Seminar deltaDAO Intensivseminar – Compute-to-Data, Nautilus und Agentic AI

Der fünftägige Intensivpfad verbindet die technische Entwicklung mit dem Vertrauens- und Betriebsmodell eines souveränen Datenökosystems. Datenprodukte, Algorithmen, TypeScript-Integration und KI-Agenten werden nicht isoliert betrachtet, sondern als kontrollierte Ende-zu-Ende-Kette mit Identität, Zugriff, Ausführung, Ergebnisprüfung und Audit.

Inhaltsverzeichnis

• Lernziele
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Souveräne Daten- und KI-Services als zusammenhängende Architektur planen.
• Compute-to-Data-Datenangebote und Algorithmuscontainer sicher bereitstellen.
• Pontus-X mit Nautilus programmatisch bedienen und automatisieren.
• KI-Agenten mit überprüfbaren Identitäten, Rollen und Delegationen ausstatten.
• Ein produktionsnahes Agentic-Data-Space-Szenario implementieren und abnehmen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Datenökosystem, KI und Wertschöpfung

Schwerpunkt: Datenprodukte, Algorithmen, KI-Agenten, Organisationen, Datenhoheit, Interoperabilität, Monetarisierung und Schutzbedarf.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Datenökosystem, KI und Wertschöpfung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Datenprodukte, Algorithmen, KI-Agenten, Organisationen, Datenhoheit, Interoperabilität, Monetarisierung und Schutzbedarf modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein priorisiertes Gesamtzielbild für souveräne KI-Services erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Pontus-X-Architektur und Service-Lifecycle

Schwerpunkt: Wallet, Portal, Katalog, Provider, Metadaten-Cache, Transaktions-Cache, Smart Contracts, Compute-Umgebung und Netzwerke.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Pontus-X-Architektur und Service-Lifecycle“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Wallet, Portal, Katalog, Provider, Metadaten-Cache, Transaktions-Cache, Smart Contracts, Compute-Umgebung und Netzwerke modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine vollständige technische Komponenten- und Datenflussarchitektur erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Agentenidentität und Delegationsketten

Schwerpunkt: verifizierbare Identität, Organisationsbezug, Rollen, Scopes, Unteragenten, Laufzeit, Widerruf und menschliche Freigaben.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Agentenidentität und Delegationsketten“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von verifizierbare Identität, Organisationsbezug, Rollen, Scopes, Unteragenten, Laufzeit, Widerruf und menschliche Freigaben modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein belastbares Identitäts- und Delegationsmodell erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Richtlinien, Zugriffskontrolle und Vertragsbedingungen

Schwerpunkt: Allow- und Deny-Regeln, Attribute, Zweckbindung, Laufzeit, Preis, Lizenz, Bedingungen, Freigabe und Entzug.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Richtlinien, Zugriffskontrolle und Vertragsbedingungen“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Allow- und Deny-Regeln, Attribute, Zweckbindung, Laufzeit, Preis, Lizenz, Bedingungen, Freigabe und Entzug modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine maschinenlesbare Zugriffs- und Nutzungsrichtlinie erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Datenprodukte, Metadaten und Veröffentlichung

Schwerpunkt: Asset-Typen, DDO, Qualitätsmerkmale, Datenquellen, Consumer-Parameter, Zugriffstyp, Preis und Versionsführung.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Datenprodukte, Metadaten und Veröffentlichung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Asset-Typen, DDO, Qualitätsmerkmale, Datenquellen, Consumer-Parameter, Zugriffstyp, Preis und Versionsführung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein veröffentlichungsfähiges Datenprodukt erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Compute-to-Data-Architektur

Schwerpunkt: Datenanbieter, Algorithmusanbieter, Provider, isolierte Ausführung, Ressourcen, Ergebnisminimierung, Allowlisting und Job-Lifecycle.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Compute-to-Data-Architektur“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Datenanbieter, Algorithmusanbieter, Provider, isolierte Ausführung, Ressourcen, Ergebnisminimierung, Allowlisting und Job-Lifecycle modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen abgesicherten Compute-to-Data-Prozess erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Algorithmuscontainer entwickeln

