Auf Rescale können Sie externe technische Daten einfacher verbinden, finden und nutzen.

Technische Daten befinden sich selten an einem zentralen Ort. Simulationseingaben, Referenzdokumente, Programmdateien und zugehörige Kontextinformationen sind oft über verschiedene Cloud-Objektspeicher, SharePoint-Bibliotheken und andere Unternehmenssysteme verteilt. Diese Fragmentierung bremst die Teams aus, insbesondere wenn Ingenieure schnell die richtige Datei finden, sie einem Auftrag zuordnen oder in einen KI-gestützten Workflow einbinden müssen, in dem der Kontext entscheidend ist.

Rescale hat kürzlich seine Datenkonnektoren erweitert, um diese Arbeit zu vereinfachen. Der Fokus liegt auf der Praxis: Entwicklungsteams sollen externe Datenquellen durchsuchen, die richtigen Dateien finden und diese Daten direkter in Rescale-Jobs, Workstations und KI-gestützten Anwendungen nutzen können – ohne unnötige manuelle Schritte.

Das Wichtigste dabei ist, dass weder bestehende Systeme ersetzt noch Daten in ein neues Repository migriert werden müssen. Rescale verbindet sich mit den Systemen, die Teams bereits nutzen, erhält den Kontext und macht Daten plattformübergreifend besser nutzbar.

Durchstöbern Sie die Datenkonnektoren von Rescale, um eine Dateninfrastruktur mit technischem Kontext aufzubauen, die einen schnellen Datenzugriff und automatisierte Arbeitsabläufe ermöglicht. 

Externen Speicher anschließen, ohne Ihre Arbeitsweise zu ändern

Die Dateninfrastruktur von Rescale unterstützt jetzt Produktionskonnektoren für AWS S3, Azure Blob Storage und SharePoint – die drei Systeme, auf die die meisten Entwicklungsorganisationen bereits für Berichte, Jobeingaben, Referenzdateien und Programmdokumentation angewiesen sind.

Die AWS S3- und Azure Blob-Konnektoren von Rescale ermöglichen es Entwicklern, Daten direkt aus dem vom Kunden verwalteten Speicher in Jobs und Workstations zu importieren, ohne sie manuell herunter- und wieder hochladen zu müssen. Dieser optimierte Prozess eliminiert redundante Übertragungsschritte und spart Teams, die große Datensätze verschieben, Zeit. Beide Konnektoren werden kontinuierlich weiterentwickelt, um schnellere und skalierbarere Workflows für komplexe Szenarien zu unterstützen.

Der SharePoint-Connector von Rescale ist ein gutes Beispiel für KI-gestützte Anwendungsfälle. Entwicklungs- und Unternehmensdokumente aller Art befinden sich oft auf großen SharePoint-Laufwerken, doch nur ein Teil dieser Inhalte ist für ein bestimmtes Team oder Projekt relevant. Die neue Pfadfilterfunktion ermöglicht es Administratoren, die zu indexierenden und anzuzeigenden Inhalte einzuschränken und die Aufnahme auf genehmigte Websites, Bibliotheken oder Ordner anstatt ganzer Repositories zu beschränken. Dies verbessert die Relevanz, reduziert irrelevante Daten und macht die Funktion in Unternehmensumgebungen praktikabel, in denen Zugriffsverwaltung und Einschränkungen bei der Bereitstellung wichtige operative Herausforderungen darstellen.

Dateien effizienter durchsuchen und importieren

Eine der unmittelbarsten Workflow-Verbesserungen ist die Möglichkeit, Dateien direkt beim Einrichten von Jobs und Workstations aus angeschlossenen Speichern zu durchsuchen und anzuhängen. Anstatt manuell Ordnerhierarchien zu durchsuchen oder Dateien herunter- und wieder hochzuladen, können Techniker die benötigten Inhalte in Rescale finden und sie mit weniger Schritten zu einem Job hinzufügen. 

In Kombination mit Verbesserungen bei der Konnektorverwaltung in der Admin-Oberfläche, einschließlich Echtzeit-Verbindungstests, Bearbeitung von Anmeldeinformationen und Steuerung der Datenaufnahme, ist die Einrichtung und Wartung von Konnektoren deutlich benutzerfreundlicher als bisher. Auch die Verwaltung der Anmeldeinformationen spielt eine wichtige Rolle. Administratoren können Anmeldeinformationen aktualisieren, ohne aktive Konnektoren zu beeinträchtigen, wodurch administrative Unterbrechungen für Teams, die täglich auf verbundene Daten angewiesen sind, reduziert werden.

Eine Suche, die dem tatsächlichen Suchverhalten von Ingenieuren bei der Datensuche entspricht

Die Suche in verbundenen Quellen hat in der Praxis zwei unterschiedliche Bedeutungen, und es lohnt sich, in beiden Fällen präzise vorzugehen.

