Plattform nutzen
- REST APIAssets, Daten, Pipelines und Kernfunktionen authentifiziert verwenden.
- Java · Python · GoMit vorhandenen Client Libraries in eigene Anwendungen starten.
IoT Data Hub · Erweiterbarkeit
Industrielle Datenprodukte bauen – auf einem offenen Fundament.
Developer-Tools öffnen den IoT Data Hub für eigene Anwendungen, Integrationen und wiederverwendbare Datenlogik, ohne Verbindung, Kontext und Betrieb neu zu entwerfen.
Teil des IoT Data Hub
Diese Fähigkeit arbeitet auf derselben Konnektivität, Semantik, Historie und Governance wie alle Data-Hub-Werkzeuge.
Wenn individuelle Datenprodukte zu neuen Insellösungen werden
Developer-Tools trennen kundenspezifische Logik sauber vom Datenfundament und machen sie kontrolliert betreibbar.
- 01
Jeder Use Case baut sein Datenfundament erneut
Eigene Anwendungen verlieren Zeit mit Verbindung, Kontext und Zugriff, bevor ihre eigentliche Fachlogik beginnt.
- 02
Speziallogik bleibt außerhalb des Plattformbetriebs
Einzelskripte und isolierte Services sind schwer zu testen, zu überwachen und über mehrere Werke auszurollen.
- 03
Proprietäre Erweiterungen erschweren Upgrades
Eng gekoppelte Anpassungen machen neue Plattformversionen riskant und erhöhen die Abhängigkeit von einzelnen Projekten.
- 04
Wiederverwendung endet an Team- und Projektgrenzen
Ohne definierte APIs und Erweiterungspunkte werden Adapter, Operatoren und Anwendungen mehrfach entwickelt.
Vier Erweiterungsebenen – ein gemeinsamer Plattformbetrieb
Engineering-Teams wählen den kleinsten passenden Eingriff: API-Nutzung, Plattformbaustein, ausgeführte Logik oder skalierbarer Rollout.
Datenflüsse erweitern
- Adapter SDKEigene Maschinen- und Systemverbindungen als Plattformbausteine ergänzen.
- Pipeline SDKSpezialisierte Transformationen und Operatoren wiederverwendbar machen.
Eigene Logik betreiben
- ScriptsGezielte Transformationen direkt im kontrollierten Datenfluss ausführen.
- Functions & MLLänger laufende Java- oder Python-Analysen mit Live-Daten verbinden.
Skalierbar ausrollen
- VersionierungErweiterungen unabhängig vom Plattformkern weiterentwickeln.
- DeploymentFähigkeiten kontrolliert über Projekte und Werke wiederverwenden.
Drei Wege, den IoT Data Hub gezielt zu erweitern
Vom wiederverwendbaren Pipeline-Baustein bis zur kontinuierlich ausgeführten Python- oder Java-Funktion.
Welche eigene Fähigkeit soll auf dem gemeinsamen Datenfundament laufen?
Operatoren entwickeln
Eigene Fähigkeiten in den Pipeline-Editor bringen
Proprietäre Feldbuslogik, spezialisierte Transformationen oder Analyseoperatoren werden als wiederverwendbare Pipeline-Bausteine bereitgestellt.
Definierte Eingaben, Parameter und Validierung statt projektspezifischer Einzelskripte.
Architektur und Betrieb
Was Engineering-Teams vor der Erweiterung klären
Welche Schnittstellen und Sprachen werden unterstützt?
Die Plattform stellt authentifizierte REST-APIs sowie Client Libraries für Java, Python und Go bereit. Für Erweiterungen stehen je nach Aufgabe SDKs, Script-Transformationen und Functions zur Verfügung.
Können eigene Pipeline-Bausteine entwickelt werden?
Ja. Eigene Adapter und Operatoren können definierte Eingaben, Parameter und Validierung mitbringen und anschließend wie andere Bausteine im Pipeline-Editor verwendet werden.
Wie bleiben Erweiterungen bei Upgrades beherrschbar?
Klare APIs und abgegrenzte Erweiterungspunkte reduzieren Eingriffe in den Plattformkern. Dadurch lassen sich kundenspezifische Fähigkeiten unabhängig versionieren und kontrollierter weiterentwickeln.
Wann reicht eine API und wann ist eine Plattform-Erweiterung sinnvoll?
Eine API eignet sich für externe Anwendungen und Integrationen. Ein eigener Baustein oder eine Function ist sinnvoll, wenn Logik kontinuierlich innerhalb von Datenflüssen ausgeführt und als Plattformfähigkeit wiederverwendet werden soll.
Projektanfrage
Welche industrielle Anwendung möchten Sie auf dem IoT Data Hub bauen?
Wir betrachten Ihren Integrations- oder Erweiterungsfall und zeigen den passenden Weg über API, SDK, Pipeline-Baustein oder Function.
Erstgespräch mit konkretem Engineering-Kontext