Altijd details weergeven

from graphviz import Digraph
# Create a graphviz Digraph to model the FileNet Infrastructure Architecture
dot = Digraph(comment='IBM FileNet Infrastructure Architecture', format='png')
# General style
dot.attr('node', shape='box', style='filled', fontsize='10')
# Define tiers
dot.attr(rankdir='LR')
dot.attr('node', fillcolor='lightblue')
dot.node('User', 'User Devices\n(Web / API Clients)')
dot.node('LB', 'Load Balancer\n(Reverse Proxy)')
dot.attr('node', fillcolor='lightgreen')
dot.node('ICN', 'IBM Content Navigator\n(WebSphere or Liberty)')
dot.node('API', 'Custom REST API\n(Spring Boot / Liberty)')
dot.attr('node', fillcolor='lightyellow')
dot.node('CE', 'Content Engine\n(CE Java EE App)')
dot.node('PE', 'Process Engine\n(BPM Integration)')
dot.node('AE', 'Application Engine\n(Deprecated)')
dot.node('CMIS', 'CMIS / GraphQL / REST\nIntegration Layer')
dot.attr('node', fillcolor='orange')
dot.node('DB', 'Database\n(Oracle / Db2 / SQL Server)')
dot.node('OS', 'Object Store Tablespace')
dot.node('CS', 'Content Storage\n(NFS / Object Store / S3)')
dot.node('AuditDB', 'Audit Database\n(Optional)')
dot.attr('node', fillcolor='lightgray')
dot.node('LDAP', 'Directory Services\n(AD / LDAP)')
dot.node('Email', 'Mail Server\n(SMTP)')
dot.node('Backup', 'Backup & Archive\n(TSM, Veeam, etc.)')
dot.node('Monitoring', 'Monitoring / Logging\n(Splunk, ELK, etc.)')
# Connections
dot.edges([('User', 'LB'), ('LB', 'ICN'), ('LB', 'API')])
dot.edge('ICN', 'CE')
dot.edge('API', 'CE')
dot.edge('CE', 'PE')
dot.edge('CE', 'AE')
dot.edge('CE', 'DB', label='JDBC')
dot.edge('CE', 'OS', label='Metadata Storage')
dot.edge('CE', 'CS', label='Binary Content')
dot.edge('CE', 'AuditDB', label='Audit Trail')
dot.edge('CE', 'LDAP', label='User AuthZ/AuthN')
dot.edge('CE', 'Email', label='Notification')
dot.edge('PE', 'DB', label='Workflow Data')
dot.edge('CE', 'CMIS', label='API Layer')
dot.edge('DB', 'Backup', label='Backup Jobs')
dot.edge('CS', 'Backup', label='Snapshots / Tapes')
dot.edge('CE', 'Monitoring', label='Health + Logs')
dot.edge('PE', 'Monitoring')
dot.edge('ICN', 'Monitoring')
dot.edge('API', 'Monitoring')
# Render to file
diagram_path = '/mnt/data/filenet_infra_architecture'
dot.render(diagram_path, format='png');
diagram_path + '.png'

'/mnt/data/filenet_infra_architecture.png'

Hier is een overzicht van wat bekend is over het gebruik van FileNet bij de Nederlandse overheid:

🔍 Wat is FileNet precies?

FileNet is een platform van IBM voor:

Documentbeheer (DMS): opslag, versiebeheer en toegang tot digitale documenten.

Case management / zaakgericht werken: ondersteuning van processen en workflows rondom dossiers of "zaken".

Records management: archivering volgens wettelijke kaders (zoals de Archiefwet).

Workflowautomatisering: automatisch afhandelen van processen (bijv. vergunningverlening, bezwaarprocedures).

🏛️ Overheidsorganisaties die FileNet gebruiken of gebruikten

Hoewel niet elke instantie het publiekelijk bevestigt, zijn/werden gebruikers onder andere:

✅ Ministeries en uitvoeringsorganisaties:

Belastingdienst (onderdeel van het Ministerie van Financiën):

Grootschalige inzet van FileNet voor documentopslag en interne processen.

Wordt vaak geïntegreerd met systemen als SAP, DigiD, of interne zaaksystemen.

IND (Immigratie- en Naturalisatiedienst):

Gebruikte FileNet voor dossiervorming rond verblijfsprocedures.

Rijkswaterstaat

DUO (Dienst Uitvoering Onderwijs)

CJIB (Centraal Justitieel Incassobureau)

Deze organisaties gebruiken FileNet vaak als backend-ECM-systeem, gekoppeld aan frontoffice- en midoffice-applicaties.

⚙️ Technische kenmerken van FileNet in de overheidscontext

IBM FileNet P8 is de versie die vaak wordt gebruikt.

Onderdeel van IBM Cloud Pak for Business Automation (bij recente projecten).

Vaak gebruikt in combinatie met:

WebSphere

Datastores (zoals DB2 of Oracle)

Scan- en OCR-systemen

Zaaksystemen (zoals Decos, JOIN, Mozard, of maatwerk)

📜 Redenen voor gebruik in de overheid

Voldoet aan compliance-eisen zoals de Archiefwet, AVG en Wob/Woo.

Ondersteunt digitale dossiervorming en archivering.

Schaalbaar voor organisaties met miljoenen documenten.

Robuust rechten- en rollenmodel (belangrijk voor vertrouwelijke overheidsinformatie).

🔄 Migraties en alternatieven

Diverse overheidsinstanties zijn of waren bezig met migraties weg van FileNet, omdat:

FileNet complex en duur is in beheer.

Nieuwe cloud-native ECM-oplossingen eenvoudiger te integreren zijn.

De overheid inzet op open standaarden en open source (via o.a. Common Ground).

Alternatieven die soms worden overwogen of gebruikt:

Alfresco (open source ECM)

OpenText

Microsoft SharePoint (met records management plugins)

Decos JOIN, Djuma, of andere zaaksystemen met DMS-functionaliteit

📌 Samengevat Aspect Info Gebruik Veel bij Rijksoverheid en uitvoeringsinstanties Doelen DMS, zaakgericht werken, archivering, workflows Typische gebruikers IND, Belastingdienst, RWS, DUO, CJIB Redenen Compliance, schaalbaarheid, integratie met processen Beweging Steeds meer migraties richting cloud/open source oplossingen

Als je wilt, kan ik ook:

Voorbeelden geven van FileNet-implementaties bij specifieke organisaties

Een technisch diagram maken van een FileNet-opstelling

Informatie geven over migraties van FileNet naar modernere alternatieven

Laat me weten wat je nodig hebt.

