The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Winter 2017 | Page 50

und Daten als Service. Diese täglichen Bahnstreckenin-
spektionen werden automatisch mit hoher Präzision
und Genauigkeit ausgeführt. So wird Zeit und Geld ein-
gespart. Da Eisenbahnbetreibern wiederverwendbare
und quantifizierbare Daten in Echtzeit bereitgestellt
werden, können diese zeitnahe Entscheidungen treffen,
die den Umsatz erhöhen und gleichzeitig die Sicherheit
der Passagiere und der Fracht gewährleisten.
Über ein Jahr lang führte RailPod Demos für Kunden
über ein Web-Portal aus, das lokal im Büro des Unter-
nehmens gehostet wurde. Dann wurde RailPod klar,
dass eine Cloud-basierte IoT-Plattform erforderlich war,
die demonstrieren konnte, wie seine Technologie die
Daten von den Drohnen in Echtzeit einspeisen, verarbei-
ten und visuell darstellen konnte. RailPod wünschte sich
eine Plattform, die nur minimale Wartung erfordert und
verwaltete Services nutzt, aber dennoch kostengünstig
ist. Die Lösung für RailPod sollte sich außerdem propor-
tional zu der Kundenanzahl skalieren lassen und die
schnelle Einspeisung neuer Datenquellen ermöglichen.
Darüber hinaus musste RailPod den Datenfluss zu sei-
nen Kunden streng kontrollieren und sicherstellen, dass
Governance und Berechtigungen ordnungsgemäß ein-
gehalten wurden.
RailPod hat Cloud Technology Partners (CTP) schon
früh im Ideenfindungsprozess hinzugezogen, um vom
Know-how des Unternehmens in den Bereichen Cloud,
Big Data und IoT zu profitieren. Nachdem CTP RailPod
bei der Erstellung einer Anforderungsliste unterstützt
hatte, erstellte CTP eine Lösungsarchitektur, einen UI/
UX-Prototyp, ein Sprint-Backlog und einen Ressourcen-
plan für die zukünftige Ausführung. In weniger als zwei
Monaten hatte CTP eine Prototyplösung entwickelt, die
skalierbares Wachstum ermöglichte.
IoT-Lösung der Enterprise-Klasse
Phase 1
Das Ziel der ersten Phase des Projekts war die Erstellung
einer Cloud-basierten Prototyplösung, mit der RailPod
drei zentrale Ziele erreichen konnte:
1. Von der Drohne erfasste Daten speichern und
archivieren.
2. Die Messdaten in einem Web-basierten Portal
visuell darstellen.
3. Die Daten so schützen, dass die Benutzer nur die
Daten anzeigen können, für die sie berechtigt sind.
Das entwickelte Portal enthielt eine Funktion für die An-
und Abmeldung, eine Karte mit den Bahnlinien und Dia-
gramme für die Darstellung von Sensordaten. CTP
begann mit einem detaillierten Designplan für das
Benutzererlebnis. Anschließend wurden die Infrastruk-
tur erstellt, der Anwendungscode entwickelt, die Mess-
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werte für Sicherheit, Leistung und Widerstandsfähigkeit
implementiert und Empfehlungen für RailPod zu IoT und
Datenintegrität bereitgestellt. Die IoT-Plattform wurde
mit Python, SQLAlchemy, React, Leaflet und PostGIS
entwickelt und wird zurzeit auf einer EC2 Instanz gehos-
tet. Die folgenden AWS Services werden im Moment für
die Unterstützung der Lösung verwendet: VPC, EC2, S3,
RDS, SQS, SNS und Snowball.
Zukünftige Phasen
Die nächsten Phasen des Projekts werden die Integra-
tion mit der AWS IoT-Plattform und die Nutzung von
Serverless Computing umfassen. Sobald das RailPod
Team in der Lage ist, das IoT-SDK in seine Drohne zu
integrieren, wird das Parsing großer binärer Dateien
durch MQTT Messaging ersetzt werden. Zudem wird
AWS Lambda EC2 Instanzen überflüssig machen und so
den Wartungsaufwand und die Kosten reduzieren.
Zukünftige Phasen werden außerdem Leistungsverbes-
serungen beinhalten, einschließlich der Erstellung eines
Kachelservers für das effizientere Rendering von
Karten.
Implementierung auf Amazon Web
Services
RailPod hat sich beim Hosting seiner Lösung für AWS
entschieden, weil sich die AWS IoT-Plattform nahtlos
mit dem vorhandenen System von Railpod integrieren
ließ. Während das RailPod Team mit der Integration des
AWS IoT-SDKs in seine Drohne beschäftigt war, konnte
der anfängliche Prototyp mit AWS S3, RDS und EC2 kos-
tengünstig realisiert werden. AWS Snowball stellte
außerdem ein einfaches Verfahren für die schnelle
Übertragung von Hunderten Gigabyte vorhandener
Daten in S3 zur Verfügung.
Daten-Backbone
Aufgrund der hohen Varietät und der Häufigkeit der
Datenmessungen werden die von der RailPod Drohne
erfassten Daten in großen Datendateien gespeichert,
die entweder direkt oder über ein Proxy-Gerät in die
Cloud übertragen werden. Während die Drohne eine
Bahnlinie inspiziert, werden neue Dateien automatisch
in AWS hochladen und nach den Geschäftsregeln verar-
beitet, die RailPod zuvor definiert hat. Wenn die Daten
erfolgreich eingespeist und verarbeitet wurden oder
wenn ein Fehler aufgetreten ist, wird per E-Mail eine
Benachrichtigung an die jeweiligen Gruppen gesendet.
Für die Sicherheitsanforderungen von RailPod hat CTP
die Software CTP Central integriert, eine proprietäre,
containerisierte, mandantenfähige Software für meh-
rere Benutzer, die als Authentifizierungsmechanismus
für die Plattform dient.