Die zentrale Bedeutung von Design for Change

Die zentrale Bedeutung von Design for Change

von Bernhard Steimel 11. April 2017

Die Komplexität der IT in den Unternehmen wächst – nicht erst seit dem Aufschwung des Internets der Dinge. Die Veränderung wird durch eine Reihe von dynamischen Trends bestimmt, die andere Architekturprinzipien für die Informationstechnologie erfordern.

„Die Digitalisierung und in der Folge der Veränderungsdruck beschleunigen die Zyklen der Anpassung und Veränderung der IT-Landschaft“, sagt Rolf Scheuch, geschäftsführender Gesellschafter und CTO des IT-Beratungshauses OPITZ CONSULTING. „Die Infrastruktur muss nach dem Prinzip des ‚Design for Change‘ von Anfang an für bestmögliche Skalierbarkeit und dynamische Anpassung an neuere Entwicklungen eingerichtet werden.“

Trennung von Front- und Backend

Benutzerschnittstellen und die Mensch-Maschine-Interaktion sind im Umbruch, neuen Technologien erobern die Benutzerinteraktion. Dies führt zu einer enormen Vielfalt von UI/UX-Elementen, beispielsweise durch 3D-Brillen oder Chatbots. Darüber hinaus verändert sich auch das klassische Client/Server-Prinzip. Es wird durch die Kommunikation mit mehreren unabhängigen Serviceprovidern ersetzt. Dank der Vernetzung von IoT-Geräten müssen die Systeme eines Unternehmens in Zukunft mit mehreren Backend-Systemen von unterschiedlichen Unternehmen kommunizieren.

Torsten Winterberg, Senior Business Development Manager und digital Evangelist des IT-Beratungshauses OPITZ CONSULTING: „Damit alle Systeme der IoT-Welt diese neuen Möglichkeiten nutzen können, ist eine flexible Architektur notwendig, die mit der rasant wachsenden Entwicklung der Client-Technologie mithalten kann.“

Microservices

Die gewachsene Vielfalt bei den Benutzerschnittstellen und IoT-Systemen sorgt dafür, dass die traditionelle monolithische IT-Infrastruktur zum Hindernis für die Entwicklung von IoT-Geschäftsmodellen wird. Sie muss in Zukunft durch Microservice-Architekturen ersetzt werden. Hierbei werden komplette Systeme (Frontend und Backend) anhand der Geschäftslogik in kleinere Services aufgeteilt, die unabhängig voneinander weiterentwickelt und ausgerollt werden können. Dadurch ist überhaupt erst eine agile Entwicklung möglich, die Beispielweise dynamisch auf Veränderungen im IoT-„Gerätezoo“ reagieren kann. Nur mit sehr kurzen Releasezyklen können Unternehmen überhaupt noch bei der stürmischen Entwicklung des Internets der Dinge mithalten.

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Plattformen

„Die bisher bekannten Wertschöpfungsketten verändern sich. Unternehmen müssen Geschäftspartner einbinden, um ihre eigenen Prozesse zu optimieren oder die Fertigungstiefe an die Marktgegebenheiten anzupassen“, betont Rolf Scheuch.

Dafür muss es ET-Plattform geben, die alle Partner in beiden Richtungen einbinden. Dazu gehört zum einen die Integration von Dienstleistern, die als Serviceprovider bestimmte Aufgaben übernehmen. Zum anderen muss die eigene Plattform für Geschäftspartner zugänglich sein, damit Unternehmen über definierte Schnittstellen den Zugang zu bestimmten Daten oder Funktionen erhalten können. Hierdurch entsteht in letzter Konsequenz ein Ecosystem, dass ein Beteiligten einen wichtigen Mehrwert bieten kann.

API-Management

Plattformen und Ecosystems erfordern APIs. Sie sind ein Mittel, um die eigenen Geschäftslogiken internen oder externen Entwicklerteams zur Verfügung zu stellen und können Innovation, Flexibilität und Schnelligkeit verbessern. Ebenso wie ein Unternehmen die APIs von Dritten nutzt (etwa für die Einbindung von ortbasierten Daten), kann es seine eigenen Daten ganz oder teilweise anderen Unternehmen zur Verfügung stellen. Dafür benötigen die Unternehmen ein API-Management, das Governance, Autorisierung, Authentifizierung und Sicherheitsmechanismen anbietet.