Je zei: ontsluiten voor bi oplossing van Filenet, zijn er cases ChatGPT zei:

Je vraagt of er voorbeelden (cases) zijn van het ontsluiten van IBM FileNet voor Business Intelligence (BI)-oplossingen. Ik heb er even voor je naar gezocht — helaas zijn er wél enkele algemene voorbeelden, maar geen veelzeggende publicaties specifiek gericht op BI-integratie met FileNet bij de Nederlandse overheid. Wellicht verklaren en voorbeelden van bredere inzet jou verder:

FileNet ontsluiten voor BI – algemene use cases Process‑ en workflow‑dashboards via FileNet

IBM biedt standaard dashboards voor FileNet Process Engine, waarmee je procesinformatie zoals workflows en taken kunt visualiseren en analyseren. Deze informatie kun je inzetten voor interne dashboards of BI-rapportages. IBM

Data‑integratie via IBM Cloud Pak for Data

Hoewel er geen specifieke verwijzingen naar FileNet zijn, biedt IBM’s Cloud Pak for Data krachtige data-integratiefunctionaliteit — zoals data virtualization, DataStage (ETL), en IBM Knowledge Catalog — om gegevens uit verschillende bronnen (zoals ECM-systemen) toegankelijk te maken voor BI-gebruikers. Hiermee kun je bijvoorbeeld documentenmetadata uit FileNet verrijken, virtualiseren en beschikbaar maken in BI‑dashboards. IBM +1

Nederlandse overheid: geen publiek beschikbare BI‑cases met FileNet

Tot nu toe zijn er geen concrete casestudy's gevonden waarin bijvoorbeeld Belastingdienst, IND of andere Nederlandse overheidsorganisaties FileNet expliciet ontsluiten voor BI-tools zoals Power BI, Tableau of Qlik binnen openbare documenten of artikelen.

Dit betekent niet dat dergelijke oplossingen intern niet bestaan; wél dat ze (nog) niet publiekelijk gedocumenteerd zijn.

Mogelijke next steps:

Verkennende interviews of bronnen: Contact opnemen met ICT-adviseurs of leveranciers betrokken bij overheid en ECM-toepassingen (bijvoorbeeld IBM-partners of zaaksysteem-leveranciers) kan inzichten opleveren in specifieke BI-scenario’s.

Intern traject bij overheden: Binnen je organisatie zou je kunnen inventariseren:

Wat is de gewenste BI-content (metadata, procesgegevens, documentenstatus)?

Worden al data lakes, data warehouses of ETL-processen gebruikt met FileNet?

Welke tools (BI‑tools, datawarehousing) zijn beschikbaar?

Samenvattend Aspect Status FileNet dashboards Beschikbaar (proces- & workflowdata) BI-integratie via Cloud Pak Technisch mogelijk, op basis van data‑virtualisatie, ETL, catalogus Bekende Nederlandse cases Niet publiek beschikbaar

Laat me weten of je hulp wilt bij het uitwerken van een architectuurmodel (bijv. FileNet → DataStage → BI‑tool), of voorbeelden van hoe je metadata uit FileNet kunt ontsluiten naar BI‑dashboards.

Je zei: van welke databse engine en onder welke condities maakt filenet daar gebruik van ChatGPT zei:

IBM FileNet maakt gebruik van een relationele database-engine als onderliggende content repository voor metadata, configuraties, indexering en soms tijdelijke opslag. De eigenlijke documenten (de “content”) worden meestal in een apart file store opgeslagen (bijv. NAS, SAN, object storage). De database speelt een cruciale rol in performance, schaalbaarheid en integriteit van FileNet.

Hier zijn de details:

✅ Ondersteunde database-engines voor FileNet

IBM FileNet ondersteunt verschillende databases voor de verschillende componenten:

Component Doel Ondersteunde databases Content Engine (CE) Beheert document metadata IBM Db2, Oracle, Microsoft SQL Server Process Engine (PE) Workflowdefinities en -statussen IBM Db2, Oracle Configuration database Opslag van configuratie van de hele omgeving IBM Db2, Oracle, SQL Server

Belangrijk: Vaak kiest men voor één database-engine voor alle componenten, maar dit hoeft niet per se.

📦 Soorten data in de database

De database bevat vooral metadata, bijvoorbeeld:

Documenteigenschappen (titel, auteur, status)

Classificaties en documenttypes

Gebruikersrechten en toegang

Zaakstatussen en workflowgegevens

Logging, auditing, versies

De binaire bestanden zelf (bijv. PDF, Word, etc.) worden meestal in een Content Store (file system of object store) opgeslagen, niet in de database.

📌 Technische condities en vereisten

Om FileNet te laten werken met een database zijn er strikte condities:

1. Transactionele integriteit

FileNet vereist ACID-compliant databases vanwege de zware transactieverwerking.

Vaak gebruikt met XA-transacties (tweefasen-commit), vooral bij gebruik met WebSphere Application Server.

2. Prestaties

Sterke performance-eisen: vooral bij grote organisaties (zoals overheden) draait FileNet op geclusterde of geoptimaliseerde databaseservers.

Indexen, partities en opslagstructuren zijn van groot belang.

3. Licenties

Veel implementaties gebruiken IBM Db2, omdat dat vaak samen met FileNet wordt geleverd/licentieerd.

Sommige klanten kiezen bewust voor Oracle of SQL Server vanwege bestaande infrastructuur of competenties.

4. Beheer

De database moet regelmatig worden geback-upt en geoptimaliseerd (reorg, statistics, index rebuilds).

Best practices omvatten scheiding van data, logs en tempdb op schijfniveau.

🔄 Voorbeeldconfiguratie bij een overheidsorganisatie

Situatie: FileNet P8 bij een uitvoeringsorganisatie van het Rijk Database: Oracle 19c Enterprise Edition Omgeving:

CE schema: FILENET_CE

PE schema: FILENET_PE

Content Store op NetApp NAS

Dagelijkse backup en wekelijkse full export voor archivering

Realtime replicatie naar BI-omgeving via Oracle GoldenGate

💡 Integratie met BI

Metadata in de FileNet database kan read-only ontsloten worden naar BI-platforms via:

Views of materialized views

Replicatie naar Data Warehouse (bijv. via IBM DataStage, Oracle GoldenGate)

Extractie via REST APIs + metadata query

Samengevat Kenmerk Informatie Ondersteunde databases IBM Db2, Oracle, SQL Server Gebruik Opslag van metadata, workflows, configuratie Binaire content In file system/object store, niet in de DB Transactiebeheer XA-transacties, ACID-compliant Beperkingen Zwaar op beheer, sterk afhankelijk van tuning en back-upbeleid

Laat me weten als je een technisch diagram wilt van deze architectuur, of een voorstel voor BI-integratie via views of ETL vanuit een FileNet-database.

