Esses desafios exigem novas abordagens para o gerenciamento integrado do ciclo da água: a implementação de infraestruturas avançadas de medição, a criação de gêmeos digitais, o uso de sistemas de informações geográficas e a inteligência artificial estão se tornando cada vez mais comuns na melhoria do ciclo de vida da água e certamente se tornarão indispensáveis no futuro.
Essas novas ferramentas compartilham um problema comum: a necessidade de recuperar e gerenciar um grande volume de dados provenientes de sistemas e ambientes totalmente heterogêneos. Até agora, cada uma dessas ferramentas era responsável por gerenciar seus dados de forma autônoma, criando vários silos de informações e impossibilitando a obtenção do valor máximo dos dados. Graphenus nasceu para resolver esse problema, fornecendo uma plataforma que permite a unificação de todas as necessidades de dados dessas ferramentas, definindo espaços de dados que facilitam a governança e garantem a interoperabilidade e a escalabilidade total:
- O Graphenus permite a descoberta e a incorporação de informações de qualquer fonte: sistemas de medição, APIs, bancos de dados, etc.
- Os dados hospedados na Graphenus podem ser escalonados infinitamente: não há necessidade de excluir dados históricos de medição, que podem ser facilmente usados na criação de modelos analíticos e baseados em IA.
- Ela tem capacidade de processamento distribuído para atender tanto às necessidades em tempo real quanto às necessidades de lotes.
- Ele incorpora recursos de governança de ponta a ponta, permitindo que as políticas de segurança e qualidade sejam definidas no nível mais baixo de detalhes.
- O Graphenus permite a criação integrada de modelos de aprendizado de máquina nos dados hospedados no sistema, facilitando seu treinamento, publicação e atualização.
- O Graphenus é totalmente interoperável com outros sistemas, graças à compatibilidade com o GAIA-X. O Graphenus permite o compartilhamento de dados com empresas privadas ou entidades públicas de forma totalmente segura e escalonável.
Além disso, graças à integração nativa com a Elliot Cloud e sua solução Água InteligenteO novo sistema permite aumentar exponencialmente a velocidade de desenvolvimento de casos de uso avançados para o gerenciamento de água, possibilitando a detecção de vazamentos e fraudes; e o desenvolvimento de gêmeos digitais para redes de abastecimento, estações de tratamento de água, válvulas, etc. Ele também facilita o gerenciamento proativo da qualidade da água potável e operacional para frotas e serviços de manutenção integrados em nossa rede de distribuição; permite avaliações de impacto ambiental, bem como adução inteligente.
Sistema Graphenus integrado na plataforma Elliot Cloud
Exemplo de estrutura funcional de casos de uso e relacionamento com elementos da arquitetura básica
Graphenus: dados a serviço dos recursos hídricos
Os dados desempenham um papel crucial na gestão da água. Contar com uma plataforma como a Graphenus permitirá que empresas e órgãos públicos transformem completamente os processos de gestão atuais, melhorando a eficiência e facilitando a tomada de decisões. A Graphenus oferece uma arquitetura funcional e técnica proposta para cobrir as necessidades especificadas pelas empresas do setor para criar data lakes ou espaços de dados compartilhados a um custo muito baixo, pois não é desenvolvida com ferramentas licenciadas. O modelo de solução Graphenus inclui um conjunto de ferramentas para captura, armazenamento, processamento, exploração e consulta de dados.
O Graphenus fornece uma plataforma para definir espaços de dados que facilitam a governança e garantem total interoperabilidade e escalabilidade?
de grandes volumes de dados. A integração na Elliot Cloud permite ingerir dados de diferentes fontes, armazená-los de forma confiável e tolerante a falhas, realizar análises complexas sobre eles, tanto em lote (processamento em lote) quanto em streaming (processamento em tempo real), garantir a persistência de um modelo de dados por meio da criação de bancos de dados e tabelas ou desenvolver modelos preditivos e de classificação sobre eles, ou seja, processos de aprendizado de máquina, para consulta e exploração subsequentes.
Para atender a essas necessidades, a plataforma engloba diferentes serviços e/ou ferramentas que nos permitem realizar essas tarefas. A maioria dessas ferramentas foi construída em contêineres (orquestrados com o Docker Swarn) com seus componentes mínimos e necessários para sua operação, de modo que temos uma arquitetura modular das ferramentas, facilmente implantável, escalável e versionável, além de ser tolerante a falhas ou panes dos nós em que são implantadas, assumindo assim um ambiente de alta disponibilidade.
Todas essas ferramentas utilizadas são de código aberto e amplamente usadas no campo de Big Data, a maioria delas pertencente ao projeto Apache (que tem uma comunidade grande, muito ativa e colaborativa), que foram configuradas, personalizadas e adaptadas para trabalhar em conjunto e integradas em um ambiente de contêiner em diferentes nós.
