Conferenza LandCity Revolution “Tecnologie, dati e soluzioni per la città e il territorio”

Roma, 21 giugno 2016

Sistemi informativi, App e Web Application per smart city e smart land

Key Note a cura di Andrea Fiduccia (con il contributo di Marco Camirro)

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Gli steroidi delle «forze appiattitrici» secondo Thomas L. Friedman

• Digitale: ogni contenuto in forma analogica può essere digitalizzato e quindi plasmato e quindi modellato e trasmesso mediante tecnologie ICT;• Virtuale: il processo di modellamento e

trasmissione del contenuto digitalizzato può essere trasmesso a grande velocità e senza doversene preoccupare mediante i canali, protocolli e standard implementati;• Mobile: grazie alla tecnologia wireless

tutto ciò può essere fatto ovunque e portato ovunque;• Personale: può essere fatto da voi e

per voi con la vostra apparecchiatura.

Thomas L. Friedman, Il mondo è piatto, 2006

Smart CityIl concetto di Smart City richiede l’implementazione e l’offerta, attraverso modelli di business anch’essi innovativi, di servizi ad alto valore aggiunto orientati al cittadino e fruibili attraverso i dispositivi quotidianamente disponibili;L’implementazioni di un tale tipo di servizi richiede l’impiego integrato di vari domini che vanno da quelli infrastrutturali a quelli applicativi.

Da Location-Based Services a Proximity ServicesIn vari ambiti applicativi, laddove sia possibile una localizzazione estremamente precisa e puntuale, i servizi LBS diventano Proximity Services.Le applicazioni attendono il retail, proposizione delle offerte di uno specifico esercizio prossimo all’utente (e proprio quando l’utente è fisicamente davanti all’esercizio), piuttosto che il pushing di informazioni multimediali quando l’utente è prossimo ad un’opera d’arte all’interno di una galleria o di un museo.E’ possibile integrare più sistemi di geolocalizzazione che rendono possibili diversi livelli di servizio.

LBS : differenti ambiti• In funzione degli ambiti applicativi sono

immaginabili molte applicazioni:• Retail:

• Invio posizione e tempo di sosta in una specifica posizione (negozio);• Promozione di offerte personalizzate;• Analisi dei clienti;

• Ospitalità:• Mappe con punti di interesse (monumenti, attrazioni..);• Lista servizi più vicini;• Semplificazione della registrazione (CheckIn/CheckOut);

• Sanità:• Guida per individuazione riverato;• Semplificazione della registrazione;• Lista servizi più vicini;

• Scuole:• Miglioramento della sicurezza;• Mappe dei campus più intuitive;• Miglioramento dell’esperienza nelle gite, eventi sportivi etc.

LBS : tecnologie abilitantiSono considerate tecnologie abilitanti:• Le Reti Mobili (meglio se Banda Larga…3G, 4G..);• Reti WiFi;• Soluzioni per la geolocalizzazione

outdoor/indoor;• Dati (geografici e non, meglio se non

strutturati);• Infrastrutture IT Cloud;• Interfaccia utente indipendenti dal dispositivo

per migliorare l’UIX (HTML5, Augmented Reality..);• Collegamento con il mondo esterno efficiente:

Internet of Things.

Indoor • Quando l’utente si trova in luoghi dove il segnale

satellitare non è sufficiente (livello segnale, disturbi o numero dei satelliti ricevuti), è necessario impiegare delle tecnologie specifiche di posizionamento;• Tali tecniche non richiedono un hardware specifico

per l’utente, cosa che ne limiterebbe la diffusione, ma, semmai, specifiche piattaforme integrate con l’infrastruttura di rete o, ancora, degli interventi hardware sull’infrastruttura stessa.

Geolocalizzazione: outdoor/indoor

In funzione della posizione dell’utente, indoor o outdoor, vengono impiegate diverse tecnologie che, pur non prescindendo dal dispositivo utente stesso, possono richiedere l’implementazione di specifiche infrastrutture di rete e software.

Google “Indoor Maps”Stazione Milano Centrale (particolare)

Piano Terra

Piano Primo

Bing Venue MapsMicrosoft ha attivato servizi di indoor mapping integrate con Bing Maps (stessa modalità di Google Maps).

OpenSourceMap Indoor Project

Standard OGC-GMLOpen Geospatial Consortium ha definito uno standard per la modellazione dei dati Indoor e la loro rappresentazione rappresentazione. OGC ha definito lo standard IndoorGML collegato al CityGML, per la modellazione degli edifici, ed ad altri standard come SensorML per la modellazione dei dati dei sensori.

Le differenti categorie di elementi vengono modellati e rappresentati secondo uno schema organizzato per layer.

Da LBS a Proximity Services (1/2)• Determinati ambiti applicativi richiedono un

posizionamento molto accurato (sub-metrico).• Applicazioni di Retail Pushing o applicazioni museali

richiedono che l’utente sia localizzato con estrema precisione per poter proporre specifiche offerte (retail) o per evocare contenuti multimediali (museali).

