AIM innova i suoi servizi grazie al real-time e le analisi predittive
La soluzione
Per rispondere all’esigenza del Cliente, Miriade ha realizzato un’infrastruttura completamente serverless basata su Amazon Web Services (AWS), per la raccolta dei dati in real time, sfruttando la possibilità previsionale accessibile direttamente tramite bot.
Per effettuare l’ingestion dei dati, provenienti ogni 45 secondi dalle spire poste al di sotto delle zone di sosta, 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 dedicati per la gestione di una grossa mole di dati con algoritmi custom nel caso in cui il numero di parcheggi considerati dovesse aumentare.
Per effettuare l’ingestion dei dati, provenienti ogni 45 secondi dalle spire poste al di sotto delle zone di sosta, 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 dedicati per la gestione di una grossa mole di dati con algoritmi custom nel caso in cui il numero di parcheggi considerati dovesse aumentare.