Ein Großteil moderner Geschäftsprozesse ist IT- bzw. softwaregestützt. Hierfür werden häufig unterschiedliche Softwaresystemen eingesetzt, die so eine heterogene IT-Landschaft bilden. Eine Automatisierung von Geschäftsprozessen erfordert deshalb die Integration dieser Systeme und Anwendungen.

Im KIT ist diese System-Integration ein besonders wichtiges strategisches Ziel. Es bedarf kooperativer Lösungsansätze aller an den Geschäftsabläufen Beteiligten. Das SCC, als Information Technology Center des KIT, speziell die Abteilung Anwendungen, Middleware und IT-Architektur (AMA), konzipiert solche integrierte IT-Lösungen und -Dienste und betreibt diese zukunftssicher.

Gerade bei der am KIT vorhandenen Vielfalt von Diensterbringern und Konsumenten, spielen IT-Bausteine und -Lösungen, die durch Zusammenwirken eine KIT-Lösung erbringen, eine bedeutende Rolle. Die in AMA betrachteten Facetten der Integration umfassen neben Personen, Portale, Prozesse und Provider jeweils unterschiedlicher Technologien und Vorgehensweisen.

E-Mail, Groupware und Client-Anwendungen werden heute von jedem Benutzer am KIT verwendet.

CIS bietet eine gut abgesicherte und überwachte Groupware-Umgebung auf Basis von Microsoft Exchange und Microsoft Sharepoint. Während Exchange neben der Bereitstellung von E-Mail-Diensten die mobile Kommunikation und die Terminpflege fokussiert, ermöglicht Sharepoint den KIT-Einrichtungen die Nutzung von webbasierten Teambereichen für den Austausch beliebiger Informationen.

Die von SCC betriebenen Poolrechner werden über ein Client-Management-System namens OPSI (open pc server integration) sowohl mit einem Betriebssystem als auch mit Anwendungen versorgt.

Die Abteilung Data Analytics, Access and Applications (D3A) beschäftigt sich mit Herausforderungen, die für den effizienten Einsatz von datenintensiven Anwendungen gelöst werden müssen.

Hierbei erstrecken sich die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten der Abteilung über mehrere Themenfelder:

• Föderierte Zugriffsmethoden und Policies (Authentifizierung, Autorisierung) für den Zugriff auf verteilte Speicher- und Computing Dienste
• Entwicklung und praktischer Einsatz von skalierbaren Werkzeugen für Data Analytics und Machine Learning
• Gemeinsame Forschung und Entwicklung mit Anwendungswissenschaftlern, insbesondere Klima- und Umweltwissenschaflern im Bereich dateninensiver Anwendungen
• Mitwirken am Aufbau der European Open Science Cloud und der Integration von Anwendungscommunities im Rahmen mehrerer EU-Projekte