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Erstellen und benutzen einer Geodatenbank

In diesem Artikel soll es im Gegensatz zum vorherigen Artikel Alles über Geodaten weniger darum gehen, was man denn alles mit Geodaten machen kann, dafür aber mehr darum wie man dies anstellt. Es wird gezeigt, wie man aus dem öffentlich verfügbaren Datensatz des OpenStreetMap-Projekts eine Geodatenbank erstellt und einige Beispiele dafür gegeben, wie man diese abfragen und benutzen kann.

Wahl der Datenbank

Prinzipiell gibt es zwei große “geo-kompatible” OpenSource-Datenbanken bzw. “Datenbank-AddOn’s”: Spatialite, welches auf SQLite aufbaut, und PostGIS, das PostgreSQL verwendet.

PostGIS bietet zum Teil eine einfachere Syntax, welche manchmal weniger Tipparbeit verursacht. So kann man zum Beispiel um die Entfernung zwischen zwei Orten zu ermitteln einfach schreiben:

während dies in Spatialite “nur” mit einer normalen Funktion möglich ist:

Trotztdem wird in diesem Artikel Spatialite (also SQLite) verwendet, da dessen Einrichtung deutlich einfacher ist (schließlich sollen interessierte sich alle Ergebnisse des Artikels problemlos nachbauen können, ohne hierfür einen eigenen Datenbankserver aufsetzen zu müssen).

Der Hauptunterschied zwischen PostgreSQL und SQLite (eigentlich der Unterschied zwischen SQLite und den meissten anderen Datenbanken) ist, dass für PostgreSQL im Hintergrund ein Server laufen muss, an welchen die entsprechenden Queries gesendet werden, während SQLite ein “normales” Programm (also kein Client-Server-System) ist welches die Queries selber auswertet.

Hierdurch fällt beim Aufsetzen der Datenbank eine ganze Menge an Konfigurationsarbeit weg: Welche Benutzer gibt es bzw. akzeptiert der Server? Welcher Benutzer bekommt welche Rechte? Über welche Verbindung wird auf den Server zugegriffen? Wie wird die Sicherheit dieser Verbindung sichergestellt? …

Während all dies bei SQLite (und damit auch Spatialite) wegfällt und die Einrichtung der Datenbank eigentlich nur “installieren und fertig” ist, muss auf der anderen Seite aber auch gesagt werden dass SQLite nicht gut für Szenarien geeignet ist, in welchen viele Benutzer gleichzeitig (insbesondere schreibenden) Zugriff auf die Datenbank benötigen.

Benötigte Software und ein Beispieldatensatz

Was wird für diesen Artikel an Software benötigt?

SQLite3 als Datenbank

libspatialite als “Geoplugin” für SQLite

spatialite-tools zum erstellen der Datenbank aus dem OpenStreetMaps (*.osm.pbf) Format

python3, die beiden GeoModule spatialite, folium und cartopy, sowie die Module pandas und matplotlib (letztere gehören im Bereich der Datenauswertung mit Python sowieso zum Standart). Für pandas gibt es noch die Erweiterung geopandas sowie eine praktisch unüberschaubare Anzahl weiterer geographischer Module aber bereits mit den genannten lassen sich eine Menge interessanter Dinge herausfinden.

– und natürlich einen Geodatensatz: Zum Beispiel sind aus dem OpenStreetMap-Projekt extrahierte Datensätze hier zu finden.

Es ist ratsam, sich hier erst einmal einen kleinen Datensatz herunterzuladen (wie zum Beispiel einen der Stadtstaaten Bremen, Hamburg oder Berlin). Zum einen dauert die Konvertierung des .osm.pbf-Formats in eine Spatialite-Datenbank bei größeren Datensätzen unter Umständen sehr lange, zum anderen ist die fertige Datenbank um ein vielfaches größer als die stark gepackte Originaldatei (für “nur” Deutschland ist die fertige Datenbank bereits ca. 30 GB groß und man lässt die Konvertierung (zumindest am eigenen Laptop) am besten über Nacht laufen – willkommen im Bereich “BigData”).

Erstellen eine Geodatenbank aus OpenStreetMap-Daten

Nach dem Herunterladen eines Datensatzes der Wahl im *.osm.pbf-Format kann hieraus recht einfach mit folgendem Befehl aus dem Paket spatialite-tools die Datenbank erstellt werden:

Erkunden der erstellten Geodatenbank

Nach Ausführen des obigen Befehls sollte nun eine Datei mit dem gewählten Namen (im Beispiel bremen-latest.sqlite) im aktuellen Ordner vorhanden sein – dies ist bereits die fertige Datenbank. Zunächst sollte man mit dieser Datenbank erst einmal dasselbe machen, wie mit jeder anderen Datenbank auch: Sich erst einmal eine Weile hinsetzen und schauen was alles an Daten in der Datenbank vorhanden und vor allem wo diese Daten in der erstellten Tabellenstruktur zu finden sind. Auch wenn dieses Umschauen prinzipiell auch vollständig über die Shell oder in Python möglich ist, sind hier Programme mit graphischer Benutzeroberfläche (z. B. spatialite-gui oder QGIS) sehr hilfreich und sparen nicht nur eine Menge Zeit sondern vor allem auch Tipparbeit. Wer dies tut, wird feststellen, dass sich in der generierten Datenbank einige dutzend Tabellen mit Namen wie pt_addresses, ln_highway und pg_boundary befinden.