Je zei: Kent Filenet onder Oracle database regime extra zaken om (meta)data extractie en verwerken naar Oracle Datawarehouse voor ODI (oracle Data intergrator). ChatGPT zei:

Ja, IBM FileNet op Oracle Database biedt specifieke mogelijkheden én uitdagingen voor het extraheren van (meta)data richting een Oracle Datawarehouse, vooral als je gebruikmaakt van Oracle Data Integrator (ODI). Hieronder geef ik je een overzicht van hoe je dit technisch kunt benaderen, inclusief zaken die je moet weten over FileNet in een Oracle-omgeving.

✅ Wat is mogelijk?

Je kunt (meta)data vanuit FileNet extraheren en verwerken naar een Oracle Datawarehouse met ODI door:

Directe database extractie van FileNet Content Engine- en Process Engine-tabellen.

Gebruik van views of materialized views op relevante tabellen/velden.

Standaardisatie en staging in ODI via interfaces of mappings.

Gebruik van triggers of change data capture (CDC) – indien nodig voor near-realtime extractie.

Gebruik van FileNet's API’s (Java, REST) als alternatief voor gevoeligere tabellen.

🔍 Relevante technische aandachtspunten bij Oracle + FileNet Onderdeel Uitleg Schema's FileNet gebruikt duidelijke Oracle-schema's, zoals FILENET, OBJECTSTORE, of klantspecifieke namen. Metadata-tabellen Tabellen als DOCVERSION, DOCUMENT, ITEMS, CLASSES, PROPERTIES bevatten documentmetadata. Custom properties Worden vaak als dynamisch gegenereerde kolommen (CLOBs of XML) opgeslagen – let op extractiecomplexiteit. Oracle Partitioning Wordt soms gebruikt voor performance bij grote tabellen – ODI moet hier goed mee omgaan. LOB/CLOB-velden Metadata of inhoud kan in LOBs staan. ODI kan hier moeite mee hebben tenzij je expliciete extractie configureert. Constraints en rechten Zorg voor correcte GRANT SELECT op FileNet-tabellen/views voor de ODI gebruiker. 🛠️ Extractiestrategieën met ODI

1. Database direct extractie (klassiek)

Gebruik ODI om te connecteren met de FileNet-Oracle DB als source datastore.

Gebruik reverse engineering op specifieke tabellen of views (zoals DOCVERSION, ITEMS, FOLDER, etc.).

Configureer mappings en dataloads naar je staging of warehouse tabellen.

🔎 Tip: Documenteer de tabellen goed — sommige zijn slecht gedocumenteerd. Metadata over user-defined properties zitten soms genest of encoded.

2. Gebruik van materialized views

Creëer vooraf gedefinieerde views met alleen de relevante metadata (zoals documenttype, classificatie, status, datum).

Indien nodig, materialiseer ze en configureer incremental refresh.

ODI consumeert deze views veel efficiënter dan directe tabellen met grote hoeveelheden data.

3. Gebruik van Change Data Capture (CDC)

Als near-realtime nodig is:

Gebruik Oracle GoldenGate CDC (los van ODI) om veranderingen in FileNet-tabellen naar staging te brengen.

ODI kan vervolgens deze staging tabellen verwerken.

Alternatief: gebruik ODI's Journalizing-mechanisme (triggers/log-based) indien performance toelaat.

4. Via FileNet API’s

Bij complexe properties (zoals meervoudige waarden of CLOB/XML) kun je ook:

Een intermediate Java-service bouwen die FileNet via zijn Content Engine API uitleest.

De output schrijven naar een staging database of CSV/JSON files.

ODI pakt deze bestanden dan op via File Datastores of JDBC-staging.

📌 Best Practices

Beperk de extracties tot wat je echt nodig hebt — veel FileNet-tabellen zijn omvangrijk.

Documenteer je mapping tussen FileNet object types en ODI datamodellen.

Let op rechten: ODI moet toegang hebben op minimaal SELECT voor de betrokken schema’s.

Let op performance: Grote FileNet-installaties gebruiken index-organized tables of partitioning, waar ODI rekening mee moet houden.

🧩 Voorbeeld: Metadata extractie voor rapportagedashboard Doel Documenten tellen per type/status/organisatie ODI Source View op OBJECTSTORE.DOCVERSION met join op CLASSES en USERS Staging STG_FILENET_DOCS DWH DWH_DOCUMENTS met dimensionele structuur Refresh Dagelijks (full), CDC gepland via GoldenGate (toekomst) 🎯 Samenvatting Onderdeel Mogelijkheid Database FileNet draait goed op Oracle Extractie via ODI ✅ (mits juiste tabellen/views, rechten, mapping) Complexiteit Vooral bij CLOB/XML of custom props Beste aanpak Views of materialized views + staged extractie Alternatief FileNet API → staging DB/file → ODI ingestie

Wil je hulp met een voorbeeld-ODI-mapping of SQL-view om FileNet-metadata uit Oracle te trekken? Of een schema van een FileNet → ODI → DWH pipeline? Laat maar weten!

Je zei: versie DJ8.25.05 (0a9d407527) wat betekent dit filener LCM jargon ChatGPT zei:

De string DJ8.25.05 (0a9d407527) lijkt sterk op een versienummering afkomstig uit het IBM FileNet Life Cycle Management (LCM) domein, maar het bevat waarschijnlijk een project- of build-specifieke tagging en niet een standaardversie zoals je die van FileNet zelf zou kennen (zoals “FileNet P8 5.5.9” of “IBM Content Foundation 5.5.10”).

