Anforderungen  |   Konzepte  |   Entwurf  |   Entwicklung  |   Qualitätssicherung  |   Lebenszyklus  |   Steuerung
 
 
 
 


Quelle  builder.rs   Sprache: unbekannt

 
/* This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla Public
 * License, v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed with this
 * file, You can obtain one at http://mozilla.org/MPL/2.0/. */

use crate::{
    clubcard::ClubcardIndex, Clubcard, ClubcardIndexEntry, Equation, Filterable, Queryable,
};
use rand::{thread_rng, Rng};
use std::collections::BTreeMap;
use std::fmt;

/// Marker type for checking that, for example, only Exact ribbons are passed to functions such as
/// Clubcard::collect_exact_ribbons.
pub struct Exact;

/// A Ribbon Filter that encodes a one bit value for every element of the associated universe.
pub type ExactRibbon<const W: usize, T> = Ribbon<W, T, Exact>;

/// Marker type for checking that, for example, only Approximate ribbons are passed to functions such as
/// Clubcard::collect_approximate_ribbons.
pub struct Approximate;

/// A Ribbon Filter that identifies a subset of a universe with a false positive rate of
/// roughly |subset| / |universe|.
pub type ApproximateRibbon<const W: usize, T> = Ribbon<W, T, Approximate>;

/// A RibbonBuilder collects a set of items for insertion into a Ribbon. If the optional filter is
/// provided, then only items that are contained in the filter will be inserted.
pub struct RibbonBuilder<'a, const W: usize, T: Filterable<W>> {
    /// block id.
    id: Vec<u8>,
    /// items to be inserted.
    items: Vec<T>,
    /// filter for pruning insertions.
    filter: Option<&'a PartitionedRibbonFilter<W, T, Approximate>>,
    /// size of the universe that contains self.items
    universe_size: usize,
    /// Whether queries against this ribbon indicate membership in R (inverted = false) or
    /// membership in U \ R (inverted = true).
    inverted: bool,
}

impl<'a, const W: usize, T: Filterable<W>> RibbonBuilder<'a, W, T> {
    fn new(
        id: &[u8],
        filter: Option<&'a PartitionedRibbonFilter<W, T, Approximate>>,
    ) -> RibbonBuilder<'a, W, T> {
        RibbonBuilder {
            id: AsRef::<[u8]>::as_ref(id).to_vec(),
            items: vec![],
            filter,
            universe_size: 0,
            inverted: false,
        }
    }

    /// Queue `item` for insertion into the ribbon (if it is contained in the provided filter).
    pub fn insert(&mut self, item: T) {
        if let Some(filter) = self.filter {
            if filter.contains(&item) {
                self.items.push(item);
            }
        } else {
            self.items.push(item);
        }
    }

    /// Set the size of the universe. This only needs to be called if you
    /// are constructing an ApproximateRibbon.
    pub fn set_universe_size(&mut self, universe_size: usize) {
        self.universe_size = universe_size;
    }
}

impl<'a, const W: usize, T: Filterable<W>> From<RibbonBuilder<'a, W, T>>
    for ApproximateRibbon<W, T>
{
    /// Denote the inserted set by R and the universe by U.
    /// The ribbon returned by ApproximateRibbon::from encodes a function f : U -> {0, 1} where
    /// f(x) = 0 if and only if x is in R union S where S is a (random) subset of U \ R of size
    /// ~|R|. In other words, the ribbon solves the approximate membership query problem with a
    /// false positive rate roughly 2^-r = |R| / (|U| - |R|).
    /// The size of this ribbon is proportional to r|R|.
    fn from(mut builder: RibbonBuilder<'a, W, T>) -> ApproximateRibbon<W, T> {
        assert!(builder.items.len() <= builder.universe_size);
        if builder.items.len() == builder.universe_size {
            ApproximateRibbon::new(&builder.id, 0, builder.universe_size, !builder.inverted)
        } else {
            let mut out = ApproximateRibbon::new(
                &builder.id,
                builder.items.len(),
                builder.universe_size,
                builder.inverted,
            );
            for item in builder.items.drain(..) {
                out.insert(item);
            }
            // Insertions should not fail for a homogeneous system.
            assert!(out.exceptions.is_empty());
            out
        }
    }
}

