Nunav nutzt Splunk Enterprise So finden Autofahrer mithilfe des IoT die optimale Route

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Graphmasters, Anbieter von Navigationssoftware, setzt auf Splunk Enterprise, um Verkehrsdaten in Echtzeit miteinander zu korrelieren.

Nunav nutzt mithilfe von Splunk Enterprise das Potenzial des IoT.
Nunav nutzt mithilfe von Splunk Enterprise das Potenzial des IoT.
(Graphmasters)

Graphmasters, Anbieter der „Nunav“-App für Android, setzt ab sofort auf Splunk Enterprise, eine der bekanntesten Softwareplattformen für Operational Intelligence in Echtzeit, um Autofahrern die schnellste und beste Route anbieten zu können.

Zusätzlich kann Graphmasters mit Splunk Enterprise Ausfälle der App verhindern und Key Performance Indicators (KPIs) messen. Dazu gehört unter anderem die Genauigkeit der Ankunftszeit.

Exaktere Ankunftszeit mit Echtzeitanalyse

Wegen der Stoßzeiten im Straßenverkehr ist der Zugriff auf die Nunav-App zu bestimmten Zeiten deutlich höher, etwa vor Brückentagen oder freitagnachmittags. Graphmasters berücksichtigt diesen Umstand mit Alerts, die anschlagen, sobald das Verkehrsaufkommen eine bestimmte Grenze überschreitet. Die Techniker bei Graphmasters können dann sofort reagieren und die Serverkapazität erhöhen, um Ausfälle zu vermeiden.

KPI-Messungen clever genutzt

Außerdem verwendet der App-Anbieter Dashboards von Splunk, um eine Reihe von KPIs zu messen. Dazu gehören die Zeitspanne für das Berechnen einer Route und die Genauigkeit der vorhergesagten Ankunftszeit. Ein weiterer KPI zeigt an, wie viel Zeit vergeht, bis die App ein Verkehrsereignis berücksichtigt, das die Fahrtzeit verlängern könnte. Durch das Beobachten dieser Kennzahlen stellt Graphmasters sicher, dass die App hinsichtlich aller KPIs gut funktioniert.

Meinungen

Laut Iulian Nitescu, Chief Technical Officer und Gründer von Graphmasters, beruht der Erfolg von Nunav darauf, dass die Software sehr große Mengen an Maschinendaten aus diversen Quellen, unter anderem auch dem IoT, in Echtzeit analysiert.

„Wir haben in Splunk Enterprise Verkehrsprofile eingerichtet, die auf aktuellen Daten aus dem Straßenverkehr basieren. So erhalten wir in Echtzeit einen Überblick über mögliche Staus und Behinderungen. Indem wir die aktuellen Verkehrsdaten mit den empfohlenen Strecken aus der App abgleichen, können wir schnell mögliche Veränderungen in der Verkehrssituation entdecken und die Routen entsprechend anpassen.“

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