteinschränkung:** Nur 256 Farben (8-Bit-Palette). Farbverläufe werden stufig, Fotos sehen schlecht aus. **(2) Popularität:** Universelle Browser-Unterstützung, einfach zu teilen, "Meme-Kultur" hat das Format am Leben gehalten. **(3) Alternativen:** WebP (Animation + Millionen Farben + kleiner), APNG (animiertes PNG), oder kurze Videos (MP4/WebM mit `<video>`-Tag statt `<img>`).
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## BLOCK N – Video-Kompression
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### N1 – Spatial vs. Temporal Compression
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**Thema:** Video – Kompressionsprinzipien
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Prinzip seine Beschreibung zu.
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| Prinzip | Beschreibung |
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|---|---|
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| Spatial Compression (Intra-Frame) | Komprimiert jedes einzelne Bild für sich (wie JPEG) |
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| Temporal Compression (Inter-Frame) | Speichert nur die Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Bildern |
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| Motion Compensation | Beschreibt Bewegung durch Vektoren statt Pixel zu kopieren |
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> **Feedback:** Spatial = räumlich (innerhalb eines Frames). Temporal = zeitlich (zwischen Frames). Motion Compensation = Bewegungsvektoren. 90% eines Frames ist oft identisch mit dem vorherigen – deshalb ist Temporal-Kompression so wirksam.
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<!-- _class: disable -->
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### N2 – I-Frame, P-Frame, B-Frame: Was ist was?
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**Thema:** Video – Frame-Typen
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Frame-Typ seine Beschreibung zu.
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| Frame-Typ | Beschreibung |
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|---|---|
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| I-Frame (Keyframe) | Vollständiges Bild, unabhängig dekodierbar – keine Referenz auf andere Frames |
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| P-Frame | Nur Änderungen gegenüber vorherigen Frames speichern (~30% der Größe eines I-Frames) |
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| B-Frame | Änderungen gegenüber vorherigen UND zukünftigen Frames (~15% der Größe eines I-Frames) |
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> **Feedback:** I = Intra (innerhalb). P = Predicted (aus Vergangenheit). B = Bi-directional (Vergangenheit + Zukunft). B-Frames sind am kleinsten, aber brauchen mehr Rechenleistung zum Decodieren.
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<!-- _class: disable -->
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### N3 – Was passiert, wenn ein I-Frame beschädigt ist?
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**Thema:** Video – I-Frame Bedeutung Transfer
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erkläre, warum ein I-Frame bei der Videokompression so wichtig ist. Was passiert, wenn ein einzelner I-Frame in einem Videostream beschädigt wird?
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> **Musterlösung:** Ein I-Frame ist ein vollständiges, unabhängig dekodierbare Bild. Alle nachfolgenden P- und B-Frames referenzieren auf vorherige Frames – letztlich auf das letzte I-Frame. Wenn ein I-Frame beschädigt wird, können alle abhängigen P- und B-Frames bis zum nächsten intakten I-Frame nicht mehr korrekt rekonstruiert werden → Videofehler sichtbar bis zum nächsten Keyframe. Deshalb werden typischerweise alle 1–2 Sekunden neue I-Frames eingefügt.
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<!-- _class: disable -->
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### N4 – Motion Compensation: Prinzip
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**Thema:** Video – Motion Compensation
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was beschreibt ein Motion Vector bei der Videokompression?
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- [ ] Die Helligkeit eines einzelnen Pixels.
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- [x] **Die Verschiebung eines Bildblocks zwischen zwei Frames (z. B. „verschiebe um +20 Pixel nach rechts").** ✅
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- [ ] Die Kompressionsrate des gesamten Videos.
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- [ ] Die Anzahl der Farben in einem Frame.
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> **Feedback:** Motion Compensation speichert Bewegung als Vektoren statt Pixel zu kopieren. Wenn sich ein 16×16-Block von (100,200) auf (120,200) bewegt, wird nur „+20, 0" gespeichert – deutlich kleiner als den Block zweimal zu speichern.
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### N5 – Video-Codecs: Zeitstrahl
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**Thema:** Video – Codecs-Übersicht
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ORDER]`
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Sortiere die Video-Codecs nach Veröffentlichungsjahr (alt → neu):
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1. H.264 / AVC (2003)
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2. H.265 / HEVC (2013)
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3. VP9 (2013)
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4. AV1 (2018)
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> **Feedback:** H.264 revolutionierte Streaming. H.265 und VP9 kamen gleichzeitig – H.265 technisch besser, aber Patent-Chaos. AV1 vereint die Industrie: patent-frei, 30% besser als H.265.
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### N6 – AV1: Warum die Zukunft?
