A partir de 2024, o uso do TrafGO focado na análise massiva e inteligente de dados foi impulsionado por uma nova liderança na equipe de software. Esse avanço transformou a ferramenta em uma solução robusta e nativa em nuvem. 

"A evolução para uma arquitetura nativa em nuvem com o Google Kubernetes Engine e o Cloud Run garantiu ao TrafGO a elasticidade necessária para processar dados de milhares de cruzamentos em tempo real, eliminando gargalos de infraestrutura e otimizando os custos operacionais da empresa", confirma Arnaldo Andrade, Engenheiro de Software da Serttel. 

O gerenciamento de dados transacionais e o armazenamento de grandes volumes de mídias são mantidos pelo Cloud SQL e pelo Cloud Storage, respectivamente, garantindo a sustentação das operações diárias. 

Mas o grande protagonista da análise e estatística do tráfego é o BigQuery. Operando como um data warehouse de alta escala, o BigQuery recebe e processa os milhões de registros de eventos de placas e fluxos enviados diariamente pelos cruzamentos das cidades. Antes da sua implementação, as análises em bancos tradicionais levavam minutos para cruzar dados pontuais. Hoje, o recurso atua de forma quase instantânea, permitindo traçar históricos detalhados com precisão e entregar inteligência em tempo real com baixo custo operacional.

Essas tecnologias atuam de forma combinada para alimentar algoritmos concorrentes que gerenciam o processo de duas maneiras distintas. A primeira delas ocorre na esfera micro: os dados enviados pelas câmeras de laço virtual influenciam diretamente o controlador semafórico local, estendendo ou reduzindo o tempo de sinal verde de forma justa conforme a saturação de cada acesso. 

Em contrapartida, um segundo algoritmo funciona na esfera macro, analisando os grandes corredores urbanos em conjunto com os dados do Google Maps para definir qual via congestionada deve receber prioridade de fluxo. Graças a essa engenharia conjunta, a gestão tradicional de trânsito é transformada em um sistema adaptativo e inteligente.

Como resultado final da operação, todo esse processamento é traduzido em dashboards e alertas em tempo real disponibilizados diretamente para os gestores públicos. O sistema monitora o comportamento histórico de cada avenida para entender qual é a velocidade e o volume normais para cada dia e horário específicos. Caso algo fuja desse padrão de normalidade, o BigQuery aciona um alerta instantâneo no painel de controle, permitindo que a cidade identifique se há acidentes, retenções ou falhas semafóricas através de câmeras integradas. 

A transformação tecnológica liderada pela Serttel junto ao Google Cloud gerou eficiência e escala. O uso do BigQuery reduziu drasticamente o tempo necessário para identificar e responder a incidentes no trânsito, enquanto os recursos de automação e gerenciamento simplificaram o desenvolvimento e a operação das soluções. 

Com isso, a empresa passou a entregar projetos mais robustos e com resultados superiores, operando com uma equipe de engenharia e software quatro vezes menor do que no modelo anterior.  

A adoção das soluções do Google Cloud transformou a rotina operacional e estratégica da companhia. Hoje, os próprios desenvolvedores configuram o ambiente de forma descomplicada e testam novas soluções antes de lançá-las ao mercado. Esse ganho em agilidade reduziu custos e acelerou processos. 

A segurança e a capacidade de monitoramento das operações para serviços críticos de utilidade pública também deram um salto. Ao fazer uso de ferramentas de observabilidade, a Serttel ganhou visibilidade total para identificar e resolver falhas técnicas com rapidez. Além disso, camadas de proteção nativas blindaram a operação da empresa contra riscos de ataques cibernéticos. 

A inteligência artificial também já faz parte do dia a dia da companhia. Com o uso de Gemini e NotebookLM, as equipes realizam análises e consultas técnicas, acelerando o tempo de desenvolvimento de soluções de software e a revisão de contratos, projetos executivos, editais de licitação e legislações urbanas complexas.  

O processamento inteligente de dados abriu novas oportunidades de negócio antes inviáveis pelo alto custo e pelo tempo necessário para o processamento. O próximo passo estratégico da Serttel é aplicar inteligência artificial no atendimento ao cliente, automatizando demandas dos usuários finais de seus diversos sistemas e ampliando ainda mais a eficiência operacional, sem a necessidade de intervenção humana direta.