Im Zeitalter der rasanten Entwicklung Künstlicher Intelligenz und moderner Programmierwerkzeuge wächst das Interesse, neue Technologien und Programmiersprachen praxisnah zu erlernen. Besonders das Erstellen konkreter Anwendungen bietet eine hervorragende Möglichkeit, sich mit komplexen Konzepten vertraut zu machen. Im vorliegenden Fall wurde der Entschluss gefasst, einen LoadBalancer zu entwickeln, unterstützt durch die KI DeepSeek AI, und dabei gleichzeitig Rust als Programmiersprache zu erlernen. Das daraus entstandene Projekt zeigt nicht nur die Herausforderungen und Chancen eines solchen Vorhabens auf, sondern liefert auch wertvolle Erkenntnisse zur Kombination von menschlichem Know-how und KI-Unterstützung in der Softwareentwicklung. Die Motivation hinter diesem Projekt war vielfältig.
Zum einen galt es, sich mit Rust, einer vergleichsweise jungen, aber immer populärer werdenden Programmiersprache, auseinanderzusetzen. Rust verspricht Sicherheit, Performance und moderne Systemprogrammierung auf hohem Niveau. Zum anderen war das Ziel, einen funktionalen LoadBalancer zu bauen, der über Konfigurationsmöglichkeiten via YAML verfügt und verschiedene Protokolle wie HTTP, HTTPS und WebSocket unterstützt. Dabei sollte der LoadBalancer typische Funktionen erfüllen wie Lastverteilung im Round-Robin-Verfahren, automatische TLS-Zertifikatsverwaltung und eine einfache API für Konfigurationsänderungen. Mit der Wahl von DeepSeek AI als KI-Unterstützer kam ein Tool zum Einsatz, das ähnlich wie ChatGPT programmierunterstützende Antworten und Code-Snippets liefert, dabei frei verfügbar ist und offensichtlich großen Wert auf Datenschutz legt.
Der Ersteller des Projekts betonte hierbei, dass keine sensiblen Daten in die Prompts einfließen und Konstanten im Code verwendet werden, um versehentliches Teilen von kritischen Informationen zu verhindern. Der Entwicklungsprozess begann mit der Lernphase für Rust. Trotz vorhandener Programmierkenntnisse stellte Rust eine Herausforderung dar, vor allem, weil viele Ressourcen in Python oder anderen etablierten Sprachen angeboten werden. Mit Hilfe eines maschinellen Lernkurses des MIT, der grundlegende Algorithmen anhand von Python-Beispielen erklärte, wurde der Versuch unternommen, diese Algorithmen in Rust unter Anwendung von Test-getriebener Entwicklung (TDD) neu zu implementieren. Das positive Ergebnis und der Spaß an der Arbeit mit Rust motivierten weiterzumachen.
Im Anschluss folgte die Auswahl der KI DeepSeek, die vor allem durch ihre offene Zugänglichkeit und gute Fähigkeiten in der Beantwortung technischer Fragen überzeugte. Die KI wurde dazu befragt, wie LoadBalancer generell funktionieren, und lieferte neben verständlichen Erklärungen auch Diagramme in der Sprache Mermaid, was das Verständnis und die Planung deutlich verbesserte. Diese Form der Unterstützung wurde als Gesprächstool genutzt, um Konzepte zu prüfen und gemeinsam den Code zu gestalten. Die erste Implementierungsphase richtete sich auf einen einfachen HTTP Listener, der Anfragen zu einem HTTP Backend weiterleitet. Schon hierbei zeigte sich die Stärke der Kombination aus menschlicher Anleitung und automatisierter Codegenerierung.
Anschließend folgten weitere Varianten wie HTTP zu HTTPS, wobei die Komplexität stieg. Gerade beim Handling von TLS wurden die Grenzen deutlich, da die KI teilweise veraltete oder inkompatible Code-Beispiele lieferte, die Versionen von Rust-Komponenten vermischten. Ohne das Studium der offiziellen Dokumentation seitens des Rust-Ökosystems wäre das Vorankommen erschwert gewesen. Die Einbindung eines REST-APIs für Konfigurationsänderungen und die automatische Neuladung der Konfiguration ohne Neustart wurden als wichtige Funktionen umgesetzt. Beim Aufbau dieser Schnittstelle empfahl die KI die Nutzung des ‚rocket‘ Frameworks, da die alleinige Nutzung von ‚hyper‘ für HTTP-Kommunikation als zu komplex empfunden wurde.
Die Kombination aus beiden Komponenten erwies sich als stabil und funktional. Auch das Upgrade-Protokoll für WebSocket wurde integriert, wobei ergänzend ein einfacher WebSocket-Server in Node.js von der KI bereitgestellt wurde, um Tests zu ermöglichen. Trotz der begrenzten Erfahrung mit Rust gelang es dem Entwickler, in circa 36 Stunden einen lauffähigen Prototyp zu erstellen. Die Performance entsprach zu Beginn nicht den Erwartungen, was jedoch zu erwarten war, denn die KI generierte Code basierte auf veralteten Versionen der eingesetzten Bibliotheken.
