Connected cars

Introduzione

Negli ultimi anni è cambiato il modo di concepire e progettare le automobili. Questo cambiamento non arriva dall’addio ai diesel e dall’aumento esponenziale delle auto elettriche, ma dalla commercializzazione di modelli paragonabili a device su quattro ruote. [1]

Dalla definizione di automobile [2] si è arrivati al concetto di smart car, una macchina che ha sia le caratteristiche della self driving car sia quelle della connected car. [3]

Una connected car è un veicolo che, oltre ad avere accesso a internet, dispone di sensori e può inviare e ricevere segnali, percependo la realtà circostante e interagendo con altri veicoli o entità. [4]

Le connected cars sono equipaggiate da sistemi informatici che gestiscono numerosi dati relativi all’utilizzo delle automobili e alle abitudini di guida dei conducenti. L’elaborazione di questi dati da parte delle case produttrici può avere finalità statistiche sulle prestazioni di ogni modello venduto sul mercato o finalità commerciali in base alle abitudini di guida dei clienti.

Durante l’analisi e l’elaborazione degli stessi, da parte delle case produttrici, è possibile che si riscontrino problemi. I diversi modelli con cui sono progettati i sistemi informatici non sempre garantiscono l’uniformità delle informazioni recuperate.

Al fine di risolvere queste problematiche, i reparti IT dei diversi produttori devono riuscire a trovare delle soluzioni che consentano di uniformare le informazioni, non solo tra i vari sistemi informatici ma anche, e soprattutto, in funzione del tipo di analisi (statistica, commerciale, …) con cui dovranno essere elaborati dagli altri reparti aziendali (tecnico, commerciale).

Casi d’uso e architettura della soluzione

Nel corso di un meeting con un cliente, è emersa la necessità di trovare una soluzione univoca per la raccolta dei dati dai differenti sistemi informatici installati sulle connected cars in circolazione.

Ogni sistema di archiviazione dei dati aveva delle caratteristiche che dovevano essere tenute in considerazione, perché non coerenti tra i vari sistemi:

• range di informazioni raccolte
• formato dei dati
• tempistiche dei batch di raggruppamento dei dati (giornalieri o settimanali)
• meccanismi di archiviazione su file (storage in cloud o file system aziendali)
• formati e dimensioni dei file (xls, xlsx, csv, txt)
• accessibilità dell’archiviazione dati (permessi concessi ai diversi reparti)

Dopo alcune riunioni di confronto con tutti i reparti coinvolti, è stato definito uno stack architetturale che rispettasse i requisiti richiesti dall’azienda: un’architettura cloud e l’utilizzo di Java come linguaggio di programmazione.

I principali problemi da gestire sono risultati:

• l’elaborazione di file di dimensioni differenti (da pochi megabytes a pochi gigabytes), per cui è stato necessario considerare i limiti prestazionali del linguaggio Java a runtime
• la definizione di una formattazione dei dati
• la gestione dei dati dal loro recupero fino all’elaborazione finale

La soluzione proposta è stata quella di sfruttare alcuni servizi di cloud computing di Amazon Web Services (AWS) che hanno dei costi in funzione del loro utilizzo e consentono di scalare automaticamente le risorse necessarie per ogni processo coinvolto.

Nello specifico i servizi AWS scelti sono [5]:

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) è un servizio di archiviazione (storage) di oggetti che offre scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni all’avanguardia nel settore.
• AWS Lambda consente di eseguire codice senza dover effettuare il provisioning (processo di preparazione e equipaggiamento di una rete per consentirle di fornire nuovi servizi ai propri utenti) né gestire server. Una volta caricato il codice, Lambda si prende carico delle azioni necessarie per eseguirlo e ricalibrarne le risorse con la massima disponibilità. Il codice può essere configurato in modo che sia attivato automaticamente da altri servizi AWS oppure richiamato direttamente da qualsiasi applicazione Web o mobile.
• Amazon Elasticsearch Service è un servizio completamente gestito che semplifica distribuzione, protezione ed esecuzione di Elasticsearch, un server di ricerca basato su Lucene, con capacità Full Text, con supporto ad architetture distribuite. Tutte le funzionalità sono nativamente esposte tramite interfaccia RESTful, mentre le informazioni sono gestite come documenti JSON.
• Amazon CloudWatch è un servizio di monitoraggio e osservabilità che fornisce dati e analisi concrete per monitorare le applicazioni, rispondere ai cambiamenti di prestazioni a livello di sistema, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e ottenere una visualizzazione unificata dello stato di integrità operativa. CloudWatch raccoglie dati di monitoraggio e operativi sotto forma di log, parametri ed eventi, fornendo una visualizzazione unificata delle risorse AWS, sulle applicazioni e i servizi eseguiti in AWS e su server locali.
• Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) è un servizio Web che fornisce capacità di elaborazione sicura e scalabile nel cloud. È concepito per rendere più semplice il cloud computing, erogazione di servizi offerti su richiesta da un fornitore a un cliente finale attraverso la rete internet.

Descrizione della soluzione

1. La soluzione è suddivisa in due macro-attività:
   recupero, formattazione e persistenza dei dati su Elasticsearch
2. aggregazione dei dati a disposizione dei reparti di analisi

La prima macro-attività è ulteriormente suddivisa in due soluzioni, considerando le dimensioni di ogni file da elaborare.