Smart City braucht smarte Tools

Smart City beschäftigt Städteplaner rund um den Globus. Während auf der einen Seite durchgeplante Modellstädte wie Masdar City (Abu Dhabi) oder Songdo (Südkorea) aus dem Boden gestampft werden, diskutieren Städteplaner in Hamburg, München, Amsterdam und Kopenhagen wie sich bestehende städtische Infrastrukturen energieeffizient ausbauen und digitalisieren lassen.

Das Internet of Things (IoT)übernimmt hier eine entscheidende Rolle, denn erst die Vernetzung von Daten macht Städte zu “Smart Cities”. Voraussetzung dafür sind Datenbanken, die nicht nur einzelne Daten erfassen, sondern auch die Beziehungen zwischen ihnen.

Grundsätzlich geht es um die intelligente Steuerung städtischer Systeme. Wie können intelligente Verkehrsmanagementsysteme Staus verhindern und Autofahrer zu freien Parkplätzen dirigieren? Wie wird sichergestellt, dass bei einem Notfall die schnellste und beste Versorgung in Krankenhäusern bereit steht? Und wie können Strom- und Wassernetzwerke überwacht und auf ihre Effizienz hin überprüft werden? Neu sind diese Fragen nicht. Allerdings gibt es nun Technologien, um ihnen zu begegnen. Die wachsende Digitalisierung schafft eine Unmengen an Daten, die richtig ausgewertet neue Wege und Lösungen für Stadtentwicklungskonzepte eröffnen.

Dass diese Ideen in der Realität bereits angekommen sind, zeigt ein Report der Analysten “Markets and Markets”. Darin wird der Markt für Smart Cities 2015 auf 300 Milliarden geschätzt. Bis 2020 soll der Markt sogar auf eine dreiviertel Billion steigen.

Internet of Things als Herzstück

Eine “smarte” Stadt ist ein komplexes Zusammenspiel aus unzähligen Sensoren, Netzwerken, Geräten, Überwachungskameras, Stromnetzen, Ampelanlagen, Wasser- und Stromzählern. Im Idealfall sollten all diese Geräte miteinander vernetzt werden, um Daten zu erfassen, auszutauschen und in Echtzeit zu analysieren. Das Internet of Things ist hier das Herzstück einer Smart City, in dem volle Müllcontainer automatisch melden, wenn sie geleert werden müssen, und freie Parkflächen Autofahrer über ConnectedCar-Systeme zu sich lotsen.

Eine solche dichte und komplexe Anzahl an vernetzten Daten lässt sich nur in einem Modell von vielen Knoten und unzähligen Verbindungen zwischen den Knoten darstellen – kurz gesagt als Graphmodell. Graphdatenbanken eignen sich ideal, um Netzwerke und Datenvorgänge in IT-Systemen abzubilden, zu speichern und abzufragen – egal ob es sich um Kommunikationsnetzwerke von Telefonanbietern, innerhalb einer Smart Factory oder einer Smart City handelt. Mit ihrer Hilfe lassen sich wichtige Informationen wie die Konfiguration bestimmter Geräte abspeichern.

Auf dieser Datengrundlage lassen sich dann Telekommunikationssysteme aber auch Plattformen in der Cloud und IT-Assets einfacher und schneller managen. Über eine Impaktanalyse können Betreiber zudem sehr schnell und genau analysieren, wie gravierend sich Ausfälle tatsächlich auswirken. Welche Teile des Netzwerks übernehmen besonders wichtige Funktionen (Top-Down-Analyse) und verlangen besondere Aufmerksamkeit?

Die Analyse kann aber auch andersherum aufgezogen werden: Welche Geräte und Anwendungen sind betroffen, wenn bestimmte Teile eines Netzwerks ausfallen (Bottom-up Analyse)? Und sind alle Applikationen gleich gut angebunden und werden mit den gleichen Daten versorgt? Die Ergebnisse zeigen klar auf, welche Prozesse besonders abzusichern sind, damit das System auch in Krisen und Notfällen ihre Aufgaben erfüllt. Bei sicherheitskritischen Systemen, die wie in der Smart City die Grundversorgung von Bürgern sicherstellen, hat das oberste Priorität.

In einer Graphdatenbank fließen die Daten unterschiedlicher Bestandssysteme zusammen und erlauben so einen einheitlichen Blick auf ein Netzwerk und seine Nutzer. Der genaue Ein- und Überblick in das komplexe Kommunikationsnetzwerk einer intelligenten Stadt, ermöglicht auch entsprechende Warnsysteme zu entwickeln.

Betreibern werden so automatisch in Echtzeit darüber informiert, wo eine Störung auftritt und was die Ursache dafür ist, und können so innerhalb von Sekunden reagieren. IT-Manager können Assets katalogisieren, und genau einsehen, wo diese zum Einsatz kommen und wie sie mit anderen Systemen in Verbindung stehen. Idealerweise sendet so jede Ampelanlage bei einem Unfall oder Stau die Informationen in Echtzeit an ein übergeordnetes Verkehrsleitsystem, dass wiederum mit den Board-Computern in Autos verknüpft ist und die Autofahrer entsprechend umleitet.

Netzwerk Stadt

Übertragen auf Smart City könnte so zum Beispiel das U-Bahn-System einer Stadt überwacht werden. Kommt es zu einer Signalstörung, muss in kürzester Zeit die Ursache des Problems identifiziert und behoben werden. In einem graphbasierten System traversiert man dazu den entsprechenden Knoten (“Signal X”) und gelangt so über die Kante zur Fehlerquelle (“Sensor Y”). Ein Blick auf die Netzpläne von öffentlichen Verkehrsmitteln wie Bus, Tram oder U-Bahn genügt, um die Parallelen zu Graphen klar zu machen.

Was Städte letztendlich zu “smarten” Städten macht ist das Vernetzen von Massen an Geräten (“Things”) jeglicher Art, die in Abhängigkeit voneinander stehen. Dazu zählen nicht nur Hardware, Kameras und Anwendungen, sondern auch Services und Kabelnetzwerke. Städte brauchen – wie Unternehmen – technologische Innovationen, um Lebensqualität zu schaffen und den Anforderungen hinsichtlich Klimawandel, Schadstoffausstoß, Wohnungsknappheit, Energieversorgung und Bevölkerungswachstum.

Graphtechnologie bietet sich hier als ideal Lösung an, um der Unmengen an Daten, die durch IoT und Smart Cities entstehen, Herr zu werden.