Jeter les bases pour des réseaux de transport autonomes
Avec l’utilisation accrue des appareils et terminaux connectés où l’Internet des objets, les satellites et les capteurs produisent des flux d’informations constants, la quantité de données collectées présente de sérieux défis. En particulier, l’utilisation de l’analyse des mégadonnées dans le contexte des villes intelligentes met en évidence la nécessité de créer un système logiciel capable de collecter, de traiter et d’utiliser de grandes quantités d’informations disséminées géographiquement. Le projet ELASTIC, financé par l’UE, se penche précisément sur cette question et sur la création d’un cadre d’architecture logicielle pour la distribution efficace des fonctionnalités de calcul intensif en périphérie et dans le cloud. L’environnement de l’informatique géodistribuée prend également en compte des exigences non fonctionnelles héritées du domaine des systèmes. Dans un article, Eduardo Quiñones, rattaché au Barcelona Supercomputing Center, entité coordinatrice du projet ELASTIC, explique les détails de cette architecture logicielle. «Le projet ELASTIC a été lancé dans le cadre de l’informatique géodistribuée, une version de l’informatique en nuage qui s’étend jusqu’à la périphérie du réseau et qui est adaptée à l’Internet des objets (IdO) et aux applications systèmes autonomes qui nécessitent de se conformer à des exigences non fonctionnelles.» Eduardo Quiñones continue: «Les architectures logicielles de mégadonnées actuelles exécutent la plupart des calculs d’analyse des données dans des services puissants hébergés dans le cloud, ce qui affecte fortement les capacités du système à fournir des garanties en temps réel. Avec cette approche, il est également nécessaire d’augmenter le niveau de sécurité pour minimiser les attaques potentielles lorsque les données sont transférées vers le cloud, ce qui peut finir par affecter les niveaux d’assurance de sécurité généraux.» Il ajoute: «La technologie ELASTIC aborde ces défis en distribuant efficacement les calculs liés aux mégadonnées dans le continuum de calcul de manière holistique, en tenant compte des exigences en matière de temps réel, d’efficacité énergétique et de sécurité. De manière générale, ELASTIC vise à établir un contexte technologique propice au développement de nouveaux services de mobilité sûrs et autonomes.»
Solution de transports en commun
Le cadre développé par le projet ELASTIC est déployé dans le réseau de tramways public de Florence. Dans le même article, Eduardo Quiñones ajoute: «En améliorant les capacités de détection des tramways et de la ville, des applications de mobilité de pointe seront développées. Ces applications visent à faciliter les interactions entre la ville et les véhicules publics et à offrir un environnement de mobilité urbaine plus sûr et plus intelligent, avec une diminution des accidents, une amélioration de la circulation et une réduction des coûts d’entretien.» Selon Eduardo Quiñones, le système ELASTIC permettra de «collecter des données relatives aux véhicules et aux stations de tramways, comme, par exemple, l’existence d’obstacles devant les tramways, les conditions de vitesse de déplacement et d’énergie, les heures d’arrivée et de départ, données à partir desquelles des connaissances précieuses seront extraites du continuum de calcul, garantissant le temps de réponse du système tout en veillant à ce que les informations restent anonymes afin de protéger la vie privée des citoyens». Le projet ELASTIC (A Software Architecture for Extreme-ScaLe Big-Data AnalyticS in Fog CompuTIng ECosystems) actuellement en cours se terminera fin novembre 2021. Il fait partie de plusieurs initiatives qui promettent d’intégrer des données de plusieurs organisations, d’environnements divers et d’une grande variété d’appareils intelligents pour des applications de mobilité durables, efficaces et sûres dans les futures villes intelligentes. Pour plus d’informations, voir: site Web du projet ELASTIC
Pays
Espagne