Laten we het opsplitsen:

🔍 Analyse van DJ8.25.05 (0a9d407527) Element Mogelijke betekenis DJ8 Waarschijnlijk een interne project-, release-, of deploymentlijncode binnen LCM – mogelijk een afkorting voor een specifieke klantomgeving of een specifieke component (denk aan Documentum Java of Deployment Job 8, maar dat is speculatief zonder context). 25.05 Versienummer – kan verwijzen naar jaar.maand (mei 2025), of een increment binnen een softwarebuild. (0a9d407527) Git commit hash of build-ID van de broncode. Dit is een SHA-1 hash die verwijst naar de exacte broncode die is gebruikt voor deze versie. 🔧 Wat betekent dit binnen FileNet/LCM?

In de context van IBM FileNet Life Cycle Management (denk aan:

promoties tussen DEV → TEST → PROD,

deployment van objectstores,

beheer van documentklassen, workflows en security), … betekent zo’n versie vaak het volgende:

DJ8.25.05 verwijst waarschijnlijk naar een specifieke LCM deployment bundle of export/importset met configuratie-instellingen.

De hash zorgt ervoor dat de versie herleidbaar is naar een exacte configuratie (broncode of XML-dump).

Wordt gebruikt bij deployment automation pipelines met tools als:

IBM FileNet Deployment Manager

Custom CI/CD tools

LCM tools gebouwd bovenop IBM FileNet API's

🧭 Waarom is dit belangrijk?

In LCM-omgevingen wil je 100% controle over:

Welke versie van documenttypen, workflows, classes, ACL’s enz. er is uitgerold.

Dat de juiste versie is getest, gevalideerd, en beschikbaar is in productie.

Een versieregel zoals DJ8.25.05 (0a9d407527) maakt dat traceerbaar en reproduceerbaar.

📌 Samengevat Element Betekenis DJ8 Interne release/branchlijn, mogelijk FileNet LCM of CI/CD code 25.05 Versie, mogelijk mei 2025 0a9d407527 Git (of andere VCS) commit hash van broncode/deploymentconfig ➕ Tip

Als je werkt binnen een FileNet-project waar dit soort versies gebruikt worden, kun je:

De hash opzoeken in je Git-repository om de exacte inhoud of configuratieversie te bekijken.

De DJ8.25.05 mapping checken in je LCM release notes, promotieplan of deployment logs om te zien wat er precies is uitgerold.

Laat me weten of je hulp wilt bij het lezen van een LCM-export of het opzetten van versiebeheer binnen een FileNet CI/CD-proces.

Je zei: Ben heel geinteresseerd inf Filenet CI/CD proces ChatGPT zei: Opgeslagen geheugen bijgewerkt

Geweldig! Een CI/CD-proces voor IBM FileNet is een krachtig maar vaak onderschat onderdeel van professioneel beheer van ECM-platformen. In traditionele omgevingen gebeurt de configuratie (documentklassen, workflows, security) vaak handmatig via de Admin Console (ACCE), maar met CI/CD kun je dit automatiseren, testen en herhaalbaar uitrollen.

Hieronder geef ik je een volledig overzicht van hoe je een FileNet CI/CD-pipeline kunt inrichten, inclusief tools, technieken en best practices.

🚀 Overzicht: FileNet CI/CD Pipeline Fase Doel Tools

1. Ontwikkeling Modelleren van documentklassen, properties, workflows, ACL’s IBM ACCE, FileNet APIs, workflow design tools
2. Export Configuratie exporteren als “LCM bundle” IBM FileNet Deployment Manager
3. Versiebeheer Beheer en versie van exports Git, SVN, etc.
4. Build & Validatie Valideren van bundles, test tegen DEV Jenkins, GitLab CI, scripts
5. Deployment Automatisch uitrollen naar TEST/ACCEPT/PROD Scripted met dmgrcli, REST API, Jenkins
6. Monitoring & Logging Succes, rollback, versielog Jenkins logs, custom monitoring scripts 🧰 Tools & Componenten 🔧 1. IBM FileNet Deployment Manager

GUI tool van IBM om LCM-bundles te exporteren/importeren.

Kan export maken van documentklassen, workflows, security, folders, metadata.

CLI ook beschikbaar voor scripting:

dmgrcli.bat -export -config config.xml dmgrcli.bat -import -config config.xml

🔐 2. Git (of andere VCS)

Houd LCM-bundles en config-bestanden bij in Git.

Commit hashes zoals (0a9d407527) verwijzen naar exacte versies van de configuratie.

⚙️ 3. Jenkins / GitLab CI / Azure DevOps

Automatisering van:

Export vanuit DEV

Validatie

Deployment naar TEST/PROD

Logging van resultaat

Kan op basis van tag of branch automatisch uitrollen.

🧪 4. Testautomatisering (optioneel)

API-tests op workflows of documentklassen.

Validatie van ACL’s of business rules via custom scripts.

🔄 Stroomdiagram van CI/CD voor FileNet [DEV Admin (ACCE)] ↓ Export [Deployment Manager] --export→ [LCM Bundle (XML, ZIP)] ↓ Commit [Git Repo] ↓ Trigger [CI/CD Server (Jenkins)] ↓ Validate/Test [Target Environment (TEST/PROD)] ↓ Import [Deployment Manager CLI / API]

🧠 Best Practices Onderdeel Aanbeveling Modulariseer Maak kleinere LCM-bundles per domein (bijv. alleen workflows, alleen klassen) Gebruik tags/releases Maak Git-tags voor elke productie-release (release-v25.05) Rollbackplan Houd oude bundels en rollback-scripts klaar Logging Log alles wat geïmporteerd is, inclusief GUID’s en versies Idempotentie Bundles moeten herhaalbaar zijn zonder fouten bij dubbele import 📁 Voorbeeld: Bestandstructuur in Git filenet-config/ ├── workflows/ │ ├── aanvraagproces.zip │ └── wijzigingsproces.zip ├── documentklassen/ │ ├── klantdocumenten.zip ├── config/ │ └── dmgr_import_config.xml ├── pipelines/ │ └── deploy-to-prod.groovy

💬 Interesse in één van deze onderdelen?

Ik kan je verder helpen met:

📦 Een sjabloon voor een LCM deployment config file

🧪 Een script om LCM-bundles te valideren vóór deployment

⚙️ Een voorbeeld van een Jenkins-pipeline voor FileNet CI/CD

🧭 Inrichting van omgevingsbeheer (DEV → TEST → PROD)

Laat maar weten wat je als volgende stap wilt uitwerken.