Die Benennung der Tabellen folgt dem Prinzip, dass pt_*-Tabellen Punkte im Geokoordinatensystem wie z. B. Adressen, Shops, Bäckereien und ähnliches enthalten. ln_*-Tabellen enthalten hingegen geographische Entitäten, welche sich als Linien darstellen lassen, wie beispielsweise Straßen, Hochspannungsleitungen, Schienen, ect. Zuletzt gibt es die pg_*-Tabellen welche Polygone – also Flächen einer bestimmten Form enthalten. Dazu zählen Landesgrenzen, Bundesländer, Inseln, Postleitzahlengebiete, Landnutzung, aber auch Gebäude, da auch diese jeweils eine Grundfläche besitzen. In dem genannten Datensatz sind die Grundflächen von Gebäuden – zumindest in Europa – nahezu vollständig. Aber auch der Rest der Welt ist für ein “Wikipedia der Kartographie” insbesondere in halbwegs besiedelten Gebieten bemerkenswert gut erfasst, auch wenn nicht unbedingt davon ausgegangen werden kann, dass abgelegenere Gegenden (z. B. irgendwo auf dem Land in Südamerika) jedes Gebäude eingezeichnet ist.

Verwenden der Erstellten Datenbank

Auf diese Datenbank kann nun entweder direkt aus der Shell über den Befehl

zugegriffen werden oder man nutzt das gleichnamige Python-Paket:

Nach Eingabe der obigen Befehle in eine Python-Konsole, ein Jupyter-Notebook oder ein anderes Programm, welches die Anbindung an den Python-Interpreter ermöglicht, können die von der Datenbank ausgegebenen Ergebnisse nun direkt in ein Pandas Data Frame hineingeladen und verwendet/ausgewertet/analysiert werden.

Im Grunde wird hierfür “normales SQL” verwendet, wie in anderen Datenbanken auch. Der folgende Beispiel gibt einfach die fünf ersten von der Datenbank gefundenen Adressen aus der Tabelle pt_addresses aus:

Link zur Ausgabe

Es wird dem Leser sicherlich aufgefallen sein, dass die Spalte “Geometry” (zumindest für das menschliche Auge) nicht besonders ansprechend sowie auch nicht informativ aussieht: Der Grund hierfür ist, dass diese Spalte die entsprechende Position im geographischen Koordinatensystem aus Gründen wie dem deutlich kleineren Speicherplatzbedarf sowie der damit einhergehenden Optimierung der Geschwindigkeit der Datenbank selber, in binärer Form gespeichert und ohne weitere Verarbeitung auch als solche ausgegeben wird.

Glücklicherweise stellt spatialite eine ganze Reihe von Funktionen zur Verarbeitung dieser geographischen Informationen bereit, von denen im folgenden einige beispielsweise vorgestellt werden:

Für einzelne Punkte im Koordinatensystem gibt es beispielsweise die Funktionen X(geometry) und Y(geometry), welche aus diesem “binären Wirrwarr” den Längen- bzw. Breitengrad des jeweiligen Punktes als lesbare Zahlen ausgibt.

Ändert man also das obige Query nun entsprechend ab, erhält man als Ausgabe folgendes Ergebnis in welchem die Geometry-Spalte der ausgegebenen Adressen in den zwei neuen Spalten Longitude und Latitude in lesbarer Form zu finden ist:

Link zur Tabelle

Eine weitere häufig verwendete Funktion von Spatialite ist die Distance-Funktion, welche die Distanz zwischen zwei Orten berechnet.

Das folgende Beispiel sucht in der Datenbank die 10 nächstgelegenen Bäckereien zu einer frei wählbaren Position aus der Datenbank und listet diese nach zunehmender Entfernung auf (Achtung – die frei wählbare Position im Beispiel liegt in München, wer die selbe Position z. B. mit dem Bremen-Datensatz verwendet, wird vermutlich etwas weiter laufen müssen…):

Link zur Ausgabe

Ein Anwendungsfall für eine solche Liste können zum Beispiel Programme/Apps wie maps.me oder Google-Maps sein, in denen User nach Bäckereien, Geldautomaten, Supermärkten oder Apotheken “in der Nähe” suchen können sollen.

Diese Liste enthält nun alle Informationen die grundsätzlich gebraucht werden, ist soweit auch informativ und wird in den meißten Fällen der Datenauswertung auch genau so gebraucht, jedoch ist diese für das Auge nicht besonders ansprechend.

Viel besser wäre es doch, die gefundenen Positionen auf einer interaktiven Karte einzuzeichnen:

Was kann man sonst interessantes mit der erstellten Datenbank und etwas Python machen? Wer in Deutschland ein wenig herumgekommen ist, dem ist eventuell aufgefallen, dass sich die Endungen von Ortsnamen stark unterscheiden: Um München gibt es Stadteile und Dörfer namens Garching, Freising, Aubing, ect., rund um Stuttgart enden alle möglichen Namen auf “ingen” (Plieningen, Vaihningen, Echterdingen …) und in Berlin gibt es Orte wie Pankow, Virchow sowie eine bunte Auswahl weiterer *ow’s.

