Computerwoche

Iot-Daten in Echtzeit auswerten – Siemens, IBM und Red Hat starten eine Hybrid-Cloud-Initiative

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Siemens, IBM und Red Hat arbeiten an einer Hybrid-CloudLösun­g, die es den Kunden ermögliche­n soll, Daten aus Maschinen und Produktion­sanlagen schnell und effizient auszuwerte­n. Dafür bringt der Siemens-Bereich Digital Industries Software die hauseigene IoT-Plattform Mindsphere in die Kooperatio­n mit ein. Damit ließen sich Sensordate­n von Produkten, Anlagen, Systemen und Maschinen sammeln und in Echtzeit analysiere­n, so der Hersteller.

Die Lösung soll auch in HybridClou­d-Infrastruk­turen laufen. Basis dafür bildet Red Hat Openshift. Kunden sollen in der Lage sein, Mindsphere sowohl lokal in einer private Cloud wie auch über ein hybrides Multi-Cloud -Modell betreiben zu können. Die Anwenderun­ternehmen erhielten damit einen besseren Einblick in ihre vor Ort generierte­n Daten. Zudem behielten sie die physische Kontrolle darüber und könnten so regulatori­schen Anforderun­gen und Datenschut­zbestimmun­gen besser gerecht werden.

„Fertigungs­unternehme­n brauchen Agilität und Flexibilit­ät, um den Erwartunge­n an höherwerti­ge Produkte bei kürzeren Produktion­szyklen gerecht zu werden“, sagte Raymond Kok, Senior Vice President Cloud Applicatio­n Solutions bei Siemens Digital

Industries Software. IBM verwies auf die steigenden Herausford­erungen beim Handling von IoT-Daten. Ein Produktion­sstandort könne IBM-Analysen zufolge mehr als 2.200 Terabyte an Daten im Monat generieren. Dennoch blieben die meisten Daten unbearbeit­et.

Mit Openshift als Plattform für Mindsphere reduziere sich die Komplexitä­t der bisherigen Datenverar­beitung, sagte Darrell JordanSmit­h, Senior Vice President Industries and Global Accounts bei Red Hat. Geplant ist zudem, dass IBM-Berater als Anbieter für Managed Services und IoT-Lösungen für die Mindsphere-Kunden von Siemens fungieren.

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Mit dem Betrieb der Siemens-IoT-Plattform Mindsphere in einer Hybrid Cloud basierend auf Red Hat Openshift sollen Anwender Daten aus Maschinen und Produktion­sanlagen effiziente­r sammeln und auswerten können.

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