Gemeinsam mit DIAN Racing: Wenn DolphinDB Big‑Data‑Analyse auf das Formula‑Student‑Team der Tongji‑Universität trifft
Auf der Rennstrecke, wo jede Millisekunde zählt, steckt in jedem Moment grenzenloses Potenzial. Daten sind hier keine kalten Ziffernfolgen, sondern ein pulsierender Herzschlag, der jede Bewegung des Fahrzeugs präzise widerspiegelt und sensibel auf jede Regung reagiert. Mit der Entwicklung von IoT- und Telemetrietechnologien ist die Erfassung und Analyse von Fahrdaten in Echtzeit möglich geworden. Im Vergleich zu gewöhnlichen vernetzten Fahrzeugen stellt der Rennsport nicht nur höhere Anforderungen an Latenz und Stabilität, sondern erfordert auch vielfältigere Analyseanwendungen.
DolphinDB hat sich mit dem Formula‑Student‑Electric‑Team der Tongji‑Universität zusammengetan und eine Rennsportlösung vorgestellt, die Technologie und Geschwindigkeit vereint. Sie zeigt: Der Kampf um jede Millisekunde ist sowohl das extreme Streben nach Tempo als auch eine tiefgehende Interpretation von Technik. Das Team der Tongji‑Universität, DIAN Racing, ist ein herausragendes chinesisches Formula‑Student‑Electric‑Team. Es widmet sich der Herstellung hochwertiger Formula‑Student‑Rennwagen und einem effizienten Projektmanagement. Es nimmt aktiv an internationalen Formula‑Student‑Wettbewerben teil und hat sich im In- und Ausland einen hervorragenden Ruf erarbeitet. Angesichts der Chancen und Herausforderungen der neuen Ära ist das intelligente Elektrofahrzeug die technologische Entwicklungsrichtung des Teams. Daher hat DIAN Racing eine offizielle Partnerschaft mit DolphinDB geschlossen. DolphinDB wird das Team künftig eng begleiten und technisch unterstützen.
Als bevorzugte Plattform für die Erfassung, Speicherung und Analyse von Echtzeit‑Streaming‑Daten – welche konkreten Anwendungsszenarien bietet DolphinDB im Motorsport?
Datentelemetrie
Das Telemetriesystem eines Rennwagens ist ein hochkomplexes technisches Netzwerk, das in Echtzeit kritische Leistungsdaten sammelt und überträgt und die Messwerte über verschiedene Kanäle an entfernte Orte sendet, wo sie für weitere Analysen genutzt werden. Die Sensoren erfassen detaillierte Informationen wie Geschwindigkeit, Beschleunigung, Lenkwinkel, Ladezustand des Energierückgewinnungssystems, Kraftstoffqualität und den Zustand von Luftwiderstand reduzierenden Systemen. Jeder Rennwagen ist mit über 150 Sensoren ausgestattet, die während eines Rennens pro Sekunde mehr als 1,1 Millionen Telemetriedatenpunkte an die Box übertragen. Diese Daten werden via drahtloser Kommunikation in Echtzeit an die Box oder das Remote‑Control‑Center gesendet und liefern Ingenieuren und Strategen unmittelbares Feedback zur Fahrzeugleistung. Diese Daten dienen nicht nur der Optimierung der momentanen Fahrzeugabstimmung und der Vorhersage sowie Lösung potenzieller technischer Probleme, sondern sind auch entscheidend für die Entwicklung optimaler Rennstrategien wie Boxenstopp‑Timing, Reifenwahl und Kraftstoffmanagement.
Darüber hinaus verbessert das Telemetriesystem das Verständnis des Fahrers für seine eigene Leistung und hilft ihm, während des Rennens präzisere Anpassungen vorzunehmen. Gleichzeitig können die Daten über Medien mit den Zuschauern geteilt werden, um deren Beteiligung und Verständnis zu vertiefen. Der Einsatz von Telemetriesystemen gewährleistet die Sicherheit im Motorsport, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und liefert wertvolle Daten für die kontinuierliche technische Innovation im Rennsport.
Datenerfassung
Die Datenbank nutzt Telemetrie, um die Daten vom Fahrzeug in Echtzeit an die Box und das Kontrollzentrum zu übertragen, sodass das Team den Fahrzeugzustand in Echtzeit verfolgen und darauf basierend Strategien entwickeln kann. Die enormen Datenmengen im Motorsport lassen sich grob in drei Kategorien unterteilen: historische Daten, Testdaten vor dem Rennen und Echtzeitdaten. DolphinDB kann Fahrzeugsensordaten, Streckenbedingungsdaten und Fahrerverhaltensdaten mit hoher Geschwindigkeit erfassen und überwachen – von Geschwindigkeit, Beschleunigung und Lenkwinkel über Ladezustand, Kraftstoffmenge, Luftdruck‑ und Öltemperaturindikatoren bis hin zum Zustand des Luftwiderstands reduzierenden Systems.
