Kubernetes als Brücke zwischen IT und OT: Echtzeitdaten aus Maschinen intelligent verarbeiten

In immer mehr Unternehmen wachsen IT und OT (Operational Technology) zusammen. Produktionsanlagen, Maschinen, Steuerungssysteme und Sensoren liefern in Echtzeit riesige Datenmengen. Diese Informationen sind wertvoll – aber nur, wenn sie schnell, stabil und sicher in die IT-Infrastruktur integriert und weiterverarbeitet werden können. Genau hier entstehen seit Jahren die typischen Herausforderungen:

Meta: Katrin Peter · 01.06.2025 · ⏳ 3 Minuten · Alle Blogs →
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Die Lücke zwischen Shopfloor und Enterprise IT

In immer mehr Unternehmen wachsen IT und OT (Operational Technology) zusammen. Produktionsanlagen, Maschinen, Steuerungssysteme und Sensoren liefern in Echtzeit riesige Datenmengen. Diese Informationen sind wertvoll – aber nur, wenn sie schnell, stabil und sicher in die IT-Infrastruktur integriert und weiterverarbeitet werden können. Genau hier entstehen seit Jahren die typischen Herausforderungen:

  • Hohe Latenz und inkonsistente Protokolle
  • Zerklüftete Netzwerke zwischen Shopfloor und Enterprise-IT
  • Sicherheitsanforderungen und Segmentierung
  • Proprietäre Schnittstellen und Altsysteme

Die klassische Trennung zwischen OT und IT wird zunehmend unpraktisch. Was fehlt, ist eine saubere, standardisierte Integrationsschicht, die beide Welten miteinander verbindet — und genau hier bietet Kubernetes entscheidende Vorteile.


Kubernetes: Mehr als nur Cloud-Native

Kubernetes wird oft auf den klassischen Cloud-Native-Einsatz in der IT reduziert. Doch seine eigentlichen Stärken — Portabilität, Orchestrierung, Resilienz und Automatisierung — machen es auch ideal für industrielle Anwendungsfälle:

  • Containerisierung von Datenpipelines, Maschinensteuerungen, Edge-Komponenten
  • Schnelle Skalierung für Datenströme mit variabler Last
  • Standardisierte Verwaltung von Services über verteilte Infrastrukturen hinweg

Gerade in OT-Szenarien mit hohem Echtzeitcharakter lässt sich Kubernetes als verteilte Steuerungsschicht einsetzen, um Maschinen- und Sensordaten direkt dort zu verarbeiten, wo sie entstehen — am Rand des Netzwerks (Edge).


Use Case 1: Echtzeitverarbeitung direkt am Edge

Produktionslinien erzeugen heute pro Sekunde Tausende an Mess- und Steuerdaten:

  • Vibrationsdaten
  • Temperaturwerte
  • Fertigungsparameter
  • Qualitätsdaten

Diese Daten müssen nicht zwingend sofort in zentrale Rechenzentren übertragen werden. Edge-Cluster auf Basis von Kubernetes ermöglichen die lokale Verarbeitung:

  • Datenvorverarbeitung und Filterung in Echtzeit
  • Anomalie-Erkennung direkt am Sensor-Standort
  • Lokale Entscheidungen mit minimaler Latenz
  • Erstaggregation, dann Transport der verdichteten Daten zur IT

Der Vorteil: Reduzierter Netzwerklast, niedrigere Latenz, höhere Resilienz bei Netzwerkausfällen. Kubernetes-Distributionen wie K3s oder MicroK8s eignen sich ideal für diese Art von schlanken Edge-Deployments.


Use Case 2: Integration in das Enterprise-Netzwerk

Während die Vorverarbeitung lokal erfolgt, müssen viele Ergebnisse — KPIs, Qualitätskennzahlen, Produktionsstatistiken — in zentrale IT-Systeme eingebunden werden:

  • ERP-Systeme (z. B. SAP)
  • MES (Manufacturing Execution Systems)
  • BI- und Analytics-Plattformen
  • IoT-Plattformen

Mit Kubernetes lassen sich diese Systeme standardisiert anbinden, unabhängig von Hardware, Standort oder Hersteller. Service-Mesh-Technologien wie Istio oder Linkerd bieten zusätzlich:

  • Transparente Service-Kommunikation zwischen Edge und Core
  • Sicherheit durch mTLS, Authentifizierung und Policy Enforcement
  • Lastverteilung und Monitoring über alle Standorte hinweg

Kubernetes wird damit zu einer konsistenten Integrationsplattform, die IT-Security, Datenkonsistenz und Betriebsstabilität miteinander verbindet.


Vorteile im industriellen Betrieb

Durch den Einsatz von Kubernetes in IT/OT-Szenarien ergeben sich konkrete betriebliche Vorteile:

  • Skalierbarkeit: Neue Produktionslinien lassen sich standardisiert einbinden.
  • Wartbarkeit: Updates, Patches und Änderungen erfolgen kontrolliert per CI/CD-Pipelines.
  • Sicherheit: Klare Netzwerksegmentierung, kontrollierte Schnittstellen und Zugangskontrolle.
  • Transparenz: Einheitliches Logging, Monitoring und Auditing über alle Systeme hinweg.
  • Vendor-Unabhängigkeit: Proprietäre Gateway-Lösungen werden vermieden.

Fazit: Kubernetes als Standardisierungsschicht zwischen Maschinen und IT

Die Komplexität moderner Produktionsdaten verlangt flexible, skalierbare und sichere Plattformen. Kubernetes ist hier nicht nur ein Cloud-Orchestrator, sondern wird zur strategischen Brückentechnologie zwischen Echtzeit-Datenströmen aus Maschinen (OT) und den zentralen Prozessen der Enterprise IT.

Für Unternehmen bedeutet das:

Mehr Kontrolle über die eigene Datenverarbeitung, weniger Vendor-Lock-in, höhere Sicherheit und saubere Integration entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Wer industrielle Digitalisierung ernst meint, kommt an Kubernetes — auch jenseits der klassischen IT — nicht mehr vorbei.

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