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GLAAS Analyse-Umgebung – Deployment für Advanced Analytics

Unsere Software-Plattform GLAAS ist ein Framework, mit dem das Prototyping, die Entwicklung und der dauerhafte Betrieb von Analyse-Anwendungen einfach, skalierbar und stabil gemacht werden.

Verschiedene Anwendungen in den jeweils geeignetsten Programmiersprachen und mit den unterschiedlichsten Datenquellen lassen sich einfach integrieren. Alle Anwendungen können mit bereits implementierten Standardaufgaben für das Data Mining angereichert und so schnell umgesetzt und zu einem einheitlichen Analytics-Gesamtsystem zusammengestellt werden – zu einer klar strukturierten, jederzeit flexibel erweiterbaren und einheitlich verwalteten GLAAS Analyse-Umgebung.

GLAAS enthält bereits Komponenten für alle wesentlichen Aufgaben des Data Mining-Prozesses. Der Funktionsumfang reicht von der Datenaufbereitung über das Erstellen von Machine Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung von Analyse-Ergebnissen in Form von Vorhersagen, Einsichten oder Handlungsempfehlungen.

Das System verfügt über eine Bibliothek an konfigurierbaren Standardkomponenten für Analyse-Lösungen, über eine einfache und einheitlich definierte REST-API sowie eine Plug-In-Schnittstelle für kundenspezifische Ergänzungen. Ein Server steuert und orchestriert die Systemkomponenten. Mit dem GLAAS Deployment Manager steht auch eine einfach zu bedienende Verwaltungsoberfläche zur Verfügung.

Das GLAAS-Framework und den Betrieb der darauf eingesetzten Advanced Analytics-Systeme bieten wir gerne als SaaS-Lösung auf unseren Systemen an. GLAAS kann aber auch direkt auf kundeneigener Infrastruktur eingesetzt werden, wenn Anwendungen kontrolliert und integriert in der eigenen Unternehmensumgebung betrieben werden sollen.

 

InfoPro GLAAS – die "Prediction Toolbox"

InfoPro GLAAS ist ein modular aufgebautes Software-Framework für die einfache Entwicklung und Bereitstellung von Analyse-Lösungen.
GLAAS wurde insbesondere für das Design und den operativen Einsatz von Machine Learning-Anwendungen konzipiert.

Analyse-Anwendungen bestehen aus einem komplexen Zusammenspiel mehrerer Software-Komponenten für verschiedene Aufgabenstellungen. Das sind z.B.

  • die Übernahme von Basisdaten,
  • die Vorbereitung dieser Daten für die Analyse,
  • das Erstellen von Machine Learning-Modellen,
  • die Durchführung von Analysen sowie
  • die Verarbeitung und Bereitstellung der Ergebnisse.

In einer GLAAS Analyse-Umgebung folgen das Design und die Erstellung solcher Analyse-Anwendungen einer standardisierten Vorgehensweise. Die schnelle Bereitstellung und das effiziente Management dieser Anwendungen werden so ermöglicht.

Für viele Grundaufgaben, die für gewöhnlich in Analyse-Lösungen durchgeführt werden müssen, sind bereits vordefinierte Systemkomponenten angelegt, mit denen oft benötigte Arbeitsschritte ausgeführt werden können.

Diese Standardkomponenten des GLAAS Baukastensystems können individuell konfiguriert und angepasst und dann zu GLAAS Analyse-Anwendungen zusammengefasst werden.

Wenn für eine Verarbeitungs-Anforderung zusätzliche, individuelle Systemkomponenten entwickelt werden, können diese ohne großen Zusatzaufwand über standardisierte Schnittstellen in eine GLAAS Analyse-Anwendung integriert werden.
 

GLAAS AnalyseumgebungSchematisches Beispiel für GLAAS Analyse-Anwendungen und deren Komponenten
 

Der Kern einer GLAAS Analyse-Umgebung ist der GLAAS Server.

Mit seiner übersichtlichen Webservice-Schnittstelle (GLAAS API) ermöglicht er

  • den Datenaustausch der Anwender-Clients mit den Analyse-Anwendungen,
  • die Steuerung der Analyseanwendungen und
  • das Systemmanagement sowie die Systemkonfiguration der GLAAS Analyse-Umgebung.

Über eine einfache Programmierschnittstelle zum GLAAS Server können weitere Systemkomponenten und individuelle Ergänzungen entwickelt und für Anwender bereitgestellt werden.

Für einige gebräuchliche Kombinationen von Basis-Verarbeitungsschritten in Analyse-Lösungen enthält eine GLAAS Analyse-Umgebung vorgefertigte Templates, die individuell konfiguriert und mit anwendungsspezifischem Code einfach ergänzt werden können.

Beispiele für typische Anforderungen, die mit GLAAS über ein Template umgesetzt und integriert werden können:

  • Vorverarbeiten von Eingangsdaten (z.B. Sensordaten), bevor sie für Vorhersagen eingesetzt werden können (z.B. Aggregation oder Formatanpassungen).
  • Ausgabe von Analyse-Ergebnissen in Form von historischen Messdaten,
    historischen Vorhersagen und aktuellen Vorhersagen,
    jeweils in numerischer als auch in grafisch aufbereiteter Form.
  • Erzeugen und Ausgeben einer Warnung, wenn der Eingangsdatenfluss unterbrochen ist
  • Automatische Aktualisierung der Machine Learning-Modelle

Für die Nutzung und Bedienung von GLAAS Analyse-Anwendungen stellt GLAAS Standard-Clients zur Verfügung, z.B. zum Hochladen von Daten in die GLAAS Analyse-Umgebung. Darüber hinaus können auch individuelle Clients entwickelt werden, die Funktionen einer GLAAS Analyse-Anwendung ansprechen.

Die konsequente Standardisierung der Systemverwaltung und der API von GLAAS Analyse-Umgebungen lassen eine einfache Integration von Komponenten der Analyse-Anwendungen sowohl untereinander als auch mit bestehenden Systemen zu.

So kann die Entwicklung von Analyse-Anwendungen weitgehend zu einer (auch automatisierbaren) Konfigurationsaufgabe gemacht werden.

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