Echtzeitüberwachung
Die Überwachung der Fahrzeugleistung bildet die Grundlage der Rennstrategie. Ohne störende Faktoren wie Unfälle oder extremes Wetter prognostiziert das Team anhand einer Reihe von Schlüsseldaten das optimale Boxenstoppfenster. Die aktuelle Position des Fahrzeugs, der Vorsprung, die schnellste Rundenzeit, die aktuelle Rundenzeit, die momentane Geschwindigkeit und der Gangzustand stehen im Fokus der Echtzeitüberwachung und bilden den Kern der strategischen Entscheidungsfindung. Darüber hinaus bieten die Nutzung von Bremsen und Gaspedal, Reifendruck, Reifenverschleiß, der Zustand kritischer Fahrzeugkomponenten und der Kraftstoffvorrat einen umfassenden Überblick über die momentane Leistung des Fahrzeugs.
Datenanalyse: Wert aus Daten schöpfen
Die Datenanalyse im Motorsport ist ein komplexer Prozess, der ein breites Spektrum an Technologien und Methoden umfasst. Sie sammelt riesige Telemetriedatenmengen von den Sensoren des Fahrzeugs und führt eine Echtzeitüberwachung sowie eine tiefgehende Bewertung der Fahrzeugleistung durch. Durch die detaillierte Analyse dieser Daten kann das Team präzise Rennstrategien entwickeln und zugleich die Leistung des Fahrers bewerten und Feedback geben, um dessen Fahrtechnik zu optimieren. Darüber hinaus dient die Datenanalyse der Überwachung potenzieller mechanischer Probleme, der Vorhersage der Fahrzeugleistung unter verschiedenen Bedingungen und dem Risikomanagement. Der Vergleich mit historischen Daten hilft dem Team, langfristige Trends zu erkennen und liefert Orientierung für zukünftige Rennen und die technische Entwicklung des Fahrzeugs.
Dies sind einige Anwendungsszenarien und Funktionsbeschreibungen von DolphinDB im Motorsport. Die im Formelsport eingesetzten digitalen Technologien sind uns auch im Alltag nicht fremd. In Vernetzte‑Fahrzeuge‑Systemen mag das alltägliche Fahrerlebnis zwar nicht so aufregend sein wie im Formelsport, doch auch unsere gewöhnlichen Fahrzeuge erzeugen kontinuierlich große Mengen hochfrequenter Datenströme von Fahrzeugsensoren. Durch die Analyse dieser Daten können Betreiber und Manager Szenarien wie Echtzeitüberwachung, vorausschauende Wartung, intelligentes Verkehrsmanagement und Fehlerdiagnose realisieren. Dadurch lassen sich die Betriebseffizienz der Fahrzeuge steigern, Wartungskosten senken, die Verkehrssicherheit erhöhen und die Entwicklung intelligenter Transportsysteme und Smart Cities vorantreiben.
Hier ein Rückblick: In zehn Minuten eine Hochleistungs‑Datenplattform‑Lösung für vernetzte Fahrzeuge validieren
In dieser Architektur gelangen riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen – Zeitinformationen, Längen‑ und Breitengrade, Geschwindigkeit, Reifendruck, Batteriestatus, Kraftstoffverbrauch usw. – von der Erfassungsebene in die DolphinDB Big‑Data‑Plattform und werden in Streaming‑Tabellen eingespeist. DolphinDB abonniert die Streaming‑Tabellen und führt assoziative Abfragen mit Geschäfts‑ und Fahrzeugkonfigurationsdaten durch, um Analyse‑, Überwachungs‑ und Warnfunktionen zu realisieren. Die Ergebnisse fließen in die Anwendungsebene, werden an Geschäftssysteme oder Message Middleware angebunden oder über diverse Schnittstellen visualisiert.
Architekturdiagramm der Big‑Data‑Verarbeitung für vernetzte Fahrzeuge auf Basis von DolphinDB
Als führende native Zeitreihendatenbank bietet DolphinDB nicht nur Lösungen, die den strengen Anforderungen des Formelsports gerecht werden, sondern wird ebenso umfassend in alltäglichen Szenarien wie vernetzten Fahrzeugen und intelligenten Autos eingesetzt.
