Calvio, Alessandro
(2021)
Infrastrutture e Soluzioni Geo-spaziali per la Gestione di Interventi Urbani basato su Apache Spark.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria informatica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract
Nel corso degli ultimi tempi il progresso tecnologico e il fenomeno dei Big Data hanno permesso di accedere ad una grandissima mole di dati, favorendo la creazione di servizi per migliorare i bisogni delle persone. Come afferma Tobler nella prima legge della geografia “Ogni cosa è correlata a qualsiasi altra, ma le cose vicine sono più relazionate di quelle lontane”; in tale contesto i dati geografici acquisiscono un’importanza quanto mai grande grazie alla possibilità di riuscire ad associare ogni informazione ad un punto sulla terra e capire le relazioni che vi intercorrono. Questo è estremamente vero nell’ambito smart city e urban planning dove i dati forniti da smartphone, dispositivi indossabili e sensoristica permettono di avere in tempo reale una panoramica di quello che succede all’interno di una città, e di poter pianificare offerte e servizi conseguentemente tenendo in conto le esigenze dei cittadini. La tesi presentata nel documento si colloca in uno scenario di questo tipo, inserendosi all’interno di un progetto più ampio chiamato Interactive Planning Platform fOr city District Adaptive Manteinance Operations (IPPODAMO), mirato alla costruzione di un sistema di pianificazione dinamico-adattivo dei lavori urbani da effettuare nell’area di Bologna. Lo scopo è duplice: (i) la creazione di un architettura che possa, in tempi rapidi, elaborare un numero elevato di dati geografici provenienti da sorgenti diverse, capendo come questi siano integrabili per creare il sistema descritto e (ii) lo sviluppo di un prototipo di un algoritmo di pianificazione che, sulla base dell’andamento del traffico in una certa zona, sia in grado di fornire gli istanti di tempo migliori per posizionare un lavoro. Durante il lavoro verrà posta enfasi sia sulle operazioni che è possibile fare con dataset geografici per estrarre informazioni, ma anche sulle configurazioni che un’architettura complessa come questa deve possedere per soddisfare requisiti di affidabilità e velocità.
Abstract
Nel corso degli ultimi tempi il progresso tecnologico e il fenomeno dei Big Data hanno permesso di accedere ad una grandissima mole di dati, favorendo la creazione di servizi per migliorare i bisogni delle persone. Come afferma Tobler nella prima legge della geografia “Ogni cosa è correlata a qualsiasi altra, ma le cose vicine sono più relazionate di quelle lontane”; in tale contesto i dati geografici acquisiscono un’importanza quanto mai grande grazie alla possibilità di riuscire ad associare ogni informazione ad un punto sulla terra e capire le relazioni che vi intercorrono. Questo è estremamente vero nell’ambito smart city e urban planning dove i dati forniti da smartphone, dispositivi indossabili e sensoristica permettono di avere in tempo reale una panoramica di quello che succede all’interno di una città, e di poter pianificare offerte e servizi conseguentemente tenendo in conto le esigenze dei cittadini. La tesi presentata nel documento si colloca in uno scenario di questo tipo, inserendosi all’interno di un progetto più ampio chiamato Interactive Planning Platform fOr city District Adaptive Manteinance Operations (IPPODAMO), mirato alla costruzione di un sistema di pianificazione dinamico-adattivo dei lavori urbani da effettuare nell’area di Bologna. Lo scopo è duplice: (i) la creazione di un architettura che possa, in tempi rapidi, elaborare un numero elevato di dati geografici provenienti da sorgenti diverse, capendo come questi siano integrabili per creare il sistema descritto e (ii) lo sviluppo di un prototipo di un algoritmo di pianificazione che, sulla base dell’andamento del traffico in una certa zona, sia in grado di fornire gli istanti di tempo migliori per posizionare un lavoro. Durante il lavoro verrà posta enfasi sia sulle operazioni che è possibile fare con dataset geografici per estrarre informazioni, ma anche sulle configurazioni che un’architettura complessa come questa deve possedere per soddisfare requisiti di affidabilità e velocità.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Calvio, Alessandro
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Big Data,Smart City,Dati geo-spaziali,Sistemi distribuiti,Apache Spark,Pianificazione
Data di discussione della Tesi
11 Marzo 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Calvio, Alessandro
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Big Data,Smart City,Dati geo-spaziali,Sistemi distribuiti,Apache Spark,Pianificazione
Data di discussione della Tesi
11 Marzo 2021
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