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**Thema:** Video – AV1 Transfer
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erkläre, warum AV1 als „die Zukunft" der Videokompression gilt. Nenne mindestens zwei konkrete Eigenschaften und erkläre, warum H.265 trotz besserer technischer Kompression nicht die gleiche Dominanz erreicht hat.
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> **Musterlösung:** AV1 (2018) ist royalty-free und open source – die Alliance for Open Media vereint Google, Netflix, Amazon, Apple, Mozilla. Es liefert 30% bessere Kompression als H.265 und unterstützt 8K, HDR, hohe Frame-Rates. H.265 scheitert vor allem am Patent-Chaos: Drei konkurrierende Patent-Pools (MPEG-LA, HEVC Advance, Velos Media) erzeugen rechtliche Unsicherheit und unklare Kosten → viele Unternehmen bleiben bei H.264 oder wechseln direkt zu AV1.
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### N7 – Frame-Typen erklären: I-Frame, P-Frame, B-Frame
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**Thema:** Video – Frame-Typen verstehen
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erklären Sie die drei Frame-Typen **I-Frame**, **P-Frame** und **B-Frame**. Beschreiben Sie für jeden: (1) welche Daten gespeichert werden, (2) die relative Größe im Vergleich, (3) was passiert, wenn ein I-Frame beschädigt wird.
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> **Musterlösung:** **I-Frame (Keyframe):** Vollständiges Bild, unabhängig dekodierbar. Größte Dateigröße (100%). Kein Bezug auf andere Frames. **P-Frame (Predicted):** Speichert nur Änderungen gegenüber vorherigen Frames. Etwa 30% der I-Frame-Größe. Referenziert rückwärts. **B-Frame (Bi-directional):** Speichert Änderungen zu vorherigen UND zukünftigen Frames. Etwa 15% der I-Frame-Größe. Referenziert in beide Richtungen. **Bei beschädigtem I-Frame:** Alle abhängigen P- und B-Frames bis zum nächsten I-Frame können nicht korrekt rekonstruiert werden → sichtbare Fehler, bis ein neuer Keyframe kommt.
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<!-- _class: disable -->
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### N8 – Video-Codecs vergleichen: H.264, H.265, AV1
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**Thema:** Video – Codec-Vergleich
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Vergleichen Sie die drei Video-Codecs **H.264**, **H.265** und **AV1**. Beschreiben Sie für jeden: (1) das Erscheinungsjahr, (2) die Kompressionseffizienz im Vergleich, (3) die Lizenzierung (kostenpflichtig vs. frei).
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> **Musterlösung:** **H.264 (2003):** Der Standard-Codec für über ein Jahrzehnt. Baseline für Vergleiche. Patentgebühren, aber klar strukturiert. Universelle Unterstützung. **H.265 (2013):** 50% bessere Kompression als H.264. Aber: Patent-Chaos mit drei konkurrierenden Pools → unklare Kosten, zögerliche Adoption. **AV1 (2018):** 30% besser als H.265. Royalty-free und open source (Alliance for Open Media: Google, Netflix, Apple, Amazon). Die Zukunft – aber höherer Rechenaufwand beim Encoding.
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<!-- _class: disable -->
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### N9 – Container vs. Codec: MP4 mit verschiedenen Inhalten
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**Thema:** Video – Container/Codec Transfer
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Eine Datei heißt `video.mp4`. Erklären Sie: (1) Was sagt die Endung `.mp4` über den verwendeten Video-Codec aus? (2) Welche verschiedenen Codecs könnte diese Datei enthalten? (3) Warum kann ein MP4 auf einem Gerät abspielen und auf einem anderen nicht?
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> **Musterlösung:** **(1) Endung:** `.mp4` ist der Container (MPEG-4 Part 14) – sagt nichts über den Codec. **(2) Mögliche Codecs:** H.264, H.265/HEVC, AV1, und andere. Auch verschiedene Audio-Codecs (AAC, MP3, AC3). **(3) Kompatibilität:** Das Gerät muss den Codec unterstützen, nicht nur den Container. Ein alter Fernseher kann MP4-Container öffnen, aber AV1-Codec fehlt → "Format nicht unterstützt".
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## BLOCK O – Speichermedien & Schnittstellen
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### O1 – KB vs. KiB: Was ist der Unterschied?
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**Thema:** Speicher – Einheiten
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Eine Festplatte wird als „1 TB" vermarktet, aber Windows zeigt nur ~931 GB an. Warum?
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- [ ] Windows zeigt falsche Werte an – das ist ein Bug.