Extrem schnelles Schreiben, multimodale Speicherung
Als Voraussetzung für die Datenanalyse ist das effiziente und stabile Empfangen und Schreiben von Daten von entscheidender Bedeutung. Im Motorsport ist jede Aktion des Fahrers bei hoher Geschwindigkeit – ob eine präzise Kurvenfahrt oder ein mutiges Überholmanöver – ein flüchtiger, kritischer Moment. Eine Verzögerung zwischen der Datenerfassung und der visuellen Darstellung kann die Strategieentwicklung und die Genauigkeit der Echtzeitanalyse beeinträchtigen. Auch im Alltag vernetzter Fahrzeuge, etwa bei Anomalieerkennungen, die schnelle Reaktionen erfordern – wie Fahrzeugdefekte oder potenzielle Sicherheitsbedrohungen –, ist eine rechtzeitige Warnung unerlässlich. Dies erfordert, dass die gesamte Kette von der Datenerfassung über die Verarbeitung bis zur Analyse strenge Latenzanforderungen erfüllt.
DolphinDB kann Sensordaten in Echtzeit erfassen und ohne umständliche Sekundärverarbeitung direkt sicher und effizient im Millisekundenbereich speichern. Nach dem Schreiben kann DolphinDB die verschiedenen Fahrzeugdatentypen zentral verwalten, sodass sie leichter zugänglich und überwachbar sind. Dank der Unterstützung für multimodale Datenspeicherung vereinfacht DolphinDB den Zugriff und die Überwachung erheblich. Ob Echtzeitüberwachung, historische Rückverfolgung oder tiefgehende Analyse – Benutzer können die benötigten Daten mühelos abrufen. Darüber hinaus bietet DolphinDB flexible und leistungsstarke Datenabrufwerkzeuge, mit denen Benutzer interessante Informationen schnell finden und extrahieren können, was die Nutzbarkeit und Praktikabilität der Daten weiter erhöht.
Daten‑Replay, scharfsinnige Einblicke
Die spezielle Daten‑Replay‑Funktion von DolphinDB bringt Rennteams erhebliche Vorteile. Durch anpassbare Wiedergabegeschwindigkeiten können Analysten das historische Verhalten des Fahrzeugs reproduzieren, zugehörige Metriken analysieren und berechnen, die Fahrstrategie des Fahrers tiefgründig untersuchen und potenzielle Gerätefehler präzise diagnostizieren. Diese leistungsstarke Replay‑Analyse liefert wertvolle Dateneinblicke und Entscheidungsunterstützung für das Teammanagement und hilft, die Fahrzeugleistung kontinuierlich zu optimieren und das fahrerische Niveau zu steigern, um im harten Wettbewerb eine stärkere Position zu erlangen.
Die Replay‑Funktion spielt auch im Bereich vernetzter Fahrzeuge eine Schlüsselrolle. DolphinDB erlaubt es Benutzern, historische Daten neu zu laden und zu analysieren, um das Verhalten und die Leistung des Fahrzeugs unter bestimmten Bedingungen zu simulieren. Diese Funktion ist für Fehlerdiagnose, Leistungstests, Systemoptimierung und Datenanalysevalidierung unverzichtbar. Durch das Replay können Unternehmen und Forscher Fahrtverläufe, Sensorwerte und Betriebsereignisse nachstellen. Darüber hinaus kann das Replay zu Schulungs‑ und Bildungszwecken genutzt werden, um Fahrer mit der Fahrzeugbedienung und den Überwachungssystemen vertraut zu machen.
Blitzschnelle Abfragen, präzise Analyse
Im Motorsport fallen große Mengen historischer Renndaten an. Beispielsweise müssen Fahrer in einem Rennen mehrere Runden absolvieren, wobei die Rundenzeit eine entscheidende Leistungskennzahl ist. Neben der Echtzeitüberwachung der aktuellen Rundenzeit und darauf basierender Strategieprognosen müssen Fahrer und Team das aktuelle Fahrverhalten schnell mit historischen Daten vergleichen. Dies betrifft üblicherweise drei wichtige Rundenzeiten: die schnellste Testrundenzeit vor dem Rennen, die Rundenzeit der vorherigen Runde und die bisher schnellste Rundenzeit im Rennen. Dieser Vergleich ist für die Anpassung von Strategien und die Optimierung der Fahrzeugleistung in Echtzeit unerlässlich.
