A visualização de rastreamento de aviões implementada com ClickHouse é bonita e inovadora. Em especial, a visualização de helicópteros voando ao longo do rio Tâmisa, em Londres, é impressionante.
É original a forma como os dados ADS-B foram processados em SQL como se fossem shaders WebGL. Espera-se que isso traga uma nova inovação para a área de análise e visualização de tráfego aéreo.
Estou trabalhando em um projeto semelhante que coleta e armazena dados ADS-B da API airplanes.live a cada 10 segundos usando Python e ClickHouse. Com o ClickHouse, é possível fazer análises interessantes, como distribuição de modelos por companhia aérea e ranking de velocidades máximas.
É uma conquista tecnicamente impressionante. Aviões militares normalmente voam com o ADS-B desligado, e planadores também não transmitem ADS-B, então é surpreendente que eles tenham sido incluídos na visualização. Nos EUA, o uso de ADS-B é obrigatório em espaço aéreo controlado e nas proximidades dos principais aeroportos.
É interessante o método de renderização de imagens em tiles que começa com baixa resolução e vai ficando gradualmente mais suave. Fico curioso se o servidor mantém um cache de tiles em nível de pixel.
Também foi compartilhado um tutorial para implementar algo semelhante em um Raspberry Pi.
As trajetórias de voo sobre o mar parecem ser coletadas por outros meios que não satélite. Há relativamente menos dados sobre o oceano.
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airplanes.livea cada 10 segundos usando Python e ClickHouse. Com o ClickHouse, é possível fazer análises interessantes, como distribuição de modelos por companhia aérea e ranking de velocidades máximas.