Now IMS utilise des données en temps réel pour assurer la sécurité des citoyens dans des lieux très fréquentés

Jeremy Lorino, responsable de l'architecture, Now IMS

Assurer la sécurité lors de grands événements, dans des lieux publics et dans des institutions implique de nombreuses contraintes logistiques, ainsi que le traitement de gros volumes de données en temps réel provenant d'utilisateurs, de médias sociaux, de capteurs et d'applications. Now IMS, une plate-forme de gestion des incidents développée par une équipe de quatre personnes à Houston au Texas, modernise la sécurité lors d'événements en remplaçant les systèmes au format papier et les feuilles de calcul par un centre de contrôle de sécurité centralisé et intelligent. L'objectif est d'assurer la sécurité des personnes de manière proactive à l'aide des données.

À la suite du lancement de la plate-forme Now IMS sur Google Cloud, Jeremy Lorino, responsable de l'architecture, nous présente son développement et son fonctionnement.

Le scaling de Now IMS avec Google Cloud a permis d'accélérer l'innovation et d'améliorer l'expérience client

Dans notre architecture initiale, la communication du service de backend avec l'application d'interface PHP s'effectuait à l'aide de Java, Postgres et Redis. Avant de migrer vers Google Cloud Platform, nous utilisions un autre fournisseur cloud pour le stockage de photos et de documents, mais nous voulions évoluer plus rapidement et plus facilement. D'après les commentaires de nos clients, le système d'origine répondait à leurs besoins, mais pas à l'ensemble de leurs attentes.

Lorsque nous avons réalisé que nous nous développions au détriment de l'expérience client, il nous a semblé évident que nous devions alléger notre pile afin de nous reconcentrer sur l'essentiel.

Nous avons alors décidé de mettre à niveau notre pile, en tenant compte non seulement de la plate-forme que nous étions en train de développer, mais aussi de la manière dont nous la développions. Nous avons examiné les offres de plusieurs fournisseurs avant d'opter pour Google Cloud, qui proposait clairement la solution la plus adaptée à nos besoins. Compte tenu de la taille de notre équipe et de la nature de notre plate-forme, nous attachons beaucoup d'importance aux tarifs, aux services et à l'assistance proposés. Outre le niveau de support continu offert par Google, son écosystème s'est avéré le plus adapté, en facilitant l'intégration de nombreux services sans surcharger nos processus ou alourdir notre pile.

Architecture de référence

Architecture de Now IMS pour la visualisation des données et les notifications

Dans ce schéma, vous pouvez voir une icône isolée à l'extrémité gauche avec le libellé "Data" (Données). À sa droite, une série d'icônes avec libellé forment une ligne, puis le flux se divise pour créer un carré aux angles arrondis à l'autre extrémité avec un flux multidirectionnel.

La première icône de la ligne porte le libellé "Worker" (Nœud de calcul), au-dessus de "Compute Engine, Multiple Instances" (Compute Engine, plusieurs instances).

La direction de l'action est représentée par une flèche vers la droite qui mène à l'icône suivante, dont le libellé est "Messaging, Cloud Pub/Sub" (Messagerie, Cloud Pub/Sub).

Une autre flèche vers la droite pointe vers l'icône suivante, dont le libellé est "Events, Cloud Function" (Événements, fonction Cloud).

La flèche suivante pointe à droite vers l'icône "Cloud Storage".

La flèche vers la droite suivante mène à l'icône "Transform, Dataprep" (Transformation, Dataprep).

C'est là que le flux monte et descend. Une flèche vers le haut et la droite mène à l'icône "Data, Cloud Pub/Sub" (Données, Cloud Pub/Sub), puis une nouvelle flèche vers la droite pointe vers l'icône "ML Processing, Cloud Function" (Traitement ML, fonction Cloud).

À partir de cette icône, une flèche part vers le bas, et une autre vers la droite. Celle qui va vers la droite dirige le flux vers l'icône "Data-Store, Cloud Firestore" (Datastore, Cloud Firestore).