Um bestimmte Rundenzeitdaten schnell abfragen und auf die raschen Veränderungen im Rennen reagieren zu können, speichert und indiziert DolphinDB diese Daten effizient und unterstützt eine schnelle Datensuche und ‑abfrage, die die Analyse historischer Leistungen ermöglicht. Zusätzlich muss das Team die aktuelle Rundenzeit mit historischen Daten in einer Pipeline‑Analyse verarbeiten, um einen strengen Echtzeitvergleich und Strategieanpassungen durchzuführen. DolphinDB bietet über 10 Streaming‑Engines und mehr als 1500 integrierte Funktionen, um große Mengen eingehender Echtzeitdaten zu verarbeiten und komplexe Datentransformationen und Aggregationen durchzuführen – entscheidend für die Echtzeitüberwachung des Fahrzeugzustands und die Analyse dynamischer Veränderungen während des Rennens. Gleichzeitig stellt DolphinDB dem Team leistungsstarke Analyse‑ und Modellierungswerkzeuge zur Verfügung, die für den Aufbau komplexer Datenanalysemodelle wie Vorhersagemodelle oder Leistungsoptimierungsmodelle genutzt werden können.
Durch leistungsstarkes Streaming Computing kann DolphinDB große, hochdichte Echtzeit‑Datenströme verarbeiten und die Aktualität und Genauigkeit der Informationen sicherstellen. Geringe Latenz ermöglicht dem System Echtzeit‑Reaktionen und steigert die Effektivität von Überwachung und Management. Gleichzeitig bewältigt die hohe Durchsatzfähigkeit des Streaming Computing mühelos mehrquellige, hochfrequente Dateneingaben und erfüllt die Anforderungen vernetzter Fahrzeuge an die Verarbeitung großer Datenmengen. Sie bildet das architektonische Fundament für die Echtzeitüberwachung des Fahrzeugzustands, die zeitnahe Nachverfolgung der Fahrzeugsituation und des Fahrerverhaltens.
Echtzeitüberwachung – sorgenfrei fahren
Auf der Rennstrecke kann jede Sekunde über Sieg oder Niederlage entscheiden. DolphinDB bietet mit seiner hohen Leistungsfähigkeit, geringen Latenz und hohem Durchsatz bei der Echtzeit‑Streaming‑Verarbeitung Rennteams eine beispiellose Echtzeitüberwachung. Es überwacht nicht nur kritische Parameter wie Batterietemperatur, Motordrehzahl und Sensorinformationen, um sicherzustellen, dass das Fahrzeug im optimalen Zustand läuft, sondern schlägt bei Anomalien schnell Alarm und fordert das Team zu rascher Reaktion auf, um die Sicherheit des Fahrers zu gewährleisten.
Ebenso bietet DolphinDB für vernetzte Fahrzeuge eine effiziente Datenverarbeitungsplattform, die Fahrzeugsensordaten in Echtzeit empfängt und analysiert. So ermöglicht es eine kontinuierliche Überwachung von Fahrzeugzustand und ‑leistung, prognostiziert potenzielle Ausfälle und reduziert Ausfallzeiten. Seine leistungsstarke Streaming‑Engine verarbeitet hochfrequente Sensordatenströme effizient und realisiert die Echtzeitanalyse und ‑überwachung des Fahrzeugzustands. Mit ihrer starken Rechenleistung kann die Engine komplexe Analyseaufgaben wie Mustererkennung, Anomalieerkennung und Trendvorhersage schnell ausführen und so das Gesundheitsmanagement, die Sicherheitsüberwachung und intelligente Entscheidungen für Fahrzeuge unterstützen. Die Streaming‑Engine unterstützt zudem Aggregation, Filterung und Fensterberechnungen von Echtzeitdaten, um Aktualität und Genauigkeit sicherzustellen.
Die Streaming‑Engine zeigt ihre Stärke auch bei benutzerdefinierten Warnindikatoren: Sie kann flexible Echtzeit‑Warnkriterien definieren und umsetzen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse der Fahrzeugbetriebsdaten erkennt DolphinDB in Echtzeit potenzielle Risiken und abnormale Indikatoren – etwa das Verlassen der geplanten Route, Geschwindigkeitsüberschreitungen oder mechanische Fehler – und löst sofort Warnmeldungen aus. Dies erhöht nicht nur die Überwachungsgenauigkeit, sondern verbessert auch die Reaktionsgeschwindigkeit auf unerwartete Ereignisse erheblich. Darüber hinaus unterstützt DolphinDB die Integration von Warnmeldungen mit Drittsystemen oder Anwendungen für eine systemübergreifende Reaktion und schafft so ein umfassendes, intelligentes Fahrzeugüberwachungs‑ und Warnsystem.
