Ja, wo laufen sie denn? Tracking und Tracing in 2D, 3D und 4D Location Intelligence on-premise und in der Cloud

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2 Ja, wo laufen sie denn? Tracking und Tracing in 2D, 3D und 4D Location Intelligence on-premise und in der Cloud Hans Viehmann Product Manager EMEA ORACLE Corporation DOAG Konferenz

3 Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle s products remains at the sole discretion of Oracle.

4 Ja, wo laufen sie denn? Zahlreiche Einsatzfelder für Location Intelligence Smart Cities, öffentlicher Nahverkehr, Individualverkehr Internet der Dinge (IoT) Industrie 4.0 / Lieferketten Location-based Services, z.b. Standortbasiertes Marketing... 4

5 Agenda Raumbezogene Daten in der Datenbank Einsatz der Datenbank für Rückverfolgung Graphische Aufbereitung der Ergebnisse Weitergehende Analysen auf Basis des Straßennetzes Stream Analytics und Event-driven Architectures 5

6 Was ist mit raumbezogenen Daten gemeint? Bestandteil praktisch jeder Datenbank Daten, die Geographie oder Standort beschreiben topographische Strukturen wie Küstenlinien, Flüsse, Parks,... Position von Fahrzeugen, Transformatoren, Smartphones,... Umsatzzahlen je Region, Kunden je Postleitzahl Adressdaten, Ortsbezeichnungen,... kurz, alles, was einen Standort beschreibt Koordinaten oder textuelle Beschreibung Universeller Schlüssel Stellt Bezug her, wo anderweitig keine Beziehung vorhanden wäre Wichtige Dimension für zahllose Analysen

7 Anforderungen an die Datenbank Datentyp zur Speicherung von Punkten, Linien, Linienzügen, Flächen,... In zwei oder drei Dimensionen Berücksichtigung des Koordinatensystems Topologische Operatoren Punkt in Fläche, schneidende Linien, überlappende Flächen,... Geometrische Funktionen Berechnung von Flächen, Abständen, Erzeugung von Pufferzonen,... Räumliche Indices Schneller Zugriff auf relevante Fläche 7

8 Speicherung als Object Type SDO_GEOMETRY Tabelle Gemeinde ID NAME GRENZE NUMBER VARCHAR2 SDO_GEOMETRY SDO_GTYPE SDO_SRID SDO_POINT SDO_ELEM_INFO SDO_ORDINATES NUMBER NUMBER SDO_POINT_TYPE SDO_ELEM_INFO_ARRAY SDO_ORDINATE_ARRAY

9 Anlegen von geometrischen Objekten Erzeugung eines punktförmigen Objekts... select sdo_geometry('point (10 50)', 4326) from dual; SDO_GEOMETRY SDO_GEOMETRY(2001, 4326, SDO_POINT_TYPE(10, 50, NULL), NULL, NULL) Alternative... select sdo_geometry(2001, 4326, sdo_point_type(10,50,null), null, null) from dual; SDO_GEOMETRY SDO_GEOMETRY(2001, 4326, SDO_POINT_TYPE(10, 50, NULL), NULL, NULL)

10 Zugriff auf die einzelnen Koordinaten in SDO_GEOMETRY Welche Punkte beschreiben den Umriss von Deutschland? SQL> select k.id, k.x, k.y from 2 geo_staaten s, 3 table(sdo_util.getvertices(s.geometry)) k 4 where feature_name='germany'; ID X Y , , , , , , : : :

11 Räumliche SQL-Abfragen: Ein Beispiel Welche Bundesländer grenzen an NRW? select l1.name from laender l1, laender l2 where l2.name='nrw' and sdo_relate( l1.grenze, l2.grenze, 'mask=touch' )='TRUE' Abfrageoptimierung durch räumlichen Index Zweistufiges Filterverfahren Erst grobe Auswahl, dann detaillierte Prüfung der verbleibenden Kandidaten

