Digital Services Enablement

In einem aktuellen Kundenprojekt hat Materna eine bisher monolithische Logistikplattform eines deutschen Unternehmens zuerst hin zu einer Microservice-Architektur modernisiert und danach unmittelbar in die Cloud migriert. Nun ist sie bereit, unterschiedlichste fachlich notwendige Anforderungen schnell und kontinuierlich umzusetzen und dabei zusätzlich die neuen Möglichkeiten der Cloud zu nutzen. So ist bereits eine automatische Skalierung der Infrastruktur realisiert, damit auch in Hochlastphasen keine Engpässe entstehen und immer ausreichend Server-Kapazität zur Verfügung steht.

In einem weiteren Kundenprojekt entwickelte Materna für ITW Hobart, einen weltweit tätigen Hersteller von Küchengroßgeräten, eine Lösung, die Statusdaten von Großküchengeräten verarbeitet, die bei Kunden weltweit im Einsatz sind. Dafür werden die Maschinendaten in einer Microsoft Azure-basierten Cloud-Anwendung gespeichert. Die Kunden sowie die eigenen Techniker greifen auf diese Daten über mobile Apps und Web-Anwendungen zu.

In einem Projekt im Umfeld Connected Car Services geht es darum, Sensordaten von Fahrzeugen zu sammeln, zu vernetzen und auszuwerten. Die Lösung stellt allen Nutzern die für die Verkehrssicherheit relevanten Daten aus den Fahrzeugen zur Verfügung. Anonymisierte Echtzeit-Informationen zum Beispiel über Wasser und Glatteis auf der Fahrbahn werden bereitgestellt und Fahrer werden automatisch gewarnt. Weitere Autobauer und auch Karten-Spezialisten sind bereits involviert in Bezug auf den Austausch und das Kombinieren solcher Verkehrsdaten. Dies ist die Grundlage für die weitere Monetarisierung der Daten.

Für einen der größten europäischen Straßenverkehrsbetreiber in staatlicher Hand modernisieren wir die Verkehrsleitzentrale. Unser Anteil dabei ist das Herzstück der Service Orientierten Architektur: die Integrationsplattform. Der ausschließliche Einsatz von Open Source Software erreicht digitale Souveränität und sichert die Zukunftssicherheit. Offene Schnittstellen, ein Software-Repository sowie die Kubernetes-Laufzeitumgebung runden die DevOps-Umsetzung ab und erlauben eine schnelle horizontale Skalierung und die einfache Anpassung an steigende Datenvolumina.