Datenkompression – schlank und schnell
Bei einem Rennen fallen enorme Datenmengen an – Echtzeit‑, historische und Trainingsdaten. Ohne effektive Kompression und Verwaltung würde der Speicherbedarf für das Team drastisch steigen. DolphinDB nutzt spaltenorientierte Speicherung und Kompressionstechnologie, um die Datenspeicherung zu optimieren, Festplatten‑I/O‑Operationen zu reduzieren und die Schreibgeschwindigkeit zu erhöhen. Während die Datenintegrität und ‑qualität erhalten bleiben, wird der Speicherplatzbedarf drastisch reduziert, was die Hardware‑Investitionen des Teams senkt. Diese Technologie ermöglicht es, mehr Daten auf begrenztem Speicherplatz abzulegen, ohne die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen. Das Team kann so leichter mit wachsenden Datenmengen umgehen und sich stärker auf die Optimierung der Fahrzeugleistung und die Rennstrategie konzentrieren.
Effiziente Datenkompression ist im Bereich vernetzter Fahrzeuge besonders wichtig. DolphinDB kann Speicher‑ und Netzwerkübertragungsanforderungen erheblich reduzieren, ohne die Datenintegrität und ‑verfügbarkeit zu gefährden. Verteilte Tabellen von DolphinDB unterstützen verlustfreie Kompression; Nutzer müssen keine zusätzliche Konfiguration vornehmen, das System komprimiert eingefügte Daten automatisch. Nutzer können durch spezifische Konfigurationen die Kompressionsrate weiter erhöhen, was Speicherkosten senkt, die Datenübertragungseffizienz steigert und die Hardware‑Ressourcennutzung optimiert.
Flexible Partitionierung – mehr Effizienz
In der breiten Anwendung vernetzter Fahrzeuge geht es nicht nur um die Echtzeitüberwachung und ‑analyse von Fahrzeugleistungsdaten, sondern auch um das detaillierte Management und die Analyse von Fahrzeugen aus verschiedenen Regionen oder mit unterschiedlichen Kennzeichen. Dies erfordert die Berücksichtigung mehrdimensionaler Daten wie Betriebszustand, Fahrstrecke, Wartungshistorie und Nutzungsverhalten. DolphinDB unterstützt Teams mit herausragenden Datenmanagementfähigkeiten. Sein flexibles Partitionierungsschema ermöglicht es Nutzern, Datenpartitionen an spezifische Anforderungen anzupassen und gezielte Analysen und Optimierungen durchzuführen, was die Klassifizierung und Verwaltung von Daten vereinfacht. Dies steigert nicht nur die Effizienz der Analyse, sondern erhöht auch deren Zielgenauigkeit und Genauigkeit.
Die flexible Partitionierungsfunktion von DolphinDB erlaubt es, Daten anhand von Schlüsselindikatoren wie Zeitstempel, Fahrzeug‑ID oder geografischer Position effizient zu organisieren und so die Speicher‑ und Abfrageleistung zu optimieren. Diese Partitionierungsstrategie verbessert nicht nur die Echtzeit‑Datenverarbeitung, sondern beschleunigt auch Abfragen, indem die zu scannende Datenmenge reduziert wird. Darüber hinaus unterstützt sie komplexe SQL‑Abfragen, wodurch Analyseaufgaben wie Fahrzeugverhalten und Verkehrsmuster effizienter werden. Mit dem wachsenden Umfang vernetzter Fahrzeuge bietet die Partitionierungsfunktion von DolphinDB die nötige Skalierbarkeit, um Unternehmen bei der Bewältigung wachsender Datenmengen mit geringeren Kosten zu unterstützen.
Herausforderungen annehmen, Grenzen sprengen. Die Partnerschaft zwischen DolphinDB und dem DIAN Racing Team der Tongji‑Universität demonstriert nicht nur die perfekte Verbindung von Technologie und Geschwindigkeit, sondern auch das gemeinsame Streben und die unermüdlichen Bemühungen um Spitzenleistungen. In Zukunft wird DolphinDB dem Leitsatz „Geschwindigkeit ist Wert“ folgen, weiterhin innovative Datenspeicher‑ und Analyselösungen bereitstellen, vielfältige Anwendungsszenarien für vernetzte Fahrzeuge erforschen und den Motorsport dabei unterstützen, datengetrieben noch größere Durchbrüche und Sprünge zu erzielen.
Layout丨DolphinDB 袁梓楠
Review丨张智明
Verantwortlicher Redakteur丨同济汽车融媒体中心 李尚文
Freigabe丨史静远 孙梦杰