Nachbericht Tibco Now 2017 in Berlin Tibco will alles mit allem intelligent verbinden

Unter dem Begriff „Connected Intelligence“ hat der BI-Spezialist Tibco in Berlin eine Reihe von neuen Produkten vorgestellt, die IT-Anwendern helfen sollen, die Vorteile der Cloud und des Internets der Dinge (IoT) zu nutzen.

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Mark Palmer, Senior Vice President, ist bei Tibco für die analytische Produktentwicklung zuständig.

Nach den Worten von Mark Palmer, Tibcos General Manager für Analytics Engineering, bietet Tibco mittlerweile nach mehreren Übernahmen ein durchgehendes Analytics-Portfolio für alle Geräte an, vom Mikrocontroller in einem Smart Device bis zum Großrechner und der Cloud. Die Ausrichtung dieser Analytiklandschaft liegt auf Workflow-Prozessen, die sich mit mehreren Produkten steuern und in der neuen Tibco-Cloud integrieren lassen.

Matt Quinn, Tibcos Chief Technology Officer

Wie der CTO Matt Quinn darlegte, erfolgt die Entwicklung der Produkte für Connected Intelligence nach den Prinzipien „Cloud First“, „Bedienerfreundlichkeit“ und „Industrialisierung“. Entwickelt wird, was die Kunden wollen und bereitgestellt wird, was die Entwicklergemeinde unterstützt, also vor allem Open-Source-Projekte wie etwa Entwicklungsframeworks wie Spring, Node.js usw. „Tibco bietet jedem Kunden und Interessenten einen klaren Migrationspfad in die Cloud an“, sagte Quinn.

Tibco Cloud und Live Apps

Vor diesem Hintergrund verwundert es nicht, wenn das Analytik- und Visualisierungswerkzeug Tibco Spotfire nach Palmers Angaben sowohl in der mandantenfähigen Private Cloud als auch lokal genutzt wird. Alles soll mit allem verbunden werden können und das geht vor allem in der Cloud. In der Tibco-Cloud, um genau zu sein. Diese stellt als Platform-as-a-Service eine Entwicklungs-Integrationsplattform dar. Hier lassen sich die neuen „Live Apps“ erstellen und bereitstellen.

Live Apps sollen auch Geschäftsanwender ohne Programmiererfahrung einfach anhand von vorgefertigten Bausteinen erstellen können. Die Koppelung der Bausteine sowie die Anbindung von Datenquellen erfolgt mit dem „Tibco Cloud Integration Web Integrator“. Dieses Tool, das REST-API, JSON-Dokumente und Mapping unterstützt, wurde mit dem Open-Source-Projekt Flogo entwickelt, das auch für die IoT-Angebote Tibcos eine Rolle spielt.

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Edge Computing

Das Edge-Gateway Flogo unterstützt mit seinem kleinen Kern von nur 50 Kilobyte Größe zahlreiche Mikrocontroller und sendet seine Daten etwa per MQTT, beispielsweise an die IoT App Engine von Tibco, um so die Industrialisierung der IoT-Außenbezirke zu erlauben. Um nämlich die Netze zu entlasten, gehen viele Hersteller und Anwender dazu über, die Verarbeitungsintelligenz in die kleinen Endgeräte zu verlagern. Diese schicken lediglich Zustandsinfos und Events an das zentrale Ereignisverarbeitungszentrum (Event Hub) und dessen Datenverarbeitung (Analytik). Nur bei signifikanten KPIs werden die übergeordneten ERP- und BPM-Lösungen informiert und aktiviert.

Streaming Analytics

Um hingegen mit stetigen Datenströmen fertigzuwerden, bietet Tibco StreamBase in der neuen Version 10 an. Mark Palmer, früher selbst CEO von StreamBase, erläutert: „Mit StreamBase 10 verfolgen wir einen völlig neuen Ansatz für unsere branchenführende Streaming-Analytics-Plattform.“ Die Streaming-Lösung erlaubt auch die Anwendungsentwicklung und -skalierung von prädiktiven Apps. „Da sich StreamBase 10 bedarfsorientiert skalieren lässt“, so Palmer weiter, „können die Kunden ihre Datenbestände in Echtzeit analysieren, auf die gewonnenen Erkenntnisse sofort reagieren und dadurch messbar bessere Ergebnisse erzielen.“ Er sieht das Einsatzszenario insbesondere im IoT-Bereich, aber auch auf dem Flughafen von Melbourne, wo zahlreiche Ereignisse gleichzeitig ablaufen und automatisch gesteuert werden müssen.

