Die mit ClickHouse umgesetzte Visualisierung zur Flugzeugverfolgung ist schön und innovativ. Besonders eindrucksvoll ist die Visualisierung von Hubschraubern, die entlang der Londoner Themse fliegen.
Es ist originell, ADS-B-Daten mit SQL ähnlich wie WebGL-Shader zu verarbeiten. Das dürfte dem Bereich Analyse und Visualisierung des Flugverkehrs neue Impulse geben.
Es läuft ein ähnliches Projekt mit Python und ClickHouse, das alle 10 Sekunden ADS-B-Daten über die airplanes.live-API sammelt und speichert. Mit ClickHouse sind interessante Analysen möglich, etwa die Verteilung von Flugzeugtypen nach Airline oder Rankings nach Höchstgeschwindigkeit.
Technisch ist das eine erstaunliche Leistung. Militärflugzeuge fliegen normalerweise mit deaktiviertem ADS-B, und auch Segelflugzeuge senden kein ADS-B, daher ist es überraschend, dass sie in der Visualisierung enthalten sind. In den USA ist ADS-B in kontrolliertem Luftraum und in der Nähe großer Flughäfen vorgeschrieben.
Interessant ist der kachelbasierte Bild-Rendering-Ansatz, der zunächst mit niedriger Auflösung beginnt und dann allmählich weicher wird. Ich frage mich, ob der Server einen Tile-Cache auf Pixelebene vorhält.
Es wurde auch ein Tutorial geteilt, wie man etwas Ähnliches auf einem Raspberry Pi umsetzen kann.
Die Flugspuren über dem Meer scheinen nicht per Satellit, sondern auf anderem Weg erfasst zu werden. Über dem Meer gibt es vergleichsweise wenige Daten.
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airplanes.live-API sammelt und speichert. Mit ClickHouse sind interessante Analysen möglich, etwa die Verteilung von Flugzeugtypen nach Airline oder Rankings nach Höchstgeschwindigkeit.