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AIM Mobilità Vicenza

Previsione occupazione parcheggi e visualizzazione occupazione in tempo reale

AIM Vicenza è la multiutility che, attraverso le società controllate, opera nei settori della distribuzione e del trading, del calore e delle reti tecnologiche, dell’igiene ambientale e del verde pubblico. Gestisce le aree di sosta e si occupa di servizi come la manutenzione del patrimonio immobiliare e monumentale cittadino.

AIM Mobilità Vicenza è l’azienda municipalizzata del capoluogo berico che ha come missione la gestione di parcheggi pubblici a rotazione e la sosta dei residenti in centro storico.

Nello specifico, AIM Mobilità assicura la continua gestione di circa 3.200 posti auto nei 10 parcheggi a sbarra, circa 6.500 stalli blu lungo le strade e circa 1.200 posti auto nei due park di interscambio con bus navetta, dove la sosta dell’auto è compresa nel costo del biglietto di andata e ritorno per il centro storico.

AIM Mobilità, oltre ad erogare un puntuale servizio di sosta alla città, dal 1911 e fino a marzo 2016 ha anche garantito il trasporto pubblico urbano, ora confluito all’interno di SVT Srl che eroga il trasporto pubblico all’intera provincia di Vicenza.

LA SFIDA

AIM Mobilità Vicenza ha manifestato l’esigenza di creare un’infrastruttura in grado di raccogliere i dati, in tempo reale, di uno dei parcheggi della Città, costituito da 3 siti.

L’obiettivo del progetto è stata la pubblicazione dei risultati, in un determinato momento, e la valutazione di modelli statistici al fine di fornire all’utente finale la previsione dell’occupazione dei parcheggi in un determinato slot temporale futuro, pubblicando i risultati previsionali all’interno dei principali siti web della regione, condividendo le stesse informazioni anche tramite un bot dedicato.

LA SOLUZIONE

Per rispondere all’esigenza del cliente è stata realizzata un’nfrastruttura su AWS completamente serverless per raccolta dato in real time e previsione accessibile direttamente tramite bot.

Per effettuare l’ingestion dei dati provenienti ogni 45 secondi dalle spire poste al di sotto delle zone di sosta, dalla cartella dove vengono immagazzinati, è stato utilizzato un servizio (fluentd) che invia i dati ad un end-point di Kinesis Firehose. I dati salvati in S3 sono poi processati da AWS SageMaker per effettuare vari modelli previsionali ed il successivo deploy delle previsioni. Il monitoraggio dello stato dei parcheggi liberi viene poi gestito in tempo reale con DynamoDB. Attraverso delle Lambda function viene garantita la trasmissione dei dati ai servizi e in unione con un API Gateway è poi possibile renderli disponibili per gli applicativi web già presenti.

Il tutto è corredato da CodeCommit per permettere il versioning del codice ed eventualmente per gestire continuous integration attraverso CodeDeploy e CodePipeline.

Per rendere la struttura più adeguata anche in vista di future analisi è stato previsto l’utilizzo di altri servizi, con ad esempio bucket dedicati o utenti specifici, per la gestione eventuale di una grosse mole di dati con algoritmi custom nel caso di aumento del numero dei parcheggi considerati o della frequenza di trasmissione.

I principali servizi Amazon Web Services utilizzati sono:

  • Kinesis Firehose per la raccolta dei dati provenienti dai parcheggi
  • DynamoDB per il salvataggio dei dati in real time
  • SageMaker per il training dei modelli e l’inferenza
  • Lambda per l’elaborazione delle informazioni e per processare le chiamate degli applicativi
  • StepFunction per coordinare gli step di training dei modelli
  • S3 per lo storage dei dati storici
  • Api Gateway per la validazione delle richieste API
  • CodeCommit per il versionamento del codice
  • CodeDeploy per il continuous deploy
  • CodePipeline per la continuous integration

IL RISULTATO

Grazie alla creazione dell’infrastruttura e al modello di analisi implementato, oggi AIM Mobilità Vicenza è in grado di pubblicare in real time sui principali portali veneti e sulla propria app lo stato di occupazione dei parcheggi e di fornire agli utenti una previsione sulla futura occupazione delle zone di sosta con un’accuratezza del 96%.

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