Echtzeitanalyse in der Luftfahrt

Anspruchsvolles Big-Data-Projekt

Apache Flink unterstützt Airbus bei der Realisierung eines sehr anspruchsvollen Echtzeit-Big-Data-Projekts.

Anspruchsvolles Big-Data-Projekt

Aufgrund des wachsenden Luftverkehrsaufkommen werden immer häufiger Echtzeitanalysen benötigt.

Angesichts neuer Anforderungen der Internationalen Zivilluftfahrt-Organisation (ICAO) und des wachsenden Luftverkehrsaufkommens benötigt die Luftfahrt zunehmend Echtzeitanalysen auf globaler Ebene, um Entscheidungen zu unterstützen. Airbus Defence and Space hat daher die Flugdatenanalyselösung Airbus Airsense entwickelt und Mitte 2018 auf den Markt gebracht.

Airbus muss seine Flugzeuge in der Luft halten, insgesamt 69 Millionen Flugstunden pro Jahr. Aus diesen Flugbewegungen stammen die riesigen Mengen an Daten, woraus einige Herausforderungen resultieren. So sendet ein Flugzeug sein Signal mindestens zweimal pro Sekunde. Insgesamt wird das gesamte Datenvolumen aus 10.000 bis 15.000 Flügen generiert, die zu einem bestimmten Zeitpunkt durchgeführt werden. Das gesamte weltweit verfügbare Nachrichtenvolumen beträgt also 24.000 Nachrichten pro Sekunde. Da immer mehr Flugzeuge eingesetzt werden, steigt die Zahl der Nachrichten kontinuierlich. 

Heiko Udluft, Data Scientist & Digital Product Development von Airsense, erklärt die Besonderheiten: „Wir mussten eine Datenpipeline aufbauen, über die Airsense rund zwei Milliarden Ereignisse pro Tag, mit einem Datenvolumen von 100 Gigabyte, in Echtzeit verarbeiten und analysieren kann. Das war eine immense Big-Data-Herausforderung. Wir benötigten die entsprechenden Tools und mussten über das nötige Engineering verfügen, um diese Datenmengen bewältigen zu können.“

Man nutze die Daten tatsächlich in Echtzeit. Hierzu werden Daten, die von Ereignis-Hubs kommen, in Echtzeit mit Flink verarbeitet. Diese Art der Verarbeitung sei wichtig, denn so könne man die erforderlichen Analysen durchführen. Echtzeitanalysen in großem Maßstab seien sehr anspruchsvoll, weil es auf Zustandsvollständigkeit und Echtzeit-Shuffle-Ausgänge ankomme.

Das Flink-Cluster wird bei Airbus mit dem Kubernetes-Dienst betrieben. Flink soll vor allem die Möglichkeit bieten, Ausfälle besser zu handhaben, ohne den gesamten Zustand wiederholen zu müssen. Udluft fügt hinzu: „Für die Stapelverarbeitung ist Apache Spark ein guter Weg, aber sobald die Dinge in Echtzeit erledigt werden müssen und echte Echtzeitanforderungen gestellt werden, denken wir, dass Flink ein besserer Weg ist. So ist die Latenzzeit für uns wirklich entscheidend und wichtig.“

Die fortschrittliche Analyselösung verarbeitet Multi-Source-Überwachungsdaten, die auf globalen ADS-B-Daten (Automatic Dependent Surveillance Broadcast) basieren. Airsense wird somit gespeist von verschiedenen Daten-Feeds für Flugzeugpositionen und bringt Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit zusammen. Die Menge und Größe der Daten, mit denen es Airbus zu tun hat, die sehr hohe Anzahl der Nachrichten pro Sekunde und auch die daraus zu extrahierenden Analysen machen den Betrieb von Airsense überaus anspruchsvoll. Hier kommen Mustererkennung, maschinelles Lernen und viele Analyseapplikationen zum Einsatz.

Bildquelle: Getty Images/iStock/Getty Images Plus

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