Uma Arquitetura de Microsserviços para Análise de Dados de Mobilidade Urbana baseada em Dados Heterogêneos
Resumo
Os dados coletados por sensores, câmeras, redes sociais e aplicativos podem contribuir para a detecção automática de eventos atípicos no trânsito. Além disso, a variedade das fontes de dados traz como vantagem a redundância de informações, o que pode aumentar o grau de confiabilidade sobre um evento detectado. Este trabalho estende a implementação de um arcabouço para detecção de eventos anômalos de tráfego por meio de uma arquitetura de microsserviços. Para isto, o arcabouço foi decomposto em microsserviços para coletar dados, filtrar e agrupá-los como séries temporais, detectar e visualizar anomalias em tempo real. Como estudo de caso, a arquitetura proposta é utilizada para detectar anomalia nos dados de mobilidade urbana em tempo real, da cidade Vitória-ES, baseado em dados da prefeitura e do Twitter.
Referências
de Souza, A. M., Botega, L. C., Garcia, I. C., and Villas, L. A. (2018). Por aqui é mais seguro: Melhorando a mobilidade e a segurança nas vias urbanas. In XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Fahad, A., Alshatri, N., Tari, Z., Alamri, A., Khalil, I., Zomaya, A. Y., Foufou, S., and Bouras, A. (2014). A survey of clustering algorithms for big data: Taxonomy and empirical analysis. IEEE transactions on emerging topics in computing, 2(3):267–279.
Montori, F., Bedogni, L., and Bononi, L. (2017). A collaborative internet of things arIEEE Internet of Things chitecture for smart cities and environmental monitoring. Journal, 5(2):592–605.
Pan, B., Zheng, Y., Wilkie, D., and Shahabi, C. (2013). Crowd sensing of traffic anomalies based on human mobility and social media. In GIS: Proceedings of the ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems, pages 334–343.
Saha, P., Beltre, A., Uminski, P., and Govindaraju, M. (2018). Evaluation of docker containers for scientific workloads in the cloud. In Proceedings of the Practice and Experience on Advanced Research Computing, pages 1–8.
Sidauruk, A. and Ikmah (2018). Congestion correlation and classification from twitter and waze map using artificial neural network. In International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering, pages 224–229.
Silva, T. H., Celes, C., Neto, J., Mota, V., Cunha, F., Ferreira, A., Ribeiro, A., Vaz de Melo, P., Almeida, J., and Loureiro, A. (2016). Users in the urban sensing process: Challenges and research opportunities. Academic Press.
Thome, M., Neves, A., Gomes, R., and Mota, V. (2020). Um arcabouço para detecção e alerta de anomalias de mobilidade urbana em tempo real. In Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, volume XXXVIII, pages 1–14.