Da LBS a Proximity Services (2/2)• GPS e sistemi WiFi permettono un posizionamento

(outdoor/indoor) con precisioni nell’ordine dei 5-10 mt.;• Per precisioni maggiori, tendenzialmente in ambienti più

ristretti, occorre impiegare dispositivi Bluetooth Low Energy o BLE;• L’architettura prevede l’impiego di beacon che vengono

interrogati dal dispositivo mobile (attraverso una connessione Bluetooth);• Un’applicazione specifica provvede alla raccolta dei dati

in modo trasparente all’utente e li invia al Location Server.

Apple e Google offrono una piattaforma di localizzazione BLE multipiattaforma complete dei rispettivi SDK per lo sviluppo di

APP;

BLE : L’offerta tecnologica

Beacon : i vendor

Diversi vendor indipendenti offrono beacon compatibili con le due piattaforme che si adattano alle differenti esigenze di posizionamento

WiFi + BLE : la soluzione CISCO• CISCO ha sviluppato una specifica offerta dedicata alla localizzazione

indoor;• Hyperlocation impiega in modo integrato il posizionamento BLE e quello

WiFi basato sulla tecnica AoA grazie ad un array di antenne integrato.

Big DataCome suggerisce il nome, i Big Data rappresentano un insieme di dati di grandi dimensioni la cui stima è variabile, a causa della necessità di analizzare i dati in un unico insieme, con l’obiettivo di ricavarne informazioni maggiori. Il valore quindi del dato è direttamente correlato alla capacità di elaborazione ed analisi di chi lo possiede/utilizza.

SPIMESpime è un neologismo che indica un oggetto - al momento teorico - che può essere rintracciato attraverso lo spazio e il tempo per tutta la durata della sua esistenza. Spime nome di questo concetto è stato coniato dallo scrittore Bruce Sterling. Sterling vede lo spime come proveniente dalla convergenza di seitecnologie emergenti, legate al processo di produzione di beni di consumo, rintracciabili attraverso l'identificazione e le tecnologie di localizzazione.Le sei facce di spime sono:• Piccolo, economico, identificabile ed individuabile in maniera inequivocabile sulle

piccole distanze; in altre parole, radio-frequency identification.• Un meccanismo per individuare qualunque oggetto sulla Terra, con il sistema global-

positioning system.• Un sistema per estrarre dati, grandi quantità di dati, relativamente a cose che

rispondono a determinati criteri, come i motori di ricerca su internet.• Strumenti per costruire praticamente quasi ogni tipo di oggetto; computer-aided

design.• Modo di trasformare rapidamente un prototipo virtuale in un oggetto reale. Sofisticata,

fabbricazione automatica di una specifica per un oggetto, tramite "stampa tridimensionale«.

• Dalla “progettazione dal nulla” all'intera vita di un oggetto. Economico, completamente riciclabile.

SPIME

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Con tutte queste condizioni, si può tracciare l'intera esistenza di un oggetto, da prima che venga realizzato (sua virtuale rappresentazione), attraverso la sua manifattura, la storia del suo possessore, la sua collocazione fisica, fino all'eventuale obsolescenza e rottamazione in materiale da usare per la produzione di un nuovo oggetto. Se registrata, la vita dell'oggetto può essere archiviata e quindi rivista.

Gli spime non sono definiti solo da queste sei tecnologie, ma piuttosto, queste tecnologie convergono all'interno del processo di produzione (CAD e produzione automatizzata sono già ampiamente utilizzati nella produzione di molti oggetti oggi e i RFID stanno diventando sempre più prevalenti nei beni di consumo) dal quale gli spime potrebbero nascere.

Big Data : le 4/8 VLe caratteristiche dei Big Data possono essere racchiuse nelle 4 V che li caratterizzano: Volume, Varietà, Velocità e Veridicità.

Recentemente si usa un modello di verifica per i progetti basato sulle “8 V” che permette una valutazione che supera il solo aspetto di gestione.

Big Data : le 4/8 V

Big Data: i limiti e…soluzioniI RDBMS, inoltre, gestiscono in modo efficiente informazioni che sono fortemente strutturate, ma all’interno dei Big Data sono presenti immagini e video digitali, dati GPS e tanti altri che rientrano nella categoria di dati non strutturati e che non sono gestibili attraverso i sistemi per la gestione di basi di dati relazionali.A supporto dei Big Data, sono nate tecnologie “specifiche” in grado di andare oltre questi limiti; esse fanno uso di sistemi scalabili, che rispondono in maniera veloce e precisa e che riescono a gestire grandi quantità di dati in modo tale da estrapolare informazioni preziose.Queste tecnologie sono note come Tecnologie NoSQL.

