PROTOR · die Engine
Hier ETL, dort ein Warehouse, obendrauf ein Scheduler – und niemand kann den letzten Dienstag nachvollziehen.
Eine Engine. Die ganze Pipeline.
Daten laden, bereinigen, verknüpfen, prüfen und ausliefern – mit einem Werkzeug, das Ihr ganzes Team versteht, auf jeder Maschine, die Ihnen gehört.
350+ Knoten. Eine Arbeitsfläche.
Jeder Schritt, den Sie brauchen – bereit für die Arbeitsfläche oder als Code. Über 170 davon verbinden sich mit den Systemen, die Sie schon betreiben.
Kafka Subscriber · PostgreSQL Data Reader · S3 Object Reader · Salesforce SOQL Reader · IMAP Subscriber · MQTT Subscriber
PostgreSQL Data Writer · Parquet Publisher · Kafka Publisher · S3 Object Writer · Excel Workbook Writer
Compute Fields · Lookup · Hash Join · Schema Conform · Enrich Data
Window Functions · Rollup Aggregation · Checkpoint · Deduplication · FactOps Throttle · FactOps Debounce
Evidence Collector · Evidence Pack · Evidence Verifier · Column Encryption · Completeness Auditor
ONNX Classifier · Local LLM Processor · Diarizer · Body Pose · Biomarker · LLM Classifier
GDAL Ingest · GDAL Reprojection · AOI Ingest · GeoJSON API Publisher · Delta Composer · Bi-Temporal Diff
Face Blur · RTSP Stream Input · Video Viewer · Audio Reverb · Parametric EQ · Speaker Publisher
Fork · Execution Control Node · Command Control Node · FactOps Gate
Was im Paket steckt.
Alles an einem Ort
Laden, Bereinigen, SQL, Live-Streams und Zeitplanung laufen in einem Prozess.
Canvas und Code
Workflow zeichnen oder als Text schreiben – eine versionierte Datei.
Verbindet sich mit Ihren Systemen
Dateien, Datenbanken, Streams, Cloud-Speicher, Geodaten und Sensoren – über 170 Konnektoren, über 350 Knoten.
Läuft auf Ihren Maschinen
Windows, Linux und macOS, auf x64 und ARM64 – bei Bedarf offline.
Macht dort weiter, wo es aufgehört hat
Checkpoints und Wiederanlauf nach Abstürzen. Jeden Lauf wiederholen – mit demselben Ergebnis.
Nachweis inklusive
Jeder Lauf hinterlässt einen manipulationserkennbaren Nachweis; Ergebnisse lassen sich signieren.
Jedes Ergebnis erklärt sich selbst
Jeder Lauf hinterlässt einen hashverketteten Nachweis; Ergebnisse lassen sich signieren und offline verifizieren – ohne uns.
Workflows im realen Maßstab
Bis zu 10.000 Knoten in einem Echtzeit-Workflow – die Beethoven-Demo läuft bei 48 kHz ohne Pufferunterlauf.
Läuft dort, wo die Daten sind
Notebook, Server, Edge-Box, Board der Raspberry-Pi-Klasse (Beta) oder Cluster (Beta). Auf Wunsch offline.
Gemessen auf einem Notebook der Apple-M3-Max-Klasse, 16 Kerne, 64 GB, nur CPU; 1 Kaltlauf + 5 Warmläufe; logische dekodierte GB/s. Methode und Rohtabelle →
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.