Integrationen: Die Bewältigung der evolutionären Herausforderungen der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft

Adam Maurer Technisch Einen Kommentar hinterlassen

Einführung

Erfolgreiche Unternehmen stützen sich heute in hohem Maße auf die zugrunde liegenden Softwareanwendungen. Um den vielfältigen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, müssen Unternehmen verschiedene Softwareanwendungen auswählen, die mit unterschiedlichen Technologien erstellt und von verschiedenen Anbietern entwickelt wurden. Wenn ein Unternehmen eine bestimmte Reihe von Geschäftsanforderungen erfüllen muss, müssen diese unterschiedlichen Softwareanwendungen in den meisten Fällen zusammenarbeiten, um eine einheitliche Reihe von Funktionalitäten zu erzeugen.

Unternehmen haben oft mit Anwendungen zu tun, die von verschiedenen Anbietern entwickelt wurden, wobei einige dieser Anwendungen auf proprietären Standards und andere auf offenen Standards basieren. Diese Herausforderungen können durch den Einsatz von Architekturstilen und Technologien zur Unternehmensintegration, die in einer umfassenden Integrationsplattform enthalten sind, bewältigt werden.

Die Geschichte der Software-Integration

Über mehrere Jahrzehnte hinweg haben Technologien zur Unternehmensintegration einen oder mehrere Integrationsstile wie EDI-Dateien, RPC und CORBA genutzt. Die Entwicklung der Softwareintegration wurde durch die Entwicklung der Unternehmensanforderungen vorangetrieben.

In der Anfangsphase der Unternehmensintegration wollten die meisten Unternehmen ihre internen Softwareanwendungen oder die Softwareanwendungen ihrer Partner integrieren und erfüllten ihre Integrationsanforderungen durch die Implementierung interner Integrationslösungen unter Verwendung von Ad-hoc- und proprietären Protokollen.

Mit der Hinzufügung mehrerer Softwaresysteme und der stärkeren Verbreitung interner und externer Netze reichten die hausgemachten Lösungen schließlich nicht mehr aus. Dies war der Zeitpunkt, an dem der Aufstieg der APIs begann.

APIs haben die Nase vorn

APIs entstanden als eine Möglichkeit, Geschäftsfunktionen, die von einer Anwendung bereitgestellt wurden, für andere Anwendungen zugänglich zu machen. Von Anfang an wurden sie für die Wiederverwendung geschaffen - mehrere Anwendungen konnten dieselbe API nutzen. Dennoch wurden sie für eine Punkt-zu-Punkt-Verbindung zwischen Anwendungen geschaffen.

Bei diesem Ansatz ist jedoch die Erstellung jeder Punkt-zu-Punkt-Verbindung mit Zeit, Aufwand und Wartung verbunden, was in Zukunft noch mehr Zeit und Aufwand verursacht. Bei einer Vielzahl von Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, die alle gewartet werden müssen, konzentrieren sich die Unternehmen letztendlich mehr auf die Lösung ihrer Integrationsprobleme als auf die Geschäftsfunktionalität der Lösung.

Der Bedarf an API-Verwaltung

Die Erkennung, der Zugriff, die Schnittstelle und das Format von APIs sind nicht standardisiert, was zu einer Fragmentierung von Programmiersprachen, Frameworks und Verbrauchsmodellen für Entwickler wie Container und Serverless führt, um die Komplexität zu bewältigen. Darüber hinaus haben immer mehr Unternehmen Initiativen zur Auslagerung von Geschäftsprozessen ins Leben gerufen, um die Verantwortung auszulagern und so Kosten und Risiken zu senken, wodurch die Anzahl der Integrationen in ihren Umgebungen weiter zunimmt.

Aufgrund der schieren Nachfrage hat sich die API-Verwaltung als eine Möglichkeit herauskristallisiert, APIs auf verwaltbarere und unkompliziertere Weise zu nutzen. Middleware von Drittanbietern füllt die Lücken und wird zum Software-Kleber. So wie die Geschäftswelt Englisch als Kommunikationssprache gewählt hat, damit Unternehmen miteinander kommunizieren können, können auch Programmiersprachen eine übersetzte, standardisierte Sprache haben, um sicherzustellen, dass sie miteinander kommunizieren können. Durch den Einsatz einer übersetzenden Middleware muss ein Entwickler nicht mehr eine neue Programmiersprache erlernen oder sich Fachwissen über das Zielsystem aneignen, wodurch sich der Zeitaufwand für die Integration von Software drastisch verringert.

