Automobilhersteller
Entwicklung des Backends für Fahrerassistenzsysteme
Ausgangsbasis
- Fahrzeuge können bisher nur die lokalen Sensoren zur Informationsgewinnung einsetzen
- Informationen für den Fahrer sind auf das aktuelle, direkte Umfeld begrenzt
- Eine Beeinflussung der Sensorik und Informationsgewinnung im Fahrzeug ist nicht möglich
- Der Austausch von Informationen mit anderen Fahrzeugen ermöglicht neue Assistenzfunktionen für neue Fahrzeuggenerationen
Vorgehensweise
- Projektumsetzung basierend auf der agilen SAFe Methodik in Verbindung mit DevOps
- Definition von User Stories gemeinsam mit dem Fachbereich
- Entwicklung und Planung in iterativen Sprints
- Zweiwöchentliches, produktives Deployment
- Zusammenarbeit als interdisziplinäres Team mit Developern und Operations
- Transformation von Sensordaten für spätere BigData Analysen und 3rd-Party Tools
- Performance- und Testmanagement
Funktionen/Projektergebnis
- Entwicklung von JavaEE Micro Services mit Kafka- und REST-Schnittstellen
- Entwicklung eines Expertensystems (inkl. GUI) zur Beeinflussung der Informationsgewinnung in den Fahrzeugen
- Entwicklung einer skalier-baren Lösung durch Cloudification und Docker
- Aufbereitung der Daten für den Transfer in den Hadoop Data Lake
- Übernahme des Application Managements während der Entwicklung und des Live-Betriebs
Kundennutzen
- Neues Fahrerlebnis durch Erweiterung der virtuellen Sensorreichweite mit Informationen aus einem Realtime-Backend
- Ausfallsichere und hoch-verfügbare Lösung, die mit stark ansteigender Fahrzeuganzahl skaliert
- Schnellere und stabilere Entwicklungs-Ergebnisse durch agile Projektvorgehensweise und interdisziplinäre Teams
- Zukunftssicherheit durch Anbindung an den Data Lake mit Potenzial für Advanced Analytics & Data Science
Erich Holzinger | Senior Manager / Prokurist