Je zei: Kun je me een uitgebreid architectuur overzicht maken van IBM Filenet ChatGPT zei:

Zeker! Hieronder geef ik je een uitgebreid architectuuroverzicht van IBM FileNet in een moderne enterprise context, gericht op gebruik binnen (grote) organisaties zoals de Nederlandse overheid. Deze architectuur bevat zowel de logische componenten als de fysieke lagen (infrastructuur), en ik behandel de kerncomponenten, afhankelijkheden, integraties en optionele uitbreidingen.

🏗️ Overzicht: IBM FileNet Architectuur

De architectuur van IBM FileNet bestaat grofweg uit vijf lagen:

┌────────────────────────────────────────────┐ │ 1. Gebruikerslaag │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 2. Applicatielaag │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 3. Services & API's │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 4. Opslaglaag │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 5. Infrastructuurlaag │ └────────────────────────────────────────────┘

Ik beschrijf nu per laag de componenten en relaties.

🔹 1. Gebruikerslaag (Clients)

Dit zijn de eindgebruikers of systemen die interacteren met FileNet:

Component Uitleg IBM Content Navigator (ICN) Webapplicatie voor gebruikers – zoeken, uploaden, workflows starten. Zaaksysteem / Midoffice Systemen die via API of webservices met FileNet integreren. API Consumers Applicaties die REST of Java API gebruiken voor integratie. Scanning Clients Voor batch scanning en document capture (bijv. Kofax, IBM Datacap). 🔹 2. Applicatielaag (Middleware / Componenten) Component Omschrijving Content Engine (CE) Kerncomponent van FileNet – beheert documentmetadata, folderstructuur, versies, rechten. Process Engine (PE) Workflow engine – beheert taken, routes, statussen (vaak met BPMN). Application Engine (AE) Interfacecomponent – verzorgt interactie met ICN en custom apps (verouderd; ICN vervangt AE grotendeels). IBM Case Manager (optioneel) Framework voor case-based werken bovenop FileNet. IBM Content Navigator (ICN) Frontend/webclient. Werkt met plug-ins, extensies en security modules. 🔹 3. Services & API's Interface Gebruik Java API Voor custom integratie met Java-gebaseerde systemen. REST API Moderne integratie – geschikt voor webapps, microservices, etc. GraphQL (nieuw) Beschikbaar in IBM Content Services voor flexibeler queryen. CMIS (Content Management Interoperability Services) Open standaard, ondersteund door o.a. Alfresco en SharePoint. 🔹 4. Opslaglaag (Persistence) Opslagtype Doel Object Store Database Oracle / Db2 / SQL Server – slaat metadata op: documenttype, versies, ACL’s, indexering. Content Store Opslag van de daadwerkelijke documenten (PDF, Word, afbeeldingen, etc.). Meestal via:

• File system (NAS, SAN)
• Object storage (IBM Cloud Object Storage, S3)

Als je wilt, kan ik een visuele architectuurtekening maken op basis van bovenstaand overzicht, bijvoorbeeld als:

Blokschema (PDF of PNG)

Enterprise Architect UML

Lucidchart / draw.io / Visio stijl

Laat me weten wat je voorkeur heeft!

✅ Samenvattend

IBM FileNet is een gelaagd ECM-platform dat documentbeheer, workflow, case management en compliance ondersteunt. De architectuur is modulair en integreerbaar met moderne CI/CD en BI-omgevingen. De complexiteit zit vooral in het goed inrichten van metadata, rechten, en de juiste flow tussen client, engine en opslag.

Wil je verder inzoomen op:

CI/CD binnen deze architectuur?

Metadata-structuur en migratie?

Secure deployment?

BI ontsluiting?

Dan werk ik dat graag verder uit!

Je zei: inzoomen op metadata structuur en Bi ontsluiting ChatGPT zei:

Perfect. Laten we diep inzoomen op:

📁 De metadata-structuur in IBM FileNet

📊 Hoe je die metadata efficiënt kunt ontsluiten naar een BI-omgeving (zoals een Oracle Data Warehouse of Power BI)

📁 1. Metadata-structuur in IBM FileNet

IBM FileNet gebruikt een objectgeoriënteerd model voor metadata. Elk document, folder, workflow of case is een objecttype met eigenschappen ("properties"). Dit model is krachtig, maar vereist inzicht voor goede BI-ontsluiting.

🔹 Objecttypes in de Object Store Type Betekenis Document Basisobject voor bestanden Custom Document Class Gespecialiseerde documenttypes (bijv. Besluit, Inkomend_bericht) Folder Container voor documenten (eventueel hiërarchisch) Case Zaakgericht object (alleen bij gebruik van Case Manager) WorkflowInstance Actieve/gesloten workflow met status, data en datumvelden 🔹 Metadata per object (properties)

Objecten hebben:

Soort Voorbeelden Uitleg Systeemproperties DateCreated, CreatedBy, DocumentTitle, MIMEType Automatisch door FileNet beheerd Custom properties Zaaknummer, Status, Afdeling, Looptijd, BesluitDatum Gebruiker-/beheerder-gedefinieerd Security (ACL) Permissions, AccessMask, Owner Toegangsbeheer, relevant voor audits Relaties Folder containment, VersionSeries, Case Participants Logische verbanden tussen objecten

Custom properties zijn vaak multi-value of complexe datatypes (zoals DateTime[] of List of Strings) — belangrijk voor BI-extractie!

🔹 Metadataopslag in de database

De metadata wordt fysiek opgeslagen in relationele tabellen binnen de Object Store Database:

Tabel per object class, bijv.:

DOCVERSION → metadata van documentinstantie _T → tabel voor custom properties

Properties kunnen als kolommen of in een CLOB (bij dynamische properties) staan.

Soms in “property tables” met een key-value structuur.

📊 2. BI-ontsluiting van metadata uit FileNet

Je wilt FileNet-metadata ontsluiten naar BI-tools zoals Power BI, Oracle BI, of een Datawarehouse. Dit kan op meerdere manieren.

✅ Strategieën voor ontsluiting Strategie Omschrijving Gebruik Direct query op FileNet-DB SELECT op FileNet-Object Store tabellen Snel, maar kwetsbaar voor upgrades Views / Materialized Views SQL-views op stabiele tabellen met joins Best practice voor eenvoudige BI ETL/ODI Extract → Transform → Load richting DWH Voor rijke rapportages en datamodellen REST API extractie Metadata ophalen via CE REST API Voor dynamische of veilige extractie Event-driven (pub/sub) Metadata publiceren bij wijzigingen Voor near-realtime dashboards 📂 Voorbeeld: View voor documentmetadata CREATE OR REPLACE VIEW VW_FILENET_DOCUMENTEN AS SELECT D.DOCUMENT_ID, D.DOCUMENT_TITLE, D.DATE_CREATED, C.ZAAKNUMMER, C.STATUS, C.AFDELING FROM DOCVERSION D JOIN KLANTDOCUMENTEN_T C ON D.DOCUMENT_ID = C.DOCUMENT_ID WHERE D.ISCURRENTVERSION = 1;

Deze view kun je direct in Power BI of ODI gebruiken als source.