Architektur

Eine moderne IoT-Infrastruktur nach dem Prinzip „Design for Change“ basiert auf vier wichtigen Elementen:

  1. Zukunftsorientierte Mensch-Maschine-Interaktion
  2. Ganzheitliche Integrationsarchitekturen
  3. Effektive Analytics & Business Insights
  4. Reaktionsfähige hybride Infrastrukturen

Zukunftsorientierte Mensch-Maschine-Interaktion

Eine Architektur für Enterprise-Applikationen besteht traditionell aus den drei Schichten Backend, Service und Frontend.

“Im Internet der Dinge genügt dies nicht.“, sagt Torsten Winterberg.

Die Clients benötigen Daten aus verschiedenen Aggregationsstufen, verbinden Daten aus unterschiedlichen internen und externen Services zu neuen Informationsobjekten und nutzen öffentliche APIs oder gerätespezifische Dienste, die in typischen besonders-Services nicht vorgesehen sind.

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Um nicht permanent die Business-Services oder die Frontends anpassen zu müssen, ist eine zusätzliche architektonische Schicht notwendig – die Delivery-Schicht. Mit ihrer Hilfe können Entwickler Oberflächen und Funktionalitäten optimal auf das gewünschte Device abstimmen, ohne die darunterliegenden Business-Services zu verändern und damit möglicherweise zu den stabilisieren. Hinzu kommt, dass die durch sehr kurze Innovationszyklen gekennzeichneten IoT-Technologien nun unabhängig von den Business-Services angepasst und weiterentwickelt werden können.

„Die Delivery-Schicht wird auch als „Backend for Frontend“ bezeichnet, weil nun das eigentliche Backend nur sehr selten geändert werden muss“, erklärt Torsten Winterberg. „Zwar bringt sie zusätzliche Komplexität, hat aber den Vorteil, die Weiterentwicklung der eigentlichen IoT-Dienste gleichzeitig von den Frontends und den Enterprise-Backend zu entkoppeln.“

Das Ergebnis ist eine höhere Nutzerakzeptanz und die Vermeidung von Medienbrüchen. Durch die Optimierung der Prozesse erhalten die Anwender kürzere Innovationszyklen und eine Komplexitätsreduktion während der Entwicklung. Die neue Diphtherie-Schicht bedeutet darüber hinaus ein Investitionsschutz, da die empfindlichen Backend-Module nicht angetastet werden müssen.

Ganzheitliche Integrationsarchitekturen

Ein zentraler Aspekt bei digitalen Geschäftsmodellen ist die Integration unterschiedlicher Systeme. Besonders beim Internet der Dinge muss eine immense Anzahl von einzelnen Objekten integriert werden, die eine bislang unübliche Masse an Daten (Sensorik) produzieren. Die Integration betrifft dabei den gesamten Datenstrom vom IoT-Gerät bis zu den nachgelagerten Anwendungen und wieder zurück.

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Integrationsarchitekturen haben dadurch die Aufgabe, den Datenstrom „End-To-End“ zu unterstützen und eine ganzheitliche Sicht zu ermöglichen.

  • Erstens ist es sinnvoll, direkt auf der Ebene des IoT-Devices oder des Gateways mit einer Vorstufe von Filterung, Aggregation und Analyse zu beginnen (Edge Computing). Dadurch lässt sich einerseits die in einen Cloudservice zu übertragende Datenmenge verringern und andererseits können bereits erste Analyse-oder Steuerungsaufgaben direkt vor Ort erledigt werden – etwa Notabschaltungen oder aber die selbständige Steuerung wie im Falle von Assistenzsystemen im Auto.
  • Zweitens bieten zahlreiche IoT-Services oder-Plattformen eine Vorintegration der Daten an, noch bevor sie das eigentlich Unternehmensnetzwerk erreichen. Die Daten werden an einen Cloudservice gesendet und dort analysiert. Die eigenen Systeme im Unternehmensnetzwerk erhalten in diesem Fall lediglich Ereignisse signalisiert, nicht aber die Rohdaten. „Hierdurch sinkt der Verarbeitungsaufwand in den eigenen Backend-Systemen der Unternehmen“, beschreibt Bernhard Opitz die Folgen.
  • Drittens ist zusätzlich das Streaming von Daten in die Backend-Systeme notwendig, wenn zusätzliche Aufgaben im Bereich Advanced Analytics erfolgen müssen. Hierzu werden aber entweder nur aggregierte und aufbereitete oder ausgewählte Rohdaten übertragen.

