Use Case / Pubblica Amministrazione

AIM innova i suoi servizi grazie al real-time e le analisi predittive.

RISULTATI

Una riduzione del 30% delle code ai parcheggi, con conseguente aumento della soddisfazione dei cittadini.

Ottimizzazione dell’occupazione del personale.

Maggiore affidabilità dell’applicativo per rispondere ad aumenti improvvisi di attività.

Maggiore scalabilità e flessibilità del sito.

RISULTATI

Una riduzione del 30% delle code ai parcheggi, con conseguente aumento della soddisfazione dei cittadini.

Ottimizzazione dell’occupazione del personale.

Maggiore affidabilità dell’applicativo per rispondere ad aumenti improvvisi di attività.

Maggiore scalabilità e flessibilità del sito.

Il contesto

AIM Mobilità Vicenza è l’azienda municipalizzata del capoluogo berico che gestisce i 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.

Le problematiche

Il cliente AIM Mobilità Vicenza aveva la necessità di dotarsi di una soluzione in grado di consentire il completo monitoraggio delle attività aziendali, con particolare attenzione allo stato di avanzamento dei progetti e dell’automazione del supporto interno e ai clienti.

Era necessaria un’infrastruttura in grado di raccogliere i dati, in tempo reale, per aumentare l’efficienza e dunque per migliorare il proprio servizio.

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.
 

La tecnologia

Per realizzare questo progetto sono stati utilizzati numerosi tool di Amazon Web Services, che hanno consentito di creare un'infrastruttura completamente serverless:
 
  • 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.
  • Amazon 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.

La tecnologia

La tecnologia

Per realizzare questo progetto sono stati utilizzati numerosi tool di Amazon Web Services, che hanno consentito di creare un'infrastruttura completamente serverless:
  • 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.
  • Amazon 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.
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