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FIWARE – Skalierbare Datenplattform für
intelligente Infrastrukturen
FIWARE Netzwerktreffen, Berlin, 30.03.2023
Prof. Dr. Michael Prange
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.“
Digitaler Zwilling als Basis für Smart Solutions
Prof. Dr. Michael Prange 3
Digitaler Zwilling
Datenanalytik / Monitoring
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Smart Data Plattform
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Data
Stadtverwaltung(en)
Unternehmen
Infrastruktur
Smart Region Ökosystem
Bürger / Touristen / Kunden
Bürger / Touristen / Kunden
Unternehmen
Wissenschaft
Politik
Daten
Nutzer
Daten
Anbieter
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
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
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“
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
FIWARE – Open Linked Data Platform
Prof. Dr. Michael Prange 9
Quelle: FIWARE (2022)
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
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
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
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
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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
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SPO
TALB
…
…
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N.N.
LAB-TOUR SH
Recommender
Pilotanwendung
Kiel
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Globale Sensorik
LAB-TOUR SH
Integration Hub
Pilotanwendung
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TASH
imx.3
= Konnektor
Offene Datenplattformen als Motor für Innovation!
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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
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  • 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