Link zum ersten Teil des Artikels.

Werkzeuge

Zentrales Datenrepository – CDR

Innerhalb von Smart RDM verwenden wir am häufigsten das OSIsoft PI Datenrepository – eine Lösung, die speziell für die Fertigungs- und Versorgungsindustrie weltweit entwickelt und erprobt wurde. Im CDR nutzen wir hauptsächlich zwei Komponenten: Asset Framework (AF), in dem wir die Datenstruktur aufbauen, sowie Data Archive, in dem wir Zeitreihen speichern. Zusätzlich stellen wir mit dem SmartRDM-Visualisierungsmodul eine Datenvisualisierung bereit. Diese Komponente geht jedoch über den Rahmen des Big-Data-Moduls hinaus. Wenn Sie neugierig sind, finden Sie weitere Informationen unter www.smartrdm.com.

Wir haben sichergestellt, dass die Daten in einem sicheren, zertifizierten Repository gespeichert werden. Nun ist es Zeit für den nächsten Schritt im Analyseprozess – die Datenverarbeitungsumgebung.

Kubernetes – was ist das und warum verwenden wir es?

Vereinfacht gesagt ist Kubernetes eine Plattform zur Verwaltung, Automatisierung und Skalierung containerisierter Anwendungen. Kubernetes funktioniert mit vielen Container-Tools und wird von den meisten Cloud-Lösungen unterstützt.

Ein Container ist ein virtuell abgegrenzter Teil von Ressourcen mit bestimmten Parametern wie die Anzahl der Kerne, des Speichers und des Betriebssystems. In einer solchen isolierten Umgebung können wir Prozesse starten, die in unserem Fall Datenanalysen durchführen.

Welche Vorteile bietet ein solcher Container?

  • Erstens: Er wird nur eine bestimmte Zeit lang verwendet. Nach Abschluss der Operation wird er entfernt und die Ressourcen werden freigegeben.
  • Zweitens: Er ist von der Umgebung isoliert und somit sicher.
  • Drittens: Er ermöglicht die Minimierung von Ressourcenkosten, z. B. in der Cloud, da er nur so lange aktiv sein muss, wie die Berechnung ausgeführt wird.

Da ich die Cloud erwähne, stellt sich sofort die Frage nach der Datensicherheit.

Ich habe unsere Experten dazu befragt und kann mit voller Überzeugung sagen: Ja, die Daten sind sicher. Grund dafür ist, dass die Cloud nur eine der Optionen der Lösung darstellt: Die Analysen können sowohl auf lokalen, vom Netzwerk getrennten Ressourcen als auch in der Cloud durchgeführt werden – sie werden jedoch nicht in der Cloud gespeichert.

Der Analyseprozess beginnt lokal, im zentralen Datenrepository (CDR), das per Definition in den Ressourcen des Kunden verortet ist. Der Prozess der Datenabfrage für die Analyse wird auf einer lokalen Maschine gestartet, die von der OT-Infrastruktur getrennt ist. Das Repository sowie die Netzwerksicherheit garantieren in dieser Phase die Sicherheit.

Anschließend werden die Daten über ein sicheres Protokoll an die Azure-Cloud übertragen, wo sie als Dateien gespeichert werden. Der Container, in dem die Analyse durchgeführt wird, wird innerhalb derselben Cloud erstellt. Danach werden die Dateien mit den Analyseergebnissen über ein sicheres Protokoll zurück an den lokalen Rechner gesendet. Wie bereits erwähnt, wird der Container geschlossen und alle Daten werden gelöscht.

Während des gesamten Prozesses werden die Daten auf verschiedene Arten abgesichert. Ob die Analyse in der Cloud oder auf lokalen Ressourcen durchgeführt wird, hängt meiner Meinung nach eher von der Sicherheitsrichtlinie der Organisation ab, da das Sicherheitsniveau vergleichbar ist.

Aber das ist noch nicht alles, was ich von Karolina und Wiktor erfahren habe. Das Wissen reicht locker für mehrere weitere Artikel. Ich hoffe, dass meine Ausführungen,die ich aus der Sicht eines Laien geschrieben habe, zeigen wie entscheidend Fachwissen und die richtige Wahl der Werkzeuge sind.

Wenn Sie mehr erfahren möchten, lade ich Sie zu unseren Blogartikeln und zur Website Smart RDM ein.

Interview geführt von: Jakub Ładyński