impl<'a, const W: usize, T: Filterable<W>> From<RibbonBuilder<'a, W, T>> for ExactRibbon<W, T> {
    /// Denote the inserted set by R and the universe by U.
    /// The ribbon returned by ExactRibbon::from encodes the function "f(x) = 0 iff x in R". The
    /// size of this ribbon is proportional to |U|. In the typical use case, the set U is the
    /// result of filtering a larger universe with a false positive rate of 2^-r. This allows for
    /// exact encoding of R-membership using a pair of filters of total size ~(r+2)|R|.
    fn from(mut builder: RibbonBuilder<'a, W, T>) -> ExactRibbon<W, T> {
        assert!(builder.universe_size == 0 || builder.universe_size == builder.items.len());
        if let Some(filter) = builder.filter {
            if filter.block_is_empty(&builder.id) {
                // The approximate filter is empty, so it gives a definitive result on every
                // item and there's nothing to encode in the exact filter.
                return ExactRibbon::new(&builder.id, 0, filter.block_is_inverted(&builder.id));
            }
        }
        let mut out = ExactRibbon::new(&builder.id, builder.items.len(), builder.inverted);
        // By inserting the included items first, we ensure that any exceptions that occur during
        // insertion are for excluded items.
        let mut excluded = vec![];
        for item in builder.items.drain(..) {
            if item.included() {
                out.insert(item);
            } else {
                excluded.push(item);
            }
        }
        for item in excluded.drain(..) {
            out.insert(item);
        }
        out
    }
}

/// A compact representation of a linear system AX = B
pub struct Ribbon<const W: usize, T: Filterable<W>, ApproxOrExact> {
    /// A block identifier. Used to build an index for partitioned filters.
    id: Vec<u8>,
    /// The overhead.
    epsilon: f64,
    /// Equal to (1+epsilon) * |R|
    m: usize,
    /// The rank is round(-log2(subset_size / (universe_size - subset_size)))
    rank: usize,
    /// A linear system in which each equation has s in {0, ..., m-1}
    rows: Vec<Equation<W>>,
    /// A (typically short) list of items that failed insertion
    exceptions: Vec<T>,
    /// Whether queries against this ribbon indicate membership in R (inverted = false) or
    /// membership in U \ R (inverted = true).
    inverted: bool,
    /// Marker for whether this is an Approximate or an Exact filter.
    phantom: std::marker::PhantomData<ApproxOrExact>,
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>, ApproxOrExact> fmt::Display for Ribbon<W, T, ApproxOrExact> {
    fn fmt(&self, f: &mut fmt::Formatter) -> fmt::Result {
        write!(
            f,
            "ribbon({:?}): m: {}, rows: {}, rank: {}, exceptions: {}, epsilon: {}, overhead {}",
            self.id,
            self.m,
            self.rows.len(),
            self.rank,
            self.exceptions.len(),
            self.epsilon,
            (self.rows.iter().filter(|eq| eq.is_zero()).count() as f64 / (self.rows.len() as f64))
        )
    }
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>> ApproximateRibbon<W, T> {
    /// Construct an empty ribbon to encode a set R of size `subset_size` in a universe U of size
    /// `universe_size`.
    fn new(id: &[u8], subset_size: usize, universe_size: usize, inverted: bool) -> Self {
        assert!(subset_size <= universe_size);

        // TODO: Tune epsilon as a function of the inputs. Numerical experiments?
        let epsilon = 0.02;
        let m = ((1.0 + epsilon) * (subset_size as f64)).floor() as usize;

        let rank = if subset_size == 0 || 2 * subset_size >= universe_size {
            0
        } else {
            (((universe_size - subset_size) as f64) / (subset_size as f64))
                .log2()
                .floor() as usize
        };

        Ribbon {
            id: AsRef::<[u8]>::as_ref(id).to_vec(),
            rows: vec![Equation::zero(); m],
            m,
            epsilon,
            rank,
            exceptions: vec![],
            inverted,
            phantom: std::marker::PhantomData,
        }
    }
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>> ExactRibbon<W, T> {
    /// Construct an empty ribbon to encode a set R of size `subset_size` in a universe U of size
    /// `universe_size`.
    fn new(id: &impl AsRef<[u8]>, size: usize, inverted: bool) -> Self {
        // TODO: Tune epsilon as a function of the inputs. Numerical experiments?
        let epsilon = 0.02;
        let m = ((1.0 + epsilon) * (size as f64)).floor() as usize;