Rolf Scheuch: „Der ganzheitliche Blick auf die Integration der Daten bringt neben einer Senkung der Prozesskosten mehr Automatisierung und höhere Agilität. Dadurch erschließen sich Unternehmen neue Umsatzpotenziale und ermöglichen eine klare Differenzierung ihrer Services und Produkte im Markt.“

Effektive Analytics & Business Insights

Das Internet der Dinge und Big Data sind direkt miteinander verknüpft: Durch Sensorik entsteht eine Vielzahl an unterschiedlichen Daten, deren Menge das von den üblichen Business-Anwendungen bekannte Maß deutlich überschreitet. In Abgrenzung zur herkömmlichen Business Intelligence lässt sich Big Data durch vier typische Dimensionen charakterisieren: Datenmenge, Datenvielfalt, Geschwindigkeit und analytische Fragestellungen.

Die zentrale Bedeutung von Design for Change

Die Sicht auf die Datenbewirtschaftung hat sich durch das Internet der Dinge stark verändert. IoT-Daten haben einen anderen Charakter: Sie sind kurzlebiger und Veralten schneller. Ihre Analyse sollte im Regelfall in Echtzeit geschehen und die Ergebnisse werden häufig automatisiert zur Steuerung verwendet. Dabei ist das Datenvolumen einerseits sehr hoch, andererseits aber nicht vorhersehbar. Außerdem ist die Datenqualität sehr fraglich, sodass fehlertolerante Analyseverfahren eingesetzt werden sollten. Ganz generell besitzen IoT-Daten eine enorme Komplexität, basieren auf einer extrem hohen Anzahl an Datenquellen, benötigen eine Historisierung durch Zeitstempel sowie Filterung und Aggregation aufgrund der hohen Zahl an Quellen.

Diese enormen Herausforderungen gehen weit über die bisher verbreiteten Data-Warehouse-Ansätze hinaus. Notwendig sind umfassende analytische Architekturen, die sowohl herkömmliche Business Intelligence als auch Big Data bewältigen können. Zwar ist die technische Implementierung verschieden, doch sie haben die Aufgabe, aus Daten Informationen gewinnen und durch Analysen eine bessere Steuerung des Geschäfts erreichen. Big Data und Advanced Analytics erlauben ein tieferes Verständnis des Kunden und seines Nutzungsverhaltens. Die erlaubt den Unternehmen Wettbewerbsvorteile zu erreichen und Umsatzpotenziale zu erschließen. Eine weitere Folge der besseren Business Insights ist eine höhere Entscheidungsqualität und eine größere Operational Excellence.

Reaktionsfähige hybride Infrastrukturen

Die Enterprise-IT der letzten Jahre ist aus Sicht von Rolf Scheuch durch zwei wichtige Trends gekennzeichnet:

  • Zum einen verschwinden die traditionellen monolithischen Infrastrukturen, die eine All-in-One-Lösung innerhalb des eigenen Rechenzentrums bieten. Hybride Ansätze sind auf dem Vormarsch, da die Unternehmens-IT nun eine Vielzahl an Cloud-Lösungen mit unterschiedlichen Liefer- und Servicemodellen in die vorhandenen On-Premise-Infrastrukturen integrieren muss.
  • Zum anderen entkoppeln sich Hardware und Software mehr und mehr. Alles wird jetzt Software. Vor allem Infrastruktur-und Plattform Anbieter (IaaS, PaaS) erlauben die Konfiguration und Bereitstellung von Servern durch DevOps-Automatisierungstools wie Puppet oder Chef. Eine „Software Defined Infrastructure“ ist eine wichtige Voraussetzung für den Einsatz des Prinzips „Design for Change“. Sie erlaubt die schnelle Skalierung der bestehenden Umgebung ebenso wie ein unkompliziertes Provisionieren von Testumgebungen.

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Das Internet der Dinge verstärkt diesen Trend, da die Integrationsplattform für die IoT-Daten sich normalerweise in der Cloud befinden sollte. Sie ist dadurch näher am Ursprung der Daten und erlaubt dadurch eine Near-Realtime-Integration, die verschiedene IoT-Szenarien besser verwirklichen kann.

Durch hybride Infrastrukturen können Unternehmen ihre Reaktionsfähigkeit erhöhen, die Betriebskosten optimieren und die Business Kontinuität besser absichern.

Torsten Winterberg fasst zusammen: „Die Agilität und Flexibilität einer „software-definierten“ IT-Infrastruktur unterstützt neuartige Geschäftsmodelle bei einer gleichzeitigen Komplexitätsreduktion der IT-Landschaft“.

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