Splunk, Parkmobile & Tesla

Aan het eind van een drukke dag en na het nodige file-leed parkeer ik in Rotterdam. Parkmobile aan en ready to go. Fast forward: Nog hevig na-discussiërend met een collega spring ik aan het einde van mijn afspraak weer in de auto om te gaan genieten van een welverdiend biertje. Eenmaal thuis en een paar biertjes later bekruipt mij het gevoel dat ik iets ben vergeten. Shit! Ondanks alle reminders stop ik -veel te laat- de parkeeractie op Parkmobile.

Gelukkig biedt Parkmobile je de mogelijkheid om te declareren wanneer er zoiets gebeurt. Met een gedegen onderbouwing natuurlijk, dus een perfect moment om erachter te komen dat de USB stick in mijn Tesla defect is. Dit bewijsmateriaal kan ik vergeten, maar ik ben niet voor één gat te vangen. Toevallig heb ik onlangs een data koppeling gemaakt tussen Splunk en Tesla (#nerdtalk; middels een python script vraag ik de REST API van Tesla uit en deze data wordt in mijn Splunk omgeving als JSON ge-ingest. Uiteraard kan ik hier een stuk dieper op in gaan, maar dat bewaren we voor een andere keer).

Tijd om wat bewijsmateriaal toe te voegen:

Hierboven zie je de route die ik die dag heb afgelegd en het aantal meetpunten per locatie (gedurende “driving state”). Dit kaartje geeft weer dat ik inderdaad in Rotterdam ben geweest, maar uiteraard kan je hier nog niet zoveel mee. Zo’n zelfde kaartje is middels een simpele querie uiteraard ook te maken voor de parking state, of een gecombineerde kaart.

Elke minuut wordt er een meting weggeschreven (dit zou je ook streamend kunnen doen) en wanneer je op onderstaand kaartje kijkt, zijn dat er 116 op de plek waar ik parkeerde. Heel wat minder dan de 497 minuten die mijn app aangaf.

In tabelvorm krijg je de aankomst en vertrektijd, dit is zelfs nog minder dan de 116 meetpunten hierboven -door het zoomlevel-, maar hieronder zie je de daadwerkelijke parkeertijd in minuten.

Deze gegevens aangeleverd bij Parkmobile (https://parkmobile.nl/doorgelopen-parkeeractie/), wat uiteindelijk resulteerde in de verlossende e-mail:

Al met al, geweldig lucratief om Splunk op een andere manier in actie te zien.

Erik is Senior Data Consultant en Splunk specialist bij UMBRiO en verantwoordelijk voor analytics en development. Als data consultant helpt hij organisaties -al meer dan 15 jaar- bij het ontsluiten van bedrijfskritische data om deze te analyseren en correleren om te komen tot inzichten die direct leiden tot uitvoerbare acties. Dat kan op het gebied van beleids- of beslissingsondersteuning, veiligheid (SIEM, threat hunting, forensic analyses), processen, applicatie en ondersteunende infrastructuur. Dit doet hij zowel voor het UMBRiO dataplatform- waar klanten in de vorm van dataplatform-as-a-service- voor al hun IT en business data op vertrouwen als ook voor klanten die deze dienstverlening niet afnemen. Erik ziet overal data en past deze zowel zakelijk als privé toe, wat dan kan leiden tot Tesla en Parkmobile datacombinaties in Splunk.