Kontrollierter Umfang
Freigegebene Systeme, Datenbanken, Quellen und Berechtigungen bestimmen die Grenzen der Bereitstellung: worauf CIRMS zugreifen darf und welche Vorgänge es ausführen darf.
Von einer einzelnen HERCULES-Bereitstellung über hierarchische HERCULES–ATLAS-Modelle bis hin zu geplanten Multi-ATLAS-Modellen für große Umgebungen.
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Eine einzelne HERCULES-Bereitstellung bietet über ein Hub-and-Spoke-Kommunikationsmodell eine zentrale operative Steuerung für eine verwaltete Umgebung. Sie verbindet Datenbanken, Anwendungen, Infrastruktur, Dienste und weitere operative Ressourcen mit einer Ausführungsebene.
Über GL3 übernimmt HERCULES intelligente Automatisierung, Monitoring, Zustandsprüfungen, Ressourcenverwaltung und Datenerfassung. Über GL4 wandelt es die erfassten operativen Daten in kontrolliertes, strukturiertes und KI-fähiges Wissen um.
Das Hub-and-Spoke-Modell nutzt standardisierte Interaktionsmuster. Dies vereinfacht die Administration und ermöglicht es, bei wachsenden Anforderungen zusätzliche Ressourcen und Systeme zu integrieren, ohne die zugrunde liegende CIRMS-Architektur zu ändern.
Vereinfachtes Schema desselben Bereitstellungsmodells auf dieser Seite.
Diese Architektur führt ATLAS als zentrale Koordinations- und Aufsichtsebene über mehreren HERCULES-Maschinen ein, die in unterschiedlichen Umgebungen, an verschiedenen Standorten oder in verschiedenen Technologiebereichen arbeiten.
Jeder HERCULES führt seine Aufgaben weiterhin lokal und unabhängig aus und kombiniert dabei intelligente Automatisierung und Datenerfassung über GL3 mit AI Data Readiness über GL4. ATLAS führt operative Informationen aus diesen Umgebungen zusammen und bietet eine organisationsweite Sicht für zentrales Monitoring, Koordination und Governance.
Das hierarchische Modell unterstützt verteilte Ausführung mit zentraler Aufsicht und fundierter Entscheidungsunterstützung. Die geplante GL5-Weiterentwicklung soll diese Fähigkeiten um KI-Modelle, intelligente Analysen und dialogbasierte Intelligenz erweitern und dabei die menschliche Aufsicht beibehalten.
Vereinfachtes Schema des hierarchischen Modells auf dieser Seite.
Für große, geografisch verteilte oder bereichsübergreifende Organisationen kann die geplante CIRMS-Architektur auf mehrere miteinander verbundene ATLAS-Maschinen erweitert werden, die jeweils Gruppen von HERCULES-Umgebungen koordinieren.
Dieses Modell soll verteilte Aufsicht, operative Resilienz, Skalierbarkeit und organisationsweite Ressourcenverwaltung unterstützen und dabei die lokale HERCULES-Ausführung bewahren. Zu den vorgeschlagenen Architekturzielen gehören redundante Aufsicht, koordinierte Kontinuitätsmechanismen und kontinuierliche operative Transparenz über mehrere Bereiche hinweg.
Die künftige GL5-Integration soll die Architektur um KI-Modelle, intelligente Analysen und Entscheidungsunterstützung erweitern und dabei zentrale Governance, Nachvollziehbarkeit und menschliche Aufsicht beibehalten.
Vereinfachtes Schema des geplanten Multi-ATLAS-Modells auf dieser Seite.
Geplantes Modell: Verteilte Aufsicht und redundante Überwachung sind Architekturziele.
CIRMS ist für den Betrieb nahe an den verwalteten Umgebungen konzipiert. Jede Bereitstellung legt fest, welche Systeme, Datenquellen, Berechtigungen und operativen Grenzen HERCULES und ATLAS zur Verfügung stehen. Externe Dienste und KI-Integrationen werden nur innerhalb des vereinbarten Bereitstellungsumfangs eingeführt.
Freigegebene Systeme, Datenbanken, Quellen und Berechtigungen bestimmen die Grenzen der Bereitstellung: worauf CIRMS zugreifen darf und welche Vorgänge es ausführen darf.
HERCULES arbeitet innerhalb oder in der Nähe der verwalteten Umgebung. ATLAS übernimmt die übergeordnete Koordination, sofern es Teil der Bereitstellung ist.
GL4 macht Registrierung, Erfassung, Aufbereitung, Validierung, Bereitschaft und Systemzustand sichtbar, damit Teams nachvollziehen können, wie operative Daten zu aufbereitetem Wissen werden.
Automatisierung und künftige KI-gestützte Aktionen unterliegen weiterhin organisatorischen Kontrollen, Autorisierung und Verantwortung. Menschen legen den Umfang fest und überprüfen die Ergebnisse.
Externe Verarbeitung ist eine Bereitstellungsentscheidung. Bei jedem externen Dienst oder KI-Anbieter müssen die möglicherweise übermittelten Informationen, die Zugriffsrechte und die vereinbarten Verarbeitungsbedingungen geprüft werden. Datenflüsse werden je Bereitstellung festgelegt und nicht aus einem Architekturdiagramm abgeleitet.
Bereitstellungsumfang besprechenGL3-Automatisierung und Datenerfassung, GL4 AI Data Readiness, Zustandsprüfungen, Monitoring, Berichte und Dashboards.
Governance, Koordination und eine organisationsweite Sicht über HERCULES-Maschinen hinweg.
Die künftige Integration soll die Architektur um KI-Modelle, intelligente Analysen und dialogbasierte Intelligenz erweitern und dabei Governance und menschliche Aufsicht beibehalten.
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