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was bei uns so läuft

Der Aufbau eines Master-Data-Management-Systems droht zum Grossprojekt zu mutieren, für welches das Bundesamt für Gesundheit eine WTO-Ausschreibung durchführen müsste. Gleichzeitig steht das Vorhaben  unter grossem Zeitdruck, um die Daten von verschiedenen Versicheren zu integrieren. iRIX plant eine kostengünstige Sofortlösung, implementiert sie und erarbeitet ein umfangreiches, zukunftsgerichtetes Konzept.

Case Study...>

Bei der Bell AG, einem führenden Fleisch- und Convenienceverarbeiter Europas, soll die bestehende Planungs- und Budgetierungslösung verbessert werden. Die Konsolidierung ist unzuverlässig, errechnete Umsätze sind zu hoch und eine Planung dadurch unmöglich. Einige Zwischenergebnisse müssen sogar manuell geprüft und korrigiert werden.

Die neue, überarbeitete Lösung für Planungsdaten soll Performance und Konsolidierung verbessern. Bell entscheidet sich, die neue Lösung mit iRIX umzusetzen.

Case Study...>

druidDas letzte IoT Meetup der iRIX befasste sich mit dem Thema Druid.

Druid ist ein Open-Source Analysedatenspeicher, der für Business Intelligence-Abfragen (OLAP) auf Ereignisdaten entwickelt wurde.  Druid bietet Datenerfassung mit geringer Latenz (Echtzeit), flexible Datenexploration und schnelle Datenaggregation. Bestehende Druid-Bereitstellungen wurden auf Billionen von Ereignissen und Petabytes an Daten skaliert.  Druid Umgebungen werden am häufigsten verwendet, um anwenderorientierte Analysen zu betreiben. Auch iRIX hat dies in einem PoC erfolgreich anwenden können.

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druidIn einem gemeinsamen Pilot erarbeiten die CKW unterstützt durch die iRIX Software Engineering AG einen Big Data Cluster zur Verarbeitung und Speicherung von grossen Mengen an Zeitreihendaten. Zum Einsatz kommt die Technologie Druid, welche in der Cloud betrieben werden soll. Druid ist ein hoch-performantes, spalten-orientiertes, verteiltes analytisches Datensystem, welches auch von Firmen wie Airbnb, Alibaba oder Netflix verwendet wird. Besonders interessant ist die Möglichkeit von Druid, Daten in Echtzeit zu verarbeiten.

Folgende Ziele werden im Pilot angestrebt:

  • Aufbau und Betrieb der entsprechenden Infrastruktur in der Cloud
  • Testen von Abfrage- und Ladeverhalten mit grossen Mengen von Energiehandelszeitreihen
  • Speichern der Daten auf Amazone S3

Basierend auf den Erfahrungen aus dem Pilot sind Lösungen in verschiedenen Bereichen der CKW denkbar. Überall dort, wo Zeitreihen in grossen Mengen anfallen und analytisch ausgewertet werden sollen, wird Druid einen Mehrwert leisten können.

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