12 Cloud or on-premise Map services Oracle Produkte und Positionierung Oracle Database Basisfunktionen zum Management von Geodaten Oracle Spatial and Graph Option für Geocoding, Routing, High-Performance Query and Analytics, usw. (kostenpflichtig) Umfasst RDF Graph (triple store, SPARQL queries, inferencing, Unterstützung für Ontologien,...) Enthält property graph analytics engine Oracle Fusion Middleware MapViewer Kartendarstellung auf Basis HTML5 Ausgerichtet auf Standards (OGC, ISO 191xx,...) Partnerschaft mit Datenanbietern, SIs, ISVs,... Big Data und Oracle NoSQL Unterstützung HTTP Oracle Fusion Middleware MapViewer JDBC Oracle Database Spatial and Graph Option Local Map content 12

13 Multi-model Datenbank oder Big Data Plattform Verfügbar on-premise oder als Cloud Services Oracle Big Data Spatial and Graph Oracle Database Spatial and Graph Spatial and Graph in Cloud Offerings NoSQL Big Data: Single Model Data Store Database 12c: Polyglot (Multi-model) Data Store 13

14 Agenda Raumbezogene Daten in der Datenbank Einsatz der Datenbank für Rückverfolgung Graphische Aufbereitung der Ergebnisse Weitergehende Analysen auf Basis des Straßennetzes Stream Analytics und Event-driven Architectures 14

15 Einsatz für Location Tracking Neue APIs in Oracle 12.2 Überwachung zahlreicher Objekte und Regionen gleichzeitig Optimierte Point-in-Polygon Abfrage Parallelisierung, hohe Skalierbarkeit Java API und PL/SQL API zum Event Management Advanced Queueing in der Datenbank für asynchrone Verarbeitung Hohe Performance 15

16 Location Tracking API Vorgehensweise Anlegen der zu überwachenden Regionen als flächenhafte Objekte Initialisierung des Location Tracking Server Drei Queues: Eine für alle beweglichen Objekte, eine für Positionsmeldungen, eine für Benachrichtigungen im Falle von relevanten Ereignissen Laufende Positionsmeldungen je beweglichem Objekt, ggf. Persistierung PL/SQL APIs zum Anlegen von Objekten und Einfügen von Meldungen Java API zu Advanced Queueing für Positionsmeldungen Einsatz von JMX für maximalen Durchsatz Weiterleitung von Ereignissen über Subscription an Ereignis-Queue Verarbeitung durch die entsprechende Anwendung 16

17 SDO_TRKR PL/SQL Package Einrichtung CREATE_TRACKING_REGIONS: Erzeugen der Überwachungsgebiete START_TRACKING_REGIONS: Start der Queues des Location Tracking Server, Start der Jobs zur Überwachung der Queues SEND_TRACKING_MSG: Festlegung des jeweiligen Gebiets zu gegebenem Objekt Verarbeitung der Positionsmeldungen SEND_LOCATION_MSGS: Weitergabe der Positionsmeldungen an den Location Server Verarbeitung der Benachrichtigungen Benachrichtigungen werden an <TR_REGION>_NOTIFICATION_Q Queue gesendet Weiterverarbeitung via DBMS_AQ Confidential Oracle Internal/Restricted/Highly Restricted 17

18 Location Tracking Einsatzszenarien Meldung, wenn Objekte ihr jeweiliges Zielgebiet erreichen Meldung, wenn Objekte ihr jeweiliges Gebiet verlassen 18

19 Agenda Raumbezogene Daten in der Datenbank Einsatz der Datenbank für Rückverfolgung Graphische Aufbereitung der Ergebnisse Weitergehende Analysen auf Basis des Straßennetzes Stream Analytics und Event-driven Architectures 19

20 Darstellung relevanter Ereignisse im Zusammenhang HTML5 Visualisierungskomponente In Spatial and Graph Lizenz enthalten Generierung von dynamischen Karten Daten aus der Datenbank Daten aus anderen Quellen (WMS, WFS, GeoRSS, WMTS) Anbindung von Google Maps, etc. Integration z.b. als Plug-ins in Apex Geolocation Showcase 3rd Party Tools möglich z.b. Luciad RIA mit OracleJET 20

