Hindernisse auf der Erde mit Hilfe des Weltraums lösen

Die Herausforderung für Spire bei diesem Projekt war zweigeteilt: Einerseits muss ein geeigneter Kooperationspartner über das richtige Know-how verfügen, um den Zeitplan und den Inhalt des Projekts nicht zu beeinträchtigen. Andererseits kann es sich ein Unternehmen nicht leisten, einen Partner zu haben, der bewährte Arbeitsweisen umkrempelt.

Mit unserem umfangreichen Fachwissen haben wir uns in das Team von Spire eingebracht und an den Status quo angepasst - das Ergebnis waren kleine, aber wichtige Schritte in die richtige Richtung.

Neben dem Aufbau des Teams gab es auch eine technische Herausforderung: Die große Menge an einzelnen Datenpunkten, die über die letzten Jahre gesammelt, und dem System kontinuierlich hinzugefügt werden: 200 Milliarden Datenpunkte mussten prozessiert, gespeichert und schließlich über eine umfassende und einfach zu bedienende API an ihre Kunden geliefert werden.

Interessant an dieser Datenmenge ist die Anforderung, einen gewissen Ausschnitt der Daten innerhalb einer möglichst kurzen Antwortzeit abrufen zu können. Darüber hinaus muss von Zeit zu Zeit eine komplette Reprozessierung der gesamten Daten vorgenommen werden, um zusätzliche Muster oder Aktualisierungen von Details im Algorithmus zu erkennen. Diesen Prozess auch unter massiver Parallelisierung robust zu machen birgt einige Herausforderungen.

Cloudflights Team unterstützt Spire bei der Entwicklung eines ADS-B-basierten Produkts, das die Position eines Flugzeugs sowie zusätzliche Daten wie den Flugplan nutzt, um eine umfassende API für Flüge und andere Ereignisse zu erstellen.

Anstatt, wie bei herkömmlichen Anbietern üblich, ADS-B-Daten hauptsächlich über terrestrische Empfänger zu erfassen, senden Flugzeuge ihre Nachrichten zusätzlich auch nach oben, wo Spires Satellitenkonstellation (die größte Multi-Use-Satellitenkonstellation) sie empfängt.

Dies liefert detaillierte Informationen über alle in der Luft befindlichen Flugzeuge, selbst wenn sich diese über abgelegenen Regionen wie Ozeanen oder Wüsten befinden - ein entscheidender Vorteil für eine vorausschauende Wartung und Kraftstoffoptimierung. Ein Beispiel: Nachdem die geplante Ankunftszeit eines Flugzeugs nicht eingehalten werden kann, wird die bestmögliche Route in einem geeigneten Landefenster geplant, um so wenig zusätzlichen Treibstoff wie möglich zu verbrauchen.

Die Datenverarbeitung und -speicherung erfolgt mit Hilfe von on demand Speicher- und Rechenclustern auf der AWS Cloud. Dies ermöglicht eine sehr hohe Parallelität bei der (Re-) Prozessierung von Hunderten TB Daten und spart gleichzeitig Kosten. Zu den Tools und Frameworks für die Verarbeitung der Daten gehören die Cloud Big Data Plattform AWS EMR (HBase, Flink, andere Data-Warehouse-Lösungen), Kafka und ElasticSearch. Ressourcen werden über Infrastructure as Code verwaltet und sind somit in die kontinuierliche Entwicklung der gesamten Lösung integriert und eingebunden.