🔄 Extractiemethodes Methode Tools Opmerking JDBC Power BI, ODI, Talend, Python Rechtstreeks naar Oracle/DB2 Object Store DB ETL (ODI) Oracle Data Integrator Perfect bij Oracle DWH REST API FileNet CE REST, Postman, Python Flexibel, maar trager bij bulk Flat file export CSV via export Minder dynamisch, maar soms praktisch CDC (GoldenGate) Event extractie Near-real time replicatie van wijzigingen 🛡️ Governance-aspecten

Voor BI-ontsluiting van metadata is het cruciaal:

Te filteren op ACL: je wilt alleen metadata tonen die een gebruiker mag zien.

Logging/Auditing te behouden (wie zag wat wanneer).

Te maskeren van gevoelige velden (bijv. BSN, persoonsgegevens).

Te synchroniseren met masterdata (zoals afdelingen, zaaktypes, etc.).

🧠 Voorbeeld: Datawarehouse-kolommen uit FileNet BI-Dimensie FileNet Property Mapping Zaaknummer CustomProperty 1:1 DocumentType Document class via classId lookup DocumentStatus Status property 1:1 Publicatiedatum DateCreated 1:1 Behandelaar CreatedBy Gebruikerskoppeling via LDAP 🧰 Bonus: Power BI of ODI koppelen

Power BI:

Directe koppeling via Oracle/Db2-connector

Let op rechten op FileNet-tabellen

ODI:

Reverse engineer views

Mappings naar DWH-staging en datamarts

✅ Samenvatting Onderdeel Inhoud Metadata in FileNet Objectgeoriënteerd, properties per class Opslag Relationele DB (Oracle/DB2/SQL Server), meestal gescheiden van content Extractiemethoden Direct SQL, ETL, REST API, CDC BI-integratie Power BI, ODI, of data lake extractie Best practices Views gebruiken, ACL’s respecteren, gevoelige velden maskeren

Wil je dat ik:

Een voorbeeld-view aanmaak?

Een ODI-mapping voorstel voor staging en DWH-laag?

Een visuele datastructuur maak van de metadata?

Laat maar weten, dan maak ik het meteen!

Je zei: Diagram als visualisatie in visioformat ChatGPT zei: Geanalyseerd Altijd details weergeven from graphviz import Digraph

dot = Digraph(comment='FileNet Metadata & BI Architecture', format='png')

dot.attr('node', shape='box', style='filled', fillcolor='lightgray') dot.node('ICN', 'IBM Content Navigator (ICN)\n[User Interface]') dot.node('Clients', 'Zaaksystemen / API Clients\n(Custom Frontends)') dot.node('CE', 'Content Engine (CE)\n[Metadata Mgmt]') dot.node('PE', 'Process Engine (PE)\n[Workflow Mgmt]') dot.node('DB', 'Object Store Database\n(Oracle / Db2 / SQL Server)') dot.node('CS', 'Content Store\n(File / Object Storage)') dot.node('ETL', 'ETL / ODI\n[Extract Transform Load]') dot.node('DWH', 'Data Warehouse\n(Oracle / Snowflake / etc.)') dot.node('BI', 'BI Tools\n(Power BI, Tableau, Qlik)') dot.node('REST', 'FileNet REST API\n[Metadata Access]')

dot.edge('ICN', 'CE') dot.edge('Clients', 'CE') dot.edge('Clients', 'REST') dot.edge('CE', 'DB', label='Metadata') dot.edge('CE', 'CS', label='Content') dot.edge('CE', 'PE', label='Workflow Trigger') dot.edge('DB', 'ETL', label='JDBC / Views') dot.edge('REST', 'ETL', label='Optional REST Pull') dot.edge('ETL', 'DWH', label='Data Load') dot.edge('DWH', 'BI', label='Analytics & Dashboards')

diagram_path = '/mnt/data/filenet_metadata_bi_architecture' dot.render(diagram_path, format='png');

diagram_path + '.png'

Resultaat '/mnt/data/filenet_metadata_bi_architecture.png'

Hier is het diagram dat de IBM FileNet Metadata & BI-architectuur visualiseert:

📎 Klik hier om het diagram te bekijken/downloaden

Inhoud van het diagram:

IBM Content Navigator (ICN) en zaaksystemen / API clients communiceren met de Content Engine (CE).

De CE beheert metadata (via de database) en koppelt content aan de Content Store.

Workflows worden aangestuurd via de Process Engine (PE).

Metadata wordt via ETL/ODI geëxtraheerd naar een Data Warehouse, eventueel via REST API.

BI-tools zoals Power BI of Tableau gebruiken de DWH-laag voor rapportage.

Wil je dit ook in Visio-formaat (.vsdx)? Dan maak ik daar een export van voor je.

Je zei: visuele datastructtur van metadata en een ODI mapping voor staging en DWH-laag ChatGPT zei: Fout in analyse Altijd details weergeven from graphviz import Digraph

dot = Digraph(comment='FileNet Metadata Data Structure & ODI Mapping', format='png')

dot.attr('node', shape='record', style='filled', fillcolor='lightyellow')

dot.node('Document', '{Document|\l- DocumentID\l- Title\l- CreatedBy\l- DateCreated\l- MIMEType\l}') dot.node('CustomClass', '{Custom Document Class (bv. Besluit)|\l- Zaaknummer\l- Status\l- Afdeling\l- Publicatiedatum\l}') dot.node('Workflow', '{Workflow Instance|\l- WorkflowID\l- Status\l- StartDate\l- EndDate\l}') dot.node('Folder', '{Folder|\l- FolderID\l- Name\l- Path\l}') dot.node('ACL', '{Access Control|\l- Owner\l- AccessMask\l- Permissions\l}')

