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Michael Pfefferle (Bitkom) Datenplattform für intelligente Infrastrukturen.pdf

  1. FIWARE – Skalierbare Datenplattform für intelligente Infrastrukturen FIWARE Netzwerktreffen, Berlin, 30.03.2023 Prof. Dr. Michael Prange
  2. Agenda Prof. Dr. Michael Prange 2 1. Smarte Datenplattformen 2. Intelligente Infrastrukturen 3. Herausforderungen 4. FIWARE Technologie 5. Beispiele 6. Ausblick „Alles was digitalisiert werden kann, wird digitalisiert.“ „Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.“
  3. Digitaler Zwilling als Basis für Smart Solutions Prof. Dr. Michael Prange 3 Digitaler Zwilling Datenanalytik / Monitoring Reale Welt / Kontext Notify Update Actuate Capture
  4. Smarte Datenplattformen Prof. Dr. Michael Prange 4 Smart Data Plattform Stadtverwaltung(en) Open Data Stadtverwaltung(en) Unternehmen Infrastruktur Smart Region Ökosystem Bürger / Touristen / Kunden Bürger / Touristen / Kunden Unternehmen Wissenschaft Politik Daten Nutzer Daten Anbieter
  5. Intelligente Infrastrukturen Prof. Dr. Michael Prange 5 ▪ Kommunikationsnetzwerke ▪ Mobilfunk (3G, LTE, 5G) ▪ WLAN (Wireless LAN) ▪ LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) ▪ 6LoWPAN (IPv6 over Low Power Personal Area Networks) ▪ Sensoren und IoT Geräte ▪ Kamerasysteme ▪ Parkplatzsensoren ▪ Fernwärmesensoren ▪ Besucherzählsysteme ▪ Edge Computing
  6. LPWAN Sensoren und IoT Geräte Prof. Dr. Michael Prange 6 IoT Geräte LPWAN Sensoren “Schnell wachsende Kommunikationsnetzwerke in Bezug auf Abdeckung und Hotspots!“ Parkplatzsensoren ▪ Belegungszustand ▪ Geo-Position ▪ Batteriezustand Kamerasysteme ▪ Objekterkennung ▪ Geo-Position ▪ Zähldaten
  7. Datenplattformen für innovative Geschäftsmodelle Prof. Dr. Michael Prange 7 Data Lake Data Warehouse Unternehmen Real-Time Data Datenplattform Data Science Externe Datenplattform Open Data „Data Business“
  8. Herausforderungen Prof. Dr. Michael Prange 8 ▪ Skalierbarkeit ▪ Sensorik: Anzahl der Sensoren und Vielzahl der Hersteller nehmen zu. ▪ Anwendungen: Art und Umfang der Anwendungen und Anzahl der Anbieter nehmen zu. ▪ Datenvolumen: Datenmenge pro Sensor und Anwendung nimmt über die Zeit zu. ▪ Nutzerzahlen: Rechenzeit pro Anwendung nimmt bei steigenden Nutzerzahlen zu. ▪ Interoperabilität ▪ Sensorik: Anbindung gleichartiger Sensorik verschiedener Hersteller. ▪ Anwendungen: Einsatz unterschiedlicher Anwendungen auf einer Datenplattform. ▪ Datenanalytik: Ganzheitliche Datenanalysen basierend auf Sensorik und Anwendungen. ▪ Offene Standards ▪ Datenmodelle ▪ Datenschnittstellen
  9. FIWARE – Open Linked Data Platform Prof. Dr. Michael Prange 9 Quelle: FIWARE (2022)
  10. FIWARE – Interoperabilität und Skalierbarkeit Prof. Dr. Michael Prange 10 ▪ Interoperabilität durch Verwendung standardisierter Datenmodelle und Datenschnittstellen ▪ Smart Data Models ▪ NGSI-LD ▪ Skalierbarkeit im Server-Cluster durch Container-Infrastrukturen ▪ Kubernetes ▪ Docker ▪ Interoperabilität und Skalierbarkeit sind Grundlage für Innovation und Kollaboration: ▪ Anbieter von Anwendungen: Einsatz auf unterschiedlichen Plattformen mit verschiedener Sensorik ▪ Anbieter von Plattformen: Betrieb verschiedener Anwendungen und Einbindung unterschiedlicher Sensorik ▪ Anbieter von Sensorik: Anbindung an verschiedene Plattformen für unterschiedliche Anwendungen ▪ Open Source Geschäftsmodelle funktionieren anders als proprietäre Anwendungsentwicklung ▪ Smart Solutions können unverändert auf verschiedenen FIWARE-Plattformen betrieben werden
  11. Mobilitätsplattform Prof. Dr. Michael Prange 11 Mobilitätsplattform Web App Open Data Stammdaten ▪ Belegung der Parkplätze ▪ Status der Fahrrad-Verleihstationen ▪ Busfahrpläne und Echtzeitdaten ▪ Bahnfahrpläne und Echtzeitdaten ▪ Wetter- und Umweltdaten Nextbike GTFS Sensoren
  12. Mobility Data Space als Integrationsplattform Prof. Dr. Michael Prange 12 Mobility Data Space ▪ FIWARE Context Broker ▪ TRUE Connector for Mobility Data Space ▪ IDSA Data Model Standards ▪ NGSI Web Service Standards ▪ Open Linked Data Platform Mobility Platform Mobility Platform Data Consumer Data Provider Digital Twin
  13. Energieplattform Prof. Dr. Michael Prange 13 Energieplattform Web App Open Data Datenanalyse ▪ FIWARE Context Broker ▪ FIWARE QuantumLeap ▪ IDSA Data Model Standards ▪ NGSI Web Service Standards ▪ Open Linked Data Platform Sensoren Anomalie-Erkennung 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 20 40 60 80 100 120 1 47 93 139 185 231 277 323 369 415 461 507 553 599 645 691 737 783 829 875 921 967
  14. Digitales Besuchermanagement im Tourismus Prof. Dr. Michael Prange 14 ▪ Technische Infrastruktur für die Entwicklung eines Recommender Moduls ▪ Datenintegration verschiedener Datahubs, globaler Sensorik und externer offener Datenquellen ▪ Bereitstellung einer standardisierten Datenbasis für das Recommender Modul ▪ Bereitstellung der Ergebnisse an Ausspielkanäle über einen standardisierten Webservice ▪ Verwendung von standardisierten Datenmodellen zur Veröffentlichung als Open Data LH IND ADDIX IoT Devices Datahubs SHWLAN/ Snellstar SPO TALB … … Integration Hub N.N. LAB-TOUR SH Recommender Pilotanwendung Kiel Region Globale Sensorik LAB-TOUR SH Integration Hub Pilotanwendung Deployment TASH imx.3 = Konnektor
  15. Offene Datenplattformen als Motor für Innovation! Prof. Dr. Michael Prange 15 Interoperabilität Skalierbarkeit FIWARE
  16. Kontaktinformationen Prof. Dr. Michael Prange 16 Prof. Dr.-Ing. Michael Prange Professor für Data Science Fachhochschule Kiel Hochschule für Angewandte Wissenschaften Institut für Data Science Grenzstraße 3 24149 Kiel Telefon: 0431 210 - 2540 Telefax: 0431 210 - 62540 E-Mail: michael.prange@fh-kiel.de www.fh-kiel.de
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