Uma Arquitetura de Microsserviços para Análise de Dados de Mobilidade Urbana baseada em Dados Heterogêneos

Os dados coletados por sensores, câmeras, redes sociais e aplicativos podem contribuir para a detecção automática de eventos atípicos no trânsito. Além disso, a variedade das fontes de dados traz como vantagem a redundância de informações, o que pode aumentar o grau de confiabilidade sobre um evento detectado. Este trabalho estende a implementação de um arcabouço para detecção de eventos anômalos de tráfego por meio de uma arquitetura de microsserviços. Para isto, o arcabouço foi decomposto em microsserviços para coletar dados, filtrar e agrupá-los como séries temporais, detectar e visualizar anomalias em tempo real. Como estudo de caso, a arquitetura proposta é utilizada para detectar anomalia nos dados de mobilidade urbana em tempo real, da cidade Vitória-ES, baseado em dados da prefeitura e do Twitter.