Hochhäuser, um die sich Band aus Nullen und Einsen schlängelt

Big Data und Global Edge Analytics

Kosteneffizienz und Schnelligkeit bei Messdatenanalysen in Konstruktion, Test und Produktion

Ende-zu-Ende-Lösung für effiziente Datenhaltung und schnellere Auswertungen

Wie lassen sich komplexe, weltweit verteilte Datenbestände effizient speichern und für integrierte Datenanalysen nutzen? Eine Ende-zu-Ende-Lösung von T-Systems gibt die Antwort: Signaldaten werden ohne Informationsverlust um bis zu 90 Prozent komprimiert und in Edge Devices gespeichert. Die Daten werden optimiert in einem Big-Data-Format prozessiert, so dass sich die Verarbeitung der Daten gegenüber dem Standardverfahren insgesamt um etwas das 40-Fache beschleunigt. Ingenieure schicken Analyseanfragen zur Berechnung an die weltweit verteilten Edge Cluster. Nur die Ergebnisse – sprich die relevanten Daten – werden über sichere Verbindungen übertragen, was zu einer deutlichen Zeitersparnis führt, da die Big Data quasi ad-hoc für Analysen genutzt werden können. Messdaten werden während der Prozessierung mit Metadaten angereichert, so dass Ingenieure semantisch und einfach nach den für sie relevanten Daten suchen können.

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Big Data & Global Edge Analytics auf einen Blick

Hologramm von Auto schwebt über virtueller Fläche mit digitalen Screens.

Die Lösung Big Data & Global Edge Analytics senkt die Kosten für Unternehmen und erweitert den Handlungsspielraum bei der Verarbeitung und Nutzung sehr großer Datenmengen. Mit Big Data Signal Processing werden Rohdaten vor Ort ausgelesen, ohne Informationsverlust komprimiert und für Analysen aufbereitet. Sie verbleiben im Edge Device, einer Art Mini-Rechenzentrum vor Ort. Die Edge Devices sind Teil eines integrierten Datenbestands, der Unternehmen über alle Cloudspeicher performant zur Verfügung steht. Global verteilte Entwicklungsteams stellen semantische Analytics-Anfragen, die über Föderierung weltweit zur Berechnung verteilt werden. Nur die Analyseergebnisse fließen zurück, was Antwortzeiten deutlich verkürzt und weniger Bandbreite beansprucht.

So heben Sie Datenanalysen auf ein neues Level

Verschieden große Sechsecke, in einem ist ein Cloud-Symbol zusehen.

Wie gelingt es Unternehmen, komplexe, weltweit verteilte Datenbestände effizient zu verarbeiten und für integrierte Analysen zu nutzen? Vor dieser Herausforderung steht auch die Automobilentwicklung. Bei Fahrzeugtests im Schnee Finnlands oder in der Wüste Dubais werden je Prototyp täglich mehrere Terabyte Signaldaten gesammelt. All diese Informationen sollen global verteilten Ingenieurteams möglichst direkt nach Testende für vielfältige und spontane Auswertungen zur Verfügung stehen.

Big Data Signal Processing als patentierte Software

Hier setzt die neue End-to-End-Edge-Computing-Lösung von T-Systems Maßstäbe. Die innovative Software Big Data Signal Processing erfasst und speichert die Daten ohne Informationsverlust und bis zu 90 Prozent komprimiert. Die Daten verbleiben, wo sie entstanden sind, in einem Mini-Rechenzentrum vor Ort, dem Edge Device.

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Wie können Sie mit einer neuen Ende-zu-Ende-Lösung schnellere und bessere Datenanalysen erzielen?

So laufen die schnellen Datenauswertungen ab

Screen im Seitenanschnitt auf dem Datenauswertungen als Grafiken zu sehen sind.

Und hier kommt der Trick: Für die Analysen werden die Daten nicht mehr an eine zentrale Cloud übertragen. Stattdessen werden Analyseanfragen der Ingenieure mittels Föderierung an die weltweit verteilten Edge Cluster geschickt und dort lokal berechnet. Über eine sichere Netzwerkverbindung fließen die Ergebnisse zurück. Das hat zwei Vorteile: Zum einen sind parallele Analyseanfragen von jedem Entwicklungsstandort aus möglich, zum anderen wird die Datenprozessierung mit dieser Methode um das etwa 40-Fache beschleunigt. T-Systems hat die kundenindividuelle Big-Data-Infrastruktur bereits für ein Unternehmen geplant und implementiert und betreibt sie über den gesamten ICT-Stack hinweg aus einer Hand.

Kosten für Fahrzeugtests senken, mehr Freiheiten für Ingenieure

Big Data und Global Edge Analytics bieten allen Unternehmen Mehrwert, die dezentral mit einer großen Datenmenge arbeiten möchten und denen es auf Schnelligkeit und Kosteneffizienz ankommt. Zum Beispiel in den Bereichen Konstruktion, Test, Produktion oder Logistik.

  • Kostenreduktion und Qualitätssicherung bei der Datenerhebung: Fehler werden schnell erkannt, Testszenarien müssen nicht wiederholt werden.
  • Datenerfassung und verlustfreie Kompression vor Ort: Signaldaten stehen bereits wenige Stunden nach Erhebung für Analysen bereit.
  • Verknüpfung von Mess- mit Metadaten: vereinfachte Datensuche und -selektion anhand von verknüpften Metadaten.
  • Mehr Flexibilität und etwa 40-fach schnellere Datenprozessierung: spontane, parallele und globale Analyseanfragen über diverse Entwicklertools via API.
  • Sicherheit und Effizienz im Betrieb der Big-Data-Infrastruktur: Managed Service von T-Systems über alle Komponenten aus einer Hand und mit Security by Design.

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