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- 48 | THE DOPPLER | WINTER 2017 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.