NoSQL : Teorema CAP

Il Teorema CAP afferma che per un sistema

informatico distribuito è possibile che si

verifichino, contemporaneamente, al massimo

solo due delle seguenti garanzie:

• Coerenza: tutti i nodi vedono gli stessi dati

nello stesso momento. Un sistema, infatti,

è definito completamente coerente se

garantisce che, memorizzato un nuovo

stato del sistema, per ogni operazione

successiva, prima di un nuovo

cambiamento dello stesso, verrà utilizzato

sempre questo stato;

• Disponibilità: la garanzia che ogni

richiesta riceva sempre una risposta;

• Tolleranza di partizione: il sistema

continua a funzionare nonostante il

partizionamento della rete e una serie di

fallimenti o perdite di messaggi. Il singolo

nodo non causerà il collasso di un intero

sistema.

NoSQL : quando?In funzione della configurazione CAP implementata si definirà la tipologia di database più opportuna.CA -> RDBMS in architettura clustered;CP, AP -> NoSQL

NoSQL : vantaggi (1/2)# Organizzazione per documenti: nei database di tipo NoSQL i dati possono

essere conservati in documenti, pertanto un’applicazione che dovrà analizzare le informazioni, si troverà ad analizzare un unico documento in cui sono raccolti tutti i dati di cui ha bisogno e le informazioni correlate risulteranno perciò raggruppate e non distribuite in differenti strutture logiche.

# Schemaless: non utilizzando tabelle, questi database non richiedono uno schema fisso (schemaless), ciò permette loro di incapsulare nuovi tipi di dati, compresi quelli non strutturati.

# Scalabilità orizzontale: l’assenza di schema definito a priori permette a questi database di scalare orizzontalmente, utilizzando un comune hardware da aggiungere ai propri sistemi, il che non è possibile ai RDBMS, che per conservare un numero di dati sempre maggiore, scalano in verticale, aumentando i costi dell’hardware sottostante, dovendo quest’ultimo essere sempre più performante.

NoSQL : vantaggi (2/2)# Maggiore leggerezza computazionale: grazie al fatto di raggruppare i dati in un

unico documento, i database non relazionali evitano spesso le operazioni di unione (join) ottenendo cosi una maggiore leggerezza computazionale. Nel caso dei database relazionali, la complessità computazionale aumentava al crescere dei dati, delle tabelle e delle informazioni da trattare a causa delle numerose operazioni di aggregazione che occorreva fare per raccogliere le informazioni desiderate. Nei database di tipo NoSQL ciò non è necessario ottenendo un vantaggio sulle prestazioni e sulle performance.

NoSql : svantaggi# Duplicazione delle informazioni: a causa dell’elevata flessibilità e della proprietà

di aggregazione i sistemi NoSQl richiedono la duplicazione delle informazioni. Tuttavia questo problema non è cosi rilevante, grazie alla continua diminuzione dei costi dei sistemi di memorizzazione.

# Mancanza standard: Inoltre si ha la mancanza di uno standard per l’accesso ai dati e di strumenti di ottimizzazione per l’interrogazione e l’implementazione di nuovi tipi di dati. A differenza dei RDBMS, dove i risultati delle richieste fatte attraverso query possono essere visualizzati in ambienti standard e un database creato in un determinato ambiente può interfacciarsi con un altro RDBMS, per i sistemi NoSQL ogni realizzazione ha la sua interfaccia utente e manca uno standard universale (ognuno ha le proprie API, il suo metodo di storing e accesso ai dati).

# Integrità dati: infine, la semplicità di questi database ha comportato l’assenza di controlli fondamentali per l’integrità dei dati. Sarà compito dell’applicativo effettuare controlli sui dati che appartengono al database con il quale sta dialogando.

The changing sources of spatial data (Harris & Lafone)

L’approccio Spider Web “bottom up”: Neogeografia e VGI (Informazione Geografica

Volontaria )

• WikiMapia • OpenStreetMap • Neogeography • Public Participation GIS • Geo-social networking • Participatory GIS • Participatory 3D Modelling

(P3DM)

SDI VS Mobile

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Open Data Francesca Di Donato, Lo stato trasparente. Linked Open Data e

cittadinanza attiva, Versione Open Access (licenza CC-BY-NC)dell'edizione cartacea pubblicata da ETS, Pisa 2010.

Applicazioni Augmented Reality (AR) : Smart Factory

Supporto ai processi di manutenzione

Interazioni tra vista reale ed informazioni per la progettazione e manuntenzione (App Bosch e Siemens)

AR Applicazioni : Smart TourismAssistenza interattiva al turista

Supporto al turista mediante suggerimento geolocalizzato sovrapposto ad immagine reale (where I’m watching).

AR Applicazioni: Smart MuseumMiglioramento dell’esperienza museale

Sovrapposizione informazioni specifiche e link ad archivio multimediale correlato con l’oggetto che si sta guardando.

AR Applicazioni : Smart DrivingSupporto alla guida mediante integrazione di differenti tecnologie

Informazioni derivanti da algoritmica di sicurezza (interferenza tra traiettorie dei veicoli in relazione alla direzione, velocità ed ingombro), avviso di fine carreggiata etc.