        Ribbon {
            id: AsRef::<[u8]>::as_ref(id).to_vec(),
            rows: vec![Equation::zero(); m],
            m,
            epsilon,
            rank: 1,
            exceptions: vec![],
            inverted,
            phantom: std::marker::PhantomData,
        }
    }
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>, ApproxOrExact> Ribbon<W, T, ApproxOrExact> {
    /// Hash the item to an Equation and insert it into the system.
    fn insert(&mut self, item: T) -> bool {
        let mut eq = item.as_query(self.m);
        eq.b = if item.included() { 0 } else { 1 };
        assert!(eq.is_zero() || eq.a[0] & 1 == 1);
        let rv = self.insert_equation(eq);
        if !rv {
            self.exceptions.push(item)
        }
        rv
    }

    /// Insert an equation into the system using Algorithm 1 from <https://arxiv.org/pdf/2103.02515>
    fn insert_equation(&mut self, mut eq: Equation<W>) -> bool {
        loop {
            if eq.is_zero() {
                return eq.b == 0; /* redundant (b=0) or inconsistent (b!=0) */
            }
            if eq.s >= self.rows.len() {
                // TODO: could be smarter here
                self.rows.resize_with(eq.s + 1, Equation::zero);
            }
            let cur = &mut self.rows[eq.s];
            if cur.is_zero() {
                *cur = eq;
                return true; /* inserted */
            }
            eq.add(cur);
        }
    }

    /// Solve the system using back-substitution. If this is a block in a larger system, the `tail`
    /// argument should be set to the the solution vector for the block to the right of this one.
    fn solve(&self, tail: &[u64]) -> Vec<u64> {
        let mut z = vec![0u64; ((self.rows.len() + 63) / 64) + tail.len()];
        // insert tail into z starting at bit self.rows.len()
        let k = self.rows.len() / 64;
        let p = self.rows.len() % 64;
        if p == 0 {
            z[k..(tail.len() + k)].copy_from_slice(tail);
        } else {
            for i in 0..tail.len() {
                z[k + i] |= tail[i] << p;
                z[k + i + 1] = tail[i] >> (64 - p)
            }
        }

        // Solve by back substitution
        for i in (0..self.rows.len()).rev() {
            let limb = i / 64;
            let pos = i % 64;
            let z_i = if self.rows[i].is_zero() {
                // Row i has a zero in column i, so we're free to choose.
                // TODO: We want multiple calls to solve() to give a different
                // solutions (when the system is suitably under-determined),
                // but it might be nice if this was deterministic.
                thread_rng().gen::<u8>()
            } else {
                // Let z' be the vector we get by setting bit i of z to z'_i.
                // Since z_i is zero, and row i has a one in column i, we have
                // row_i(z') = z'_i ^ row_i(z).
                // We want row_i(z') = b, so we must choose
                // z'_i = row_i(z) ^ b.
                self.rows[i].eval(&z) ^ self.rows[i].b
            };
            z[limb] |= ((z_i & 1) as u64) << pos;
        }
        z
    }
}

#[derive(Debug)]
struct PartitionedRibbonFilterIndexEntry {
    offset: usize,
    m: usize,
    rank: usize,
    exceptions: Vec<Vec<u8>>,
    inverted: bool,
}

type PartitionedRibbonFilterIndex =
    BTreeMap</* block id */ Vec<u8>, PartitionedRibbonFilterIndexEntry>;

/// A solution to a ribbon system, along with metadata necessary for querying it.
struct PartitionedRibbonFilter<const W: usize, T: Filterable<W>, ApproxOrExact> {
    index: PartitionedRibbonFilterIndex,
    solution: Vec<Vec<u64>>,
    phantom: std::marker::PhantomData<T>,
    phantom2: std::marker::PhantomData<ApproxOrExact>,
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>, ApproxOrExact> fmt::Display
    for PartitionedRibbonFilter<W, T, ApproxOrExact>
{
    fn fmt(&self, f: &mut fmt::Formatter) -> fmt::Result {
        write!(f, "PartitionedRibbonFilter({:?})", self.index)
    }
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>, Approximate> PartitionedRibbonFilter<W, T, Approximate> {
    fn block_is_empty(&self, block: &[u8]) -> bool {
        let Some(entry) = self.index.get(block) else {
            return false;
        };
        entry.m == 0
    }

    fn block_is_inverted(&self, block: &[u8]) -> bool {
        let Some(entry) = self.index.get(block) else {
            return false;
        };
        entry.inverted
    }

