Modernisierung des Stromübertragungsnetzes
Eine Cloud-native Plattform für skalierbare Grid-Analysen und -Automatisierung
Kunde: Einer der größten ÜNB in der EU, Deutschland
GPU
beschleunigte Netzberechnungen und neuronale Netze
Parallel
zum Altsystem betrieben für den direkten Vergleich
Cloud-agnostisch
Modulare Plattform, unabhängig von einzelnen Anbietern
Herausforderung
Veraltete Algorithmen, schlechte Datenintegration, begrenzte Skalierbarkeit und hohe betriebliche Komplexität hinderten das Altsystem daran, das Netz in Echtzeit zu analysieren — und zu wachsen. Was auch immer es ersetzte, musste mit minimaler Unterbrechung parallel dazu laufen und GPU-Berechnungen und Vorhersagemodelle unterstützen.
Lösung
Eine modulare, Cloud-agnostische Plattform für Mikroservices und ereignisgesteuerte Architektur mit GPU-beschleunigten Services und neuronalen Netzen. Es integriert verschiedene Datenquellen und skaliert mit der Analytik, mit Protokollierung, SSO und MLOps / DataOps-Praxis für Observability und Automatisierung.
Implementierung
- 01Unabhängige Komponenten, die iterativ entwickelt wurden
- 02Spark auf Kubernetes für die Verarbeitung semistrukturierter Daten
- 03Mikroservices und GPU-gestützte Services für Netzberechnungen
- 04Erweitertes Logging und Protokollsuche
- 05Ereignisbasierte Integration, SSO durch AD/IDP, Infrastrukturautomatisierung
Business-Impact
Parallel zum Altsystem ausgeführt, sodass die Ergebnisse direkt verglichen werden konnten
Schnellere Entscheidungen durch Echtzeit-Sichtbarkeit von Berechnungen
Bessere Datenqualität durch automatisierte Validierung und Filterung
Eine skalierbare Basis, bereit für die nächsten Module
Technologie-Stack
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