Une flèche bidirectionnelle relie cette dernière icône et l'icône "Data, Functions" (Données, fonctions), en dessous de laquelle une autre flèche descend et revient vers la gauche jusqu'à l'icône "Analytics, BigQuery" (Analyse, BigQuery).

Revenons sur le point de décision "Transform, Dataprep" (Transformation, Dataprep) duquel partent des flèches vers le haut et vers le bas. La flèche vers le bas forme un angle vers la droite, qui dirige elle aussi le flux vers l'icône "Analytics, BigQuery" (Analyse, BigQuery).

Le flux forme ainsi un carré aux angles arrondis autour d'une icône située au centre.

La flèche vers le bas qui part de l'icône "ML Processing, Cloud Function" (Traitement ML, fonction Cloud) en haut au milieu du carré pointe vers l'icône centrale, qui porte le libellé "Cloud Storage" et est le point de départ d'une flèche vers le bas menant à l'icône "Analytics, BigQuery" (Analyse, BigQuery).

Sous l'icône "Analytics, BigQuery" (Analyse, BigQuery), une flèche vers la droite dirige le flux vers l'icône "Data Studio", qui est la dernière du flux. À l'extrémité droite du flux principal des icônes avec libellé, l'icône "Notifications, Cloud Pub/Sub, Desktop, Email, SMS" (Notifications, Cloud Pub/Sub, bureau, e-mail, SMS) est isolée, sans flèche la reliant au flux.

faire glisser pour afficher l'intégralité de l'architecture

Terrain de baseballCapture d'écran du tableau de bord de données Now IMS

Baser le développement sur l'expérience utilisateur grâce à un système cloud intégré et disponible

Cloud Functions est désormais notre outil de travail favori. Grâce à cette base solide, nous pouvons intégrer d'autres services entièrement gérés, comme Cloud Firestore, pour assurer la disponibilité permanente de nos systèmes. Nous détectons les événements de modification lorsque les données sont conservées ou mises à jour dans Cloud Firestore, nous effectuons des sauvegardes nocturnes et nous chargeons des données dans BigQuery à des fins d'analyse. Google Cloud Platform s'intègre également à d'autres outils que nous utilisons comme Angular, Mailgun, Trello et Bitbucket.

Nous bénéficions ainsi d'un système rapide, évolutif et tolérant aux pannes reposant sur un service sécurisé de pointe. Nos délais de développement et de commercialisation ont été largement réduits.

Cloud Functions nous a également permis d'adopter un nouveau paradigme de microservices/sans serveur. Nous pouvons donc nous concentrer davantage sur l'expérience de nos clients et le lancement de fonctionnalités, plutôt que sur la gestion des serveurs et l'application de correctifs. Comme nous n'avons pas à gérer de widgets supplémentaires, nous pouvons baser notre développement sur l'expérience utilisateur, du suivi des nouveaux flux sur les médias sociaux à l'ajout d'analyses vidéo.

Quand nos clients nous demandent de suivre des partages publics liés à un événement sur les médias sociaux, nous pouvons exploiter des outils tels que Cloud Dataprep et BigQuery pour capturer les posts associés sur les réseaux sociaux et fournir rapidement des données d'analyse. Notre moteur peut suivre les événements sur les médias sociaux et permet aux équipes d'avertir les utilisateurs de la survenue d'incidents critiques ou même de les éviter.

Tout récemment, la plate-forme a été utilisée dans le cadre des mesures de sécurité mises en place lors du Super Bowl LII pour centraliser les rapports d'incidents internes, les rapports de police et les flux sur les médias sociaux dans un seul centre de contrôle de sécurité.

Les équipes de sécurité de la National Football League ont été en mesure de communiquer avec les ressources locales, les forces de l'ordre et les autorités administratives plus rapidement que lors des années précédentes. Grâce au fonctionnement réactif et itératif de Google Cloud Platform, nous avons pu nous concentrer sur les nouvelles fonctionnalités dont la NFL a besoin.

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