Connect Bridge ist eine solche Middleware, die den direkten Aufruf von APIs überflüssig macht, indem sie mit ihren Konnektoren ANSI-Standard-SQL-Syntax in API-Aufrufe übersetzt.

Mit Connect Bridge kann der Entwickler nun entweder seine eigene kundenspezifische Integrationssoftware in Java, Python, C#, COBOL oder einer anderen Programmiersprache seiner Wahl erstellen oder den Quellcode einer beliebigen Software aus den letzten 40 Jahren ändern. Dies erfordert nur wenige Zeilen Code und ist recht einfach.
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Middleware nimmt den Entwicklern auch die Notwendigkeit, die Verbindung zu pflegen, da die Wartungsarbeiten von der Middleware-Firma selbst verwaltet werden, und garantiert Vorwärts- und Rückwärtskompatibilität.

Letztendlich bietet die API-Verwaltung den Unternehmen eine größere Flexibilität bei der Wiederverwendung der Funktionen von API-Integrationen und hilft, Zeit und Geld zu sparen, ohne die Sicherheit zu vernachlässigen, z. B. bei der Einhaltung der GDPR.

Eine Entwicklung des Begriffs Integration

Was wir lange Zeit als Integration zwischen Systemen betrachtet haben, wird nun zu "Kommunikation". Der Begriff der Integration wird dann nicht mehr für Software-zu-Software-Umgebungen, sondern für intelligente Hardware-zu-Software-Umgebungen verwendet werden.

Industrie 4.0 ist eine Vision, die sich von einer Initiative zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Fertigungsindustrie ("Industrie 4.0") zu einem weltweit verbreiteten Begriff entwickelt hat.

Industrie 4.0 wird häufig mit dem Begriff der vierten industriellen Revolution gleichgesetzt. Sie ist unter anderem gekennzeichnet durch 1) eine noch stärkere Automatisierung als in der dritten industriellen Revolution, 2) die Überbrückung der physischen und digitalen Welt durch cyber-physische Systeme, die durch das industrielle Internet der Dinge (IoT) ermöglicht werden, 3) eine Verlagerung von einem zentralen industriellen Steuerungssystem zu einem System, in dem intelligente Produkte die Produktionsschritte bestimmen, 4) geschlossene Datenmodelle und Steuerungssysteme und 5) Personalisierung/Anpassung von Produkten.

Ziel ist es, autonome Entscheidungsprozesse zu ermöglichen, Anlagen und Prozesse in Echtzeit zu überwachen und durch frühzeitige Einbindung der Beteiligten sowie vertikale und horizontale Integration ebenfalls in Echtzeit verbundene Wertschöpfungsnetze zu ermöglichen.

Die Landwirtschaft macht sich diese intelligente Technologie zu eigen. Von autonome Ernteroboter und Drohnen, die Nutzpflanzen besprühen können, bis hin zu künstlicher Intelligenz, und die Nutzung von "Big Data"Die Landwirte auf der ganzen Welt setzen auf Hightech-Lösungen, um Probleme wie Ernährungsunsicherheit, Klimawandel und pandemiebedingte Personalkürzungen zu bewältigen.

Dieser verstärkte Einsatz von Technologie in der Landwirtschaft wird als "Präzisionslandwirtschaft" bezeichnet und ist eine boomende Branche. Ein Bericht geht davon aus, dass ihr Wert bis 2027 weltweit $12,9 Mrd. (£9,1 Mrd.) erreichen wirdmit einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 13% bis zu diesem Zeitpunkt.

Künftige Integrationsherausforderungen und deren Bewältigung mit heutiger Technologie

Digitale Fabriken

Obwohl Produktionsanlagen und die Landwirtschaft das Wesen des industriellen Internets der Dinge verstanden haben, scheitern sie oft an der mangelnden Datenintegration, um das Beste aus der Transformation zu machen. Je mehr Anwendungsfälle für intelligente Hardware identifiziert werden, desto dringender wird die Notwendigkeit, die Daten in die jeweiligen CRM-, ERP- und MES-Systeme zu integrieren. Wenn die Maschinendaten im ERP, CRM oder MES zugänglich wären (bekannt als "device to the enterprise"), hätte das Management die Möglichkeit, intelligente Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Middleware, die als Integrator zwischen Maschine und Software fungiert, ermöglicht es dem Unternehmen, seine Geschäftsprozesse transparent und flexibel zu steuern und wichtige Entscheidungen zu treffen, während es sich auf die anstehenden Aufgaben konzentriert, die das Unternehmen wachsen lassen und den Maschinen erlauben, wirklich für sie zu arbeiten.