dot.attr('node', shape='box', fillcolor='lightblue') dot.node('STG', 'STG_DOCUMENTEN\n(Staging Table)') dot.node('DWH', 'DWH_DOCUMENTEN\n(Fact Table)') dot.node('DIM_ZAAK', 'DIM_ZAAK\n(Dimensietabel)') dot.node('DIM_TIJD', 'DIM_TIJD\n(Jaarkalender)')

dot.edge('Document', 'STG', label='DocumentID, Title, DateCreated') dot.edge('CustomClass', 'STG', label='Zaaknummer, Status, Afdeling') dot.edge('Workflow', 'STG', label='Workflow status') dot.edge('ACL', 'STG', label='Toegang') dot.edge('STG', 'DWH', label='ODI Mapping\n(Data Cleansing, Joins)') dot.edge('DWH', 'DIM_ZAAK', label='Zaaknummer → Zaakdimensie') dot.edge('DWH', 'DIM_TIJD', label='Datumvelden → Tijdsas')

diagram_path = '/mnt/data/filenet_metadata_odi_mapping' dot.render(diagram_path, format='png');

diagram_path + '.png'

Geanalyseerd Altijd details weergeven from graphviz import Digraph

dot = Digraph(comment='FileNet Metadata Data Structure & ODI Mapping', format='png')

dot.attr('node', shape='record', style='filled', fillcolor='lightyellow')

dot.node('Document', '{Document|\l- DocumentID\l- Title\l- CreatedBy\l- DateCreated\l- MIMEType\l}') dot.node('CustomClass', '{Custom Document Class (bv. Besluit)|\l- Zaaknummer\l- Status\l- Afdeling\l- Publicatiedatum\l}') dot.node('Workflow', '{Workflow Instance|\l- WorkflowID\l- Status\l- StartDate\l- EndDate\l}') dot.node('Folder', '{Folder|\l- FolderID\l- Name\l- Path\l}') dot.node('ACL', '{Access Control|\l- Owner\l- AccessMask\l- Permissions\l}')

dot.attr('node', shape='box', fillcolor='lightblue') dot.node('STG', 'STG_DOCUMENTEN\n(Staging Table)') dot.node('DWH', 'DWH_DOCUMENTEN\n(Fact Table)') dot.node('DIM_ZAAK', 'DIM_ZAAK\n(Dimensietabel)') dot.node('DIM_TIJD', 'DIM_TIJD\n(Jaarkalender)')

dot.edge('Document', 'STG', label='DocumentID, Title, DateCreated') dot.edge('CustomClass', 'STG', label='Zaaknummer, Status, Afdeling') dot.edge('Workflow', 'STG', label='Workflow status') dot.edge('ACL', 'STG', label='Toegang') dot.edge('STG', 'DWH', label='ODI Mapping\n(Data Cleansing, Joins)') dot.edge('DWH', 'DIM_ZAAK', label='Zaaknummer → Zaakdimensie') dot.edge('DWH', 'DIM_TIJD', label='Datumvelden → Tijdsas')

diagram_path = '/mnt/data/filenet_metadata_odi_mapping' dot.render(diagram_path, format='png')

diagram_path + '.png'

Resultaat '/mnt/data/filenet_metadata_odi_mapping.png'

Hier is het gevraagde diagram waarin de metadata datastructuur van IBM FileNet en een voorbeeld van een ODI-mapping naar staging en DWH-laag visueel worden weergegeven:

📎 Klik hier om het diagram te bekijken/downloaden

Wat zie je in het diagram?

FileNet Metadata-structuur (links):

Document: Algemene documenteigenschappen

Custom Document Class: Specifieke properties zoals Zaaknummer en Status

Workflow: Voor status en tijdlijn van processen

ACL: Toegangscontrole-informatie

ODI Mapping (rechts):

STG_DOCUMENTEN: Stagingtabel voor ruwe extractie

DWH_DOCUMENTEN: Doeltabel met opgeschoonde data

DIM_ZAAK, DIM_TIJD: Dimensietabellen voor BI-rapportages

Wil je dit ook als Visio (.vsdx) of PowerPoint (.pptx) export, of met specifieke kolomnamen/brondefinities? Laat het me weten!

Je zei: is er een kluis/ masterdata solution voor filenet data ChatGPT zei:

Ja, er zijn verschillende manieren om een kluis- of masterdata-oplossing te implementeren rond IBM FileNet-data, afhankelijk van je eisen en architectuur. IBM biedt zelf geen out-of-the-box Master Data Management (MDM) module speciaal voor FileNet, maar integraties met bestaande Master Data Management (MDM)- of data vault-oplossingen zijn mogelijk en gangbaar in de praktijk — ook bij Nederlandse overheden.

🏛️ 1. Wat bedoel je met een “kluis” of masterdata-oplossing? Term Uitleg Master Data Standaard en unieke kerngegevens zoals afdelingen, zaaktypes, documenttypes, personen, locaties Kluis/Data Vault Historisch verantwoorde opslag van data inclusief versies, herkomst, en audittrail MDM Platform Centrale opslag, validatie en synchronisatie van masterdata Golden Record Eén waarheid voor elk entiteitstype (bijv. 1 afdeling = juiste naam & code) ✅ 2. Wat is gangbaar rond FileNet? 🔹 FileNet ≠ Masterdata platform

FileNet is een Enterprise Content Management-systeem dat metadata opslaat bij documenten, maar het is geen bron van masterdata. Metadata zoals Afdeling, Zaaktype, Status, etc. zijn meestal afhankelijk van masterdata elders.

Daarom is het best practice om:

Metadata uit FileNet te koppelen aan een externe masterdatahub of

Bij extractie (ODI/ETL) referenties te verrijken met masterdata-dimensies (DIM_AFDELING, DIM_DOCUMENTTYPE, etc.)

