The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Hiver 2017 | Page 50

justesse , entraînant ainsi un gain de temps et d ’ argent . En fournissant des données en temps réel répétables et quantifiables aux opérateurs ferroviaires , ces derniers sont en mesure de prendre des décisions en temps voulu pour améliorer leurs résultats financiers tout en assurant la sécurité des voyageurs et des marchandises .
Après avoir passé plus d ’ un an à exécuter des démonstrations pour ses clients à l ’ aide d ’ un portail Web hébergé localement dans ses bureaux , RailPod s ’ est rendu compte qu ’ il avait besoin d ’ une plate-forme IoT basée sur le cloud qui pourrait démontrer de quelle façon sa technologie collecte , traite et visualise les données provenant des drones en temps réel . RailPod souhaitait obtenir une plate-forme nécessitant un minimum de maintenance et utilisant des services gérés , tout en étant rentable . RailPod cherchait également une solution capable d ’ évoluer avec ses clients , mais qui soit aussi structurée afin de permettre la collecte de nouvelles sources de données au fur et à mesure de leur identification . Par ailleurs , RailPod avait besoin de contrôler étroitement le flux de données envoyé à ses clients et de s ’ assurer que la gouvernance et les droits étaient correctement observés .
Dès le début de son processus de conceptualisation , RailPod a sollicité Cloud Technology Partners ( CTP ) pour profiter de son expertise sur le cloud , le Big Data et l ’ IoT . Après avoir aidé RailPod à créer une liste de ses exigences , CTP a conçu une architecture de la solution , un prototype interface utilisateur / expérience utilisateur , un carnet de sprints et un plan de ressources pour une exécution future . En moins de deux mois , CTP a construit une solution prototype viable en vue d ’ une croissance évolutive .
Une solution IoT haut de gamme pour l ’ entreprise
Première phase
L ’ objectif de la première phase du projet était de construire une solution prototype basée sur le cloud qui donnerait à RailPod la possibilité d ’ accomplir trois objectifs :
1 . Stocker et archiver les données collectées par le drone .
2 . Visualiser les données de mesure sur un portail Web .
3 . Sécuriser les données de façon à restreindre l ’ accès des utilisateurs aux seules données qu ’ ils ont l ’ autorisation de consulter .
Le portail a été conçu avec une fonctionnalité de connexion et de déconnexion , une carte des lignes ferroviaires et des graphiques présentant les données de capteur . CTP a commencé par élaborer un plan de conception de l ’ expérience détaillé , puis s ’ est chargé de créer l ’ infrastructure , de développer le code d ’ application , de mettre en œuvre les mesures de sécurité , de performance et de longévité , et enfin de fournir des recommandations à RailPod concernant l ’ IoT et l ’ intégrité des données .
La plate-forme IoT a été développée à l ’ aide de Python , SQLAlchemy , React , Leaflet , et PostGIS , et elle est actuellement hébergée sur une instance EC2 . Pour prendre en charge la solution , les services AWS utilisés actuellement sont : VPC , EC2 , S3 , RDS , SQS , SNS et Snowball .
Phases suivantes
Les prochaines phases du projet permettront l ’ intégration avec la plate-forme AWS IoT et exploiteront l ’ informatique sans serveur . Lorsque l ’ équipe de RailPod pourra intégrer le SDK IoT à son drone , les messages MQTT remplaceront la nécessité d ’ analyser des fichiers binaires volumineux , et AWS Lambda éliminera le recours aux instances EC2 , réduisant ainsi les frais de maintenance . Les phases à venir comporteront aussi des améliorations de la performance , dont la construction d ’ un serveur de mosaïques pour améliorer les cartes .
Déploiement sur Amazon Web Services
RailPod a choisi AWS pour héberger sa solution grâce à la bonne intégration entre la plate-forme AWS IoT et le système existant de RailPod . Tandis que l ’ équipe de Rail- Pod intégrait le SDK AWS IoT à son drone , AWS S3 , RDS et EC2 apportaient un moyen peu onéreux d ’ obtenir le prototype initial . AWS Snowball fournit également un système simple pour transférer rapidement des centaines de gigaoctets de données existantes sur S3 .
Le fédérateur de données
En raison de la grande variété des mesures de données et de leur fréquence , les données collectées par le drone RailPod sont stockées dans des fichiers volumineux qui sont transmis sur le cloud directement ou à l ’ aide d ’ un périphérique proxy . Pendant que le drone inspecte une voie ferrée , de nouveaux fichiers sont automatiquement téléchargés sur AWS et traités selon les règles commerciales prédéterminées par RailPod . Une fois les données collectées et traitées avec succès ou non , les groupes appropriés reçoivent une notification par e-mail . En vue de respecter les exigences de sécurité de RailPod , CTP a intégré CTP Central , un logiciel propriétaire mutualisé et multi-utilisateurs mise en conteneur , comme mécanisme d ’ authentification pour la plate-forme .
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