Das folgende Query spuckt gibt alle “village’s”, “town’s” und “city’s” aus der Tabelle pt_place, also Dörfer und Städte, aus:

Link zur Ausgabe

Graphisch mit matplotlib und cartopy in ein Koordinatensystem eingetragen sieht diese Verteilung folgendermassen aus:

Die Grafik zeigt, dass stark unterschiedliche Vorkommen der verschiedenen Ortsendungen in Deutschland (Clustering). Über das genaue Zustandekommen dieser Verteilung kann ich hier nur spekulieren, jedoch wird diese vermutlich ähnlichen Prozessen unterliegen wie beispielsweise die Entwicklung von Dialekten.

Wer sich die Karte etwas genauer anschaut wird merken, dass die eingezeichneten Landesgrenzen und Küstenlinien nicht besonders genau sind. Hieran wird ein interessanter Effekt von häufig verwendeten geographischen Entitäten, nämlich Linien und Polygonen deutlich. Im Beispiel werden durch die beiden Zeilen

die bereits im Modul cartopy hinterlegten Daten verwendet. Genaue Verläufe von Küstenlinien und Landesgrenzen benötigen mit wachsender Genauigkeit hingegen sehr viel Speicherplatz, da mehr und mehr zu speichernde Punkte benötigt werden (genaueres siehe hier).

Schlussfolgerung

Man kann also bereits mit einigen Grundmodulen und öffentlich verfügbaren Datensätzen eine ganze Menge im Bereich der Geodaten erkunden und entdecken. Gleichzeitig steht, insbesondere für spezielle Probleme, eine große Bandbreite weiterer Software zur Verfügung, für welche dieser Artikel zwar einen Grundsätzlichen Einstieg geben kann, die jedoch den Rahmen dieses Artikels sprengen würden.

Allgemeines über Geodaten

Dieser Artikel ist der Auftakt in einer Artikelserie zum Thema “Geodatenanalyse”.

Von den vielen Arten an Datensätzen, die öffentlich im Internet verfügbar sind, bin ich in letzter Zeit vermehrt über eine besonders interessante Gruppe gestolpert, die sich gleich für mehrere Zwecke nutzen lassen: Geodaten.

Gerade in wirtschaftlicher Hinsicht bieten sich eine ganze Reihe von Anwendungsfällen, bei denen Geodaten helfen können, Einblicke in Tatsachen zu erlangen, die ohne nicht möglich wären. Der wohl bekannteste Fall hierfür ist vermutlich die einfache Navigation zwischen zwei Punkten, die jeder kennt, der bereits ein Navigationssystem genutzt oder sich eine Route von Google Maps berechnen lassen hat.
Hiermit können nicht nur Fragen nach dem schnellsten oder Energie einsparensten (und damit gleichermaßen auch witschaftlichsten) Weg z. B. von Berlin nach Hamburg beantwortet werden, sondern auch die bestmögliche Lösung für Ausnahmesituationen wie Stau oder Vollsperrungen berechnet werden (ja, Stau ist, zumindest in der Theorie immer noch eine “Ausnahmesituation” ;-)).
Neben dieser beliebten Art Geodaten zu nutzen, gibt es eine ganze Reihe weiterer Situationen in denen deren Nutzung hilfreich bis essentiell sein kann. Als Beispiel sei hier der Einzugsbereich von in Konkurrenz stehenden Einheiten, wie z. B. Supermärkten genannt. Ohne an dieser Stelle statistische Nachweise vorlegen zu können, kaufen (zumindest meiner persönlichen Beobachtung nach) die meisten Menschen fast immer bei dem Supermarkt ein, der am bequemsten zu erreichen ist und dies ist in der Regel der am nächsten gelegene. Besitzt man nun eine Datenbank mit der Information, wo welcher Supermarkt bzw. welche Supermarktkette liegt, kann man mit so genannten Voronidiagrammen recht einfach den jeweiligen Einzugsbereich der jeweiligen Supermärkte berechnen.
Entsprechende Karten können auch von beliebigen anderen Entitäten mit fester geographischer Position gezeichnet werden: Geldautomaten, Funkmasten, öffentlicher Nahverkehr, …

Ein anderes Beispiel, das für die Datenauswertung interessant ist, ist die kartographische Auswertung von Postleitzahlen. Diese sind in fast jedem Datensatz zu Kunden, Lieferanten, ect. vorhanden, bilden jedoch weder eine ordinale, noch eine sinnvolle kategorische Größe, da es viele tausend verschiedene gibt. Zudem ist auch eine einfache Gruppierung in gröbere Kategorien wie beispielsweise Postleitzahlen des Schemas 1xxxx oft kaum sinnvoll, da diese in aller Regel kein sinnvolles Mapping auf z. B. politische Gebiete – wie beispielsweise Bundesländer – zulassen. Ein Ausweg aus diesem Dilemma ist eine einfache kartographische Übersicht, welche die einzelnen Postleitzahlengebiete in einer Farbskala zeigt.

