Esta herramienta tiene por objeto mejorar la gestión de la movilidad de las ciudades, tomando como punto de partida la experiencia de Ciudad de Buenos Aires en base a datos masivos de Waze.
Con ella se pretende poder detectar anomalías e incidentes en el tránsito en tiempo real, identificar puntos críticos en la red para implementación de obras y políticas públicas relacionadas a la movilidad y evaluar su impacto. Predecir el comportamiento del tránsito de acuerdo con parámetros dinámicamente establecidos; todo ello con una herramienta de código abierto y sin licenciamientos pagos.
- Filtros por fechas y horas
- Filtros complejos geográficos, pudiendo combinar la selección de barrios o comunas con un polígono arbitrario dibujado sobre el mapa
- Filtro de calles y avenidas que funciona en combinación con el filtro geográfico
- Métricas seleccionables: largo de cola, demora y velocidad
- Funciones de agregación o reducción: media, máximo y último
- Visualización individual o dual de mapa o gráfico de barras con las métricas seleccionas
- Visualización comparativa de los últimos dos años por corredor seleccionado
- Visualización de predicciones y su comparación contra el histórico real.
La arquitectura del sistema está basada en el uso de contenedores, particularmente de Docker, que permite su ejecusión en virtualmente cualquier sistema de hardware que tenga las especificaciones suficientes para tolerar la necesidades de procesamiento y lectura de dátos rápida que tiene la aplicación. Para más información sobre Docker, puede recurirse a su documentación.
Dentro del sistema de contenedores, la aplicación fue diseñada con microservicios, cada uno de los cuales tiene una responsabilidad asignada. Los componentes utilizados fueron:
- Web server y proxy inverso:
- Database:
- Graphql:
- Admin:
- Interface Gráfica de Usuario:
- Angular
- Angular Material
- apollo-angular
- graphql-codegen
- ng2-charts
- Open Layers
- turf
- Modelo: