C++ Experten für Notfall-CAD anfordern

Ein führender Anbieter von Leitstellen-Software für US-Feuerwehren stand vor einem kritischen Performance-Problem. Ihr bestehendes System, basierend auf veraltetem Code, konnte hochauflösende 3D-Gebäudemodelle nicht schnell genug rendern, was die Einsatzplanung verzögerte. Die Herausforderung bei der Entwicklung eines CAD-Systems für den Notfalleinsatz bestand darin, die Rendering-Engine zu modernisieren, ohne die Systemstabilität zu gefährden.

Unser augmentiertes Team aus drei Senior C++-Entwicklern analysierte die bestehende Architektur und identifizierte Engpässe im Speicher-Management. Sie implementierten eine neue Multi-Threading-Strategie und optimierten die OpenGL-Schnittstellen. Innerhalb von vier Monaten wurde der Kern der Rendering-Pipeline neu geschrieben und nahtlos in das Live-System integriert.

Das Ergebnis war eine signifikante Leistungssteigerung. Die Ladezeit für komplexe Gebäudekarten wurde drastisch reduziert, was den Disponenten ermöglichte, kritische Informationen schneller bereitzustellen. Durch die Optimierung wurde eine Reduzierung der Latenzzeit um 65% erreicht, was direkt zur Verbesserung der Reaktionszeiten in Notfällen beitrug.

Eine internationale NGO, die in Gebieten mit zerstörter Infrastruktur operiert, benötigte eine robuste Lösung für ihre Feldteams. Die größte Hürde bei der Entwicklung eines CAD-Systems für den Notfalleinsatz war die Abhängigkeit von einer Internetverbindung für Kartendaten, was in Krisengebieten oft unmöglich ist.

Smartbrain stellte zwei C++-Spezialisten mit Erfahrung in mobilen GIS-Systemen zur Verfügung. Sie entwickelten ein hochkomprimiertes Vektor-Tile-Format und eine effiziente lokale Datenbankstruktur, die auf robusten Tablets läuft. Das Team arbeitete eng mit den Feldkoordinatoren zusammen, um eine intuitive Benutzeroberfläche zu schaffen, die auch unter Stress bedienbar bleibt.

Die neue Lösung ermöglicht nun vollständigen Zugriff auf detaillierte topografische Daten ohne jegliche Netzwerkverbindung. Dies erhöhte die operative Sicherheit der Teams massiv. Das System gewährleistet nun eine 100%ige Verfügbarkeit im Offline-Modus, wodurch Rettungseinsätze auch in den abgelegensten Gebieten effizient koordiniert werden können.

Ein Systemintegrator für Smart Cities wollte verschiedene Datenströme (Verkehrskameras, IoT-Sensoren, Wetterdaten) in einer zentralen Ansicht bündeln. Die Herausforderung bei der Entwicklung eines CAD-Systems für den Notfalleinsatz lag in der massiven Datenmenge, die das bestehende Java-Backend überlastete und zu Abstürzen führte.

Unser Team übernahm die Portierung der kritischen Datenverarbeitungs-Module nach C++. Durch den Einsatz von Low-Level-Optimierungen und effizienten Datenstrukturen konnte der Durchsatz massiv gesteigert werden. Parallel dazu entwickelten sie eine API, die es ermöglichte, neue Sensortypen ohne Systemunterbrechung hinzuzufügen.

Die Stabilität des Systems wurde dadurch grundlegend verbessert. Die Plattform verarbeitet nun Millionen von Datenpunkten in Echtzeit, was eine präzisere Lagebeurteilung erlaubt. Das Projekt resultierte in einer Steigerung des Datendurchsatzes um das 3-fache, wodurch Notfallzentralen ein umfassendes und aktuelles Bild der Lage erhalten.