Im gezeigten Beispiel ist die Bevölkerungsdichte Deutschlands als Karte zu sehen. Hiermit wird schnell und übersichtlich deutlich, wo in Deutschland die Bevölkerung lokalisiert ist. Ähnliche Karten können beispielsweise erstellt werden, um Fragen wie “Wie ist meine Kundschaft verteilt?” oder “Wo hat die Werbekampange XYZ besonders gut funktioniert?” zu beantworten. Bezieht man weitere Daten wie die absolute Bevölkerung oder die Bevölkerungsdichte mit ein, können auch Antworten auf Fragen wie “Welchen Anteil der Bevölkerung habe ich bereits erreicht und wo ist noch nicht genutztes Potential?” oder “Ist mein Produkt eher in städtischen oder ländlichen Gebieten gefragt?” einfach und schnell gefunden werden.
Ohne die entsprechende geographische Zusatzinformation bleiben insbesondere Postleitzahlen leider oft als “nicht sinnvoll auswertbar” bei der Datenauswertung links liegen.
Eine ganz andere Art von Vorteil der Geodaten ist der educational point of view:
  • Wer erst anfängt, sich mit Datenbanken zu beschäftigen, findet mit Straßen, Postleitzahlen und Ländern einen deutlich einfacheren und vor allem besser verständlichen Zugang zu SQL als mit abstrakten Größen und Nummern wie ProductID, CustomerID und AdressID. Zudem lassen sich Geodaten nebenbei bemerkt mittels so genannter GeoInformationSystems (*gis-Programme), erstaunlich einfach und ansprechend plotten.
  • Wer sich mit SQL bereits ein wenig auskennt, kann mit den (beispielsweise von Spatialite oder PostGIS) bereitgestellten SQL-Funktionen eine ganze Menge über Datenbanken sowie deren Möglichkeiten – aber auch über deren Grenzen – erfahren.
  • Für wen relationale Datenbanken sowie deren Funktionen schon lange nichts Neues mehr darstellen, kann sich hier (selbst mit dem eigenen Notebook) erstaunlich einfach in das Thema “Bug Data” einarbeiten, da die Menge an öffentlich vorhandenen Geodaten z.B. des OpenStreetMaps-Projektes selbst in optimal gepackten Format vielen Dutzend GB entsprechen. Gerade die Möglichkeit, die viele *gis-Programme wie beispielsweise QGIS bieten, nämlich Straßen-, Schienen- und Stromnetze “on-the-fly” zu plotten, macht die Bedeutung von richtig oder falsch gesetzten Indices in verschiedenen Datenbanken allein anhand der Geschwindigkeit mit der sich die Plots aufbauen sehr eindrucksvoll deutlich.
Um an Datensätze zu kommen, reicht es in der Regel Google mit den entsprechenden Schlagworten zu versorgen.
Neben – um einen Vergleich zu nutzen – dem Brockhaus der Karten GoogleMaps gibt es beispielsweise mit dem OpenStreetMaps-Projekt einen freien Geodatensatz, welcher in diesem Kontext etwa als das Wikipedia der Karten zu verstehen ist.
Hier findet man zum Beispiel Daten wie Straßen-, Schienen- oder dem Stromnetz, aber auch die im obigen Voronidiagramm eingezeichneten Gebäude und Supermärkte stammen aus diesem Datensatz. Hiermit lassen sich recht einfach just for fun interessante Dinge herausfinden, wie z. B., dass es in Deutschland ca. 28 Mio Gebäude gibt (ein SQL-Einzeiler), dass der Berliner Osten auch ca. 30 Jahre nach der Wende noch immer vorwiegend von der Tram versorgt wird, während im Westen hauptsächlich die U-Bahn fährt. Oder über welche Trassen der in der Nordsee von Windkraftanlagen erzeugte Strom auf das Festland kommt und von da aus weiter verteilt wird.
Eher grundlegende aber deswegen nicht weniger nützliche Datensätze lassen sich unter dem Stichwort “natural earth” finden. Hier sind Daten wie globale Küstenlinien, mittels Echolot ausgemessene Meerestiefen, aber auch von Menschen geschaffene Dinge wie Landesgrenzen und Städte sehr übersichtlich zu finden.
Im Grunde sind der Vorstellung aber keinerlei Grenzen gesetzt und fast alle denkbaren geographischen Fakten können, manchmal sogar live via Sattelit, mitverfolgt werden. So kann man sich beispielsweise neben aktueller Wolkenbedekung, Regenradar und globaler Oberflächentemperatur des Planeten auch das Abschmelzen der Polkappen seit 1970 ansehen (NSIDC) oder sich live die Blitzeinschläge auf dem gesamten Planeten anschauen – mit Vorhersage darüber, wann und wo der Donner zu hören ist (das funktioniert wirklich! Beispielsweise auf lightningmaps).
Kurzum Geodaten sind neben ihrer wirtschaftlichen Relevanz – vor allem für die Logistik – auch für angehende Data Scientists sehr aufschlussreich und ein wunderbares Spielzeug, mit dem man sich lange beschäftigen und eine Menge interessanter Dinge herausfinden kann.

Analyse der Netzwerktopologie des Internets auf Basis des IPv4-Protokolls

Wie kommen Daten die man via Internet quer durch die Welt sendet eigentlich an ihr Ziel? Welchen Weg nehmen beispielsweise die Datenpakete, wenn ich von mir zu Hause eine Datei an meinen Nachbarn ein Haus weiter sende? Wie groß ist der “Umweg”, den die Daten nehmen? Und macht es eigentlich einen Unterschied, ob ich www.google.de, www.google.com oder www.google.nl aufrufe, oder gehen alle Suchanfragen sowieso an dasselbe Ziel?

