Na cidade de São Paulo, quando há chuvas fortes, normalmente ocorrem enchentes. Elas acarretam em elevados danos materiais, proliferação de doenças, atrasos e estresse. Muitas dessas consequências poderiam ser evitadas se as pessoas soubessem previamente onde as enchentes estão ocorrendo ou quando e onde vão ocorrer. Porém, não há um local centralizado com essas informações, fazendo com que a população saiba apenas através de portais de notícia e compartilhamentos.
Com isso em mente, os alunos de engenharia de computação da Escola Politécnica da USP Erick Ribeiro Otsuka e Lucas Magalhães Cordeiro desenvolveram um trabalho de conclusão de curso para facilitar o acesso a essa informação para a população e autoridades. Com isso, busca-se tornar as enchentes mais fáceis de serem contornadas, diminuindo os danos causados por elas.
O sistema funciona com a colaboração da população com informações. O usuário começa a interagir com a plataforma através de um bot no Telegram chamado EnchentesBot. Utilizando o bot, é possível reportar um novo foco de enchente ao realizar três etapas: compartilhar a localização, enviar uma foto da enchente e indicar qual o nível de gravidade da mesma, segundo uma imagem de referência. Nele também é possível consultar onde estão ocorrendo enchentes no momento. Outra forma de utilização do sistema pelo usuário é a visualização de dados históricos de enchentes em um dashboard que contém gráficos, tabelas e um mapa que apresenta a localização e gravidade de enchentes.
A arquitetura foi projetada para funcionar de forma escalonável na nuvem, conseguindo aumentar suas capacidades conforme o número de usuários aumenta, e de maneira que seja fácil adicionar novas funcionalidades, como a predição de enchentes e o envio de alertas para os usuários.
É necessário criar um novo projeto na Google Cloud Platform. Para o bot do Telegram funcionar serveless, foi escolhido fazer o deploy do mesmo por meio de uma Cloud Funcion. No geral, para ativar Cloud Functions, o seguinte tutorial pode ser seguido: Cloud functions Quickstart
Para criar um bot no Telegram basta iniciar uma conversa com o BotFather e registrar um novo bot pelo comando \newbot. Após criado, basta obter o token do bot pelo BotFather por meio dos seguintes comandos: \mybots > escolha o bot criado > API Token.
Existem duas formas de obter novas mensagens que foram feitas para o bot: por meio do pooling de mensagens (perguntar para o Telegram se chegaram novas mensagens) ou recebendo a mensagem automaticamente quando ela for feita. Para essa segunda opção, é necessário informar uma URL aos servidores do Telegram para que ele poste mensagens novas sempre que estas chegarem. Esse método é chamado de Webhook e para configurá-lo, de forma simples, basta acessar a url abaixo por qualquer navegador:
https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/setWebhook?url=<CLOUD_FUNCTION_URL>
Em que:
1. <TOKEN> é o token bot do Telegram.
2. <CLOUD_FUNCTION_URL> é a URL da Cloud Function que contém o bot
A única Cloud Function que o Webhook irá acessar é a possui o bot do Telegram, com toda a lógica de como a interação com o mesmo será feita. A seguir serão apresentados os caminhos para as explicações de todos os módulos que foram desenvolvidos.
O sistema é composto pelo bot no telegram, por quatro Cloud Functions, três HTTP triggers que devem ser criados no Cloud Scheduler ou ferramenta semelhante e um conector entre a tabela em que os dados são salvos no Google Big Query e o Data Studio (ferramenta de visualização de dados).
As Cloud Functions são:
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A que contém a lógica do bot no telegram e que escalona de acordo com a quantidade de usuários acessando o bot
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A que solicita a detecção de enchente nas fotos e que salva tais fotos no Cloud Storage, ativada por cloud trigger.
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A que atualiza os mapas gerados pela Maps Static API e que salva eles no Cloud Storage, também ativada por cloud trigger.
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A que transfere os dados armazenados temporariamente no Firestore para o Big Query, também ativada por cloud trigger.
Caso os triggers sejam criados no Cloud Scheduler, a seguinte ordem de criação é sugerida:
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Criar de uma service account com os roles Cloud Functions Invoker e Cloud Scheduler Admin
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Acessar o console do Cloud Scheduler
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Iniciar a criação do cloud triger para cada Cloud Function no botão Create Job (o processo a seguir é análogo para todas)
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Inserir nome que identifique o trigger (sugere-se utilizar os mesmos nomes das Cloud Functions)
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Inserir as frequências para cada Cloud Function.
- flood_detection_and_photo_storage_cf: 1-59/5 * * * *
- fs_to_bq_cf: */5 * * * *
- current_flood_locations: 2-59/5 * * * *
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Selecionar target HTTP
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Inserir a URL para a Cloud Function
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Clicar em Show more e selecionar Add OIDC token como Auth header
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Adicionar a identificação da service account (é o client email).
Acessando o console do Data Studio, os seguintes passos devem ser feitos:
- Crie um novo report
- Na aba Resources, acesse Managed added data sources
- Clique em Add data source
- Selecione Big Query
- Encontre a tabela onde estão os dados de enchentes
- Clique em Add para adicionar essa fonte de dados
Após isso, os dados poderão ser acessados para criar os gráficos desejados.
