Ziggurat
KI-gestützter Webservice zur Optimierung städtischer Entwässerungssysteme auf Basis komplexer Daten- und Simulationsmodelle.
Problem
Die Planung und Optimierung urbaner Entwässerungssysteme ist komplex, datenintensiv und häufig fragmentiert über verschiedene Tools und Systeme verteilt. Dadurch entstehen ineffiziente Planungsprozesse und eingeschränkte Möglichkeiten zur datengetriebenen Optimierung.
Lösung
Entwicklung eines KI-gestützten Webservices zur automatisierten Optimierung von Entwässerungssystemen. Ziggurat bündelt Simulation, Datenverarbeitung und Optimierungslogik in einer zentralen Plattform und ermöglicht datenbasierte Entscheidungen für städtische Infrastrukturen.
Umsetzung
Das Backend wurde als skalierbare RESTful API mit Python (Flask) umgesetzt. Zur Datenhaltung kamen MySQL (relationale Daten), MongoDB (Geodaten) sowie Redis als Caching-Layer zum Einsatz. Die Systemarchitektur wurde containerisiert mit Docker und über GitLab CI/CD automatisiert deployed. Infrastructure-as-Code wurde mittels Terraform und Ansible umgesetzt. Zusätzlich wurde Monitoring und Error Tracking über Sentry integriert.
Video Einblick
Screenshots
Projekt Infos
Kunde
Sustainable Water Infrastructure Solutions
Status
Im Go-Live / produktiver Rollout
Technologien
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