Fragen wie diese lassen sich durch eine Kombination von Tools wie traceroute oder tracepath und geoiplookup beantworten und unter Verwendung des Python-Paketes geoplotlib sogar graphisch auf einer Weltkarte darstellen. Die so gewonnenen Ergebnisse zeigen Teile der Netzwerktopologie des Internets auf und führen zu interessanten, teils unerwarteten Erkenntnissen.

Ziel dieses Artikels soll sein, ein möglichst einfaches Tutorial zum selber mitbasteln bereit zu stellen. Die einzelnen Schritte die hierfür notwendig sind, werden möglichst einfach verständlich dargestellt und erklärt, trotzdem sind zum vollständigen Verständnis grundlegende Kenntnisse in Python sowie der Kommandozeile hilfreich. Er richtet sich aber auch an alle, die sich einfach einmal etwas in ihrer virtuellen Umgebung „umschauen“ möchten oder einfach nur an den Ergebnissen interessiert sind, ohne sich mit den Details und wie diese umgesetzt werden, auseinander setzen zu wollen.  Am Ende des Artikels werden die einzelnen Skripte des Projekts als zip-Datei bereitgestellt.

Hinweis: Diese Anleitung bezieht sich auf ein Linux-System und wurde unter Ubuntu getestet. Windows-User können beispielsweise mit dem Befehl tracert (als Ersatz für traceroute) ähnliche Ergebnisse erziehlen, jedoch muss dann das Parsing der IP-Adressen abgeändert werden.

1. Grundsätzliches Erkunden der Route, die ein Datenpaket nimmt

Hierfür wird ein Programm wie traceroute, tracepath oder nmap benötigt, welches durch Versenden von „abgelaufenen Datenpaketen“ die Hosts „auf dem Weg“ zum Ziel dazu bringt, ihre IPv4-Adresse zurück zu geben. In diesem Artikel wird beispielhaft traceroute verwendet, da dieses unter den meisten Linux-Versionen bereits zur „Grundausstattung“ gehört und somit für diesen Schritt keine weitere Software installiert werden muss. Die Verwendung von traceroute folgt der Syntax:

sudo traceroute ${ZIEL}

Als Ziel muss hier die IP-Adresse bzw. der Domainname des Zielrechners angegeben werden. Ein Beispiel soll dies vereinfachen:

$ sudo traceroute www.google.de
traceroute to www.google.de (172.217.22.99), 64 hops max
  1   192.168.0.1  167,148ms  3,200ms  11,636ms 
  2   83.169.183.11  21,389ms  19,380ms  88.134.203.107  16,746ms 
  3   88.134.203.107  27,431ms  24,063ms  * 
  4   88.134.237.6  1679,865ms  *  130,818ms 
  5   88.134.235.207  58,815ms  84,150ms  * 
  6   72.14.198.218 144,998ms  107,364ms  108.170.253.68  121,851ms 
  7   108.170.253.84  58,323ms  101,127ms  216.239.57.218  44,461ms 
  8   216.239.57.218  43,722ms  91,544ms  172.253.50.100  67,971ms 
  9   172.253.50.214  106,689ms  96,100ms  216.239.56.130  110,334ms 
 10   209.85.241.145  63,720ms  61,387ms  209.85.252.76  73,724ms 
 11   209.85.252.28  71,214ms  61,828ms  108.170.251.129  81,470ms 
 12   108.170.251.129  64,262ms  52,056ms  72.14.234.115  71,661ms 
 13   72.14.234.113  262,988ms  55,005ms  172.217.22.99  66,043ms 

Im Beispiel wird die Route zum Hostrechner mit der Domain www.google.de ermittelt. In der ersten Spalte der Ausgabe ist die Nummer des jeweiligen „Hops“ zu sehen. Wichtig ist insbesondere die zweite Spalte, welche die IPv4-Adresse des jeweiligen Rechners auf dem Weg zum Ziel darstellt. Die folgenden Spalten enthalten weitere Informationen wie Antwortzeiten der jeweiligen Server und die IP-Adressen der Folge-Server.

Um die Ausgabe in eine Form umzuwandeln, welche später einfacher von Python gelesen werden kann, muss diese noch ausgelesen werden (Parsing). zuerst soll die erste Zeile der Ausgabe herausgeschnitten werden, da diese zwar informativ, jedoch kein Teil der eigentlichen Route ist. Dies kann sehr einfach durchgeführt werden, indem die Ausgabe des traceroute-Befehls an einen Befehl wie beispielsweise sed „gepiped“ (also weitergeleitet) wird. Die dabei entstehende Pipe sieht dann wie folgt aus:

sudo traceroute ${ZIEL} | sed '1d'

Um bei unserem Beispiel mit der Route zu www.google.de zu bleiben, sieht der Befehl und die Entsprechende Ausgabe wie folgt aus:

