アーバンモビリティコントロールセンター

Eastgate Softwareはドイツのスマートモビリティクライアント向けに、都市道路網全体でリアルタイム監視とAI支援インシデント管理を実現する集中型交通データ分析プラットフォームを構築しました。プラットフォームはKubernetes上のマイクロサービスアーキテクチャを通じて履歴・リアルタイム交通データを処理し、オペレーターダッシュボードと公共情報システムに200ms未満のレイテンシを提供します。2019年〜2023年の専任エンゲージメントとして納品されました。

課題

• 都市道路網全体のリアルタイム・履歴交通データを監視する集中プラットフォームがなかった。
• 交通インシデント管理はリアルタイムデータフィードや自動アラートなしに手作業による評価に依存していた。
• 既存の都市インフラとの統合と市全域カバレッジのためのスケーラブルな展開が必要だった。
• 交通オペレーターと市民に対してタイムリーでデータ主導の推奨情報を提供する能力が限られていた。

ソリューション

• アーバンモビリティ監視のためのリアルタイム・履歴交通データ分析プラットフォームを構築しました。
• 交通インシデント監視とコントロールセンター運用のためのAI支援UIツールを開発しました。
• スケーラブルなサービス分離のため、Spring BootとSpring Cloudを使用したマイクロサービスアーキテクチャを実装しました。
• 継続的な交通データの取り込みと処理のため、Kafkaを介したリアルタイムイベントストリーミングを統合しました。
• 自動スケーリングと24時間365日の高可用性のため、DockerとKubernetesを使用して展開しました。
• ELK Stackを使用したモニタリングと可観測性パイプラインを構築しました。

アーキテクチャ

成果

• リアルタイム監視と自動アラートにより、交通インシデント対応効率を30〜40%向上させました。
• 全交通イベントストリーム全体でリアルタイムデータ処理レイテンシを200ms未満に削減しました。
• 24時間365日の継続的な運用要件全体で99.9%のシステム可用性を達成しました。

技術スタック

• バックエンド: Spring Boot, Spring Cloud
• データ: PostgreSQL, Kafka, Redis
• インフラ: Docker, Kubernetes
• ツール: ELK Stack