Weltweit verbunden.
Bedarfsgerecht skaliert.
Eine globale Cloud-IoT-Plattform verbindet verteilte Einzelanlagen mit regionalen Cloud-Umgebungen. Unabhängig skalierbare Komponenten verarbeiten Betriebsdaten und stellen Informationen zentral bereit. Das Ziel: geringer Ressourcen- und Betriebsaufwand bei hohen Anforderungen an Sicherheit und Verfügbarkeit.
- Weltweit verteiltAnlagen & GatewaysErfassen · lokal puffern
- Regional verarbeitetElastische CloudPrüfen · verarbeiten · speichern
- Zentral auswertbarDashboards & APIsÜberwachen · analysieren
01Weltweite Anbindung
Einzelsysteme übertragen ihre Daten verschlüsselt an zugeordnete Cloud-Regionen. Gateways vereinheitlichen Datenformate und puffern bei Verbindungsabbrüchen. Nach Wiederherstellung der Verbindung werden die Daten kontrolliert nachgeliefert. Sicherheitskritische Steuerungen bleiben vor Ort unabhängig funktionsfähig.
Regionale Datenräume und getrennte Zugriffsrechte berücksichtigen die Vorgaben des jeweiligen Einsatzgebiets. Eine zentrale Übersicht nutzt nur die dafür freigegebenen Daten.
02Selbstständig skalierende Infrastruktur
Nachrichtenvermittlung, Verarbeitung, Speicherung und Schnittstellen sind entkoppelt. Verarbeitungsdienste skalieren automatisch mit Datenaufkommen und Warteschlangen. Datenbanken und Nachrichtenbroker erhalten eigene Kapazitäts- und Verfügbarkeitskonzepte.
Unkritische Aufgaben können bei Leerlauf pausieren; kritische Dienste behalten eine redundante Mindestkapazität. Automatisierte Bereitstellung, Zustandsprüfungen und überwachte Wiederanläufe reduzieren Routineaufwand. Datenverdichtung und abgestufte Speicherung begrenzen den Ressourcenbedarf.
03Auf KRITIS-Anforderungen ausgerichtet
Das Konzept umfasst getrennte Netze und Datenräume, rollenbasierte Zugriffe, Angriffserkennung, geschützte Protokolle und erprobte Notfallabläufe. Backups und Wiederherstellung werden an den vereinbarten Verfügbarkeitszielen ausgerichtet.
Die konkret anwendbaren Anforderungen und Nachweise werden für Betreiber, Branche und Einsatzgebiet festgelegt. Das Beispiel beschreibt ein Architekturkonzept; eine bestätigte Konformität wird damit nicht behauptet.
Komplexität verstehen.
Betrieb mitdenken.
Anforderungen und Risiken analysieren, die Zielarchitektur entwickeln und Cloud- sowie Betriebsmodelle bewerten. Dazu gehören Skalierung, Ressourcenbedarf und technische Validierung.
Bei geeigneten Anwendungsfällen lassen sich KI-Dienste für Klassifikation und Prognosen ergänzen. Die Architektur verbindet dafür Datenquellen, Modelle und bestehende Systeme.
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