$ sudo traceroute   | sed '1d'
  1   192.168.0.1  167,148ms  3,200ms  11,636ms 
  2   83.169.183.11  21,389ms  19,380ms  88.134.203.107  16,746ms 
  3   88.134.203.107  27,431ms  24,063ms  * 
  4   88.134.237.6  1679,865ms  *  130,818ms 
  5   88.134.235.207  58,815ms  84,150ms  * 
  6   72.14.198.218 144,998ms  107,364ms  108.170.253.68  121,851ms 
  7   108.170.253.84  58,323ms  101,127ms  216.239.57.218  44,461ms 
  8   216.239.57.218  43,722ms  91,544ms  172.253.50.100  67,971ms 
  9   172.253.50.214  106,689ms  96,100ms  216.239.56.130  110,334ms 
 10   209.85.241.145  63,720ms  61,387ms  209.85.252.76  73,724ms 
 11   209.85.252.28  71,214ms  61,828ms  108.170.251.129  81,470ms 
 12   108.170.251.129  64,262ms  52,056ms  72.14.234.115  71,661ms 
 13   72.14.234.113  262,988ms  55,005ms  172.217.22.99  66,043ms 

Anschließend soll die zweite Spalte der Ausgabe herausgeschnitten werden. Dies ist am einfachsten mit dem Befehl awk zu bewerkstelligen. Das Prinzip dahinter ist das gleiche wie im obigen Schritt: die Ausgabe des vorherigen Befehls wird dem Befehl awk als Eingabe weitergeleitet, womit der gesamte Befehl nun wie folgt aussieht:

sudo traceroute ${ZIEL} | sed '1d' | awk '{ print $2 }'

Bezogen auf das google-Beispiel sehen Ein- und Ausgabe nun so aus:

$ sudo traceroute | sed '1d' | awk '{ print $2 }'
192.168.0.1
83.169.183.11
88.134.203.107
88.134.237.6
88.134.235.207
72.14.198.218
108.170.253.84
216.239.57.218
172.253.50.214
209.85.241.145
209.85.252.28
108.170.251.129
72.14.234.113

Im letzten Schritt sollen die einzelnen IP-Adressen durch Leerzeichen getrennt in eine einzelne Zeile geschrieben werden. Sinn dieses Schrittes ist, dass später viele Zielrechner nacheinander aus einer Datei eingelesen werden können und jede Route zu einem Zielrechner als eine einzelne Zeile in eine Zieldatei geschrieben wird.
Auch dieser Schritt funktioniert ähnlich wie die obigen Schritte, indem die Ausgabe des letzten Schrittes an einen weiteren Befehl weitergeleitet wird, der diese Funktion erfüllt. Dieser Schritt könnte wieder mit dem Befehl sed durchgeführt werden, da aber nur ein einzelnes Zeichen (nämlich das Zeilenumbruch-Zeichen bzw. Newline) durch ein Leerzeichen ersetzt werden soll, wird hier aufgrund der einfacheren Syntax der Befehl tr verwendet.
Der fertige Befehl sieht nun wie folgt aus:

sudo traceroute ${ZIEL} | sed '1d' | awk '{ print $2 }' | tr '\n' ' '

Oder im fertigen Beispiel mit www.google.de:

$ sudo traceroute   | sed '1d' | awk '{ print $2 }' | tr '\n' ' '
192.168.0.1 83.169.183.11 88.134.203.107 88.134.237.6 88.134.235.207 72.14.198.218 108.170.253.84 216.239.57.218 172.253.50.214 209.85.241.145 209.85.252.28 108.170.251.129 72.14.234.113

Hiermit ist das Parsen abgeschlossen und die fertige Ausgabe kann nun in eine Ergebnisdatei geschrieben werden. Um automatisch viele Zielrechner aus einer Datei einzulesen und alle gefundenen Routen in eine Zieldatei zu schreiben, wird der obige Befehl in eine Schleife „verpackt“ welche die Zielrechner Zeile für Zeile aus der Datei zieladressen.txt ausliest und die gefundenen Routen ebenso Zeile für Zeile in die Datei routen.csv schreibt. Die Datei routen.csv kann später zur Ermittlung verschiedener Informationen zu den gefunden IP-Adressen einfach mit einem Python-Skript eingelesen und geparst werden.

In diesem Artikel wird das fertige Skript ohne weitere Erklärung in der beiliegenden zip-Datei bereitgestellt. Wen die genaue Funktionsweise der Schleife interessiert, sei angehalten sich generell über die Funktionsweise von Shellskripten einzulesen, da dies den Rahmen des Artikels sprengen würde.

#/bin/sh

cat zieladressen.txt | while read ZIEL; do
    printf 'Ermittle Route nach: %s\n' "${ZIEL}"
    traceroute ${ZIEL} | sed '1d' | awk '{ print $2 }' | tr '\n' ' ' >> routes.csv
    printf '\n' >> routes.csv
done

cat routes.csv | tr -d \* | tr -s ' ' > routes_corrected.csv
mv routes_corrected.csv routes.csv

Dieses Skript benötigt die Datei zieladressen.txt welche wie folgt aussehen muss (anstatt Domainnamen können auch direkt IPv4-Adressen verwendet werden):

www.google.de
www.github.com
www.google.nl
...

2. Sammeln von (Geo-)Informationen zu bestimmten IPv4-Adressen

Die gefundenen IPv4-Adressen können anschließend mit dem Befehl geoiplookup oder über die Internetseite http://geoiplookup.net/ relativ genau (meißtens auf Städteniveau) lokalisiert werden. Dies funktioniert, da einzelne Subnets in der Regel bestimmten Regionen und Internetprovidern zugeordnet sind.

