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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)
3
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 City
Il 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 Services
In 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 abilitanti
Sono 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
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Google “Indoor Maps”
Stazione Milano Centrale (particolare)
Piano Terra
Piano Primo
Bing Venue Maps
Microsoft ha attivato servizi di indoor mapping integrate
con Bing Maps (stessa modalità di Google Maps).
OpenSourceMap Indoor
Project
Standard OGC-GML
Open 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 Data
Come 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.
SPIME
Spime 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
23
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 V
Le 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…soluzioni
I 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 ché 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 così 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 così 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
7/4/2016 34
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
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specifiche e link
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multimediale
correlato con
l’oggetto che si
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LandCity Revolution 2016 - key note su "Sistemi Informativi, App e Web Application per Smart City e Smart Land" - Andrea Fiduccia

  • 1. 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)
  • 2.
  • 3. 3 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
  • 4. Smart City Il 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.
  • 5. Da Location-Based Services a Proximity Services In 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.
  • 6. 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.
  • 7. LBS : tecnologie abilitanti Sono 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.
  • 8. 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.
  • 9. 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.
  • 10. Google “Indoor Maps” Stazione Milano Centrale (particolare) Piano Terra Piano Primo
  • 11. Bing Venue Maps Microsoft ha attivato servizi di indoor mapping integrate con Bing Maps (stessa modalità di Google Maps).
  • 13.
  • 14. Standard OGC-GML Open 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.
  • 15.
  • 16. 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).
  • 17. 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.
  • 18. Apple e Google offrono una piattaforma di localizzazione BLE multipiattaforma complete dei rispettivi SDK per lo sviluppo di APP; BLE : L’offerta tecnologica
  • 19. Beacon : i vendor Diversi vendor indipendenti offrono beacon compatibili con le due piattaforme che si adattano alle differenti esigenze di posizionamento
  • 20. 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.
  • 21. Big Data Come 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.
  • 22. SPIME Spime 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.
  • 23. SPIME 23 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.
  • 24. Big Data : le 4/8 V Le 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.
  • 25. Big Data : le 4/8 V
  • 26. Big Data: i limiti e…soluzioni I 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.
  • 27. 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.
  • 28. NoSQL : quando? In funzione della configurazione CAP implementata si definirà la tipologia di database più opportuna. CA -> RDBMS in architettura clustered; CP, AP -> NoSQL
  • 29. 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 ché 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.
  • 30. 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 così 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.
  • 31. 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 così 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.
  • 32. The changing sources of spatial data (Harris & Lafone)
  • 33. 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)
  • 35. 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.
  • 36.
  • 37.
  • 38. 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)
  • 39. AR Applicazioni : Smart Tourism Assistenza interattiva al turista Supporto al turista mediante suggerimento geolocalizzato sovrapposto ad immagine reale (where I’m watching).
  • 40. AR Applicazioni: Smart Museum Miglioramento dell’esperienza museale Sovrapposizione informazioni specifiche e link ad archivio multimediale correlato con l’oggetto che si sta guardando.
  • 41. AR Applicazioni : Smart Driving Supporto 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.