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Advanced Analytis Solutions.

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InfoPro GLAAS

InfoPro GLAAS ist ein modular aufgebautes Software-Framework für eine vereinfachte Entwicklung und Bereitstellung von Analyse-Lösungen. Es 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. So werden eine schnelle Bereitstellung und das effiziente Management dieser Anwendungen 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.

Sofern 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 stehen bereits Standard-Clients zur Verfügung, z.B. für das 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 einer GLAAS Analyse-Umgebung lassen eine einfache Integration von Komponenten der GLAAS 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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