Build 2017: Echtzeitüberwachung aus der Cloud
Microsoft erfindet sich als Cloud- und IoT-Firma neu. Mit der Cloud kann man tolle Sachen machen: Etwa Patienten oder Arbeitnehmer automatisch überwachen. Natürlich im Namen der Sicherheit.
![Build 2017: Microsoft will Arbeitnehmer in Echtzeit überwachen](https://heise.cloudimg.io/width/610/q85.png-lossy-85.webp-lossy-85.foil1/_www-heise-de_/imgs/18/2/1/9/9/2/0/0/build2017-workplace-safety-4e367376c34c1336.png)
(Bild: Microsoft)
Microsoft erfindet sich als Cloud-Provider neu und drängt ins IoT. CEO Satya Nadella scheint die ethischen Fallstricke, die mit der Digitalisierung aller Lebensbereiche einhergehen, durchaus wahrzunehmen. In seiner Keynote zur Eröffnung von Microsoft Entwicklerkonferenz Build mahnte Nadella jedenfalls zur Vorsicht und verwies auf Romane wie George Orwells 1984 und Aldous Huxleys Brave New World. Doch genau an solche Dystopien erinnern die Beispiele, die Microsoft für neue Funktionen seiner Cloud-Infrastruktur Azure wählte: Krankenhaus-Patienten oder Bauarbeiter, die komplett automatisch von Kameras überwacht werden.
(Bild: Microsoft)
Die künstliche Intelligenz (KI) erkennt nicht nur automatisch Personen und Objekte, sondern kann auch analysieren, was die Personen mit diesen Objekten tun. Der Überwacher kann dann Regeln erstellen, die ihn automatisch benachrichtigen, wenn eine Person etwas tut, das die Regeln verletzt. Etwa wenn er einen Raum unbefugt betritt, ein Gerät benutzt oder länger Pause macht als gewünscht – ein potenzieller Albtraum für Arbeitnehmer, der die Arbeitsrechtler noch beschäftigen dürfte. In einem anderen Beispiel werden automatisch Krankenschwestern eines Krankenhauses alarmiert, wenn sich ein Herz-Patient zu viel bewegt. Auch das dürfte in Deutschland nicht ohne weiteres mit dem Datenschutz vereinbar sein.
Die Technik ist Teil von Microsofts Azure Services. Microsoft nennt sein Angebot an andere Firmen "Intelligent Cloud" und will mit der neuen Funktion Azure IoT Edge Geräte im lokalen Netz einer Firma mit der Microsoft-Cloud verbinden. Das soll zum Beispiel ermöglichen, die beschriebene Bilderkennung auch im lokalen Netz auszuführen, wenn die Verbindung zur Cloud zusammenbricht. Der Code, der sonst in der Cloud läuft wird dabei in Docker-Container verpackt und kann so direkt auf das IoT-Gerät (das auf Windows oder Linux läuft) heruntergeladen und dort ausgeführt werden. So können Arbeitnehmer auch überwacht werden, wenn die Cloud mal offline ist. (fab)