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航空関連システムのアーキテクチャ事例

以下はo1 pro での算出結果です。参考として下さい。

1. 航空予約システム (Airline Reservation System)

要件

  • 高可用性:24/7の運用。

  • スケーラビリティ:繁忙期のアクセス増加対応。

  • 低レイテンシ:迅速な予約確認と支払い処理。

アーキテクチャ例

  • クラウドサービス:

    • AWSやAzureを活用した分散システム。

    • Amazon Aurora(リレーショナルDB)でACIDトランザクションをサポート。

    • DynamoDBで頻繁に参照されるデータ(例: フライトスケジュール)をキャッシュ。

  • API Gateway:

    • RESTまたはGraphQL APIでモバイルアプリやWebクライアントに対応。

  • イベント駆動型設計:

    • Amazon SQSやSNSを利用して予約通知やキャンセル処理を非同期化。

  • CDN:

    • CloudFrontで静的リソース(例: フライト画像)を高速配信。


2. フライト管理システム (Flight Operations System)

要件

  • リアルタイムデータ:航空機の位置、天候情報、フライト状況のモニタリング。

  • 信頼性:重要な意思決定に基づくデータ処理。

  • 統合:航空管制や他の航空システムとの連携。

アーキテクチャ例

  • IoTプラットフォーム:

    • AWS IoT Coreで航空機のセンサーからデータ収集。

    • Amazon Kinesisでストリーミングデータをリアルタイム処理。

  • データストレージ:

    • Amazon S3で大量のログデータを保存。

    • Amazon Redshiftを利用した分析基盤。

  • AI/ML:

    • Amazon SageMakerで遅延予測モデルや異常検知アルゴリズムを構築。

  • 可視化:

    • Amazon QuickSightでダッシュボードを作成し、運航状況をモニタリング。


3. 航空機整備管理システム (Aircraft Maintenance System)

要件

  • 予防保守:機器の故障を未然に防ぐ。

  • データ統合:整備履歴、部品在庫、作業計画の一元管理。

  • コスト削減:整備効率の向上。

アーキテクチャ例

  • クラウド基盤:

    • SAP EAM(Enterprise Asset Management)のクラウドバージョン。

  • データ分析:

    • 整備履歴データをS3に保存し、Athenaでクエリを実行。

    • MLモデルで部品寿命を予測。

  • モバイルアプリ:

    • 整備士向けのアプリをAWS Amplifyで構築。

  • 通知とアラート:

    • Amazon EventBridgeで整備計画や異常検知のアラートを管理。


4. 空港運用システム (Airport Management System)

要件

  • 複雑なオペレーション管理:ゲート割り当て、手荷物処理、搭乗手続き。

  • セキュリティ:高い認証・認可レベル。

  • 統合性:複数のサブシステム(例: 保安検査、旅客案内)との連携。

アーキテクチャ例

  • マイクロサービスアーキテクチャ:

    • 各機能(例: 手荷物管理、ゲート管理)を独立したサービスとして構築。

    • Amazon ECSやEKSでコンテナ化。

  • サーバーレス:

    • AWS Lambdaでイベントドリブンな処理を実現。

    • Amazon RDSやDynamoDBでデータストアを分散化。

  • リアルタイムデータ:

    • IoTデバイスからゲートや手荷物状況を収集。

    • KinesisやMQTTでリアルタイム処理。

  • セキュリティ:

    • IAMポリシーとVPCを活用し、システム間通信を保護。


5. 天候データ連携システム (Weather Data Integration System)

要件

  • リアルタイム更新:フライト安全性を確保するための迅速な天候情報提供。

  • API連携:外部の天候データ提供サービスとの統合。

  • グローバル対応:全世界の空港と航空路をカバー。

アーキテクチャ例

  • データインジェスチョン:

    • AWS Glueで外部APIから天候データを抽出。

    • S3に保存し、加工したデータをAthenaでクエリ。

  • AI予測モデル:

    • 天候データを利用し、フライト遅延予測モデルをSageMakerで作成。

  • ダッシュボード:

    QuickSightで気象状況をビジュアル化。

    以下は本当の事例です

https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/jal-nec/%0A

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-reinvent2023-recap-travelandhospitality/%0A

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川村康弘(Yasuhiro Kawamura、Ted)@クラウド屋
おもしろきこともなき世を面白く 議論メシ4期生http://gironmeshi.net/ メンタリストDaiGo弟子 強みほがらかさと発散思考 外資系企業でインフラエンジニア