TDWI Schweiz 2018

05 - 06 November 2018 | Swissôtel Zürich

Session details

Talk: Di 1.1
Date: Tue, 04.02.2020
Time: 09:00 - 10:30
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Freie Fahrt für die Reisendeninformation mit Kafka Streams

Time: 09:00 - 10:30
Talk: Di 1.1

 

Die Deutsche Bahn hat im Rahmen der Strategie „Zukunft Bahn“ das Projekt „Reisendeninformation“ ins Leben gerufen. Ziel ist es, den Reisenden im gesamten öffentlichen Verkehr zuverlässige und konsistente Informationen zur Verfügung zu stellen.
Es wird dargestellt, wie dies mittels einer Streaming-Architektur auf Basis von Apache Kafka realisiert wurde. In der RI-Plattform werden Daten aller öffentlichen Verkehrsmittel in Deutschland in Echtzeit von Microservices, die unter Verwendung von Kafka Streams implementiert wurden, verarbeitet.

Zielpublikum: Entwickler, Administratoren, Architekten, Entscheider
Voraussetzungen: Apache Kafka-Kenntnisse
Schwierigkeitsgrad: Experte

Extended Abstract
Der öffentliche Nahverkehr erfreut sich immer größerer Beliebtheit und wird von immer mehr Menschen täglich genutzt. Dadurch steigen auch die Anforderungen an die Qualität der Reisendeninformation. Um dem gerecht zu werden, hat die Deutsche Bahn im Rahmen der Strategie "Zukunft Bahn" das Projekt "Reisendeninformation" ins Leben gerufen. Ziel ist es, den Reisenden im gesamten öffentlichen Verkehr zuverlässige und konsistente Informationen über alle Ausgabekanäle hinweg zur Verfügung zu stellen. Situationen wie die Darstellung unterschiedlicher Abfahrtsgleise im DB Navigator und an der Abfahrtstafel für dieselbe Fahrt sollen der Vergangenheit angehören. In Sachsen ist dies für die Reisenden bereits Realität. Im Rahmen der ersten Pilotphase konnten wir dort die Bahnhöfe bereits erfolgreich an die neue Plattform anschließen.
Realisiert wurde die Plattform auf Basis einer Streaming-Architektur, in welcher die einzelnen Verarbeitungsschritte über Microservices abgebildet sind. Diese integriert Bewegungs- und Stammdaten aller öffentlichen Verkehrsmittel in Deutschland aus den unterschiedlichsten Quellen und konsolidiert diese in Echtzeit. Das Fundament der Plattform bildet dabei Apache Kafka, welches als Distributed-Streaming-Plattform für unsere Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung und die Zuverlässigkeit eine ideale Lösung darstellt. Ergänzt wird Kafka bei uns von Kafka Streams, das wir mittlerweile in nahezu allen unseren Microservices für die Verarbeitung der Daten einsetzen. Die gesamte Plattform wird von uns selbst auch produktiv in der AWS Cloud betrieben. Eine besondere Herausforderung stellte dabei die Anforderung dar, nicht nur die Anwendungen selbst, sondern auch Apache Kafka in der Cloud zu betreiben.
In dieser Präsentation möchten wir gerne unsere Erfahrungen mit euch teilen und zeigen, wie wir Apache Kafka und Kafka Streams bei uns im Projekt einsetzen.

 

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