Daimler Trucks, nutzt graphische Datentechnologie, um IT-Systeme erfolgreich zu trennen… und gleichzeitig Betriebseffizienz und Sicherheit zu gewährleisten

Daimler Truck( hat die Graphdatenbanktechnologie, die bei der Aufspaltung der Tochtergesellschaften eingeführt wurde, in eine interne Lösung zur Verbesserung der Gesamtsichtbarkeit und Effizienz der IT-Infrastruktur umgewandelt. Im Jahr 2021, bei der Trennung vom Geschäft mit Mercedes-Benz, musste Daimler über 1500 IT-Systeme und Anwendungen aufspalten, die seit Jahrzehnten miteinander verflochten waren. Dies ist ein Großprojekt, das weltweit 100.000 Mitarbeiter, 55.000 Händler und 6.000 Geschäftspartner betrifft.

Früher dokumentierte das Unternehmen Assets nur durch einfache Configuration Management Database) (CMDB(), was jedoch stark an Informationen mangelte, die die tatsächlichen Interaktionsstrukturen oder Verbindungsbeziehungen zwischen Systemen widerspiegeln. Um diese komplexen IT-Abhängigkeiten zu lösen, wandte sich Daimler der Graphtechnologie zu. Schließlich führte das Unternehmen die Graphdatenbank Neo4j ein und kombinierte sie mit den Telemetriedaten des Netzwerkverkehrsanalysedienstes ExtraHop, um die Echtzeit-Beziehungsdaten in Form von Knoten und Kanten zu visualisieren.

Diese Methode geht über einfache Dokumentation hinaus und baut eine “lebendige Echtzeitkarte” auf. Sie zeigt nicht nur die Verbindungsstrukturen zwischen Anwendungen, sondern integriert auch fortschrittliche Darstellungen von E-Mail-Relayern, Steuerdiensten und Kontaktpunkten zu Altsystemen. Dadurch konnten Abhängigkeiten frühzeitig erkannt werden, was einen nahtlosen Übergang während der Aufspaltung ermöglichte.

Im Verlauf von dreieinhalb Jahren hat Daimler 130.000 mobile Geräte und 15.000 Server in das eigene Rechenzentrum migriert, die Gesamtzahl der Anwendungen um etwa 40 % reduziert und gleichzeitig veraltete Finanz-, Logistik- und Personalverwaltungssysteme modernisiert. Das Unternehmen gab an, dass durch die Integration großer Sprachmodelle) (LLM() in die Graphdatenbank auch Nicht-Experten in der Lage sind, durch natürliche Sprache Fragen zu stellen wie “Warum funktioniert das System, das gestern noch lief, heute nicht mehr?” oder “Wo liegen die Abhängigkeiten dieser Anwendung?”.

Diese graphbasierte Methode hilft nicht nur kurzfristig bei der Systemaufspaltung, sondern schafft auch langfristigen Mehrwert in Bezug auf Sicherheit und Betriebsstabilität. Beispielsweise erkannte das Unternehmen durch diese Technologie frühzeitig Probleme wie intermittierende Fehler infolge vergessener Zertifikatserneuerungen oder unnötigen Energieverbrauch bei veralteten Geräten. Zudem wurde erfolgreich verdächtiges Verhalten durch die Identifikation bösartiger Geräte mittels Graphtechnologie aufgedeckt.

Letztlich wurde die technologische Entscheidung für die Aufspaltung selbst zum Grundpfeiler einer nachhaltigen Digitalisierungsstrategie. Daimler Truck nutzt das graphbasierte System, um die Differenz zwischen erwarteten und tatsächlichen Verhaltensweisen einzelner Anwendungen in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren, was eine frühzeitige Reaktion auf unerwartete Störungen und Netzwerkbedrohungen ermöglicht.