Porsche Fahrzeuge

Um die Datenmengen in Fahrzeug, Vertrieb und Produktion optimal auszuwerten, setzt Porsche auf die Plattform Streamzilla. Bild: Porsche

| von Werner Beutnagel

Beim Begriff der „Streaming-Daten“ liegt die Assoziation mit den explodierenden Datenbergen nahe, die Entertainment-Dienste tagtäglich durch das Internet schicken. Doch Netflix und Co. sind schon lange nicht mehr die einzigen Anbieter, die auf Streaming setzen: Auch in der Autobranche ist die Idee inzwischen angekommen. Unter anderem adressiert Porsche den Trend, Daten nicht per Stapelverarbeitung, sondern im Streaming-Verfahren zu bearbeiten, mit der neuen Datenplattform Streamzilla.

Die hierfür genutzten Informationen werden von verschiedensten Geräten wie etwa Sensoren erzeugt und mit Hilfe der Plattform gesammelt und verarbeitet. Dadurch werden sie für Analysen nutzbar, die Einblicke in die Organisation erlauben, erklärt Sridhar Mamella, der Streamzilla als Plattformmanager bei Porsche verantwortet. Um die Vorteile des Systems zu veranschaulichen, lohne sich der Blick auf den Unterschied zur Stapelverarbeitung von Daten: „Die Stapelverarbeitung ist eine effiziente Methode, um große Datenmengen zu verwerten, allerdings nicht, wenn diese noch in Bewegung sind“, erklärt Mamella. „Im Gegensatz dazu ermöglicht uns die Stream-Verarbeitung, die Daten und Informationen in Echtzeit zu analysieren und sofort Einblicke zu erhalten.“ Bei Porsche werden Data-Streaming-Technologien unter anderem im Verkauf, der Produktion und Logistik sowie bei vernetzten Fahrzeugen und der elektrischen Ladeinfrastruktur eingesetzt. „Die Stammdaten eines Fahrzeuges sind nach seiner Produktion initial angelegt. Nach dem Verkauf des Fahrzeugs können sich diese Daten mehrfach verändern, zum Beispiel durch den Austausch einer Fahrzeug-Komponente oder durch ein Software-Update“, erläutert Mamella. Die Plattform helfe den entsprechenden Mitarbeitern dabei, Historie und Änderungen der Daten an verschiedene Systeme im Vertrieb zu verteilen.

In einem vernetzten Fahrzeug wie etwa dem Porsche Taycan können mithilfe des Systems Sensordaten verarbeitet und die erlangten Erkenntnisse genutzt werden, um den Fahrer in Echtzeit zu unterstützen. Dabei kommen sowohl Verhaltensdaten, etwa zur Lenkung, Bremsung, Geschwindigkeit oder dem Verbrauch, als auch Diagnoseinformationen zum technischen Zustand des Fahrzeugs zum Einsatz.

Streamzilla soll Steuerzentrale für Daten werden

Die Streamzilla-Plattform soll künftig die zentrale Anlaufstelle für alle Data-Streaming-Anforderungen im Porsche-Konzern werden. IT-Produktteams, die für den Dienst verschiedene Anwendungen aufbauen und ausführen können, sollen damit unter anderem von der geringen Latenz, dem hohen Durchsatz und der Fehlertoleranz des dezentralen Systems von Apache Kafka profitieren, erklärt Sridhar Mamella. Zur Automatisierung und Verwaltung des Datenflusses zwischen Systemen nutzt der Autobauer zudem die skalierbare Open-Source-Plattform Apache NiFi.

„Mit Streamzilla können die Produktteams von Porsche eingebaute Apache Kafka & Apache NiFi- APIs nutzen, um Data Lakes einzupflegen und Änderungen von und an Datenbanken zu übertragen sowie für Machine Learning und Analysen“, so Mamella. Die Bündelung der unternehmensweitsen Kräfte sei ein sinnvoller Schritt, um bei der aufwendigen Einrichtung und Verwaltung von Apache Kafka & Apache NiFi-Clustern Arbeit zu vermeiden. Unter anderem müssen Server bereitgestellt, geupdatet und gewartet sowie eine verteilte Open-Source-Technologie manuell konfiguriert werden. Außerdem muss im Rahmen des Systems sichergestellt werden, dass Daten gespeichert und gesichert werden, Überwachungs- und Alarmeinrichtungen etabliert sind und Ereignisse zur Unterstützung von Laständerungen skaliert werden. Streamzilla ermögliche es Porsche-Mitarbeitern, Anwendungen für den Live-Betrieb anzubinden, ohne selbst Fachwissen zu Open-Source-Infrastrukturen zu benötigen, erklärt Plattformmanager Mamella. Dies bedeute, dass sie weniger Zeit für die Verwaltung der Infrastruktur und mehr Zeit für die Entwicklung von Applikationen aufwenden können, die unter anderem die Echtzeit-Navigation, Kraftstoffeffizienz, Predictive Maintenance oder die automatische Fahrerassistenz verbessern können.

In Zukunft steht für Streamzilla die Weiterentwicklung der Systeme aber auch der Anschluss anderer IT-Lösungen im Fokus: Unter anderem möchte Porsche Apache Kafka künftig als Managed Service einsetzen können, um die Skalierbarkeit sicherzustellen. Darüber hinaus sollen bestimmte Parts der eigenen SAP-Landschaft an den Service angeschlossen werden, um Teams in Produktion, Vertrieb und Kundenservice neue Möglichkeiten zur Nutzung von Streamzilla zu eröffnen

Porsche im Zeichen von "Cloud First"

Die Einführung von Streamzilla ist Teil der Cloud-First-Strategie von Porsche, deren erklärtes Ziel die Cloud-Migration aller Services und der Infrastruktur darstellt. Dabei spielt die Verarbeitung von Informationen eine zentrale Rolle. „Wir haben erkannt, dass ein langfristiger strategischer Ansatz erforderlich war, um das Beste aus unseren Daten herauszuholen und sie als wichtige Ressource zu nutzen. Im Laufe des vergangenen Jahres haben wir einen strategischen Plan für die Porsche-Datenorganisation ausgearbeitet“, erklärt Porsches Chief Data Architect Helge Silberhorn. Im Kern stehe die Strategie auf drei Säulen: Einer gemeinsamen Roadmap für alle Data-Analytics- und KI-Aktivitäten, einem Framework mit Methoden, Best Practices und Prozessen sowie der Schaffung einer Datenkultur im Unternehmen.

Um den Mehrwert der Informationen unternehmensweit optimal nutzen zu können, setzt Porsche unter anderem auf Datendomänen, die helfen sollen, Silos zu vermeiden. „Eine Domäne verknüpft verschiedene Daten, Datenobjekte und Datenquellen mit Geschäftsinteressen. Somit sind Daten ein gemeinsam genutztes und zugängliches Gut, das im Besitz von Porsche als Ganzes ist. Dies ist auch der erste Grundsatz unserer Architekturprinzipien“, erläutert Silberhorn. Neben Führungskräften, die für die Qualität und Verfügbarkeit der Daten verantwortlich sind, unterstützen unter anderem die sogenannten Data Stewards im Unternehmen das eigentliche Handling der Informationen, während sich Data Domain Manager für die Ausrichtung „auf das große Ganze“ zuständig zeigen.

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