Vaillant: IoT-Skalierungsprobleme lösen

Die Vernetzung von Geräten im Internet of Things (IoT) schafft zahlreiche Möglichkeiten aber auch Herausforderungen wie etwa die Verarbeitung des enormen Datenvolumens.

Vorbeugende Wartung, Fernunterstützung oder präzisere Steuerung sind nur einige der Anwendungsfälle, die durch IoT-Daten effizienter oder überhaupt erst möglich werden. Grafik: Vaillant Group
Vorbeugende Wartung, Fernunterstützung oder präzisere Steuerung sind nur einige der Anwendungsfälle, die durch IoT-Daten effizienter oder überhaupt erst möglich werden. Grafik: Vaillant Group

Eine Information der Vaillant Group

Durch das Internet der Dinge (IoT) und damit die Verschmelzung der physischen und digitalen Welt mit Milliarden von Sensoren können Hersteller den Betrieb ihrer Produkte überwachen. Auch für die Vaillant-Gruppe hat es neue Einnahmequellen und Möglichkeiten geschaffen. Sie reichen vom besseren Produktdesign bis zur Fernzustandsüberwachung und -wartung. Die Voraussetzung dafür ist jedoch der richtige Umgang mit den aus den IoT-Anwendungen stammenden Daten.

Die Datenflut sichern und intelligent nutzen

Vor neun Jahren begann Vaillant, seine Geräte mit dem Internet zu verbinden. Die Planung sah vor, die HLK-Industrie zu vernetzen und die Daten über Schnittstellen (API) bereitzustellen, damit jeder Kunde, Partner oder Ingenieur darauf zugreifen kann. Es dauerte nicht lange, bis das Unternehmen über 60.000 vernetzte Geräte im Einsatz hatte. Nur ein Jahr später hatte sich die Zahl der Geräte fast verdoppelt. Das erzeugte mehr Daten, als Vaillant jemals erwartet hatte.

„Wir haben die Akzeptanzrate, die Datenmenge und den Zeitrahmen unterschätzt“, sagt Norbert Koch, Softwareentwickler bei Vaillant. „Wir hatten 70.000 Geräte, die 600.000 Transaktionen pro Sekunde generierten. Jede Zustandsänderung produzierte Daten, die an unser System gesendet und darin gespeichert wurden. Dabei häufte sich sehr schnell ein enormes Datenvolumen an." Das Hinzufügen so vieler neuer Daten in so kurzer Zeit bedeutete, dass die Skalierung der vorhandenen Azure CosmosDB-Datenbank von Vaillant schwierig wurde. Das Team musste ständig mehr Ressourcen bereitstellen, um das System am Laufen zu halten.

Als die Datenmengen weiter anwuchsen, verlangsamten sich die Reaktionszeiten und das System stürzte regelmäßig ab. Mit einer begrenzten Abfragesprache hatte das Team Mühe, die relevanten Daten zu finden und zu filtern. Die Einlösung des Versprechens von vorausschauender Wartung und verbesserter Kundenerfahrung rückte in immer weitere Ferne. „Innerhalb weniger Monate haben wir deutliche Geschwindigkeits- und Leistungseinbußen festgestellt und mussten die Datenbank manuell skalieren, um spezifische Anforderungen zu erfüllen“, so Koch. „Wir erkannten schnell, dass wir eine bessere Datenbankplattform benötigten, die uns helfen konnte, die Skalierung zu verbessern und das Potenzial vernetzter Geräte voll auszuschöpfen.“

Partner müssen vernetzt miteinander arbeiten

Die neue Datenbankplattform musste die einzigartigen Anforderungen von IoT-Zeitreihendaten erfüllen und einen Überblick über alle gesammelten Daten bieten können. Die meisten Daten des Unternehmens werden in Microsoft Azure gehostet. Das Team benötigte also eine Lösung, die sofort auf der Plattform verfügbar war und den Anforderungen an Skalierbarkeit, Flexibilität und Leistung, die sich aus der enormen Menge der IoT-Daten ergab, gerecht wurde. Das Team entschied, auf MongoDB Atlas als globalen Cloud Database-Service zu migrieren, denn es wird bereits in anderen Projekten erfolgreich eingesetzt.

„Wir haben den Prozess mit dem Versuch gestartet, unseren eigenen MongoDB-Cluster zu erstellen, aber unsere Teams sind relativ klein, sodass wir nur eine begrenzte Zeit für operative Aufgaben hatten. Das beeinflusste unsere Entscheidung, eine vollständig verwaltete Lösung zu verwenden, die uns als Cloud-Service zur Verfügung steht.“ Die Verwendung von MongoDB Atlas brachte die Lösung.

 

Ergebnisse

Nach dem Switchover bietet MongoDB Atlas auf Microsoft Azure vier Hauptvorteile:

High Speed-Datenerfassung und Echtzeitanalyse
Die IoT-Anwendungen von Vaillant können riesige Datenmengen aufnehmen. Mit der Aggregation Pipeline von MongoDB werden diese Sensordaten verarbeitet, um dem Team eine Echtzeitanalyse anzubieten, auf deren Basis vorausschauende Wartungsprogramme erstellt werden können.

Intelligent Edge
Anstatt alle Daten an die Cloud zu senden, führen die Edge-Geräte von Vaillant einige Analysen lokal durch, was dazu beiträgt, den gesamten Netzwerkverkehr zu reduzieren.

Schnelle und flexible Entwicklungserfahrung
Das flexible Datenmodell von MongoDB bietet Platz für komplexe Zeitreihendaten, die sich mit dem Hinzufügen weiterer Sensoren und der Erzeugung weiterer Daten im Feld schnell ändern.

Sicherung der Daten
Um den hohen Sicherheitsstandards von Vaillant Rechnung zu tragen sorgt der VNet-Peering-Only-Modus von MongoDB Atlas dafür, dass die Daten sicher bleiben und der Zugriff begrenzt ist. Er kann einfach verwaltet werden, so dass Teams bei Bedarf weiterhin Daten teilen und darauf zugreifen können.

Heute erstellen das flexible dokumentenorientierte Datenmodell und die skalierbare Architektur von MongoDB eine einzige Ansichtsplattform aller unterschiedlichen IoT-Datenquellen von Vaillant – mehr als 1,9 Milliarden Datensätze. Sie können von Mitarbeitern oder Aufsichtsbehörden überall leicht abgerufen, verwaltet und geprüft werden. Mit MongoDB Atlas hat das Team von Vaillant seine Datenbankgröße um über 99 Prozent verringert und gleichzeitig den Durchsatz seiner API um 250 Prozent erhöht. Das bedeutet, dass Vaillant nun die Art von IoT-Dienstleistungen gewährleisten kann, die man sicht zu Beginn der Initiative vorgestellt hat. Nach der Migration startete Vaillant serviceASSIST, eine App, mit der Installateure HLK-Systeme von jedem iOS- oder Android-Smartphone aus verwalten und über die sie Fehlersuche und -behebung vornehmen können. Das spart Zeit, Geld und sorgt für mehr Effizienz.

Ausblicke

Das Team plant nun, seine mobilen Möglichkeiten mit den intuitiven App-Entwicklungsdiensten von MongoDB Realm weiter auszubauen, etwa die neue mobile Funktion Guided Repair. Sie soll technisches Personal, das auf Distanz arbeitet, mit Echtzeitdaten versorgen und Lösungen vor Ort unterstützen.

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