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22 Agenda Raumbezogene Daten in der Datenbank Einsatz der Datenbank für Rückverfolgung Graphische Aufbereitung der Ergebnisse Weitergehende Analysen auf Basis des Straßennetzes Stream Analytics und Event-driven Architectures 22

23 Tracking und Tracing auf Straßennetzwerk Je nach Anwendungsfall reicht Objektposition teilweise nicht aus Dokumentation der echten Fahrstrecke trotz unscharfer GPS Position Routenplanung, Vorausberechnung von Ankunftszeit... Benötigt Straßennetz als Referenzdatenbestand Kommerziell verfügbar von HERE, Tomtom OpenStreetMap Konverter erhältlich bei CISS TDI Erforderliche Datenbankfunktionalität Unterstützung linearer Koordinatensysteme Netzwerk-Datenmodell (Graph), Routing Engine 23

24 Routing auf Basis Network Data Model Abbildung des gesamten Straßennetzes in Knoten/Kanten-Modell in der Datenbank, mit oder ohne Geometrie Umfasst Konnektivität und optional auch Kosten (z.b. Fahrzeit) je Straßensegment Ermöglicht Analyse auf Basis des Netzwerks Als abstrakter Graph Mit gerichteten oder ungerichteten Kanten ggf. unter Berücksichtigung von Kosten Umfassende Java-Schnittstelle Caching, Partitioning, load-on-demand,... A B C D G H I Nächster Punkt im gerichtetem Graphen E F 24

25 Routing auf Basis Network Data Model: Architektur User Application Network Analysis API Memory-resident Network Persistent Network Netzwerk wird (zumindest teilweise) in Hauptspeicher kopiert Java API bietet Analysefunktionen auf dem Netzwerk Datenbestand kann hierarchisch gruppiert und partitioniert werden, Caching-Algorithmus regelt das Nachladen von Daten

26 Netzwerk-Datenmodell: Analyse Shortest path analysis Nearest neighbor analysis Within cost analysis Network Buffer (forward and reverse) Reachable/Reaching nodes K-shortest paths analysis Traveling salesman problem Multiple TSPs/Single Depot (neu)

27 Berücksichtigung der Tageszeit in Routing Engine Routing Engine berücksichtigt Tageszeit und Wochentag Zeitabhängige Beschränkungen und Fahrzeiten Angabe von Startzeit und Datum start_date, start_time, date_format, time_format, Ergebnis enthält Ankunftszeit Ziel und Zwischenstops return_route_time, return_subroute_time, Unterstützung für Zeitzonen <?xml version="1.0" standalone="yes"?> <route_request id="1" route_preference= fastest" return_driving_directions="true distance_unit="mile time_unit="minute start_date= 05-Aug-2016 start_time= 10:41 return_route_time= true return_route_geometry="false"> <start_location>... </start_location> <end_location>... </end_location> </route_request> 27

28 Verwendung historischer Verkehrsdaten Benötigt Traffic Patterns in Referenzdaten Angabe von Startzeit/Datum mit Anfrage Auswahl von Traffic Patterns als Option route_preference=traffic Festlegung Auflösungsgenauigkeit traffic_sampling_id=1 (15 minutes) or 2 (hour) Optimale Route unter Berücksichtigung von Zeit und zu erwartendem Verkehr <?xml version="1.0" standalone="yes"?> <route_request id="1" route_preference= traffic" return_driving_directions="true distance_unit="mile time_unit="minute start_date= 05-Aug-2016 start_time= 10:41 return_route_time= true traffic_sampling= 1 return_route_geometry="false"> <start_location>... </start_location> <end_location>... </end_location> </route_request> 28

