Plattform
Eine föderierte NGSI-LD Kontextschicht, Adapter für die Systeme, die Sie bereits betreiben, und Datenmodelle, die ihre Bedeutung dazwischen behalten.
Die Kontextschicht
Jedes angebundene System behält seine eigene Datenbank. Darüber läuft ein NGSI-LD Context Broker mit einer Beschreibung jedes realen Dings: einer Straße, einer Umspannstation, eines Sensors, eines Raums. Ihre Anwendungen stellen dem Broker dann eine Frage, statt zwölf Systemen zwölf verschiedene zu stellen.
Eine NGSI-LD-Entität trägt ihre Eigenschaften, ihre Beziehungen und ihren @context. Das genügt, damit eine Abfrage wie „jeder Temperatursensor in diesem Stadtteil und das Gebäude, zu dem er gehört“ Systemgrenzen überschreitet, ohne dass dafür eigens Klebecode entsteht.
{
"id": "urn:ngsi-ld:Streetlight:BB-1042",
"type": "Streetlight",
"powerState": { "type": "Property", "value": "off",
"observedAt": "2026-08-30T19:04:00Z" },
"location": { "type": "GeoProperty",
"value": { "type": "Point", "coordinates": [19.146, 48.736] } },
"refRoadSegment": { "type": "Relationship",
"object": "urn:ngsi-ld:RoadSegment:BB-Nam-SNP" },
"@context": ["https://smartdatamodels.org/context.jsonld"]
}Wie Broker Daten weiterreichen
Ein Broker für eine ganze Organisation wird selten beschlossen. Fachbereiche besitzen ihre Daten und geben sie vorsichtig aus der Hand, was nachvollziehbar ist. Also registrieren sich Broker gegenseitig als Kontextquellen: Eine Abfrage trifft bei einem Broker ein, wandert zu dem Broker oder Adapter weiter, der die Entitäten hält, und kommt als eine zusammengeführte Antwort zurück.
Der Wasserversorger behält seine Datenbank und seine Zugriffsregeln. Ein Stadt-Dashboard zeigt seine Daten trotzdem neben den Verkehrszahlen.
Adapter und Datenaufnahme
Der größte Teil der Arbeit liegt in jedem Projekt unterhalb des Brokers.
- IoT und Telemetrie: MQTT-, LoRaWAN- und OPC-UA-Ströme, normalisiert zu Entitäten und aktualisiert, sobald Messwerte eintreffen.
- Geodaten: WFS-, GeoJSON- und PostGIS-Ebenen, damit Entitäten echte Geometrie behalten statt eines Koordinatenpaars.
- Sensorbeobachtungen: OGC SensorThings und STA-kompatible Dienste für Zeitreihen.
- Register und Dateien: Anlagendatenbanken, CSV-Exporte, BIM- und IFC-Auszüge, Katasterdaten.
- Historie: temporale Abfragen beantworten, wie ein Zwilling letzten Dienstag aussah, nicht nur wie er jetzt aussieht.
Modelle, die ihre Bedeutung behalten
Eine Entität wandert nur dann zwischen Systemen, wenn beide dasselbe mit ihr meinen. Wir bauen auf den veröffentlichten Smart Data Models auf, wo sie passen, und erweitern sie, wo sie es nicht tun; jede Erweiterung wird als Teil der Lieferung dokumentiert. Die entstehenden JSON-LD-Kontexte gehören Ihnen, Sie versionieren sie wie jedes andere Artefakt und nehmen sie mit.
Betrieb
Der Stack ist Open Source. Er läuft auf Ihrem Kubernetes, auf einem verwalteten Cluster in einer EU-Region Ihrer Wahl oder für einen Piloten auf einem einzelnen Server. Sie bekommen das Deployment als Code, die Modelle, die Adapter und ein Runbook, geschrieben für jemanden, der im Projekt nicht dabei war. Ersetzen Sie uns später, läuft alles weiter.
Was wir anderen überlassen
Wir verkaufen keine Zwillinge, keine Dashboards und keine Geräte. Die Visualisierung gehört dem Werkzeug, das Ihre Teams morgens ohnehin öffnen, und wir liefern ihm den verbundenen Kontext zum Zeichnen.