Die Migration zur neuesten ‚hyper‘ -Version 1.6.0 stellte sich als zeitraubend heraus, dauerte mehrere Tage und erforderte intensive Auseinandersetzung mit den Unterschieden zwischen Versionen. Dennoch verbesserte sich die Performance deutlich, obwohl sie weiterhin etwa 20 Prozent hinter der etablierten Software Haproxy zurückblieb. Haproxy gilt seit über 20 Jahren als der Goldstandard unter Reverse Proxys mit hochoptimierten internen Parsern und einem durchdachten Optimierungssetting.
Das gesamte Testumfeld spiegelte eine praxisnahe, aber selbstgestaltete Konstellation wider. Während Haproxy auf einem Raspberry Pi 4 mit zwei Netzwerkschnittstellen lief, wurde der neu entwickelte LoadBalancer auf einem Rock64 ebenfalls mit zwei Schnittstellen betrieben. Als Backend diente eine Matrix Messaging Service Installation, gehostet in einem Kubernetes Cluster und über NodePort exponiert. Die TLS-Terminierung fand auf dem LoadBalancer statt, der Anfragen sicher entgegennahm und unverschlüsselt an das Backend weiterleitete. Aus technischer Sicht ist die Herausforderung, einen LoadBalancer mit all seinen Komponenten selbst zu entwickeln, beachtlich.
Neben dem reinen Netzwerk-Handling müssen Konfigurationsmöglichkeiten, Sicherheit, Protokoll-Upgrades und Schnittstellen bedacht werden. Das Projekt zeigt, dass einsteigerfreundliche Programmiersprachen wie Rust in Kombination mit moderner KI eine wertvolle Unterstützung bieten können, insbesondere in der Prototypenphase. Der Umgang mit der KI erwies sich jedoch als zweischneidiges Schwert. Zwar liefert DeepSeek AI häufig hilfreiche Antworten und Codebeispiele, oft begleitet von verständlichen Diagrammen und verständlichen Erläuterungen. Dennoch ist Vorsicht geboten, da die KI manchmal veralteten oder inkompatiblen Code vorschlägt.
Ein reines Vertrauen auf die KI ohne Überprüfung führt schnell zu Fehlern oder Blockaden im Projektfortschritt. Durch intensive Recherche in den offiziellen Dokumentationen der Rust-Komponenten und durch gezieltes Nachfragen mit präzisen Fragen an die KI konnte jedoch ein produktiver Workflow etabliert werden. Dies zeigte auch, dass das Zusammenspiel von menschlicher Kompetenz und maschineller Unterstützung die Produktivität steigert, aber keinesfalls die eigene Expertise ersetzt. Eine interessante Beobachtung während des Projekts war die Fähigkeit der KI, einfache User Interface Elemente zu generieren. Beispielsweise wurden für Fehlermeldungen und Statusseiten responsive, saubere HTML-Templates ausgegeben, die ohne großen Aufwand eingebaut werden konnten.
Das erleichtert gerade Entwicklern mit weniger Design-Erfahrung die Bereitstellung einer grundlegend nutzerfreundlichen Oberfläche. Das gesamte Projekt wurde innerhalb von etwa zwei Wochen intensiv bearbeitet, verteilt auf mehrere Tage mit langen Arbeitssessions. Der Ergebniscode ist offen zugänglich und soll in Zukunft weiter optimiert werden. Die Erfahrung ist vor allem ein großer Gewinn in Bezug auf das Selbststudium neuer Technologien, das Verständnis moderner Programmierparadigmen und die Umsetzung eines praxisorientierten Softwareprojekts. Abschließend lässt sich festhalten, dass die Kombination aus DeepSeek AI und Rust eine spannende Möglichkeit für Entwickler darstellt, neue Projekte anzugehen.
KI bietet eine hilfreiche Unterstützung bei der Codegenerierung, bei Erklärungen und bei der Suche nach Lösungsansätzen. Dennoch bleibt das eigenständige Nachdenken, das Lesen der offiziellen Dokumentationen und das Verstehen der Grundlagen unerlässlich. Die KI ist ein wertvolles Werkzeug, das die Produktivität steigern kann, aber kein Ersatz für menschliche Kreativität, Erfahrung und kritisches Denken darstellt. Für alle, die sich ebenfalls für die Entwicklung von Netzwerksoftware interessieren oder Rust lernen möchten, bietet dieses Projekt wertvolle Einblicke und Inspiration. Es zeigt, wie ambitionierte Vorhaben mit Unterstützung der richtigen Tools und einem strukturierten Vorgehen realisiert werden können, selbst wenn man anfangs noch kein Experte in der gewählten Sprache ist.
Die Zukunft der Softwareentwicklung wird sicherlich von einer engen Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI geprägt sein, in der jede Seite ihre Stärken einbringt, um innovative Lösungen zu schaffen.
