Projektbeschreibung-SDK

bidding projekt
Im Rahmen der Ausschreibung stellen wir die Superb Data Kraken als produktiv betriebene Analyseplattform vor, die Backend-Services und ein Dashboard-Frontend nahtlos verbindet. Die Plattform wurde in den letzten fünf Jahren in einem interdisziplinären Projekt entwickelt und in verschiedensten Szenarien (Datenanalyse, Qualitätsmonitoring, wissensbasierte Entscheidungsunterstützung) erfolgreich eingesetzt.

Ein zentrales Konzept der Plattform ist die Aufteilung in Organisationen und Spaces. Organisationen repräsentieren dabei Unternehmen oder Institutionen, während Spaces spezifische Use Cases, Projekte oder Datendomänen innerhalb dieser Organisationen abbilden. Durch diese klare Mandantentrennung ermöglicht die Space-Verwaltung eine flexible Organisation datengetriebener Arbeitsbereiche.

Die Architektur basiert auf einem modularen Mikroservice-Ansatz, in dem Services für Ingest, Metadaten-Management und Zugriffskontrolle als Container in einer Kubernetes-Umgebung auf Microsoft Azure betrieben werden. Diese Services kommunizieren über REST-APIs und Kafka-Events, sind unabhängig skalierbar und werden per CI/CD automatisiert ausgerollt. Die Datenablage erfolgt in Azure Blob Storage, während Events im Kafka-Log gehalten und Metadaten in OpenSearch (Elasticsearch-kompatibel) indexiert werden.

Das Geschäftsmodell stützt sich auf einen Open-Source-Core unter Apache 2.0, ergänzt durch Service- und Supportverträge, DSGVO-konformes Hosting in Europa sowie Beratungs- und Schulungsleistungen zur Plattformerweiterung.

Für die Dashboard-Integration liefert Superb Data Kraken ihre Analysedaten über standardisierte Schnittstellen an Frontend-Layer wie OpenSearch Dashboards oder Apache Superset. Bestehende Kibana- bzw. Grafana-Anbindungen lassen sich per Plugin oder API-Connector eins zu eins auf OpenSearch migrieren; alternativ können Superset-Visualisierungen direkt über REST-Datenquellen eingebunden werden. Die interaktiven Dashboards unterstützen Geo-Maps, Zeitreihen, KPI-Tiles und rollenbasierte Ansichten, die space-spezifisch konfigurierbar sind.

Im Folgenden eine vereinfachte C4-Container-Skizze, die den Datenfluss zwischen Web-Frontend, Backend-Microservices, Storage und Dashboard-Ebene verdeutlicht:

@startuml
!includeurl https://raw.githubusercontent.com/RicardoNiepel/C4-PlantUML/master/C4_Container.puml
LAYOUT_LEFT_RIGHT()
 
Person(user, "User", "Lädt Daten hoch und nutzt Dashboards")
 
System_Boundary(sdk, "Superb Data Kraken") {
  Container(ui, "Web-Frontend", "React/TypeScript", "Upload & Ansicht per REST")
  Container(backend, "Backend-Microservices", "Kubernetes/Azure", "Ingest, Metadaten, RBAC, KI-Worker")
  Container(storage, "Datenablage", "Azure Blob & Kafka", "Binary + Event-Log")
}
 
System_Ext(opensearch, "OpenSearch Dashboards / Superset", "Dashboard-Frontend", "Interaktive Visualisierungen und Reports")
 
Rel(user, ui, "Nutzt")
Rel(ui, backend, "REST API")
Rel(backend, storage, "Speichert & liest Daten/Events")
Rel(backend, opensearch, "Liefert Such- und Analytics-Daten")
Rel(user, opensearch, "Betrachtet Dashboards")
@enduml

Damit erfüllt die Superb Data Kraken sämtliche Ausschreibungsanforderungen:

• Produktiver Betrieb über mindestens sechs Monate in den letzten fünf Jahren

• Modulares Backend mit skalierbaren Microservices

• Web-basiertes Dashboard-Frontend (OpenSearch Dashboards oder Superset)

• Mandantenfähigkeit über Organisationen und Spaces

• Offener Technologie-Stack und flexible Erweiterbarkeit