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Goodbye - dystonse müde, dystonse schlafen
Wir sind gerade dabei, dystonse in einen längeren Winterschlaf zu versetzen. Die letzten Jahre waren wir schon nicht mehr dazu gekommen, dystonse weiter zu entwickelt oder zu pflegen, haben aber immer noch die (digitale und rechtliche) Infrastruktur aufrecht erhalten, in der Hoffnung, bald wieder mit dem Projekt weiter zu machen.
Da es nun aber sehr unwahrscheinlich scheint, dass wir in absehbarer Zeit dazu kommen, schalten wird nun einen Großteil der Infrastruktur ab. Sobald dies abgeschlossen ist, aktualisieren wir diesen Blogpost mit Details.
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Hürden und Herausforderungen
Während der regelmäßigen Gespräche mit den anderen Projekten und den Betreuer*innen vom Prototype Fund wurden wir immer wieder gefragt, was denn in letzter Zeit die größten Schwierigkeiten waren, und wie wir damit umgegangen sind. Auch in unseren Montagsupdates sollten wir jede Woche angeben, was uns gerade bremst.
Heute haben wir die letzten sechs Monate mal Revue passieren lassen, um zu überlegen, was die größten Herausforderungen waren. Denn ganz ohne Schwierigkeiten kommt so ein Open-Source-Softwareprojekt in keinem Fall zustande. Und es ist uns wichtig, zu zeigen, dass es ok ist, wenn nicht immer alles glatt läuft - für Projekte in zukünftigen Prototype Fund-Runden und anderswo: lasst euch nicht entmutigen, das Ergebnis kann am Ende trotzdem gut werden!
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Demo Week - wir präsentieren den erweiterten Abfahrtsmonitor
Die 6 Monate Förderzeit der Prototype-Fund-Runde 7 sind fast vorbei, und es ist in den letzten Wochen ziemlich ruhig geworden hier auf unserem Blog. Das liegt nicht etwa daran, dass wir aufgegeben hätten, sondern ganz im Gegenteil – wir waren so sehr ins Programmieren vertieft, dass kaum noch Zeit blieb, etwas Abstand zu nehmen und mal wieder darüber zu berichten.
Es gibt zwar doch einen relativ langen Blogpost, den wir in den letzten Wochen geschrieben haben – aber der erscheint nicht hier, sondern auf der Website des Prototype Fund. Ab heute ist nämlich die Demo Week.
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Um die Kurve gedacht: Wie wir Millionen von Verspätungsdaten übersichtlich aufbereiten
Seit Monaten sammeln wir Verspätungsdaten: aktuell ca. 9 Millionen Datenpunkte, vor allem aus dem Verkehrsverbund Bremen Niedersachsen. Das ist natürlich kein Selbstzweck.
Aus den vergangenen Verspätungsdaten möchten wir Statistiken erstellen, und daraus Prognosen für die nahe Zukunft. Und damit letztlich unserer Routensuche die bestmöglichen Ergebnisse liefern.
Jetzt haben wir erste statistische Analysen und ein paar bunte Bilder dazu. Was sieht man darin, wie sind sie entstanden, und wofür sind sie gut?
(Bilder anklicken, um sie zu vergrößern. Hovern für eine Kurzbeschreibung.)
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Echtzeit-Daten - Rückblick nach über einem Monat
Unser erster Post Echtzeit-Daten - Probleme und Lösungen ist nun vor mehr als einem Monat erschienen und endete mit den Worten:
Noch haben wir keine Pipeline fertig, die die Echtzeitdaten parst, in eine Datenbank schreibt, mit den Fahrplandaten zusammen führt, statistische Auswertungen generiert… sondern einfach nur ein Shellscript, das die Daten herunterlädt und zippt, damit unsere Micro-SD-Karte im Raspberry Pi nicht so schnell voll ist.
Seit dem Abend des 12.03.2020 sammeln wir damit jene Echtzeitdaten im 2-Minuten-Takt, und wenn das nachfolgende Badge nichts gegenteiliges sagt, dann sammeln wir noch heute…
Was ist seitdem passiert?
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Echtzeit-Daten - Probleme und Lösungen
Unser Projekt soll am Ende eine besonders nützliche ÖPNV-Routensuche sein. Bis dahin ist noch viel zu tun, beginnend bei der Datensammlung.
Zum einen brauchen wir ein paar statische Daten, wie z.B. Linienverläufe und die Namen der Haltepunkte. Seit Beginn des Jahres 2020 lassen sich diese zum Glück gebündelt für ganz Deutschland beziehen. Dank der EU-Verordnung 2017/1926 müssen die Verkehrsunternehmen diese bereit stellen. In Deutschland hat man sich für das NeTEx-Format entschieden, doch auch es gibt bereits einen Dienst, der diese ins international verwendete GTFS-Format umwandelt.
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Warum ein Dystonse-Blog?
Wir werden zwar hauptsächlich fürs Programmieren bezahlt, aber nicht nur die Prinzipien von Open Source und Open Data verpflichten uns zur Transparenz.
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