Industrieanlagen benötigen Cyber-Schutz. Dabei sind Schwachstellen in einem ganzheitlichen Ansatz zu überprüfen und in ein Defense-in-Depth-Konzept nach IEC 62443 zu überführen. Eine noch nicht verabschiedete Norm, die aber schon heute aktuell ist.

Seit 2019 wächst die Open Industry 4.0 Alliance stetig weiter an. Doch was sind die Ziele der Allianz und wer gehört zu den Mitgliedern? In dieser Übersicht erfahren Sie alles, was Sie über die Allianz wissen müssen.

Laut einer aktuellen Studie von Alteryx und IDC setzt ein Großteil der weltweiten Unternehmen immer noch auf Tabellenkalkulation bei der Datenverarbeitung. Fast alle (95 Prozent) Unternehmen berichten gleichzeitig von Schwierigkeiten, Erkenntnisse aus der Datenmasse zu ziehen.

Industrial IoT nimmt in Deutschland Fahrt auf. Industrielle und industrienahe Unternehmen erkennen mittlerweile das Potenzial des Internet of Things, stehen aber bei der Umsetzung vor vielen Herausforderungen.

Das Datenbankmanagementsystem, abgekürzt DBMS, ist neben den eigentlichen Daten der wichtigste Bestandteil einer jeden Datenbank. Es übernimmt die Aufgabe der Organisation und Strukturierung der Daten. Gleichzeitig kontrolliert es lesende und schreibende Zugriffe.

Daten dort verarbeiten, wo sie anfallen. Im Unterschied zum Cloud Computing wandert die Rechenlast beim Mobile-Edge-Computing direkt zum Ort des Geschehens. Voraussetzung sind ausreichend Bandbreite und geringe Latenz

Groß, unstrukturiert und stark verbunden – die Analyse und effektive Verwertung von Big Data bereitet Unternehmen nach wie vor Kopfzerbrechen. Um aus dem ständig wachsenden Datenmeer die richtig großen Fische zu angeln, braucht es die richtigen Lösungen und Werkzeuge. Eine Möglichkeit sind Graphdatenbanken: Hier stehen die Datenbeziehungen im Fokus und decken unerwartete Zusammenhänge auf.

DeepSpeed ist eine Library für PyTorch, die von Microsoft entwickelt wurde und unter Open-Source-Lizenz frei verfügbar ist. Die Bibliothek ist für die Optimierung des Trainings von Deep-Learning-Modellen vorgesehen. Sie ermöglicht ein effizientes und performantes verteiltes Training, indem sie den Bedarf an Rechenleistung und Arbeitsspeicher reduziert. DeepSpeed kommt zum Beispiel für das Training großer generativer Sprachmodelle mit vielen Parametern wie für das Modell Turing-NLG zum Einsatz.

Große Datenmengen aus mehreren Quellen werden mithilfe von Data Analytics zu geschäftsrelevanten Zusammenhängen. Üblicherweise werden die dafür benötigten Daten aus den verschiedenen Quellen in die Datenbank repliziert. Doch gerade, wenn die Menge der Daten und die Anzahl der Quellen wachsen, kann es sinnvoll sein, eine virtuelle Datenebene zu schaffen.

Softwarehersteller SAS lädt am 29. Juni 2017 zum SAS Forum Deutschland ins World Conference Center in Bonn ein. Die Besucher können sich dort zu Themen wie Artificial Intelligence, Edge Computing und Machine Learning informieren.