Systém pro monitorování otevřených dat v reálném čase

Abstract

Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout a realizovat modulární systém MyRTAlerts pro monitorování otevřených dopravních dat v reálném čase se zaměřením na město Brno. Systém integruje heterogenní zdroje – komunitní informace z aplikace WAZE, oficiální data z Národního dopravního informačního centra a polohy vozidel MHD – prostřednictvím tří preprocesorů naprogramovaných v jazyce Go. Dále jsou tato data filtrována v přípravné části pomocí dostupných statických dat. Architektura je rozdělena do datové, aplikační a prezentační vrstvy. Aplikační vrstva, která je v rámci implementace integrována spolu s datovou vrstvou z již existujícího nástroje RIoT, poskytuje vyhodnocení klíčových indikátorů výkonnosti (KPI) a GraphQL API, prezentační vrstva pak responzivní webovou aplikaci v React/TypeScript. Uživatelé, kteří byli zapojeni do testovací fáze, mohli sledovat vybrané spoje, úseky či oblasti a nastavovat si prahové hodnoty pro upozornění. Výsledky testování potvrdily správnou funkci systému a vedly k doplnění dílčích optimalizací. Budoucí rozšíření zahrnují historické ukládání dat, zpřístupnění otevřeného API, integraci nových datových vrstev (např. kvalita ovzduší) a vývoj mobilní aplikace.The goal of this bachelor’s thesis was to design and implement a modular system MyRTAlerts for monitoring open traffic data in real-time, focused on the city of Brno. The system integrates heterogeneous sources—community information from the WAZE application, official data from the National Traffic Information Centre, and public transport vehicle positions—through three preprocessors written in Go language. The architecture is divided into data, application, and presentation layers. The application layer, which is integrated with the data layer from the existing RIoT program during implementation, provides evaluation of key performance indicators (KPI) and GraphQL API, while the presentation layer provides a responsive web application in React/TypeScript. Users who were involved in the testing phase could monitor selected connections, sections, or areas and set threshold values for alerts. Testing results confirmed the correct functioning of the system and led to the implementation of partial optimizations. Future extensions include historical data storage, provision of an open API, integration of new data layers (e.g., air quality), and mobile application development.