Ziel der FuE-Arbeiten in diesem Projekt ist die Konzeption, Entwicklung und Evaluation innovativer Internettechnologie-basierter Datenverarbeitungs- und Informationsmanagement-Methoden für die Konzeption, Analyse und Bereitstellung von Energieinformationssystem-Komponenten. Diese sollen als Planungs- und Visualisierungsinstrumente zur Steuerung innovativer Smart-Grid-Lösungen sowie als Grundlage für die Interaktion und den Dialog mit Bürgern über Fragen zur Energiewende dienen.
Der grundlegende Forschungsansatz basiert dabei auf einer verteilten IT-Architektur auf Basis von Microservices. In dieser werden Dienste zum Daten- und Informationsmanagement (z.B. zum Management von Mess- und Wetterdaten oder zum Management von Geoinformationen, technischen Metadaten oder textuellen und binären Inhalten) über modulare Microservices implementiert. Deren Informationen können über ebenfalls modular nutzbare, intelligente Webkomponenten in Webanwendungen oder mobilen Applikationen (Apps) konsumiert werden. Unter Nutzung der Services und Webkomponenten lassen sich größere webbasierte Informationsportale oder mobile Anwendungen (Apps) zusammenstellen.
Die entwickelten Konzepte und Module werden in konkreten Anwendungsprojekten zum Aufbau von Smart-Grid-Lösungen für die Energiewende oder zur Bereitstellung von Informationen für den Bürgerdialog zur Energiewende in webbasierten Informationsportalen eingesetzt und evaluiert. Beispielprojekte sind u. a.:

• Die im Rahmen des INOVUM-Projektes entwickelten Umweltportale und die Umwelt-App „Meine Umwelt“
• Die forschungsorientierte Leitstelleninfrastruktur des Energy Lab
• Der Energieatlas Baden-Württemberg
• Das HGF-Projekt Energiesystem 2050

Des Weiteren wird Grundlagenforschung zur Nutzung und Instrumentierung von Cloud- und Big-Data-Technologien (z.B. Kubernetes, Docker, Mesos, Hadoop-Stack, Google Big Data Cloud Infrastruktur) als Laufzeitplattform von Microservice-basierten Anwendungen durchgeführt. Ziel ist es dabei, die Microservices und darauf aufbauende Anwendungen auf verschiedenen Laufzeitinfrastrukturen (Cloud-Laufzeitinfrastrukturen, z.B. in der Google oder Amazon Cloud, auf lokalen Rechnerclustern, die für Containerautomatisierung instrumentiert sind, etc.) automatisiert und hochskalierbar nutzen zu können.