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- [x] **Hersteller nutzen dezimale Einheiten (1 TB = 1.000 GB), Windows nutzt binäre Einheiten (1 TiB = 1.024 GiB). Bei TB-Größen entsteht eine ~7% Diskrepanz.** ✅
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- [ ] Die Festplatte verliert beim Formatieren fast 10% ihrer Kapazität.
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- [ ] Windows reserviert automatisch 10% als Sicherheitspuffer.
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> **Feedback:** SI (Dezimal): 1 KB = 1.000 Bytes, 1 MB = 1.000 KB. IEC (Binär): 1 KiB = 1.024 Bytes, 1 MiB = 1.024 KiB. Bei 1 TB: 1.000⁴ vs. 1.024⁴ Bytes → ~7% Unterschied. Windows zeigt binäre Werte an, aber mit SI-Bezeichnung (GB statt GiB) → Verwirrung.
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### O2 – HDD vs. SSD: Kern-Unterschied
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**Thema:** Speichermedien – HDD vs. SSD
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist der fundamentale technische Unterschied zwischen HDD und SSD?
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- [ ] HDDs sind elektronisch, SSDs mechanisch.
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- [x] **HDDs speichern Daten magnetisch auf sich drehenden Plattern (mechanisch). SSDs nutzen Flash-Speicher (elektronisch, keine beweglichen Teile).** ✅
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- [ ] Beide Technologien funktionieren identisch, der Unterschied liegt nur im Gehäuse.
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- [ ] HDDs nutzen Flash-Speicher, SSDs magnetische Platten.
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> **Feedback:** HDD = Hard Disk Drive = mechanisch (Platter, Spindel, Schreib-Lese-Kopf). SSD = Solid State Drive = elektronisch (Flash-Speicher). Diese Unterschied bestimmt alles: Geschwindigkeit, Latenz, Geräusche, Haltbarkeit.
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### O3 – HDD vs. SSD: Eigenschaften zuordnen
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**Thema:** Speichermedien – Vergleich
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jeder Eigenschaft zu: HDD oder SSD?
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| Eigenschaft | Typ |
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|---|---|
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| Sequentielle Lesgeschwindigkeit ~150 MB/s | HDD |
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| Sequentielle Lesgeschwindigkeit ~3.500 MB/s | SSD (NVMe) |
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| Latenz ~10 ms | HDD |
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| Latenz ~0,02 ms | SSD |
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| Günstig pro TB (~15€/TB) | HDD |
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| Ideal für Betriebssystem | SSD |
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> **Feedback:** Der dramatische Unterschied liegt bei Random Access: SSD ~500× schneller. Deshalb: Betriebssystem auf SSD, Archiv auf HDD. Viele nutzen beides: Kleine SSD für System + große HDD für Daten.
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<!-- _class: disable -->
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### O4 – USB-C: Stecker oder Protokoll?
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**Thema:** Schnittstellen – USB-C
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MC]`
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Ein USB-C-Kabel kann langsam sein, obwohl es wie ein „modernes" Kabel aussieht. Warum?
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- [ ] USB-C-Kabel sind immer gleich schnell – die Geschwindigkeit liegt am Gerät.
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- [x] **USB-C ist nur ein Steckertyp, kein Protokoll. Ein USB-C-Kabel kann USB 2.0 (480 Mbit/s) bis USB4 (40 Gbit/s) sein – am Stecker nicht erkennbar.** ✅
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- [ ] USB-C-Kabel werden nach einem Jahr automatisch langsamer.
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- [ ] Die Geschwindigkeit hängt nur vom Betriebssystem ab.
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> **Feedback:** USB-C = Steckerform. Das Protokoll dahinter kann USB 2.0, 3.2 oder USB4 sein. Ein billiges USB-C-Kabel ist oft nur USB 2.0 mit neuem Stecker. Kabel-Spezifikation prüfen!
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<!-- _class: disable -->
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### O5 – Dateisysteme: Zuordnung
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**Thema:** Dateisysteme – Überblick
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Dateisystem seine ideale Anwendung zu.
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| Dateisystem | Ideal für |
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|---|---|
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| FAT32 | USB-Sticks, SD-Karten (maximale Kompatibilität) |
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| NTFS | Windows-Systeme (Journaling, Rechte) |
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| APFS | macOS, iOS (Snapshots, CoW) |
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| ext4 | Linux-Systeme (Journaling, stabil) |
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| exFAT | Große Dateien auf portablen Medien |
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> **Feedback:** FAT32 = kleinster gemeinsamer Nenner, aber max. 4 GB pro Datei. exFAT = FAT32 ohne Größenlimits. NTFS/APFS/ext4 = moderne Systeme mit Journaling. Journaling = bei Absturz werden Änderungen nicht verloren.