Der Befehl geoiplookup greift hierbei auf eine vorher installierte und lokal gespeicherte Datenbank zu, welche je nach installierter Version als Country- oder City-Edition vorliegt. Da geoiplookup nicht zu den Standartbordmitteln unter Linux gehört und um die weiteren Schritte auch Benutzern anderer Betriebssysteme zu ermöglichen, wird hier nur ein kurzes Beispiel der Benutzung dieses Befehls und dessen Ausgabe gegeben und im weiteren die Online-Abfrage mittels eines Python-Skriptes beschrieben.

$ geoiplookup 172.217.22.99
GeoIP Country Edition: US, United States
GeoIP City Edition, Rev 1: US, CA, California, Mountain View, 94043, 37.419201, -122.057404, 807, 650
GeoIP ASNum Edition: AS15169 Google Inc.

Die Internetseite http://geoiplookup.net bietet einen Onlineservice welcher Geo- und weitere Informationen zu gegebenen IPv4-Adressen bereitstellt. Öffnet man die Seite ohne Angabe einer IP-Adresse in einem Browser, so erhält man die entsprechenden Informationen über die eigene IP-Adresse. (Achtung: die Verwendung eines Proxies oder gar Tor führt zwangsläufig zu falschen Ergebnissen.)

Da die Seite auch über eine API (also eine automatisierte Abfrageschnittstelle) unter der Adresse “http://api.geoiplookup.net/?query=${IPADRESSE}” verfügt, kann man die entsprechenden Informationen zu den IP-Adressen mittels eines Pythonskriptes abfragen und auswerten. Als Antwort erhält man eine XML‑Datei welche beispielsweise folgendermaßen aussieht:

<ip>
  <results>
    <result>
      <ip>77.20.253.87</ip>
      <host>77.20.253.87</host>
      <isp>Vodafone Kabel Deutschland</isp>
      <city>Hamburg</city>
      <countrycode>DE</countrycode>
      <countryname>Germany</countryname>
      <latitude>53.61530</latitude>
      <longitude>10.1162</longitude>
    </result>
  </results>
</ip>

Diese kann im Browser z. B. unter der Adresse http://api.geoiplookup.net/?query=77.20.253.87 aufgerufen werden (oder unter: http://api.geoiplookup.net/ für die eigene Adresse).

Um die hierin enthaltenen Informationen mit Hilfe von Python auszulesen lässt sich ElementTree aus aus dem Modul xml.etree, das in der Python-Standartbibliothek vorhanden ist, verwenden. Dies wird im beiliegenden Skript mit der Funktion get_hostinfo() bewerkstelligt:

def get_hostinfo(ipv4):
    ''' Returns geoiplookup information of agiven host adress as a dictionary.
    The adress can be given as a string representation 0f a DNS or IPv4 adress.

    get_hostinfo(str) -> dict

    Examples: get_hostinfo("www.github.com")
              get_hostinfo("151.101.12.133")
    '''

    apiurl = 'http://api.geoiplookup.net/?query='
    hostinfo = defaultdict(str, {})
    try:
        xml = urllib.request.urlopen(apiurl + dns2ipv4(ipv4)).read().decode()
        xml = xml.replace('&', '')
        tree = ETree.fromstring(xml)
        for element in tree.getiterator():
            hostinfo[element.tag] = element.text
    except:
        return hostinfo
    finally:
        return hostinfo

Diese parst die XML-Datei automatisch zu einem Python-DefaultDict das dann die entsprechenden Informationen enthält (das DefaultDict wird verwendet da normale Python Dictionaries zu Fehlern führen, wenn nicht gesetzte Werte abgefragt werden). Die Ausgabe der Funktion sieht dann wie folgt aus:

In [3]: get_hostinfo('www.google.com')
Out[3]:
defaultdict(str,
            {'city': 'Mountain View',
             'countrycode': 'US',
             'countryname': 'United States',
             'host': '172.217.22.99',
             'ip': '172.217.22.99',
             'isp': 'Google',
             'latitude': '37.4192',
             'longitude': '-122.0574',
             'result': None,
             'results': None})

3. Plotten der gefundenen Routen mit geoplotlib auf einer Weltkarte

Wichtig für das anschließende Plotten ist hierbei die Geolocation also ‘latitude’ und ‘longitude’. Mit den Werten kann man anschließend die mit traceroute gefundenen Pfade als Basemap plotten. Dies funktioniert mit der Funktion drawroutes2map():

def drawroutes2map(routesfile='routes.csv'):
    drawroutes = list()
    for route in open(routesfile).readlines():
        ips = [ip2location(ip) for ip in route.strip().split(',')]
        print(ips)
        locs = [loc for loc in ips if not loc == None]
        longs = [loc[0] for loc in locs]
        lats = [loc[1] for loc in locs]
        m = minimalmap()
        drawroutes.append(tuple(m(lats, longs)))
        for drawroute in drawroutes:
            m.plot(drawroute[0], drawroute[1], '-', markersize=0, linewidth=1, color=rand_color())
            pickleto(drawroutes, 'tracedlocs.plk')
    plt.savefig('world.svg', format='svg')
    plt.savefig('world.png', format='png')
    plt.show()

Der Plot einer Verbindungsanfrage an www.google.de aus Berlin sieht beispielsweise folgendermaßen aus:

Hier wird deutlich, dass Datenpakete durchaus nicht immer den kürzesten Weg nehmen, sondern teilweise rund um die Welt gesendet werden (Deutschland – USA – Sydney(!) – USA), bevor sie an ihrem Ziel ankommen und dass das Ziel einer Verbindung zu einer Domain mit der Endung „de“ nicht unbedingt in Deutschland liegen muss.