    /// Check if this filter contains the given item in the given block.
    fn contains(&self, item: &T) -> bool {
        let Some(entry) = self.index.get(item.block()) else {
            return false;
        };
        let result = (|| {
            // Empty blocks do not contain anything,
            // despite having inner product 0 with everything.
            if entry.m == 0 {
                return false;
            }
            let mut eq = item.as_query(entry.m);
            eq.s += entry.offset;
            for i in 0..entry.rank {
                if eq.eval(&self.solution[i]) != 0 {
                    return false;
                }
            }
            for exception in &entry.exceptions {
                if exception == item.discriminant() {
                    return false;
                }
            }
            true
        })();
        result ^ entry.inverted
    }
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>, ApproxOrExact> From<Vec<Ribbon<W, T, ApproxOrExact>>>
    for PartitionedRibbonFilter<W, T, ApproxOrExact>
{
    fn from(
        mut blocks: Vec<Ribbon<W, T, ApproxOrExact>>,
    ) -> PartitionedRibbonFilter<W, T, ApproxOrExact> {
        // Sort ribbons by descending rank (descending simplifies indexing).
        blocks.sort_unstable_by(|a, b| b.rank.cmp(&a.rank));

        // Solve the (block) system.
        // The blocks are sorted by descending rank. We need at least one solution (i.e. column
        // vector) per block, but we need no more than i solutions for a block of rank i.
        // Concretely, suppose the ranks are [4, 2, 1, 0]. Then our solution can look like
        //      block 0: | | | |
        //      block 1: | | 0 0
        //      block 2: | 0 0 0
        //      block 3: | 0 0 0
        // Since we serialize the block identifiers, offsets, and ranks in the final filter, we
        // don't need to encode the zeros.
        let mut solution = vec![];
        let max_rank = blocks.first().map_or(0, |first| first.rank);
        for i in 0..max_rank {
            // Back substitution across blocks.
            let mut tail = vec![];
            if max_rank > 1 {
                // randomizing the tail increases the odds that the solutions will be distinct
                tail.push(thread_rng().gen::<u64>());
            }
            for j in (0..blocks.len()).rev() {
                if blocks[j].rank > i {
                    tail = blocks[j].solve(&tail);
                }
            }
            while let Some(0) = tail.last() {
                tail.pop();
            }
            solution.push(tail);
        }

        // construct the index---a map from a block identifier to that
        // block's offset in the solution vector.
        let mut index = PartitionedRibbonFilterIndex::new();
        let mut offset = 0;
        for block in &blocks {
            let exceptions = block
                .exceptions
                .iter()
                .map(|x| x.discriminant().to_vec())
                .collect();
            index.insert(
                block.id.clone(),
                PartitionedRibbonFilterIndexEntry {
                    offset,
                    m: block.m,
                    rank: block.rank,
                    exceptions,
                    inverted: block.inverted,
                },
            );
            offset += block.rows.len();
        }

        PartitionedRibbonFilter {
            index,
            solution,
            phantom: std::marker::PhantomData,
            phantom2: std::marker::PhantomData,
        }
    }
}

/// A pair of ribbon filters that, together, solve the exact membership query problem.
pub struct ClubcardBuilder<const W: usize, T: Filterable<W>> {
    /// An approximate membership query filter to whittle down the universe
    /// to a managable size.
    approx_filter: Option<PartitionedRibbonFilter<W, T, Approximate>>,
    /// An exact membership query filter to confirm membership in R for items that
    /// pass through the approximate filter.
    exact_filter: Option<PartitionedRibbonFilter<W, T, Exact>>,
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>> Default for ClubcardBuilder<W, T> {
    fn default() -> Self {
        ClubcardBuilder {
            approx_filter: None,
            exact_filter: None,
        }
    }
}

impl<const W: usize, T: Filterable<W>> ClubcardBuilder<W, T> {
    pub fn new() -> Self {
        ClubcardBuilder::default()
    }