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<!-- _class: disable -->
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### O6 – FAT32: Warum nicht für große Dateien?
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**Thema:** Dateisysteme – FAT32 Limitation
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Sie versuchen, eine 5-GB-Videodatei auf einen FAT32-formatierten USB-Stick zu kopieren. Was passiert?
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- [ ] Die Datei wird automatisch aufgeteilt in kleinere Teile.
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- [x] **Der Vorgang fehlschlägt – FAT32 unterstützt keine einzelnen Dateien größer als 4 GB.** ✅
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- [ ] Die Datei wird automatisch komprimiert, bis sie unter 4 GB ist.
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- [ ] FAT32 hat keine Dateigrößenbeschränkung.
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> **Feedback:** FAT32-Limit: max. 4 GB pro Datei. Ein 4K-Video oder ISO-Image passt oft nicht. Lösung: USB-Stick mit exFAT oder NTFS formatieren.
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### O7 – Die 3-2-1-Regel
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**Thema:** Backup – Prinzip
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erkläre die 3-2-1-Regel für Backups. Begründe, warum jede der drei Ziffern wichtig ist.
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> **Musterlösung:** 3 Kopien: Original + 2 Backups. Warum? Das Original kann kaputt gehen, das erste Backup auch – das zweite ist der Sicherheitspuffer. 2 verschiedene Medientypen (z. B. SSD + HDD, oder lokal + Cloud). Warum? Gleiche Medien haben gleiche Schwachstellen (z. B. Batch-Fehler bei HDDs derselben Charge). 1 Kopie an einem anderen Ort (Cloud, anderes Gebäude). Warum? Brand oder Wasserschaden zerstört alles vor Ort; Ransomware verschlüsselt alle angeschlossenen Laufwerke gleichzeitig.
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<!-- _class: disable -->
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### O8 – Backup-Arten: Unterschiede
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**Thema:** Backup – Typen
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Backup-Typ seine Beschreibung zu.
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| Backup-Typ | Beschreibung |
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|---|---|
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| Full (Vollständig) | Kompletter Datenbestand jedes Mal – einfach, aber langsam und platzhungrig |
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| Inkrementell | Nur Änderungen seit dem letzten Backup (egal welcher Art) – schnell, aber Wiederherstellung komplex |
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| Differenziell | Änderungen seit dem letzten Voll-Backup – Mittelweg zwischen beiden |
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> **Feedback:** Typisches Schema: Sonntag Full, Mo–Sa Inkrementell oder Differenziell. Inkrementell = schnellstes Backup, langsamste Wiederherstellung (Kette aufbauen). Full = langsamstes Backup, schnellste Wiederherstellung.
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### O9 – Digitale Speichermedien: Kategorien
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**Thema:** Speichermedien – Übersicht
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedes Speichermedium seiner technischen Kategorie zu.
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| Medium | Kategorie |
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| CD, DVD, Blu-ray | Optisch |
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| Festplatte (HDD), Magnetband (LTO) | Magnetisch |
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| SSD, USB-Stick, SD-Karte | Flash-Speicher |
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| Dropbox, AWS S3 | Cloud-Speicher |
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> **Feedback:** Optisch: Laser liest Pits/Lands. Magnetisch: magnetisierte Bereiche. Flash: Elektronen in Floating Gates. Cloud: physisch HDD/SSD/LTO in Rechenzentren – keine eigene Technologie, sondern Zugriffsmethode.
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### O10 – Speichermedien: Wann welches?
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**Thema:** Speichermedien – Anwendungsfall
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[MATCH]`
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Ordne jedem Szenario das empfohlene Speichermedium zu.
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| Szenario | Empfohlenes Medium |
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| Betriebssystem (schneller Zugriff) | NVMe SSD |
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| Videoarchiv (große Datenmengen, günstig) | HDD |
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| Langzeitarchiv (10+ Jahre) | LTO-Band, M-DISC |
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| Datenaustausch (portabel) | USB-Stick, SD-Karte |
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> **Feedback:** Die Wahl hängt vom Anwendungsfall ab: SSD = Geschwindigkeit, HDD = Kapazität/Preis, LTO/M-DISC = Langlebigkeit, USB/SD = Portabilität.
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### O11 – Optische Speicher: CD, DVD, Blu-ray
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**Thema:** Speichermedien – Optisch
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**Punkte:** 2
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**Typ:** `[ORDER]`
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Sortiere die optischen Speichermedien nach Kapazität (kleinste zuerst):
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1. CD (~700 MB)
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2. DVD (~4,7 GB)
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3. Blu-ray (~25 GB)
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> **Feedback:** Alle drei nutzen Laser zum Lesen von Pits (Vertiefungen) und Lands (Erhöhungen). Die Kapazität steigt durch kürzere Wellenlängen: CD = Infrarot, DVD = Rot, Blu-ray = Blau (daher der Name).
