Präzise Prognose kann Leben retten Eine rasche Flugwetterprognose braucht niedrige IT-Latenzen

Bei der Vorhersage von Wetterereignissen ist der Deutsche Wetterdienst gefragt. Seine Aufgabe ist es, Wetter-und Klimadaten bereitzustellen und im Ernstfall etwa vor Starkregen oder Stürmen so rechtzeitig zu warnen, dass Menschen und Behörden Sicherheitsmaßnahmen ergreifen können.

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Doch auch ohne gravierende Naturereignisse sind die Informationen der Offenbacher Bundesoberbehörde allgegenwärtig: Kein Flugzeug startet, ohne zuvor beim Deutsche Wetterdienst (DWD) eine Wettervorhersage abzufragen. Dazu gehören auch die Hubschrauber-Rettungsdienste, die auf die Wetterdaten in Echtzeit angewiesen sind, um ihre Einsätze gefahrlos durchführen zu können.

Das Rechenzentrum des DWD erhält seine Daten aus insgesamt über 2.000 über die gesamte Bundesrepublik verteilten Messstationen, 17 Wetterradare, zahlreichen Wettersatelliten und einer Vielzahl internationaler Datenquellen. Alexander Harth, Referatsleiter Anwenderunterstützung beim DWD ist dafür verantwortlich, dass die Informationen nicht nur verarbeitet, sondern auch visualisiert werden.

Die Daten werden dazu in komplexe Vorhersagemodelle eingegeben und sind über eine Wettervisualisierungsapplikation zugänglich. Harth verlässt sich bei Modellen und Visualisierung auf eine riesige Server-Farm von Fujitsu. „Die Hardware-Umgebung hat sich in den vergangenen 15 Jahren als ausgesprochen zuverlässig herausgestellt, sie läuft ohne Probleme.

Das Gesamtpaket aus Leistung und Performance stimmt“, so Harth. Es habe sich immer wieder gezeigt, dass Fujitsu die Anforderungen des DWD am Besten erfülle. Mehr als 500 Primergy Server hat Harth im Einsatz, sie haben Zugriff auf über 15 Petabyte Speicher.

Zertifikat für Netapp gab den Ausschlag

Den Ausschlag für Fujitsu gab auf technischer Seite die Zertifizierung für Netapp. Der Storage-Hersteller bietet Lösungen, um Daten zu managen und zu speichern. Fujitsu hatte zu diesem Zeitpunkt als einziges Unternehmen Server, die vollständig in Kombination mit Netapp-Storage zertifiziert waren. „Für uns war die Zertifizierung der Server mit NetApp entscheidend.

Wir können uns aufgrund der Zertifizierung darauf verlassen, dass bei Problemen nicht ein Hersteller mit dem Finger auf den anderen zeigt. Wenn keine Zertifizierung da ist, ist das häufiger der Fall. Fujitsu steht dafür ein, eventuell auftretende Probleme zu lösen“, erklärt Harth. Der gute Support spielte für ihn bei der Entscheidung ebenfalls eine zentrale Rolle, ebenso die umfangreiche direkte Unterstützung durch den Hersteller, die durch die räumliche Nähedes Werks in Augsburg gewährleistet wird.

Auf den Fujitsu Primergy Servern laufen meteorologische Anwendungen, insbesondere zur Visualisierung der aktuellen Wettersituation sowie für die Vorhersagen für die nächsten Stunden oder Tage. Diese Visualisierungen werden dann benutzt, um Kunden aus Luftfahrt, Seefahrt, oder Rettungsdiensten zu beraten.

Die Informationen werden aber beispielsweise auch von Straßendiensten verwendet. Diese erhalten von den Beratern des DWD Informationen darüber, welcher Straßenzustand zu erwarten ist und können dementsprechend Fahrzeuge und Personal vorhalten.

Geringe Latenz ist für Flugwetterprognose entscheidend

Die wichtigste Anforderung für die Visualisierung von Flugwetter ist nicht der hohe Datendurchsatz bei den Input/Output-Operationen, sondern eine möglichst geringe Latenz. Für diese latenzkritischen Anwendungen setzt der DWD auf eine Kombination aus Fujitsu-Hardware und All-Flash-Speichern von Netapp. „Einige Visualisierungen benötigen für die Darstellung zirka 3.000 pseudo-zufällig verteilte sequenzielle I/Os.

