Sara Bellatorre
PROMET&O: piattaforma web in ambiente IoT per il monitoraggio del comfort ambientale misurato e percepito = PROMET&O: web platform for measured and perceived environmental comfort monitoring in an IoT environment.
Rel. Antonio Servetti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2024
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- Tesi
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Abstract: |
L'Indoor Environmental Quality (IEQ) svolge un ruolo fondamentale nella promozione della salute e del benessere degli occupanti degli edifici. PROMET&O si presenta come una soluzione progettata per monitorare dettagliatamente l'IEQ, sia da un punto di vista oggettivo che soggettivo. La piattaforma sfrutta un insieme di sensori IoT per raccogliere i dati oggettivi e correlarli a quelli soggettivi ottenuti tramite questionari compilati dagli utenti. Questo approccio consente di ottenere una panoramica completa e approfondita della percezione dell'ambiente e di confrontarla con una misurazione oggettiva dello stato dello stesso. Inizialmente implementata come soluzione serverless su AWS, PROMET&O è stata migrata in un ambiente locale. Questa nuova configurazione contiene la versione aggiornata dell'applicazione, basata su un backend Express e un frontend React, interamente dockerizzata e integrata in una rete di container. L'utilizzo di questa rete garantisce l'indipendenza da servizi esterni attraverso un API gateway che consente di gestire autonomamente aspetti critici come l'autenticazione e l'autorizzazione degli utenti tramite, rispettivamente, un authorization server e un identity provider. All'interno di questa infrastruttura, la piattaforma di analytics Grafana riveste un ruolo centrale nel recupero e nella visualizzazione, sia real-time che su intervalli di tempo, dei dati provenienti dai sensori. PROMET&O rappresenta una soluzione versatile e facilmente replicabile per il monitoraggio del comfort ambientale indoor. La sua flessibilità e modularità la rendono ideale per un'ampia gamma di contesti, da grandi aziende a piccoli uffici. |
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Relators: | Antonio Servetti |
Academic year: | 2023/24 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 67 |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | Politecnico di Torino |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31121 |
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