1.
Rail Control System:
Hochverfügbare
Anwendungen für die
Bahnproduktion
E. Wernli / M. Hoffmann

2.
Rail Control System: Hochverfügbare Anwendungen
für die Bahnproduktion
2
Die Schweizerischen Bundesbahnen betreiben eines der weltweit dichtest befahrenen
Bahnnetze der Welt. Zur Überwachung und Steuerung ist seit nunmehr 10 Jahren das
eigenentwickelte Rail Control System (RCS) im Einsatz und wird laufend weiterentwickelt.
In dieser Präsentation stellen wir die auf Event-Verarbeitung basierenden
Lösungsansätze vor, welche die hohen Anforderungen bezüglich Latenz und
Hochverfügbarkeit für Systeme der Bahnproduktion adressieren
Erwann Wernli
Leadarchitekt RCS
@wrnli
Marc Hoffmann
Softwarearchitekt RCS
@marcandsweep

3.
AGENDA
• Problemstellung
▪ Fachlicher Kontext
▪ Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery
▪ Technologiestack
• Mechanismen
• Kommunikationsinfrastruktur
• Hochverfügbarkeitsmechanismen
• Verarbeitungsmuster
• Datenhaltung
• Disaster Recovery
• Herausforderung Zukunft
3

4.
Problemstellung

5.
Von der Planung bis zur Zugfahrt
Langfristplanung
Jahresfahrplan
Tagesfahrplan
Disposition
Lenkung
Jahre
Tage
Minuten
Sekunden
Hochverfügbar
> 1000 Msg/s
< 1s Latenz
5

6.
Netzweite
Disposition
Netzweite
Prognose
Echtzeit
Betriebslage
Gleis-/Signal-
genau
➔ Bessere Auslastung des Netzes
➔ Höhere Pünktlichkeit

7.
Regelkreis im System Bahn
Disposition
Optimierung
Prognose
Betriebsabbild Lenkung
7

8.
ClientPersistenz & Caching
Messaging
Runtime
RCS Technologie-Stack
Java 8 OSGi / Equinox
Tibco Rendezvous
Coherence
Oracle DB
Hibernate
Eclipse RCP
8

9.
Definition: Hochverfügbarkeit
9
Aspekte
NFR Kein spürbarere Ausfall auf Service Level
Management Vollautomatisch
Use Cases • Partielle, physische Ausfälle
• Ausfall einzelner Nodes
• Absturz einzelner Services
• (Service Upgrade)
Strategien • Hardware Redundanz
• Logische Redundanz von Services und State
• Evtl. Location Redundanz
https://de.wikipedia.org/wiki/Hochverf%C3%BCgbarkeit

10.
Definition: Disaster Recovery
10
Aspekte
NFR Durch den Business Case gegeben:
• Recovery Time Objective (RTO)
• Recovery Point Objective (RPO)
Management Manueller Eingriff nach bewusster Entscheidung
Use Cases • Physischer Totalverlust (Brand, Naturkatastrophen,
…)
• Vollständiger Stromausfall oder Netzwerkunterbruch
• Fehlmanipulationen
• Bugs
• Kaputter Release ("botched")
Strategien • Standortredundanz
• Vollständige logische Separation
• Restore
https://de.wikipedia.org/wiki/Disaster_Recovery

11.
Verfügbarkeitsanforderungen bei RCS
 Quality Key Attributes
• Verfügbarkeit inkl. Wartungsfenster 99.8%
• Failover Server 20 s
• Disaster Recovery 15 min
• Wartungsfenster (max. 6 pro Jahr) 1 h
→ Mit 99.8% Verfügbarkeit inkl. 6 Wartungsfenster à 1 h verbleiben
11.5 h pro Jahr
11

