Geodateninformationen in Echtzeit erschließen – mit Elastic

Das Volumen von Geodaten ist in den letzten Jahren explosionsartig angestiegen. Technologien wie GPS-Feeds, Satellitenbilder, Sensornetzwerke, Drohnentelemetrie, AIS-Schiffsverfolgung und IoT-Endpunkte (Internet of Things) führen dazu, dass Daten nun kontinuierlich aus vielen Quellen und mit hoher Geschwindigkeit ankommen. Die Behörden haben es daher nun mit einem Live-Feed der Welt zu tun anstelle eines Schnappschusses.

Allerdings wurden die meisten Geodaten-Stacks für eine andere Ära entwickelt. Traditionelle Tools für geographische Informationssysteme (GIS) bieten leistungsstarke räumliche Analyse- und Visualisierungsfunktionen, sind jedoch oft durch die zugrundeliegende Legacy-Architektur eingeschränkt. Infolgedessen kann es schwierig sein, räumliche Daten mit großen Mengen Telemetriedaten wie Logs, Metriken, Textdokumenten oder Sicherheitsereignissen zu kombinieren und zu korrelieren, geschweige denn Millionen von Datenpunkten pro Sekunde zu ingestieren, sie in Echtzeit zu analysieren und Antworten rechtzeitig zu liefern, um zu handeln.

Die Daten sind vorhanden, doch die Informationsverarbeitung erfolgt nicht schnell genug. Aufgrund von Tool-Wildwuchs und Legacy-Systemen verbringen zu viele Analysten Zeit damit, inkompatible Systeme miteinander zu verbinden. Relevante Einblicke kommen erst an, nachdem der Moment bereits verstrichen ist. Da für den Betrieb dieser Tools spezielle GIS-Kenntnisse erforderlich sind, bleiben diese Informationen einem kleinen Personenkreis vorbehalten, anstatt die Bediener, Kommandeure und Entscheidungsträger zu erreichen, die sie benötigen. 

Laut John Castorani, der die Partnerschaft von Elastic mit den US-Spezialeinsatzkräften leitet, lassen sich die meisten Missionsprobleme auf zwei Fragen zurückführen:

• Wo passiert es gerade?

• Was bedeutet diese Information eigentlich?

Konventionelle GIS-Werkzeuge beantworten die erste Frage, haben aber Schwierigkeiten mit der zweiten.

„Im Wesentlichen sind Geoanalysen ein Suchproblem“, erklärt Castorani.

Wenn man den Standort wie jeden anderen Suchparameter behandelt, wie etwa einen Zeitstempel oder ein Schlüsselwort, erschließt man damit die Möglichkeit, Millionen von Datenpunkten in nur wenigen Millisekunden zu analysieren. Man erhält die Fähigkeit, die physische Welt in Echtzeit zu durchsuchen.

Elastic behandelt den Standort als erstklassigen Datentyp, genau wie Text, Zahlen, Kalenderdaten, IP-Felder, Sicherheitsereignisse und Protokolle. Koordinaten, Polygone, Begrenzungsrahmen und räumliche Beziehungen können allesamt mit der gleichen Leistung und Flexibilität wie sämtliche anderen Daten abgefragt werden. Daten strömen via Logstash mit hoher Geschwindigkeit und hohem Volumen herein und werden für sofortigen Abruf gespeichert und indexiert. Das bedeutet, dass Analysten Fragen wie „Welche Schiffe haben diesen Korridor in den letzten sechs Stunden durchquert?“ oder „Welche Assets befinden sich in einem Umkreis von wenigen Kilometern von diesem Vorfall?“ stellen und sofort Antworten erhalten können.

Elastic erweitert und verbessert traditionelle GIS-Tools durch das Skalieren von Backend-Daten. Es bietet so eine erste Phase der Triage von massiven Datensätzen und stellt Erkenntnisse über offene APIs für die Visualisierung und tiefergehende Analysen zur Verfügung. Räumliche Daten müssen nicht in einem spezialisierten Datenspeicher isoliert werden, sondern können neben den anderen operativen Daten einer Organisation existieren, was einen reichhaltigeren Kontext und vollständigere Antworten ermöglicht. 