Schwerpunkt: Programmcode, Docker-Image, feste Versionen, Entrypoint, Umgebungsvariablen, Mounts, Parameter, Ausgaben und Logs.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Algorithmuscontainer entwickeln“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Programmcode, Docker-Image, feste Versionen, Entrypoint, Umgebungsvariablen, Mounts, Parameter, Ausgaben und Logs modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen reproduzierbaren und überprüften Algorithmuscontainer erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

8. Nautilus-Projekt und TypeScript-Basis

Schwerpunkt: Projektstruktur, Typisierung, Konfiguration, Wallet, Netzwerk, Clientinitialisierung, Fehlerbehandlung und sichere Geheimnisse.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Nautilus-Projekt und TypeScript-Basis“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Projektstruktur, Typisierung, Konfiguration, Wallet, Netzwerk, Clientinitialisierung, Fehlerbehandlung und sichere Geheimnisse modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine wartbare Nautilus-Anwendungsbasis erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

9. Publish-, Access- und Compute-Workflows

Schwerpunkt: Builder-APIs, Veröffentlichung, Bearbeitung, Zugriff, Jobstart, Status, Ergebnisabruf, Retry, Idempotenz und Tests.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Publish-, Access- und Compute-Workflows“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Builder-APIs, Veröffentlichung, Bearbeitung, Zugriff, Jobstart, Status, Ergebnisabruf, Retry, Idempotenz und Tests modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen automatisierten Ende-zu-Ende-Workflow erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

10. Audit, Provenienz und Security Engineering

Schwerpunkt: Transaktionen, Zugriffe, Agentenaktionen, Algorithmusversion, Datenherkunft, Secrets, Protokolle, Bedrohungen und Incident-Nachweise.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Audit, Provenienz und Security Engineering“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Transaktionen, Zugriffe, Agentenaktionen, Algorithmusversion, Datenherkunft, Secrets, Protokolle, Bedrohungen und Incident-Nachweise modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein integriertes Audit- und Sicherheitskonzept erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

11. Agentic-Data-Space-Prototyp

Schwerpunkt: Discovery, Auswahl, Verhandlung, Authentisierung, delegierter Compute-Auftrag, Ergebnisprüfung und organisationsübergreifende Zusammenarbeit.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Agentic-Data-Space-Prototyp“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Discovery, Auswahl, Verhandlung, Authentisierung, delegierter Compute-Auftrag, Ergebnisprüfung und organisationsübergreifende Zusammenarbeit modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen funktionsfähigen agentischen Datenraum-Prototyp erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

12. Produktionsreife und Betriebsübergabe

Schwerpunkt: Teststufen, Release, Monitoring, Kapazität, Rollen, Support, Rollback, Dokumentation, Abnahme und Verbesserungszyklus.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Produktionsreife und Betriebsübergabe“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Teststufen, Release, Monitoring, Kapazität, Rollen, Support, Rollback, Dokumentation, Abnahme und Verbesserungszyklus modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein ausführbares Produktions- und Betriebsrunbook erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Veröffentlichung eines Datenprodukts und eines Algorithmus im Labornetz.
• Entwicklung eines versionierten Compute-to-Data-Containers mit Parameterprüfung.
• Implementierung von Publish-, Access- und Compute-Flows mit Nautilus.
• Aufbau einer Agentenidentität und einer delegierten Zugriffskette.
• Durchführung eines organisationsübergreifenden Agentenauftrags mit Auditnachweis.
• Erstellung einer Produktionsfreigabe mit Monitoring-, Support- und Rollbackplan.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Softwareentwicklung, Data und AI Engineering, Data-Space-Architektur, DevOps, Security Engineering, IAM und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Gute TypeScript- oder JavaScript-Kenntnisse, Grundkenntnisse in Docker, APIs, digitalen Identitäten und Datenräumen; eine vorbereitete Laborumgebung ist erforderlich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Verfahren im Projekt- oder Regelbetrieb wiederholbar bleiben.