Ingenieure mit großen S3- oder Azure Blob-Repositories können direkt in Rescale nach Namen oder Pfad suchen. Dadurch entfällt das Navigieren durch verschachtelte Ordnerstrukturen, um eine bestimmte Datei zu finden. Die plattforminterne Suche ermöglicht es Ingenieuren, Dateien innerhalb eines verbundenen Objektspeichers anhand ihres Namens oder Pfads zu finden. Für Teams mit großen S3- oder Azure Blob-Repositories bedeutet dies, dass das Durchklicken verschachtelter Ordnerstrukturen überflüssig wird, um eine bestimmte Datei oder einen Datensatz zu finden.

Die semantische Suche ermöglicht es Ingenieuren, Fragen in natürlicher Sprache an verknüpfte Quellen zu stellen und fundierte Antworten mit Verweisen auf die Originaldokumente zu erhalten. Diese Funktion ist die Grundlage für Wissensdatenbankabfragen über Rescale Assistant, insbesondere für Inhalte aus AWS S3, Azure Blob und SharePoint.

Zusammen machen diese beiden Suchmodi externe Datenquellen zu nützlicheren technischen Ressourcen: schnellerer Dateizugriff für operative Aufgaben und tiefergehender Wissensabruf für komplexere, urteilsintensive Arbeiten.

Wählen Sie verbundene Datenquellen, um den historischen technischen Kontext schneller zu finden und zu analysieren.

Eine KI-fähige Datenschicht für agentenbasierte und KI-gestützte Physik-Workflows

Besser vernetzte Daten verbessern unmittelbar, was Agenten tun können und wie zuverlässig sie es tun.

Rescale Agentic Digital Engineering integriert Agenten in Simulationsworkflows, die direkt von einer Wissensbasis profitieren, die auf realen Unternehmensdaten basiert. Wenn ein Agent auf einen Designstandard verweist, ein vorheriges Testergebnis abruft oder eine Konfiguration anhand vorhandener Dokumentation validiert, ist die Fähigkeit, verknüpfte Quellen semantisch präzise zu durchsuchen und die entsprechenden Antworten zurückzugeben, entscheidend. Anstatt mit generischem Kontext zu arbeiten, können Ingenieure und Agenten auf die tatsächlichen Dateien, Berichte und das institutionelle Wissen zurückgreifen, die bereits in den Kundensystemen vorhanden sind.

Dasselbe gilt für KI-Physik-Workflows. Zuverlässig funktionierende Ersatzmodelle benötigen gut organisierte und nachvollziehbare Daten. Die Verknüpfung von Simulationsdaten, Referenzdokumenten und experimentellen Ergebnissen aus S3, Azure Blob oder SharePoint in einer strukturierten, durchsuchbaren Ebene bietet Entwicklerteams eine solide Grundlage für die Zusammenstellung der benötigten Datensätze.

Rescale strukturiert verknüpfte Daten für die Suche im Engineering und den Abruf von Agenteninformationen und bewahrt dabei die Quellenangabe, sodass Ingenieure und Agenten jedes Ergebnis bis zu seinem Ursprung zurückverfolgen können. Im Hintergrund übernimmt die Data-Intelligence-Plattform von Rescale die Datenerfassung, -segmentierung, -vektorisierung und den Abruf mithilfe einer RAG-Pipeline. Dateien werden vor der erneuten Erfassung dedupliziert, Quellmetadaten bleiben zur Quellenangabe erhalten, und das System liefert Antworten mit Verweisen auf spezifische Quelldokumente. Diese Rückverfolgbarkeit ist für Engineering-Workflows unerlässlich, bei denen die Quelle eines Ergebnisses oder einer Empfehlung verifizierbar sein muss.

Ziehen Sie nützliche Schlüsse aus früheren Forschungsergebnissen und wenden Sie diese in bestehenden Simulationsabläufen an. 

Technische Daten sollten für Sie funktionieren

Die Datenkonnektoren von Rescale schließen die Lücken zwischen dem Speicherort von Ingenieurdaten und dem Ort, an dem Ingenieure sie benötigen. Diese Funktionen stärken zudem die Datengrundlage der gesamten Rescale-Plattform – von alltäglichen Simulationsaufgaben über agentenbasierte Workflows bis hin zu KI-Physikanwendungen, die auf fundierten und verlässlichen Kontextdaten angewiesen sind.

Erfahren Sie, wie neue Konnektoren Ihrem Team den Zugriff auf externe Daten erleichtern, Simulationen und KI-gestützte Arbeitsabläufe kontextreicher gestalten und das vorhandene technische Wissen Ihres Unternehmens erweitern können. Vernetzte Daten bilden die Grundlage für alles Weitere – von intelligenteren Simulationen bis hin zu Agenten, die auf realen technischen Gegebenheiten reagieren können. 

Erfahren Sie mehr über Datenkonnektoren., verfügbar in Rescale Agentic Engineering, und Kontakt aufnehmen Erkundigen Sie sich nach Möglichkeiten, Ihre Datenquellen in die einheitliche digitale Engineering-Umgebung von Rescale zu integrieren.