Gelişmiş analizler: OpenTelemetry, Dynatrace ve IoT verileri
Dynatrace, IOT ve gelişmiş gözlemlenebilirlik ile uçaklar nasıl izlenir.
Günümüzün veri odaklı dünyasında, çeşitli sektör dikeylerindeki işletmeler, verimliliği ve yeniliği artırmak için Nesnelerin İnterneti’nden (IoT) giderek daha fazla yararlanıyor. IoT, tarımdan madenciliğe, enerji hizmetlerine ve trafik yönetimine kadar endüstrilerin çalışma ve karar verme şeklini dönüştürüyor.
Tarım işletmeleri sulama sistemlerini otomatikleştirmek için IoT sensörleri kullanırken, madencilik ve su tedarik kuruluşları geleneksel olarak su dağıtımını, kalitesini ve tüketimini optimize etmek ve izlemek için SCADA’ya güvenir.
Madencilik ve toplu taşıma kuruluşları, araç durumunu ve performansını izlemek ve yakıt verimliliği ve operasyonel güvenliği sağlamak için genellikle IoT’ye güvenir.
İşletmeler bu teknolojileri giderek daha fazla benimsedikçe, IoT metriklerini Dynatrace gibi gelişmiş gözlemlenebilirlik çözümleriyle entegre etmek, uçtan uca gözlemlenebilirlik yoluyla ek iş değeri elde etmek için gerekli hale geliyor.
Dynatrace, OpenTelemetry’den yararlanan zengin özelliklere sahip bir aracı olan Dynatrace OneAgent® ve edge-IoT kullanım durumları için mükemmel bir şekilde uyarlanmış aracısız bir açık kaynak yaklaşımı sunar. Her iki yöntem de ham verileri ve ölçümleri almanıza ve işlemenize olanak tanır.
Aşağıdaki bölümlerde, uçak izlemenin bu daha geniş IoT ortamına nasıl uyduğunu ve havacılıkta IoT verilerinin izleme ve yönetim yeteneklerini geliştirmek için OpenTelemetry ve Dynatrace’ın nasıl uygulanacağını keşfedeceğiz.
IoT’ye başlayın: Uçak izleme
Flightradar24 veya FlightAware gibi hizmetlerin uçak konum ayrıntılarını nasıl topladığını ve bunları canlı olarak nasıl bildirdiğini hiç merak ettiniz mi?
Otomatik Bağımlı Gözetim-Yayın (ADS-B) transponderi ile donatılmış her uçak, GPS’den türetilmiş konum, irtifa, hız ve diğer bilgileri içeren 1090 MHz frekansında ADS-B veri paketlerini yayınlar.
Bu yayınlar periyodik olarak gerçekleşir ve yer istasyonları ve ADS-B alıcıları ile donatılmış diğer uçaklar tarafından alınır. Hava trafik kontrolü ve çarpışmadan kaçınma sistemleri için gerçek zamanlı izleme ve gelişmiş durumsal farkındalık sağlarlar.
ADS-B protokolü, web teknolojilerinden önemli ölçüde farklıdır. Web teknolojileri, web istemcileri ve sunucular arasında iletişimi sağlayan veri aktarımı için interneti ve HTTP’yi kullanırken, ADS-B doğrudan, gerçek zamanlı iletişim için radyo frekansı yayınlarına güvenir. ADS-B, konum ve hız gibi havacılıkla ilgili belirli bilgileri içeren yapılandırılmış veri paketlerini iletir. Web sayfası sunumundan API etkileşimlerine kadar çok çeşitli uygulamaları destekleyen web teknolojilerinin aksine, ADS-B, tıpkı daha önce belirtilen dikeylerdeki diğer tüm IoT izleme çözümleri gibi, havacılıkta gerçek zamanlı fiziksel izleme ve izleme için açıkça tasarlanmıştır.
Donanım
Bir ADS-B kod çözücü yazılımı (dump1090) çalıştıran RTL2832/R820T2 tabanlı bir dongle olan IoT cihazımız olarak hareket eden yazılım tanımlı bir radyo alıcısı (SDR) ile donatılmış bir Raspberry Pi ile ADS-B verilerini toplamaya dalacağız.
ADS-B uygulamamızın JSON günlük dosyalarını Dynatrace kiracımıza taşımak için, açık kaynaklı yazılım (OpenTelemetry) kullanarak aracısız bir yaklaşımdan yararlanacağız.
Veri formatı
/Run/dump1090-mutability/ içindeki aircraft.json dosyası bir zaman damgası (şimdi), işlenmiş Mod S mesajları (mesajlar) ve tanımlayıcılar, konum, irtifa, hız ve sinyal gücü gibi bilinen tüm uçak ölçümleri için bir dizi JSON nesnesi içerir.
Kritik veriler arasında uçağın ICAO tanımlayıcısı, squawk kodu, uçuş çağrı işareti, konum koordinatları, irtifa, hız ve son mesajın alınmasından bu yana geçen süre bulunur.
Bu bilgi, daha sonraki gelişmiş analizler ve uçak takibi için gereklidir.
Kritik verilerin konumları
Uçak verileri: /run/dump1090-mutability/aircraft.json
Geçmiş verileri: /run/dump1090-mutability/history.json
Ham verileri görüntüleyin
Dump1090'daki veriler, alındıktan sonra, şu adresten erişilebilen uygulama kullanıcı arayüzü aracılığıyla görüntülenebilir: adres bağlantısı
Neden gözlemlenebilirlik ve veri alımı?
Örneğimizde, ADS-B uygulaması kısa vadeli canlı izleme amaçları için mükemmel bir görsel temsil sağlar. IoT cihazları, verileri daha uzun süre depolamak için tasarlanmamıştır. Bu nedenle günlük dosyalarının varsayılan konumu, geçici bir konum olan cihaz içinde /run olarak ayarlanır.
Bu verileri ek olarak Dynatrace’e göndererek, verileri 1 günden 10 yıla kadar daha uzun süreler boyunca saklayabilir ve bu ölçümler diğer iş süreçleriyle ilişkilendirilebileceğinden gelişmiş içgörüler elde edebilirsiniz.
IoT cihazlarınız, diğer iş süreçleriyle birleştirildiğinde ek değer sağlayabilecek işle ilgili ölçümlere sahipse, bu blog gönderisinde gösterildiği gibi bunları Dynatrace Grail™’de saklamalısınız.
Kod çözülen ADS-B verilerini Dynatrace’a girin:
ADS-B yazılımı tarafından oluşturulan belirli günlük dosyaları uçak verilerini (aircraft.json) ve geçmiş ölçümleri (history.json) içerir. Dynatrace’e gönderildiğinde veri analizini ve gelişmiş karar verme yeteneklerini sağlayan ayrıntılı bilgiler sağlarlar.
Aircraft.json’daki veriler, resmi olarak desteklenen OpenTelemetry Collector’umuz olan Dynatrace OpenTelemetry Collector kullanılarak Dynatrace’a alınabilir.
Toplayıcıyı çıkardıktan sonra, aircraft.json canlı beslemesini kiracınızın Dynatrace OpenTelemetry uç noktasına göndermek için yapılandırmasını, otel-collector-config.yaml dosyasını güncellemeniz yeterlidir.
