Seminar Intensivseminar – Datenraumbetrieb und industrielle Datenanwendungen

Dieses Intensivseminar verbindet die Kerninhalte aus Betrieb, Sicherheit, industriellen Datenräumen und föderierter Analyse. Ein vorbereiteter Datenweg führt von einem digitalen Zwilling über den kontrollierten Zugriff bis zur organisationsübergreifenden Auswertung. Die technische Umgebung wird aus der Sicht von Betrieb und Anwendung gemeinsam betrachtet.

Die Arbeit konzentriert sich auf einen fachlich begrenzten Industrieanwendungsfall. Eine kleine Anzahl ausgewählter Komponenten wird überwacht, gehärtet und nach einem simulierten Ausfall wiederhergestellt. Die verdichtete Bearbeitung setzt praktische Vorkenntnisse und vollständig vorbereitete Dienste voraus.

Lernziele

• Die Betriebs- und Sicherheitsanforderungen eines durchgängigen Datenraum-Anwendungsfalls bestimmen.
• Industrielle Datenbeschreibungen mit kontrolliertem Zugriff und einer begrenzten Analyse verbinden.
• Funktionsfähigkeit und Wiederanlauf anhand nachvollziehbarer fachlicher und technischer Prüffälle beurteilen.

Inhaltsübersicht

1. Betriebsmodell und Überwachung
2. Sicherheit und Nachweise
3. Industrielle Datenbereitstellung
4. Föderierte Analyse und KI-Daten
5. Wiederherstellung und Abnahme

Seminarinhalte

1. Betriebsmodell und Überwachung

• Kubernetes-Workloads, Datenbanken, Identitätsdienste und Datenquellen inventarisieren.
• Konfiguration, Geheimnisse und administrative Zugriffe im Labor kontrollieren.
• Technische Signale mit Katalog-, Vereinbarungs- und Transferzuständen verbinden.
• Runbooks für die zentralen Störungen des Seminarfalls erstellen.

2. Sicherheit und Nachweise

• Schutzobjekte, Schnittstellen und Vertrauensgrenzen in einem Bedrohungsmodell erfassen.
• Administrative Rechte, Netzwerkpfade und Datenzugänge gezielt prüfen.
• Eine priorisierte Härtungsmaßnahme umsetzen und ihre Wirkung nachweisen.
• Sperrung und Protokollauswertung bei einem simulierten Vorfall koordinieren.

3. Industrielle Datenbereitstellung

• Catena-X und Tractus-X sowie ihre Rollen im Beispiel einordnen.
• Partnerkennungen, digitale Zwillinge, Registry und Submodelldienste verbinden.
• Einen synthetischen Datensatz mit seinem semantischen Modell abgleichen.
• Den erlaubten Abruf aus Sicht eines zweiten Teilnehmers durchführen.

4. Föderierte Analyse und KI-Daten

• Genehmigte Datenübernahme und föderierte SQL-Abfragen nach ihren Datenflüssen vergleichen.
• Zwei vorbereitete Quellen nach Qualitätsprüfung zusammenführen.
• Herkunft und Nutzungsberechtigungen bis zu einem kleinen Suchdatenpaket verfolgen.
• Den Umgang mit entzogenen Zugängen und abgeleiteten Daten festlegen.

5. Wiederherstellung und Abnahme

• Eine abgegrenzte Komponente mit dem erforderlichen Zustand sichern und wiederherstellen.
• Katalogzugriff, digitale Zwillinge und Analyseprozess nach Wiederanlauf funktional prüfen.
• Kompatibilitäts- und Rückfallfragen für ein vorbereitetes Update bearbeiten.
• Offene Betriebsaufgaben mit Verantwortlichen und überprüfbaren Abnahmekriterien verbinden.

Praxisübungen

1. Den vorhandenen Datenweg inventarisieren und einen vollständigen Ausgangstest ausführen.
2. Eine Sicherheitsabweichung mit einer gezielten Maßnahme beheben und erneut prüfen.
3. Ein industrielles Datenangebot einschließlich digitalem Zwilling auffindbar machen und abrufen.
4. Daten aus zwei Quellen qualitätsgesichert auswerten und ihre Herkunft dokumentieren.
5. Eine begrenzte Wiederherstellung durchführen und den vollständigen Anwendungsfall erneut testen.
6. Die Beobachtungen zu Betrieb, Datenqualität und Zugriffsverhalten in einer Abnahmeliste verbinden.

Schulungsumgebung

Der Kunde stellt eine vollständig vorbereitete Laborumgebung mit Kubernetes, EDC- beziehungsweise Tractus-X-Komponenten, Registry, Submodelldienst, Datenbank, Monitoring und Analysewerkzeugen bereit. Ein abgestimmter Datenaustausch zwischen den gewählten Komponenten ist Vorbedingung. Verwendet werden synthetische Partner- und Produktdaten.