12.
Mechanismen

13.
RCS Verarbeitungsmodel
• 40+ Prozessgruppen
• 200+ Prozess-Instanzen
• Asynchrone Kommunikation
• Choreographie ohne zentrale Koordination
ClientProzesseProzessorenVerar-beiterVear-beiter
Dispo
Umsysteme
Support Prozesse
D
Br
RT-EXADL HOT
Infr
a
FahrplanIEIST
Taxi CIS FOS
CIS
IProz
FOS Proz
ZLR
LTA+
Obj
Mgr
ZDS
Imp
Pro
g
Prog
CP
IST
DQ
IE
DQ
Fpl
DQ
PSS Proz
(BLS/SBB)
PSS ILTIS
Form
Ver
Hot
Mon
GEMS
Msg
Sche
FEG
Sup
visor
Cli
Prox
Reg
Serv
TW M
Ansc
Rec
Taxi
Ver
Taxi
Proz
GEM
Proz
Adm
Adm
Task
Bta
Proc
(BLS/SBB)
I
DQ
In H
Prox
In H
PT
ALEA
KVZ
Archiv
ZLD
BTA
Zabr
DQ
EMS
Proz
PAIP
RTX
Core
Data
Imp
DiBr
ExIm
UNO
Hot
Opt
nKet
Rech
UNO
Imp
Afi
Ad
IE
Ver
ZLR
FZeit
Last
Mon
Cac
Load
TZD
Gen
Dis
Ver
Fpl
Ver
BL KernVTief Prog
M
Dir
Ses
Mgr
Mgm
Afi
DiBr
ExIm
Lta Proz
Synt Proz
CBT
Prox
GBT
Prox
PAIP
Int
ZN Term
Znt Prox
RV
Prox PTS
Proz
ZKE
ZKE
Int
HOT
ZLV
13

14.
ClientSubnetzServerSubnetz
Hochverfügbarkeit auf Kommunikationsebene
Verteilte Architektur
RVRD
RVRD
RVRD
RVRD
RVD
RVD
RVD
TCP/IP
Queue
TCP/IP
Filtering
Betriebslage
RVD
RVD
Multicast
Zentrale Architektur
Multicast
Tibco Rendez-Vous
(very to many)
(one to few)
14

15.
Hochverfügbarkeit auf Prozess-Ebene
Distributed Queue
DQ
Prozess
A
DQ
Prozess
DQ
Prozess
B C
FT
Prozess
Fault Tolerant Group
FT
Prozess
A
B
C
A
B
C
aktiv
passiv
Redundanz kritischer
Komponenten
Fehlertolerantes
Verhalten
Voraussetzungen für
Hochverfügbarkeit

16.
FT-Prozesse und Statehandling
Non Recoverable State Recoverable
DB, Cache, …
1Deterministische Verarbeitung
garantiert fachlich Äquivalenz
1
Failover
2
3
Failover
2
16

17.
Verarbeitungsmuster
Es gibt zwei primäre Muster in RCS
17
Event-getriebene
Verarbeitungen
Kontinuierliche
Verarbeitungen
Datensicht Local Global
HA DQ FT
Beispiele Dispositionen
Client Requests
Datentransformationen
…
Prognose
Optimierungen
Statehandling Cache / Datenbank In-Memory

18.
Typen von Events
Notification: A Notification of change in the domain
• Zugstandortmeldung
• Fahrempfehlung
• Import completed
• …
Event-Carried State Transfer: Replication of state
• Fahrplanupdate
• Prognose
• …
18
Siehe https://martinfowler.com/articles/201701-event-driven.html

19.
Daten und Temporalität
19
Uni-temporal Bi-temporal

20.
Datenhaltung
Typ Interessen-
bereich
Eigenschaften
In-Memory
Store
[0, +90 M] • In-Process Heap
• Keine Serialisierung
• Volume: GBs / pro Prozess
Distributed
Cache
[-1 H, +4 H] • Verteilter Cache mit
Replication
• Object Serialisierung
• Volume: mehrere GBs
Datenbank [-5 T, + 27 H] • Oracle RAC
• Object-Relational Mapping
• Volume: mehrere GBs
20
Zeit
jetzt

21.
Disaster Recovery
21
Aktive Produktion
Standort A
Passive Produktion
Standort B
Tibco
Router
Dispo Bridge
Umsysteme
>400 RCS-Arbeitsplätze

22.
Herausforderung Zukunft

23.
Steigende Automatisierung
• Verstärkte Abhängigkeit von Softwarelösungen
➔ Grosse Auswirkungen bei Ausfällen
• Umfassende Optimierungen
➔ Hohe Anforderungen an Datengenauigkeit
➔ Steigende Datenmengen und Rechenbedarf
• Feedbackloops mit dem System Bahn
➔ Anspruchsvolle Integrationstests
23

24.
Hochverfügbarkeit und Cloud
Pro
• Flexible und schnelle Entwicklung durch moderne
Deploymentverfahren
• Hohe Skalierbarkeit – wenn die Applikation dafür entwickelt ist
Contra
• Gegenseitige Beeinflussung von Anwendungen auf geteilten
Plattformen
• Unzuverlässige Netzwerkanbindung externer Clouds
• Zu schwache SLAs
• Behandlung von zustandsbehafteten Services
24

25.
Viele Dank!
Fragen?
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Erwann Wernli
Leadarchitekt RCS
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Marc Hoffmann
Softwarearchitekt RCS
@marcandsweep