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### O12 – Cloud-Speicher: Was ist das eigentlich?
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**Thema:** Speichermedien – Cloud
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Was ist „Cloud-Speicher" technisch gesehen?
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- [ ] Eine neue Speichertechnologie, die Daten in Funkwellen speichert.
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- [ ] Virtuelle Speicher ohne jegliche physische Hardware-Komponenten.
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- [x] **HDDs/SSDs in Rechenzentren – „Cloud" beschreibt den Internet-Zugriff.** ✅
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- [ ] Lokale Festplatten, die automatisch mit dem Himmel synchronisieren.
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> **Feedback:** „Cloud" ist Marketing für „fremder Computer". Dropbox, Google Drive, iCloud – alle speichern physisch auf Servern in Rechenzentren. Vorteil: Zugriff von überall. Nachteil: Abhängigkeit von Internet und Anbieter.
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### O13 – Magnetband (LTO): Warum noch heute?
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**Thema:** Speichermedien – Magnetband
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**Punkte:** 1
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**Typ:** `[MC]`
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Warum verwenden große Unternehmen noch heute Magnetbänder (LTO)?
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- [ ] Magnetbänder sind schneller als SSDs beim wahlfreien Zugriff.
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- [ ] Magnetbänder werden nur aus nostalgischen Gründen eingesetzt.
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- [ ] Magnetbänder sind die einzige Technologie für Videospeicherung.
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- [x] **Extrem günstig pro TB, langlebig, ideal für selten abgerufene Daten.** ✅
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> **Feedback:** LTO = Linear Tape-Open. Aktuell LTO-9: 18 TB pro Band, ~2€/TB. Nachteil: sequentieller Zugriff (kein Random Access). Perfekt für Archivierung, wo Daten selten gelesen werden. Google, Facebook, Banken – alle nutzen LTO.
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### O14 – Speichertechnologien vergleichen: Optisch, Magnetisch, Flash
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**Thema:** Speichermedien – Technologievergleich
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Beschreiben Sie die drei Speichertechnologien **optisch** (CD/DVD/Blu-ray), **magnetisch** (HDD/LTO) und **Flash** (SSD/USB). Erklären Sie für jede: (1) wie Daten physikalisch gespeichert werden, (2) einen typischen Anwendungsfall und (3) eine wichtige Einschränkung.
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> **Musterlösung:** **Optisch:** Laser liest Pits (Vertiefungen) und Lands (Erhöhungen). Anwendung: Software-Distribution, Archivierung (M-DISC). Einschränkung: Empfindlich gegen Kratzer und UV-Licht. **Magnetisch:** Magnetisierte Bereiche auf Platten (HDD) oder Band (LTO). Anwendung: Massenspeicher, Langzeitarchiv. Einschränkung: HDD hat bewegliche Teile (Verschleiß), LTO nur sequentieller Zugriff. **Flash:** Elektronen in Floating Gates. Anwendung: Betriebssystem (SSD), portable Daten (USB). Einschränkung: Begrenzte Schreibzyklen, Ladungsverlust ohne Strom nach Jahren.
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### O15 – Backup-Strategien erklären: Full, Inkrementell, Differenziell
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**Thema:** Backup – Strategievergleich
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**Punkte:** 3
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**Typ:** `[ESSAY]`
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Erklären Sie die drei Backup-Typen **Full**, **Inkrementell** und **Differenziell**. Beschreiben Sie für jeden: (1) welche Daten gesichert werden, (2) Vor- und Nachteile, und (3) wann dieser Typ sinnvoll eingesetzt wird.
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> **Musterlösung:** **Full:** Kompletter Datenbestand wird jedes Mal gesichert. Vorteil: Einfache Wiederherstellung (nur ein Backup nötig). Nachteil: Langsam, braucht viel Speicherplatz. Einsatz: Wöchentlich als Basis. **Inkrementell:** Nur Änderungen seit dem letzten Backup (egal welcher Art). Vorteil: Schnell, wenig Speicher. Nachteil: Wiederherstellung komplex (Kette aller Backups nötig). Einsatz: Täglich. **Differenziell:** Änderungen seit dem letzten Full-Backup. Vorteil: Schneller als Full, einfachere Wiederherstellung als Inkrementell. Nachteil: Wächst täglich. Einsatz: Mittelweg bei moderatem Datenvolumen.
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