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Cloud-Infrastruktur

Cloud-Infrastruktur für Techems digitalen Boiler Room

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Hintergrund und Ziele

Herkömmliche Heizsysteme verschwenden oft viel Energie, weil sie nicht optimal betrieben werden. Unser Kunde Techem rüstet Heizsysteme mit IoT-fähigen Sensoren nach, um Zeitreihendaten zu erfassen und maschinelles Lernen anzuwenden. Das Ergebnis sind Empfehlungen und Warnungen, die über ein Kundenportal und Push-Benachrichtigungen bereitgestellt werden. Diese praktischen Hinweise verbessern die Effizienz eines Heizsystems um bis zu 15 %, sparen Kosten und reduzieren CO₂-Emissionen.

Techem suchte ein Team, das die Datenspeicher und Backend-APIs entwerfen, aufbauen und warten kann, um einen skalierten Rollout in Tausenden von Gebäuden zu bewältigen und gleichzeitig die Verarbeitungslatenz auf nahezu Echtzeitniveau zu halten.

Unsere Lösung

Unser Data-Engineering-Team wurde beauftragt, eine skalierte Version eines bestehenden Prototyps zu entwickeln und zu implementieren, der sich bereits im Produktiveinsatz befand. Wir wählten einen evolutionären Architekturansatz, der den Prototyp schrittweise in eine wartungsfreundliche, produktionsreife Implementierung überführt.

Für diese Brownfield-Integration muss die Datenplattform mehrere IoT-Ereignisströme verwalten und diese mit einer gemeinsamen Master-Data-Ebene korrelieren. Optimierte Datenprodukte werden für die Nutzung durch Data-Science-Module sowie das Frontend-Portal bereitgestellt.

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Höhepunkte

Eine komplexe Produktentwicklungsinitiative, an der Fachexperten, IoT-Hardware-Spezialisten, Datenwissenschaftler und Softwareentwickler beteiligt waren, hat erfolgreich ein Produkt hervorgebracht, das in Tausenden von Gebäuden eingeführt wird. Die agile Vorgehensweise ermöglicht es den Teams innerhalb des Programms, schnell auf Kundenfeedback zu reagieren.

Technologien

  • AAnalytische Arbeitslast auf Azure ADX. Azure SQL DB als Transaktionsspeicher. Datenaufnahme über Azure IoT Hub. Stammdaten aus der GraphQL-API, unterstützt von Azure Cosmos DB.
  • REST-basiertes API-Backend auf AKS mit Java Spring Boot. Data Science auf Azure Function Apps mit Python. Authentifizierung und IAM basierend auf Azure AD B2C.
  • React-basierte Single-Page-Anwendung (SPA) für das Frontend, inklusive React Flow-Visualisierung. Testen mit Cypress. Überwachung mit Azure Monitor. Automatisierte Bereitstellung mit GitLab, Helm und Terraform.