Daraus wird eine Visualisierung erstellt. Wenn man das mit rotierenden Platten macht, braucht man 20 bis 30 Sekunden, bis das Ergebnis vorliegt. Bei SSDs mit einer Latenz von unter einer Millisekunde kommt man bei der Beratung unserer Kunden zu Wettersituationen auf eine Antwortzeit, mit der man arbeiten kann“, erklärt Harth. Die Ergebnisse liegen dann innerhalb etwa einer Sekunde vor.

Für eine Flugwettervorhersage ist die Anforderung, sich in einem Datenmassiv in mehreren Dimensionen zu bewegen. „Wenn Sie von New York nach Frankfurt fliegen, bewegen Sie sich sowohl räumlich in den Daten als auch zeitlich. Das sind mehrere Terabyte Daten. Sie ziehen bei der Abfrage aber keine großen Datenmengen aus dem System, sondern müssen auf 3.000 I/O-Operationen warten, und dabei ist die Latenz kritisch.“

Dazu kommt, dass auch unterschiedliche Datentypen wie Wind, Temperatur, Feuchtigkeit an unterschiedlichen Zeit-und Raumpunkten abgeholt werden. Das muss ohne große Verzögerung möglich sein. Meteorologen können so die Route eines Flugzeugs verfolgen und sofort Wetterdaten in Echtzeit für die jeweilige Position anzeigen.

Wichtig ist präzise Information bei einer sehr geringen Latenz auch dann, wenn Wetterinformationen an Staffeln von Rettungshubschraubern gehen. Die Korrektheit der Vorhersagen für die nächsten Minuten entscheidet unter Umständen darüber, ob ein Hubschrauber aufsteigt oder am Boden bleibt, ob er versuchen kann, verletzte Personen zu bergen und in ein Krankenhaus zufliegen oder ob die Gefahr für Piloten und Insassen als zu groß bewertet wird.

Die exakte und kurzfristige Beurteilung der Frage, ob und wie viel Nebel aufzieht und wie stark der Wind sein wird,

ist also extrem kritisch, Fehlprognosen könnten dazu führen dass Menschenleben in Gefahr geraten.

Für die Überprüfung von Modellen bewährt sich die Server-Infrastruktur

Bei diesen zeitkritischen Anwendungen arbeiten der DWD mit schnell reagierenden All-Flash-Systemen. Zu den Anwendungen, bei denen latenzkritische Speicher mit schnellen Speichermedien ihre besonderen Vorteile ausspielen, gehören auch die Vorhersagen, bei denen man punktförmig auf einem Datensatz sucht. Das können zum Beispiel Blitze auf einem Radarbild sein oder auch Anzeichen für Hagel.

Massendaten werden weiter auf rotierenden Platten verarbeitet;, im Einsatz sind beide Technologien. Zu Anwendungen mit großen Datenmengen, die aber meist nicht latenzkritisch sind, gehören Modellrechnungen und Simulationen mit hohem Datendurchsatz. Bei diesen Applikationen wird auf sehr großen Datenvolumina gearbeitet, gerechnet und weggeschrieben. Da kommen eher langsame Medien zum Einsatz.

„Wenn Nachkalkulationen anstehen, bei denen man zum Beispiel wissen will, ob das neue Regenanalysemodell für die letzten zehn Jahre bessere Werte liefert, lassen unsere Wissenschaftler das auf der FUJITSU Infrastruktur laufen“, so Harth. Die Supercomputer, die der DWD ebenfalls im Einsatz hat, sind dagegen vor allem für sehr zeitkritische und datenhungrige Simulationen im Einsatz.

Derzeit steht der DWD vor dem nächsten Sprung bei den Anforderungen an die Server-Farm. Der Grund: Jede neue Satellitengeneration schickt bis zum 50-fachen des Datenvolumens der Vorgängerversion zurück zur Erde. Ein solcher Generationswechsel erfolgt jeweils zwischen fünf und zehn Jahren, im Moment bereitet sich der DWD auf die nächste Generation von Satelliten vor.

„Darauf müssen wir reagieren und beim Speicher für mehr Performance sorgen, um die Datenflut auch weiter visualisieren zu können. Überall wo die Sensorik besser wird müssen wir nachrüsten, um die Daten noch visualisieren zu können.“

Eine weitere Herausforderung stellt sich für die Visualisierungsapplikation: Die neuen Supercomputer, die der DWD einsetzt, sind in der Lage, sehr viel detailreichere Vorhersagen zu errechnen. Aber auch diese müssen abgespeichert und visualisiert werden. So kann der DWD in Zukunft das Optimum aus seinen Daten herausholen.

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