„StreamBase verarbeitet einen Großteil der Datenflut, die in Form von Flugplänen, Echtzeit-Positionsdaten, Meilensteindaten und vielem mehr in unsere Systeme strömt“, erklärt Vic Raymond, zuständig für IT-Strategie am Flughafen Melbourne. „Indem all diese Streaming-Daten miteinander verknüpft und mit den vorhandenen statischen Daten unterlegt werden, ergibt sich ein vernetztes Gesamtsystem, das dem Betreiber und den Controllern alle notwendigen Daten für den Flughafenbetrieb schnell und effektiv bereitstellt.“

Statistica und AI

Damit die Anwender Vorhersagen etwa mit StreamBase oder Spotfire erstellen können, hat Tibco von Dell das Produkt Statistica gekauft, das in etwa IBM SPSS, SAS, Mathlab oder Open-Source-Paketen wie H2O oder R entspricht. „Mit diesem Tool können Data Scientists sogenannte Rezepte erstellen“, erläutert Palmer. Unter „Rezepten“ sind Deep-Learning-Patterns mit angebundenen Datenquellen und Tabellen zu verstehen, die in Workflows eingebunden werden, die wiederum als ganze Mini-Apps in die jeweilige Datenbank – etwa StreamBase – gedrückt werden können. Dieser Pushdown-Vorgang ist im SQL-Bereich üblich.

„So ein statistisches Modell oder Rezept kann auch in Apache Spark gepusht werden, sodass nur die Ergebnisse zurückgeliefert werden“, so Palmer weiter. „Das ist alles Teil des Workflows.“ Solche Workflows lassen unter anderem mit dem BPM-Tool Business Works 6 erstellen, das nun auch eine Container Edition erhalten hat, um kleine Apps in Containern zusammenzufassen. Statistica unterstützt sowohl Machine-Learning-Algorithmen als auch die Nutzung von Deep Learning Frameworks. Seine Besonderheit ist laut Palmer, dass es den Lebenszyklus von Modellen vollständig unterstützt. Die neu entwickelten Algorithmen können Data Scientists unter anderem auf Marktplätzen wie Algorithmia bereitstellen.

„Google für Data Lakes“

Mit dem neuen Tibco Spotfire Data Catalog will Tibco nach Palmers Worten eine Art „Google für Data Lakes“ bereitstellen. Da sich Data Lakes wachsender Verbreitung erfreuen, gibt das neue Suchwerkzeug geschäftlichen Anwendern wie auch Data Scientists eine Möglichkeit an die Hand, um sehr große Mengen aus strukturierten und unstrukturierten Daten effizient und intelligent zu durchsuchen und zu erforschen.

Bei der kontinuierlichen Indexierung von Datenbanken und Datenpools wendet Spotfire Data Catalog komplexe Algorithmen für das Text Mining an, um Beziehungen zwischen Tabellen und Dokumenten aufzudecken, aber auch Konzepte und Stimmungen ans Tageslicht zu bringen. Dabei können die Informationen durch eine gezielte Suche gefunden oder als Empfehlung ausgegeben werden. Der Anwender muss dann lediglich auswählen, was in seinen virtuellen Datamart übernommen werden soll, und diesen anschließend für die Analyse mit Spotfire freigeben.

Data Catalog beim Kunden

„Wir nutzen Spotfire in großem Stil, um unsere Pharmakunden bei der Analyse und Evaluierung umfangreicher Forschungs- und klinischer Daten zu unterstützen“, erklärt Jens Hoefkens, Leiter des Plattform-Segments bei Perkin Elmer. „Mit dem neuen Datenkatalog-Produkt erhalten sie nun auch Funktionen für die automatische Suche, Korrelation und Empfehlung verwandter Daten. Dies ist ein großer Schritt nach vorn, von dem besonders die Forschung und Entwicklung der Pharmaindustrie profitiert, mit ihrer Flut an strukturierten und unstrukturierten Daten aus Wirkstoffeigenschaften, Biomarker-Profilen, Patienten-Labordaten, Sicherheitsbewertungen, elektronischen Patientendaten und vielem mehr. Als zentraler Bestandteil der PerkinElmer Signals Plattform ermöglicht Spotfire Data Catalog die übergreifende Strukturierung und Verwaltung all dieser Daten.“

Ausblick

Es gibt noch viel zu tun für Tibco. Das hat auch CTO Matt Quinn erkannt. So fehlte auf der Kundenkonferenz beispielsweise jeder Hinweis auf die Blockchain-Technologie. Doch Tibco bemühe sich bereits um entsprechende Partner, um die Dienstleistung „Trust-as-a-Service“ bereitstellen zu können.

Auch im Bereich Künstliche Intelligenz sieht Quinn noch großes Potenzial, etwa um intelligentere Entscheidungen schneller fällen zu können – Stichwort Realtime Analytics, etwa mit Spotfire Streaming oder Live View, einem Realtime-Dashboard für Spotfire.

Um beispielsweise auch eine sprachgesteuerte Benutzeroberfläche anbieten zu können, will Tibco verschiedene AI-Technologien wie etwa NLP, Neuronale Netzwerke, die Graph Cloud und Deep Learning zusammenführen.

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