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Sicherheitsbedenken

Mit der Einführung von Middleware, die immer mehr zur Best Practice wird, kommen Fragen des Vertrauens, der Sicherheit und des Schutzes ins Spiel. Blockchain-Siegel werden zum Standard, um das Vertrauen von Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden in Ihre Daten zu gewährleisten, da sie eine zeitgemäße Lösung für die Einhaltung von Datenvorschriften, die Speicherung und die Überprüfbarkeit darstellen.

In der Industrie 4.0 können Sie Maschinenberichte, SCADA- oder SPS-Daten direkt von der Maschine oder einer Geschäftsanwendung aus versiegeln und bei Bedarf die Gültigkeit eines beliebigen Prozesses nachweisen. Vielleicht benötigen Sie einen unwiderlegbaren Beweis, dass niemand in den Produktionsprozess eingegriffen hat oder dass Temperatur, Rohstoffe, andere Merkmale und Komponenten in einem bestimmten Zustand oder mit Abweichungen waren. Oder ein Fabrikausrüster, der Maschinenberichte versiegelt, kann mit 100% einen fälschungssicheren Nachweis über die Maschinenleistung erhalten, falls es Probleme mit der Anlage oder dem Produkt gibt, um das Haftungsrisiko zu verringern. Integrationen sind nicht mehr beängstigend und teuer, sondern sicher und vertrauenswürdig mit einem hohen ROI.

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Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Unternehmen machen jedoch oft den Fehler, solche Technologien zu implementieren, bevor sie ihre ML-Trainingsdatenanforderungen für KI in einem zentralisierten gemeinsamen Dienst konsolidieren, der für die Vielzahl von Data-Science-Projekten im Unternehmen genutzt werden kann.

Einer der Hauptgründe dafür ist die mangelnde Integration zwischen Systemen und Datenbanken. Einfach ausgedrückt: Ein Modell für maschinelles Lernen ist nur so gut wie die Daten, mit denen es gefüttert wird. Diese Daten müssen nicht nur verfügbar sein, sondern auch auf effiziente und zuverlässige Weise bereinigt und aufbereitet werden, bevor sie in das Modell einfließen. Ohne die Daten ist Ihr Modell nutzlos. Die Integration der verschiedenen Systeme mit Hilfe einer Middleware kann die Qualität der Trainingsdaten und letztlich das Endergebnis drastisch verbessern und dem Unternehmen wichtige Erkenntnisse liefern, um das Unternehmen entsprechend zu steuern.

Zusammenfassung

Integrationen sind seit langem ein Schmerzpunkt für Unternehmen, der oft dazu führt, dass sie entweder an ihren Altsystemen festhalten und die Konsequenzen tragen oder große Summen für Entwickler ausgeben, um auf das Neueste und Beste zu migrieren. Doch Integrationen müssen nicht mehr das Schreckgespenst sein, das sie einst waren. Mit der Technologie von heute lassen sich die aktuellen Integrationsherausforderungen leicht lösen und die Unternehmen auf die Zukunft vorbereiten. Ob es um die Implementierung von intelligenter Hardware, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz oder einfach um die Migration oder den Austausch von Daten zwischen Systemen geht, die Integrationsmöglichkeiten stehen Ihnen zur Verfügung, indem Sie API-Middleware verwenden, die die Kosten niedrig hält und ein Höchstmaß an Sicherheit bietet.

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Adam Maurer

COO bei Connecting Software

Autor:

Ich bin Chief Operating Officer bei Connecting Software und kümmere mich um das Tagesgeschäft an unseren verschiedenen Standorten. Meine Leidenschaft gilt der kontinuierlichen Verbesserung und Steigerung der Effizienz. Wenn Sie sich unserem großartigen Team in der Slowakei oder auf Madeira anschließen möchten, melden Sie sich bitte.

 adam@connecting-software.com

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