Auf Microsoft Azure sollen künftig die MindSphere-Plattform und zugehörige Anwendungen angeboten werden. Das teilte das Unternehmen zum Auftakt der Messe SPS IPC Drives 2016 mit.
Durch die Nutzung der Public-Cloud-Dienste entfalle der Installations- und Wartungsaufwand, den eine eigene IT-Infrastruktur mit sich bringe, so das Unternehmen. Zudem ermögliche die Azure-Infrastruktur-Dienste eine skalierbare Hochverfügbarkeit, indem nur die tatsächlich benötigte Rechenleistung eingesetzt und abgerechnet werde. .NET-Support verringere den Aufwand für Programmierer, die neue MindSphere-Anwendungen entwickelten.
Unternehmen, die ihre Anwendungen in der Public Cloud entwickeln und bereitstellen möchten, sollen zukünftig zwischen Microsoft-Rechenzentren an unterschiedlichen Standorten weltweit wählen können, heißt es. Mit Azure Stack sollen sie darüber hinaus Azure-Dienste im eigenen Rechenzentrum einsetzen können. Anwender profitierten so von der Skalierbarkeit und dem effizienten Management einer Public-Cloud-Lösung, ohne auf die Kontrollmöglichkeiten eines eigenen Rechenzentrums verzichten zu müssen.
Zusätzlich zu Java, JavaScript und Python soll MindSphere zukünftig auch .NET-Anwendungen unterstützen: ".NET-Entwickler können bei der Entwicklung neuer MindSphere Apps von ihren bestehenden Anwendungen und Expertisen profitieren. Das verringert den Einarbeitungs- und Programmieraufwand und ermöglicht eine schnellere Projektumsetzung."
MindSphere ist als offenes IoT-Ecosystem konzipiert. Industrieunternehmen können MindSphere als Basis für eigene digitale Services einsetzen, etwa im Bereich vorausschauende Instandhaltung, Energiedatenmanagement oder Ressourcenoptimierung. Maschinen- und Anlagenbauer im Speziellen können mit der Plattform weltweit verteilte Maschinenflotten für Servicezwecke überwachen, deren Stillstandszeiten reduzieren und damit neue Geschäftsmodelle anbieten. MindSphere ist auch die Grundlage für daten-basierte Services von Siemens, beispielsweise zur vorausschauenden Instandhaltung von Werkzeugmaschinen (Machine Tool Analytics) oder von integrierten Antriebssystemen (Drive Train Analytics).