Mit Default-Einstellungen werden von der Funktion drawroutes2map() alle Routen in zufälligen Farben geplottet, welche in der Datei routen.csv gefunden werden.

Lässt man viele Routen plotten wird hierbei die Netzwerkstruktur deutlich, über die die Daten im Internet verteilt werden. Auf dem obigen Plot kann man recht gut erkennen, dass die meisten Internetseiten in Europa oder den USA gehostet werden, einige noch in China und Japan, dagegen beispielsweise Afrika praktisch unbedeutend ist.

Auf dem nächsten Plot wiederum ist zu erkennen, dass es tatsächlich eine Art “Hotspots” gibt über die fast alle Daten laufen, wie z. B. Frankfurt am Main, Zürich und Madrid.

4. Schematische Darstellung der Routen als directed Graph mit graphviz

Mit graphviz lassen sich schematische Graphen darstellen. Mit dem Paket pygraphviz existiert hiefür auch eine Python-Anbindung. Die schematische Darstellung als Graph ist in vielen Fällen deutlich übersichtlicher als die Darstellung auf einer Weltkarte und die Topologie des Netzwerkes wird besser sichtbar.

Die entsprechende Python-Funktion, die alle Routen aus der Datei routes.csv als geplotteten Graph ausgibt ist drawroutes2graph():

def drawroutes2graph(routesfile='routes.csv'):
    '''Draws all routes found in the routesfile with graphviz to a Graph

        drawroutes2graph(file)

    '''
    routes = open(routesfile).readlines()
    for i in range(len(routes)):
        routes[i] = routes[i].replace('*', '').split()
        G = pgv.AGraph(strict=False, directed=True)

    for l in routes:
        for i in range(len(l)-1):
            if not (l[i], l[i+1]) in set(G.edges()):
                G.add_edge(l[i], l[i+1])

    for n in G.nodes():
        if get_hostinfo(n)['countrycode'] == 'DE':
            n.attr['color'] = 'green'
        elif get_hostinfo(n)['countrycode'] == 'US':
            n.attr['color'] = 'red'
        elif get_hostinfo(n)['countrycode'] == 'ES':
            n.attr['color'] = 'yellow'
        elif get_hostinfo(n)['countrycode'] == 'CH':
            n.attr['color'] = 'blue'
        elif get_hostinfo(n)['countrycode'] == 'CN':
            n.attr['color'] = 'magenta'

        G.write('routes.dot')
        
        G.layout('dot')
        G.draw('dot.png')

        G.layout()
        G.draw('neato.png')

Die Funktion schreibt den erstellten Graph in der Dot-Language in die Datei routes.dot und erstellt zwei verschiedene visuelle Darstellungen als png-Dateien.

Da mit der Funktion get_hostinfo() auch weitere Informationen zu den jeweiligen IP-Adressen verfügbar sind  können diese auch visuell im Graph dargestellt werden. So sind in der folgenden Darstellung Hosts in verschiedenen Ländern in unterschiedlichen Farben dargestellt. (Deutschland in grün, USA in rot, Spanien in gelb, Schweiz in blau, China in magenta und alle übrigen Länder und Hosts ohne Länderinformation in schwarz).

Diese Art der Darstellung vereint damit die Vorteile der schematischen Darstellung mit der Geoinformation zu den jeweiligen Hosts. Aus der Grafik lässt sich beispielsweise sehr gut erkennen, dass, trotz oft vieler Zwischenstationen innerhalb eines Landes, Landesgrenzen überschreitende Verbindungen relativ selten sind.

Auch interessant ist, dass das Netzwerk durchaus Maschen aufweist – mit anderen Worten: Dass ein und dieselbe Station bei verschiedenen Verbindungsanfragen über verschiedene Zwischenstationen angesprochen wird und Daten, die von Punkt A nach Punkt B gesendet werden, nicht immer denselben Weg nehmen.

5. Schlussfolgerung

Was kann man hieraus denn nun letztendlich an Erkenntnissen ziehen? Zum einen natürlich, wie Daten via Internet über viele Zwischenstationen rund um die Welt gesendet und hierbei mit jeder Station neu sortiert werden. Vor allem aber auch, dass mit dem entsprechenden Know-How und etwas Kreativität mit bemerkenswert wenig Code bereits Unmengen an Daten gesammelt, geordnet und ausgewertet werden können. Alle möglichen Daten werden in unserer heutigen Welt gespeichert und sind zu einem nicht unbeträchtlichen Teil auch für jeden, der weiß, wer diese Daten hat oder wie man sie selber ermitteln kann, verfügbar und oft lassen sich hier interessante Einblicke in die Funktionsweise unserer Welt gewinnen.