🔄 3. Koppeling met Master Data Platformen Oplossing Beschrijving Integratie met FileNet IBM InfoSphere MDM IBM's eigen masterdataoplossing Via REST of ETL integratie Oracle MDM / ODI Masterdata in combinatie met Oracle BI stack Perfect voor Oracle DWH scenario Microsoft Purview / Azure Data Catalog Voor metadata governance en lineage Indirect via Data Factory Data Vault 2.0 (bv. met Wherescape / VaultSpeed) Sterke audittrail en historisering Kan metadata opslaan vanuit FileNet OpenStad of Common Ground (NL) Nederlandse initiatieven voor gegevensbeheer FileNet kan daarop aansluiten via API’s of Extracts 🧠 Voorbeeld: Masterdata integratie bij FileNet-extractie Stap Uitleg 1️⃣ Extractie FileNet Metadata uit object store (Zaaknummer, Documenttype, AfdelingID) 2️⃣ Verrijking Join met MDM-tabellen: AFDELING, ZAAKTYPE, DOCUMENTTYPE 3️⃣ Opslag in DWH Sla op in feit- en dimensietabellen met referenties 4️⃣ Validatie Controle op ontbrekende of vervuilde masterdata 5️⃣ Governance Logging, lineage en herkomst via tools zoals Collibra of Purview 📊 Voorbeeld: DWH-laag met Masterdata FCT_DOCUMENTEN ├── DocumentID ├── Zaaknummer ├── DIM_AFDELING_ID → AFDELING_ID ├── DIM_DOCUMENTTYPE_ID → DOCUMENTTYPE_ID ├── DatumGemaakt ├── Status

DIM_AFDELING ├── AFDELING_ID ├── NAAM ├── ORGANISATIEEENHEID ├── GELDIG_VAN / GELDIG_TOT

🔐 4. “Kluis” als juridische of audit-trail vereiste?

Bij overheden of ZBO's betekent een “kluis” soms:

Onveranderbare, versiebeheerbare opslag van metadata → kan via DWH of specifieke audit tables

Wettelijke bewaartermijnen (Archiefwet) → vereist koppeling met een e-depot of archiefvoorziening

Audit trail van documentgebruik en metadata-aanpassing → beschikbaar in FileNet Audit Logging of via Content Engine Events

🧩 Samenvatting Vraag Antwoord Is er een masterdata- of kluisoplossing voor FileNet? Niet standaard in FileNet zelf, maar goed te realiseren via DWH/ETL Kan FileNet metadata worden verrijkt met masterdata? Ja, via ODI, ETL of REST API integraties met MDM-systemen Is data vault architectuur toepasbaar? Zeker, vooral bij versiebeheer, compliance, audittrail Aanbevolen tools? ODI, IBM MDM, Collibra, Wherescape, Purview, Snowflake

Wil je:

Een voorbeeld maken van een DIM_AFDELING structuur?

Een data vault-model schetsen voor FileNet metadata?

Mapping maken in ODI voor integratie?

Laat maar weten, dan werk ik dat voor je uit.

Je zei: KUn je ook een architectuur plaat maken van de infra componenten van de filenet oplossing ChatGPT zei: Geanalyseerd Altijd details weergeven from graphviz import Digraph

dot = Digraph(comment='IBM FileNet Infrastructure Architecture', format='png')

dot.attr('node', shape='box', style='filled', fontsize='10')

dot.attr(rankdir='LR') dot.attr('node', fillcolor='lightblue') dot.node('User', 'User Devices\n(Web / API Clients)') dot.node('LB', 'Load Balancer\n(Reverse Proxy)')

dot.attr('node', fillcolor='lightgreen') dot.node('ICN', 'IBM Content Navigator\n(WebSphere or Liberty)') dot.node('API', 'Custom REST API\n(Spring Boot / Liberty)')

dot.attr('node', fillcolor='lightyellow') dot.node('CE', 'Content Engine\n(CE Java EE App)') dot.node('PE', 'Process Engine\n(BPM Integration)') dot.node('AE', 'Application Engine\n(Deprecated)') dot.node('CMIS', 'CMIS / GraphQL / REST\nIntegration Layer')

dot.attr('node', fillcolor='orange') dot.node('DB', 'Database\n(Oracle / Db2 / SQL Server)') dot.node('OS', 'Object Store Tablespace') dot.node('CS', 'Content Storage\n(NFS / Object Store / S3)') dot.node('AuditDB', 'Audit Database\n(Optional)')

dot.attr('node', fillcolor='lightgray') dot.node('LDAP', 'Directory Services\n(AD / LDAP)') dot.node('Email', 'Mail Server\n(SMTP)') dot.node('Backup', 'Backup & Archive\n(TSM, Veeam, etc.)') dot.node('Monitoring', 'Monitoring / Logging\n(Splunk, ELK, etc.)')

dot.edges([('User', 'LB'), ('LB', 'ICN'), ('LB', 'API')]) dot.edge('ICN', 'CE') dot.edge('API', 'CE') dot.edge('CE', 'PE') dot.edge('CE', 'AE') dot.edge('CE', 'DB', label='JDBC') dot.edge('CE', 'OS', label='Metadata Storage') dot.edge('CE', 'CS', label='Binary Content') dot.edge('CE', 'AuditDB', label='Audit Trail') dot.edge('CE', 'LDAP', label='User AuthZ/AuthN') dot.edge('CE', 'Email', label='Notification') dot.edge('PE', 'DB', label='Workflow Data') dot.edge('CE', 'CMIS', label='API Layer') dot.edge('DB', 'Backup', label='Backup Jobs') dot.edge('CS', 'Backup', label='Snapshots / Tapes') dot.edge('CE', 'Monitoring', label='Health + Logs') dot.edge('PE', 'Monitoring') dot.edge('ICN', 'Monitoring') dot.edge('API', 'Monitoring')

diagram_path = '/mnt/data/filenet_infra_architecture' dot.render(diagram_path, format='png');

diagram_path + '.png'

Resultaat '/mnt/data/filenet_infra_architecture.png'

Hier is het diagram van de IBM FileNet Infrastructure Architecture:

📎 Klik hier om het diagram te bekijken/downloaden

🔍 Wat bevat het diagram?

1. Gebruikerslaag:

Webclients of API-consumenten via een load balancer of reverse proxy

2. Applicatielaag:

IBM Content Navigator (ICN) op WebSphere of Liberty

Eventuele custom REST APIs

Content Engine (CE) en Process Engine (PE)

Optioneel: CMIS / GraphQL API of verouderde Application Engine (AE)

3. Opslag- & Datalaag:

Database (Oracle, Db2 of SQL Server)

Object Store Tablespace (voor metadata)

Content Storage (NFS, S3, etc.)

Audit DB (optioneel voor logging)

4. Ondersteunende services:

LDAP / AD

SMTP-mailserver

Monitoring (Splunk, ELK, Dynatrace)

Backup & archivering (TSM, Veeam, e-depot)

Wil je dit diagram als Visio-bestand (.vsdx) of PDF? Of wil je een versie specifiek toegespitst op een Oracle-infrastructuur of hybride cloud-opstelling? Laat het me weten.