Seminar Tractus-X – SDK und Entwicklung von Dataspace-Anwendungen

Das Tractus-X SDK bündelt wiederkehrende Funktionen für Discovery, Datenkonsum, Datenbereitstellung und Digital-Twin-Zugriff. Das Seminar nutzt diese Bausteine, um eine robuste Dataspace-Anwendung mit Tests, Sicherheit und Betriebsfunktionen zu entwickeln.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• SDK-Projekte modular strukturieren und sicher konfigurieren
• Partner, Angebote, Verträge, Twins und Submodels programmgesteuert nutzen
• Datenprodukte, Policies und Submodel Services bereitstellen
• Fehlerbehandlung, Tests, Deployment und Beobachtbarkeit produktionsreif umsetzen

Zielgruppe

Softwareentwicklung, Integrationsentwicklung, Solution-Architektur, technische Produktteams und Plattformengineering.

Voraussetzungen

Gute Programmierkenntnisse, Erfahrung mit REST-APIs, JSON, automatisierten Tests und Tractus-X-Grundlagen. Kenntnisse in Connector und Digital Twin werden vorausgesetzt.

Seminarinhalte

Schritt 1: Projektaufbau und Konfiguration

• Module, Abhängigkeiten und Laufzeitprofile strukturieren
• Endpunkte, Identitäten und Secrets konfigurieren
• Lokale, Test- und Produktionsumgebung trennen

Schritt 2: Discovery von Partnern und Diensten

• BPN-basierte Suchprozesse starten
• Connector- und Dienstendpunkte auflösen und validieren
• Caching, Aktualität und Fehlerstrategien implementieren

Schritt 3: Katalog und Angebotssuche

• Kataloge abrufen und fachlich filtern
• Asset-, Policy- und Vertragsinformationen auswerten
• Angebotsänderungen und Kompatibilität behandeln

Schritt 4: Vertrags- und Transfersteuerung

• Vertragsverhandlungen programmgesteuert auslösen
• Zustände verfolgen und Wiederholungen idempotent gestalten
• Transfer und Datenzugriff in Geschäftsprozesse einbauen

Schritt 5: Digital-Twin-Consumption

• Twins über Identifikatoren im DTR finden
• Submodel-Deskriptoren und Endpunkte auswerten
• Geschützte Submodels mit Vertrag und Token abrufen

Schritt 6: Datenbereitstellung

• Assets, Datenadressen und Policies verwalten
• Vertragsdefinitionen veröffentlichen und aktualisieren
• Lebenszyklus und Rücknahme berücksichtigen

Schritt 7: Submodel Service und Provision

• Submodel APIs aus Domänenmodellen entwickeln
• DTR-Registrierung automatisieren
• Connector-Schutz und Semantik integrieren

Schritt 8: Fehlerbehandlung und Resilienz

• Technische, fachliche und externe Fehler unterscheiden
• Timeout, Retry und Dead Letter passend einsetzen
• Korrelations- und Diagnoseinformationen führen

Schritt 9: Sicherheit und Datenschutz

• Minimale Rechte, Tokens und Geheimnisse umsetzen
• Eingaben, Ausgaben und Logs datenschutzgerecht behandeln
• Abhängigkeiten und Laufzeitkonfigurationen prüfen

Schritt 10: Tests und Konformität

• Unit-, Komponenten-, Vertrags- und End-to-End-Tests erstellen
• Connector-, DTR- und Submodel-Schnittstellen simulieren
• Negative Tests und Kompatibilitätsprüfungen automatisieren

Schritt 11: Deployment und Observability

• Anwendung als Container und Kubernetes-Workload bereitstellen
• Health Checks, Logs, Metriken und Traces integrieren
• Rollout, Skalierung und Fehlerdiagnose vorbereiten

Schritt 12: Abschlussanwendung

• Consumer- und Provider-Funktionen verbinden
• End-to-End-Datenfluss automatisiert testen
• Sicherheit, Betrieb und Wartbarkeit abnehmen

Praxisübungen

• Implementierung einer Katalog- und Vertragsfunktion
• Abruf eines geschützten Twin-Submodels
• Bereitstellung eines eigenen Datenassets
• Aufbau automatisierter End-to-End-Tests

Methodik

Strukturierter Fachvortrag, Architektur- und Prozessdarstellungen, geführte Demonstrationen, schrittweise Übungen, gemeinsame Fehleranalyse und Übertragung auf ein durchgängiges Praxisszenario.