Durch den Abbau dieser Silos wird auch der potenzielle Kreis der Personen erweitert, die die Informationen verwalten können. „Mit natürlicher Sprache muss man nicht lernen, wie das System funktioniert oder wie man komplexe Abfragen schreibt – man stellt einfach Fragen und erhält Antworten“, erklärt Peter Steenberge, GenAI Search Specialist bei Elastic.

In zeitkritischen Umgebungen sind die Personen, die Antworten benötigen, nicht unbedingt diejenigen, die wissen, wie man komplexe räumliche Abfragen ausführt. Mit Elastic können weniger technisch versierte Nutzer einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen und sofort Einblicke in Geodaten und Telemetriedaten erhalten, auch ohne tiefgreifende technische Expertise oder entsprechende Schulungen.

Organisationen wie Blacksky – das den Globus über Weltraum, Luft, Boden, Internet und Sensorfeeds hinweg überwacht – setzen bereits auf den rapiden Ingest und die schnelle Analyse und Suche von Elastic, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu korrelieren und Muster oder Anomalien zu erkennen. Dieselbe Architektur lässt sich auch auf Herausforderungen von Verteidigungs-, Strafverfolgungs- und Notfallbehörden anwenden. 

Geodateninformationen in Echtzeit helfen dabei, Ineffizienzen in diesen Umgebungen zu beheben:

• Strafverfolgungszentralen, die mehrere gleichzeitig stattfindende Vorfälle betreuen, müssen wissen, welche Einheiten einer operativen Situation am nächsten sind, ob es Überschneidungen mit Gebieten gibt, die für andere Aktivitäten markiert sind, und wie Ressourcen über ein sich wandelndes Bild verteilt werden können. In solchen Situationen müssen die Daten in Minuten abgerufen werden, nicht in Stunden.

• Einsatzkräfte, die während einer großflächigen Naturkatastrophe im Einsatz sind, benötigen einen Echtzeit-Überblick darüber, welche Gebiete zugänglich sind, wo Ressourcen konzentriert sind und wie sich die Bedingungen in einem weitläufigen geografischen Gebiet im Verlauf des Ereignisses entwickeln.

• Betreiber kritischer Infrastrukturen, die ein verteiltes Netzwerk überwachen, müssen in dem Moment, in dem eine Anomalie auftritt, eine Warnung auslösen – nicht erst, nachdem ein Analyst die Daten bei seiner nächsten geplanten Überprüfung durchgesehen hat..

In jedem dieser Fälle ist die zugrundeliegende Anforderung dieselbe: Hochgeschwindigkeits-Geodaten aus mehreren Quellen zu ingestieren und sie in etwas Umsetzbares umzuwandeln, bevor sich das Zeitfenster schließt.

Karten werden auch weiterhin ein integraler Bestandteil von Geodaten-Tools sein. Aber die Organisationen, die in komplexen, extrem wechselhaften Umgebungen am effektivsten arbeiten werden, sind diejenigen, die Standortdaten als eine aktive Schicht der Betriebsdaten behandeln. 

Elastic vereint Suche, Analytik und KI in einer einzigen Plattform, die auf den Umfang und die Geschwindigkeit moderner Geodaten-Workflows ausgelegt ist. Dabei ist sie auf Edge-Geräten, On-Prem-Servern, Air-Gapped-Umgebungen und Cloud-Infrastrukturen bereitstellbar, ohne dass Teams ihre Daten verschieben oder duplizieren müssten. 

Das Ergebnis ist ein System, in dem Karten Ihnen helfen, die Situation zu verstehen, das Kommende vorherzusehen und Maßnahmen zu ergreifen, bevor sich die Situation ändert. 

Sie möchten es in Aktion erleben? Sehen Sie sich unser Webinar zur Umwandlung von Geodaten in Echtzeitmaßnahmen an.