Gettare le basi per le reti di trasporto autonomo
Con l’aumento dell’utilizzo di endopoint e dispositivi connessi, dove satelliti, sensori e dispositivi dell’Internet delle cose producono un flusso costante di informazioni, la quantità di dati raccolti presenta notevoli sfide. In particolare, l’utilizzo dell’analisi dei megadati nel contesto delle città intelligenti mette in evidenza la necessità di creare un sistema software in grado di raccogliere, elaborare e utilizzare grandi quantità di dati distribuiti geograficamente. Il progetto ELASTIC, finanziato dall’UE, affronta proprio questo tema e sta creando una struttura di architettura software per la distribuzione efficiente di funzionalità di calcolo intense nell’edge e nel cloud. L’innovativo ambiente di fog computing tiene conto anche dei requisiti non funzionali ereditati dal dominio del sistema. In un articolo Eduardo Quiñones, del Supercomputing Center di Barcellona che coordina il progetto ELASTIC, spiega i dettagli dell’architettura software. «Il progetto ELASTIC si inserisce nel contesto del fog computing, una versione estesa del cloud computing al network edge, ed è adatto all’Internet delle cose (IoT) e alle applicazioni di sistemi autonomi che devono soddisfare requisiti non funzionali». Quiñones continua: «Le attuali architetture software dei megadati eseguono la maggior parte del calcolo dell’analisi dei dati in potenti servizi cloud, i quali condizionano fortemente le abilità del sistema di fornire garanzie in tempo reale. Questo approccio comporta inoltre la necessità di rafforzare il livello di sicurezza per ridurre al minimo potenziali attacchi durante il trasferimento dei dati su cloud, che potrebbe incidere sui livelli di garanzia della sicurezza complessiva». E aggiunge: «La tecnologia ELASTIC affronta queste sfide distribuendo efficacemente il calcolo dei megadati attraverso un calcolo continuo in un modo olistico, tenendo conto dei requisiti di efficienza energetica e di sicurezza in tempo reale. In generale, ELASTIC si propone di fornire il contesto tecnologico per lo sviluppo di servizi nuovi e sicuri di mobilità autonoma».
Soluzione per il trasporto pubblico
La struttura sviluppata dal progetto ELASTIC è distribuita nella rete tranviaria pubblica di Firenze. Nello stesso articolo, Quiñones inoltre afferma: «Valorizzando le abilità di rilevamento dei tram e della città, si stanno sviluppando applicazioni di mobilità avanzata. Queste applicazioni mirano a un’interazione potenziata tra la città e i mezzi pubblici e a un ambiente di mobilità urbana più intelligente e più sicuro, con una riduzione degli incidenti, un miglioramento del traffico e una diminuzione dei costi di manutenzione». Secondo Quiñones, il sistema ELASTIC contribuirà a «raccogliere i dati dai veicoli e dalle stazioni dei tram (tra cui eventuali ostacoli davanti ai tram, la velocità di marcia e le condizioni energetiche, gli orari di partenza e di arrivo) da cui verranno ricavate informazioni preziose attraverso il calcolo continuo, garantendo il tempo di risposta del sistema e assicurando l’anonimato dei dati al fine di garantire la privacy dei cittadini». Tuttora in corso, il progetto ELASTIC (A Software Architecture for Extreme-ScaLe Big-Data AnalyticS in Fog CompuTIng Ecosystems) si protrarrà fino a fine novembre 2021. Il progetto si inserisce tra diverse iniziative che promettono di integrare i dati da molteplici organizzazioni, da diversi ambienti e da una grande varietà di dispositivi intelligenti finalizzati ad applicazioni per una mobilità sostenibile, efficiente e sicura nelle città intelligenti del futuro. Per maggiori informazioni, consultare: sito web del progetto ELASTIC
Paesi
Spagna