29 INM Spatial Data Warehouse Institut für Notfallmedizin und Medizinmanagement Trend- und Strukturanalyse für den bayerischen Rettungsdienst rettungsdienstliches DWH/Internet-Portal für ganz Bayern Standortplanung, What-if Analyse,... ca. 29 Mio Datensätze mit Einsatzdaten, 2TB Datenvolumen insgesamt Start- und Zielorte, Einsatzorte, Klinikstandorte, medizinische Daten,... inkl. Straßennetz (HERE Datensatz als Transportable Tablespace) Individuelle Geschwindigkeitsprofile je Straßenabschnitt Berechnung von Einzugsgebieten, Erreichbarkeiten,... Simulationsmodell Notfallmedizinische Versorgung 29

30 INM Spatial Data Warehouse Berechnung von Fahrzeiten und Einzugsbereichen 30

31 Agenda Raumbezogene Daten in der Datenbank Einsatz der Datenbank für Rückverfolgung Graphische Aufbereitung der Ergebnisse Weitergehende Analysen auf Basis des Straßennetzes Stream Analytics und Event-driven Architectures 31

32 Oracle Stream Analytics für höhere Anforderungen Complex Event Processing auf Datenströmen Korrelation von Datenströmen Aggregation in Datenströmen Pattern Matching Machine Learning Probability Scoring Räumliche Analyse Anwendungsentwicklung ohne Codierung Graphische Oberfläche zum Design Integration verschiedener Datenquellen Event Driven Architecture samt Kafka support Vorgefertigte räumliche Analysen 32

33 OSCARS GeoIntelligence Platform (GIP) am Flughafen Liège Innovation Award der French Oracle Users Group, 2017

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35 OSCARS GeoIntelligence Platform (GIP) am Flughafen Liège Zusammenfassung Echtzeit-Plattform zur Steuerung aller Bewegungen am Flughafen Integrierte Datenplattform für alle beteiligten Stellen Event-driven Architecture Konzept samt Rules Engine Aufgebaut auf Oracle Spatial and Graph, Weblogic, Stream Analytics Gezielte Verteilung von Meldungen in Echtzeit Grundlage für schnellere und bessere Entscheidungen Dokumentation gemäß rechtlicher Vorgaben Einfache Erweiterung auf weitere Datenquellen Überlegungen zur Steuerung von Passagierströmen 35

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37 Oracle Internet of Things (IoT) Cloud Service Event-driven Architecture Basiert im Kern auf Stream Analytics Einfache Anwendungsentwicklung ohne Codierung Unterstützung verschiedener Sensoren Gerätemanagement Vielfältige Analysemöglichkeiten Anwendungsintegration Räumliche Analyse integraler Bestandteil Definition von Flächen auf Karte Räumliche Ereignisarten (enter, exit, near, stay) 37

38 Schlussbemerkungen 38

39 The Forrester Wave : Geospatial Analytics Tools And Platforms, Q While hardcore GIS professionals may start their work in other applications, when they want to solve spatial problems in production and with web- and IoT- scale data, Oracle gives them the platform to do so. The Forrester Wave is copyrighted by Forrester Research, Inc. Forrester and Forrester Wave are trademarks of Forrester Research, Inc. The Forrester Wave is a graphical representation of Forrester's call on a market and is plotted using a detailed spreadsheet with exposed scores, weightings, and comments. Forrester does not endorse any vendor, product, or service depicted in the Forrester Wave. Information is based on best available resources. Opinions reflect judgment at the time and are subject to change. Analysts: Rowan Curran with Holger Kisker, Ph.D. and Emily Miller September 1,

40 Interesse an Projekterfahrung, Best Practices, Networking? Spatial and Graph Summit IOUG Business Intelligence, Warehousing and Analytics SIG veranstaltet Analytics and Data Summit (ehem. BIWA Summit) Oracle Headquarters, März 2017 Call for Papers bis 3. Dezember 2017 Breites Themenspektrum Data Warehousing, Big Data, BI, Machine Learning,... Spatial and Graph Summit als eigener Track Material aus vergangenen Jahren online verfügbar Gelegenheit zum Austausch mit Product Management und Entwicklung 40

41 More resources Weitere Informationen auf oracle.com Blogs Entwicklerforum auf OTN Social Media LinkedIn: Oracle Spatial and Graph group Google+: Oracle Spatial and Graph @JeanIhm 41

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