Studio di InfluxDB e implementazione di un Time Series database per il monitoraggio della qualità dell'aria in Provincia di Torino

In the context of managing large amounts of data from continuous sources, such as sensors or monitoring devices, Time Series Databases (TSDB) provide an effective solution for handling the increasing volumes of time series data, which are data associated with specific timestamps. This thesis explores the implementation of an efficient management system for time series using InfluxDB, a TSDB designed to optimize the storage, querying, and analysis of temporal data. After highlighting the differences between relational and non-relational database technologies, the study delves into the NoSQL database InfluxDB, analyzing its architecture and key features. A case study is then presented, focusing on the collection and management of air pollutant data from monitoring stations in the Province of Turin. Additionally, the system uses the Flux query language to extract meaningful insights from the collected time series data. The thesis also includes a data visualization phase, where measurements are compared with established regulatory thresholds through integration with Grafana, an open-source platform for creating interactive dashboards. This combined system offers a comprehensive solution for the management and analysis of time series, demonstrating how these technologies can be applied in areas such as air quality monitoring in the Province of Turin.

Nel contesto della gestione di grandi quantità di dati provenienti da fonti continue, come sensori o dispositivi di monitoraggio, i Time Series Database (TSDB) rappresentano una soluzione efficace per gestire volumi crescenti di serie temporali, ossia dati associati a specifici istanti temporali. Questa tesi esplora l'implementazione di un sistema di gestione efficiente per serie temporali utilizzando InfluxDB, un TSDB progettato per ottimizzare la memorizzazione, l'interrogazione e l'analisi di dati temporali. Dopo aver evidenziato le differenze tra le tecnologie di database relazionali e non relazionali, si approfondisce lo studio del database NoSQL InfluxDB, analizzandone l'architettura e le funzionalità principali. Successivamente, viene descritto un caso di studio basato sulla raccolta e gestione di dati sugli inquinanti atmosferici provenienti da stazioni di monitoraggio nella Provincia di Torino. Il sistema, inoltre, utilizza il linguaggio Flux per interrogare il database, con l'obiettivo di estrarre informazioni utili dalle serie temporali raccolte. La tesi include inoltre una fase di visualizzazione dei dati, confrontando le misurazioni con le soglie normative stabilite attraverso l'integrazione con Grafana, una piattaforma open-source per la creazione di dashboard interattive. Questo sistema combinato offre una soluzione completa per la gestione e analisi di time series, dimostrando come queste tecnologie possano essere applicate in ambiti come il monitoraggio della qualità dell'aria in Provincia di Torino.