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Aufbau einer Edge Computing & Industrial IoT Plattform

Die strategische Ausrichtung für die Zukunft der BMW IT-Infrastruktur lautet "public cloud first". Allerdings gibt es bei BMW auch weiterhin Anwendungsfälle, die für eine rein cloud-basierte Lösung aus diversen Gründen (Infrastruktur, Technologie, rechtliche, politische oder strategische Gründe) nicht geeignet sind. Hierzu zählen insbesondere auch Industrial-IoT- sowie Edge-Computing-Anwendungsfälle, bei denen die Datenverarbeitung dort durchgeführt werden muss, wo die Daten anfallen. Da oft die Datenmengen zu groß sind, um sie in die Cloud zu übertragen. Bei BMW können hierbei mehrere Petabytes pro Anwendungsfall pro Jahr anfallen.

Aus diesem Grund hat BMW eine neue Edge-Computing-Plattform aufgebaut, die darauf ausgelegt ist, Daten nicht nur in der Cloud, sondern auch so nah wie möglich an der Entstehung zu verarbeiten. Aufgrund der Vielzahl an Orten, an denen die Edge Cluster betrieben werden müssen (z.B. Werke, Teststrecken) ist die Plattform insbesondere auch auf einen effizienten Betrieb und eine einfache Skalierbarkeit ausgelegt. So können beispielsweise über einen zentralen Command-and-Control-Cluster die verschiedenen Cluster überwacht, provisioniert und skaliert sowie neue Cluster vollautomatisiert über einen Infrastructure-as-Code-Ansatz angelegt werden.

Im Vortrag stellen wir zwei Beispielanwendungsfälle sowie die Gesamtarchitektur der Lösung vor und gehen auf verschieden Themen näher ein. Der Zuhörer lernt hierbei wie BMW folgende Aspekte gelöst hat:

  • Vollautomatisiertes Aufsetzen von Clustern auf on-premise Hardware: vom OS über Kubernetes bis hin zu Plattform-Services auf Basis einer Infrastructure-as-Code-Lösung
  • Multi-Clustermanagement
  • Self service für Platform Services via Kubernetes Operators
  • Nutzung der Plattform als Basis für zwei Use Cases aus dem Fahrzeug- und IIoT-Umfeld

Vorkenntnisse

  • Hilfreich sind Vorkenntnisse über aktuelle Container-Orchestrierungs-Technologien, Funktionsweise von CI/CD sowie üblicher Big-Data-Technologien

Lernziele

Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wie BMW die folgenden Aspekte beim Aufbau einer Edge-Computing-Plattform gelöst hat:

  • Vollautomatisiertes Aufsetzen von Clustern auf on-premise Hardware
  • Betriebskonzept für eine große Anzahl an Clustern
  • Self Service für Platform Services
  • Multi-Cluster-Management
  • Zentralisiertes Logging und Monitoring

Speaker

 

Marc Jäckle
Marc Jäckle ist Executive Architect bei MaibornWolff. Er verfügt über mehr als 16 Jahre Erfahrung bei der Gestaltung von komplexen Softwareentwicklungsprojekten für diverse große Firmen. Neben der Softwarearchitektur im Allgemeinen gilt seine besondere Leidenschaft der Gestaltung von flexiblen und skalierbaren vernetzten Diensten und Big-Data-Lösungen im IoT-Umfeld.


Dr. Tobias Bürger ist in der BMW Gruppe für die globalen Big-Data- und AI-Plattformen verantwortlich, die einen zentralen Bestandteil der Datenplattform der BMW Gruppe sind. Sie erstrecken sich über unterschiedliche Bereiche, wie der Fahrzeugentwicklung, Produktion, Logistik, Aftersales oder auch Connected Drive.

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