    pub fn new_approx_builder(&self, block: &[u8]) -> RibbonBuilder<'static, W, T> {
        assert!(self.approx_filter.is_none());
        RibbonBuilder::new(block, None)
    }

    pub fn new_exact_builder<'a>(&'a self, block: &[u8]) -> RibbonBuilder<'a, W, T> {
        RibbonBuilder::new(block, self.approx_filter.as_ref())
    }

    pub fn collect_approx_ribbons(&mut self, ribbons: Vec<ApproximateRibbon<W, T>>) {
        self.approx_filter = Some(PartitionedRibbonFilter::from(ribbons));
    }

    pub fn collect_exact_ribbons(&mut self, ribbons: Vec<Ribbon<W, T, Exact>>) {
        self.exact_filter = Some(PartitionedRibbonFilter::from(ribbons));
    }

    pub fn build<U: Queryable<W>>(
        self,
        universe: U::UniverseMetadata,
        partition: U::PartitionMetadata,
    ) -> Clubcard<W, U::UniverseMetadata, U::PartitionMetadata> {
        let mut index: ClubcardIndex = BTreeMap::new();

        assert!(self.approx_filter.is_some());
        let approx_filter = self.approx_filter.unwrap();
        for (block, entry) in approx_filter.index {
            let meta = ClubcardIndexEntry {
                approx_filter_offset: entry.offset,
                approx_filter_m: entry.m,
                approx_filter_rank: entry.rank,
                exact_filter_offset: 0,
                exact_filter_m: 0,
                inverted: entry.inverted,
                exceptions: entry.exceptions,
            };
            index.insert(block, meta);
        }

        assert!(self.exact_filter.is_some());
        let mut exact_filter = self.exact_filter.unwrap();
        for (block, entry) in exact_filter.index {
            assert!(entry.rank == 1);
            let meta = index.get_mut(&block).unwrap();
            meta.exact_filter_offset = entry.offset;
            meta.exact_filter_m = entry.m;
            assert!(meta.inverted == entry.inverted);
            meta.exceptions.extend(entry.exceptions);
        }

        assert!(exact_filter.solution.len() == 1);
        let exact_filter = exact_filter.solution.pop().unwrap();

        Clubcard {
            universe,
            partition,
            index,
            approx_filter: approx_filter.solution,
            exact_filter,
        }
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use crate::builder::*;
    use crate::*;
    use rand::distributions::{Distribution, Uniform};
    use rand::Rng;

    // Construct the equation a(x) = x_i
    fn std_eq<const W: usize>(i: usize) -> Equation<W> {
        let mut a = [0u64; W];
        a[0] = 1;
        Equation::homogeneous(i, a)
    }

    // Construct an random aligned equation using the given distribution for s.
    fn rand<const W: usize>(s_dist: &impl Distribution<usize>) -> Equation<W> {
        let mut rng = rand::thread_rng();
        let s = s_dist.sample(&mut rng);
        let mut a = [0u64; W];
        for a_i in a.iter_mut() {
            *a_i = rng.gen();
        }
        a[0] |= 1;
        Equation::inhomogeneous(s, a, rng.gen::<u8>() & 1)
    }

    impl<const W: usize> AsQuery<W> for Equation<W> {
        fn as_query(&self, _m: usize) -> Equation<W> {
            self.clone()
        }

        fn block(&self) -> &[u8] {
            &[]
        }

        fn discriminant(&self) -> &[u8] {
            unsafe { std::mem::transmute(&self.a[..]) }
        }
    }

    impl<const W: usize> Filterable<W> for Equation<W> {
        fn included(&self) -> bool {
            self.b == 0
        }
    }

    impl<const W: usize> Queryable<W> for Equation<W> {
        type UniverseMetadata = ();
        type PartitionMetadata = ();

        fn in_universe(&self, _meta: &Self::UniverseMetadata) -> bool {
            true
        }
    }

    #[test]
    fn test_solve_identity() {
        let n = 1024;
        let mut builder = RibbonBuilder::new(&[], None);
        for i in 0usize..n {
            let eq: Equation<1> = std_eq(i);
            builder.insert(eq);
        }
        let ribbon = ExactRibbon::from(builder);
        let filter = PartitionedRibbonFilter::from(vec![ribbon]);
        for i in 0usize..n {
            let eq: Equation<1> = std_eq(i);
            assert!(eq.eval(&filter.solution[0]) == 0);
        }
    }

