FIWARE – Skalierbare Datenplattform für
intelligente Infrastrukturen
FIWARE Netzwerktreffen, Berlin, 30.03.2023
Prof. Dr. Michael Prange

Agenda
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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.“

Digitaler Zwilling als Basis für Smart Solutions
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Digitaler Zwilling
Datenanalytik / Monitoring
Reale Welt / Kontext
Notify Update
Actuate
Capture

Smarte Datenplattformen
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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

Intelligente Infrastrukturen
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▪ 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

LPWAN Sensoren und IoT Geräte
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IoT Geräte
LPWAN Sensoren
“Schnell wachsende Kommunikationsnetzwerke in Bezug auf Abdeckung und Hotspots!“
Parkplatzsensoren
▪ Belegungszustand
▪ Geo-Position
▪ Batteriezustand
Kamerasysteme
▪ Objekterkennung
▪ Geo-Position
▪ Zähldaten

Datenplattformen für innovative Geschäftsmodelle
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Data Lake
Data Warehouse
Unternehmen
Real-Time Data
Datenplattform
Data Science Externe Datenplattform
Open Data
„Data Business“

Herausforderungen
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▪ 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

FIWARE – Open Linked Data Platform
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Quelle: FIWARE (2022)

FIWARE – Interoperabilität und Skalierbarkeit
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▪ 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

Mobilitätsplattform
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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

Mobility Data Space als Integrationsplattform
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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

Energieplattform
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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

Digitales Besuchermanagement im Tourismus
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▪ 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

Offene Datenplattformen als Motor für Innovation!
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Interoperabilität
Skalierbarkeit
FIWARE

Kontaktinformationen
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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