    #[test]
    fn test_solve_empty() {
        let builder = RibbonBuilder::<4, Equation<4>>::new(&[0], None);
        let ribbon = ApproximateRibbon::from(builder);
        let filter = PartitionedRibbonFilter::from(vec![ribbon]);
        assert!(!filter.contains(&std_eq(0)));
    }

    #[test]
    fn test_solve_random() {
        let n = 1024;
        const W: usize = 2;
        let mut r = Ribbon::<W, Equation<W>, Exact>::new(&[0], n, false);
        let mut s_dist = Uniform::new(0, r.m);
        let mut eqs = Vec::with_capacity(n);
        for _ in 0..n {
            let eq = rand(&mut s_dist);
            eqs.push(eq.clone());
            r.insert(eq);
        }
        let x = r.solve(&[]);
        for eq in &eqs {
            assert!(eq.eval(&x) == eq.b);
        }
    }

    #[test]
    fn test_total_approx_filter() {
        // test that approximate filters that encode R=U are encoded
        // as a zero-length solution vector with m=0 and inverted=true
        // in the metadata.
        let n = 1024;
        let mut approx_builder = RibbonBuilder::new(&[], None);
        approx_builder.set_universe_size(n);
        for i in 0usize..n {
            let eq: Equation<1> = std_eq(i);
            approx_builder.insert(eq);
        }

        let approx_ribbon = ApproximateRibbon::from(approx_builder);
        let approx_filter = PartitionedRibbonFilter::from(vec![approx_ribbon]);
        let approx_index_entry = approx_filter
            .index
            .get(&vec![])
            .expect("should have metadata");
        assert!(approx_index_entry.m == 0);
        assert!(approx_index_entry.rank == 0);
        assert!(approx_index_entry.exceptions.is_empty());
        assert!(approx_index_entry.inverted);
        for i in 0usize..n {
            let eq = std_eq(i);
            assert!(approx_filter.contains(&eq));
        }
        assert!(approx_filter.solution.len() == 0);

        let mut exact_builder = RibbonBuilder::new(&[], Some(&approx_filter));
        for i in 0usize..n {
            let mut eq = std_eq(i);
            eq.b = 0;
            exact_builder.insert(eq);
        }
        let exact_ribbon = ExactRibbon::from(exact_builder);
        let exact_filter = PartitionedRibbonFilter::from(vec![exact_ribbon]);
        let exact_index_entry = exact_filter
            .index
            .get(&vec![])
            .expect("should have metadata");
        assert!(exact_index_entry.m == 0);
        assert!(exact_index_entry.rank == 1);
        assert!(exact_index_entry.exceptions.is_empty());
        assert!(exact_index_entry.inverted);
        for i in 0usize..n {
            let eq = std_eq(i);
            assert!(exact_filter.contains(&eq));
        }
        assert!(exact_filter.solution.len() == 1);
        assert!(exact_filter.solution[0].len() == 0);
    }

    #[test]
    fn test_rank_0_approx_filter() {
        let n = 1024;
        let mut builder = RibbonBuilder::new(&[], None);
        builder.set_universe_size(n);
        for i in 0usize..768 {
            let eq: Equation<1> = std_eq(i);
            builder.insert(eq);
        }

        let ribbon = ApproximateRibbon::from(builder);
        let filter = PartitionedRibbonFilter::from(vec![ribbon]);
        let entry = filter.index.get(&vec![]).expect("should have metadata");
        assert!(entry.rank == 0);
        assert!(!entry.inverted);
        assert!(filter.solution.len() == 0);
        for i in 0usize..n {
            let eq = std_eq(i);
            assert!(filter.contains(&eq));
        }
    }
}

[ Dauer der Verarbeitung: 0.33 Sekunden  (vorverarbeitet)  ]

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     


Neuigkeiten

     Aktuelles
     Motto des Tages

Software

     Produkte
     Quellcodebibliothek

Aktivitäten

     Artikel über Sicherheit
     Anleitung zur Aktivierung von SSL

Muße

     Gedichte
     Musik
     Bilder

Jenseits des Üblichen ....
    

Besucherstatistik

Besucherstatistik

Monitoring

Montastic status badge