Scaleup Enerbrain si basa su AWS per sviluppare un sistema di gestione energetica intelligente degli edifici

2022

La scaleup italiana del settore proptech Enerbrain ha deciso di sviluppare un'architettura nativa del cloud su AWS sin dal primo giorno. Utilizza Amazon Lambda e Amazon Athena come elementi chiave della soluzione non proprietaria di ottimizzazione energetica IoT per gestire enormi volumi di dati dei sensori generati dai sistemi di gestione degli edifici (BMS) dei clienti. Il tratto distintivo di Enerbrain è l'uso dell'apprendimento automatico. Utilizza Amazon SageMaker per addestrare i suoi algoritmi e fornire la migliore strategia per ridurre il consumo di energia e le emissioni di carbonio, oltre a fornire report ESG, essenziali per la trasparenza dei dati nelle aziende di grandi dimensioni. 

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«Il team AWS ci ha fornito un supporto straordinario in ogni fase del processo di sviluppo e ottimizzazione del nostro sistema e ci ha aiutato a mantenere i costi al minimo».

Marco Martellacci
CTO e co-fondatore, Enerbrain

Il cambiamento climatico è una priorità fondamentale per i governi e le imprese di tutto il mondo, per cui l'efficienza energetica un obiettivo chiave sia nel settore pubblico che in quello privato. Sempre più spesso, sono le aziende più illuminate che implementano le proprie misure ambientali, sociali e di corporate governance (ESG) a fare da apripista.

Poiché uno dei maggiori contributori alle emissioni di carbonio derivanti dall'uso degli edifici, Enerbrain, una scaleup con sede in Italia, ha visto una via da seguire per aiutare le aziende attente ai criteri ESG a migliorare l'efficienza energetica e a raggiungere i propri obiettivi di riduzione delle emissioni di carbonio. La sua visione era quella di ideare una soluzione digitale per sfruttare gli enormi volumi di dati generati dai sistemi di gestione degli edifici (BMS) per creare parametri di riferimento che possano ridurre il consumo di energia, migliorare i livelli di comfort interno e inserire i report ESG. 

Nel 2015, mentre era ancora una startup, Enerbrain voleva assicurarsi di poter tenere il passo con i cambiamenti tecnologici. Quindi ha scelto di utilizzare una piattaforma nativa del cloud sin dall'inizio piuttosto che investire in apparecchiature IT locali. L'implementazione di un'architettura cloud serverless ha consentito all'azienda di concentrarsi sullo sviluppo del business, piuttosto che investire il proprio tempo nella gestione del proprio data center. 

Grandi volumi di dati sui dispositivi

Enerbrain ha deciso di costruire il proprio sistema utilizzando Amazon Web Services (AWS) per beneficiare dell'ampia gamma di servizi gestiti e ridurre al minimo i costi operativi. «Lavorare con AWS ci consentirebbe di crescere più rapidamente come azienda», afferma Marco Martellacci, CTO e co-fondatore di Enerbrain. «Per noi è essenziale scalare facilmente in modo da poter gestire rapidamente più edifici. Da quando abbiamo sviluppato la nostra piattaforma su AWS, siamo stati facilmente in grado di aumentare quel numero da 10 a 450 in un tempo relativamente breve». 

Per l'azienda era importante essere in grado di gestire e analizzare grandi volumi di dati generati da numerosi dispositivi, come sensori e attuatori ambientali che Enerbrain aggiorna presso le sedi dei clienti. Doveva inoltre essere in grado di creare modelli diversi per diversi mercati verticali, tra cui scuole, aeroporti, centri commerciali e uffici, nonché grandi edifici industriali. 

L'azienda ha iniziato sviluppando la propria architettura su Amazon Aurora, poiché la sua capacità di scalare in base alle esigenze era fondamentale per la fase iniziale di proof-of-concept, utilizzando il sistema Enerbrain WebApp per sviluppare criteri ottimali di utilizzo dell'energia all'inizio di un contratto. L'azienda utilizza anche Amazon Athena insieme ad Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per un'analisi rapida dei dati.

 

Utilizzo del machine learning come elemento chiave di differenziazione

Per creare Enerbrain System, la soluzione IoT complessiva dell'azienda, utilizza Amazon Lambda per fornire l'elemento di calcolo insieme ad Amazon SageMaker, che utilizza il machine learning allo scopo di aiutare l'azienda ad addestrare i propri algoritmi per fornire la migliore strategia di utilizzo dell'energia per ogni cliente. L'utilizzo di questa combinazione ha aiutato i suoi clienti a ridurre i costi energetici fino al 30 percento e ha ridotto drasticamente le emissioni di CO2 di 9.600 tonnellate rispetto agli edifici che gestisce in un solo anno, l'equivalente delle emissioni annue di carbonio di 1.894 veicoli passeggeri. 

«Il machine learning è il nostro principale elemento di differenziazione», afferma Martellacci. «L'utilizzo dei servizi AWS consente di apprendere facilmente dai dati che raccogliamo dai clienti per fornire alti livelli di efficienza energetica e livelli di comfort ottimali, fino ad aree specifiche all'interno di un determinato edificio».

Grazie ad AWS, il gestore di edifici e strutture di Enerbrain, i clienti possono monitorare e gestire facilmente il consumo di energia tramite dashboard, consentendo loro di prendere decisioni quotidiane essenziali. I cruscotti vengono costantemente aggiornati utilizzando dati in tempo reale per tracciare qualsiasi tipo di problema con il sistema di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell'aria (HVAC) di un edificio. 

Miglioramento continuo

«Il nostro sistema è progettato per controllare e regolare, quindi è importante monitorare costantemente un sistema HVAC per individuare facilmente eventuali segnali di allarme, ad esempio un guasto del sistema, o per apportare rapide regolazioni di elementi come la temperatura durante gli spostamenti», afferma Martellacci. «Poiché possiamo fare affidamento su AWS per garantire operatività e disponibilità, questo è diventato un compito facile». 

Data la relativa carenza di personale IT qualificato in Italia, basarsi sul cloud AWS significa che Enerbrain non deve aumentare il numero di dipendenti e può impegnarsi a mantenere il proprio personale aggiornato sui servizi AWS. 

«Poiché i servizi basati sul cloud di AWS sono in continua evoluzione, siamo in grado di migliorare continuamente i nostri modelli», aggiunge Martellacci. «Il team AWS ci ha fornito un supporto straordinario in ogni fase del processo di sviluppo e ottimizzazione del nostro sistema e ci ha aiutato a mantenere i costi al minimo».

Vista l'esperienza estremamente positiva della tecnologia cloud, Enerbrain ha in programma di utilizzare AWS ancora di più. «Il cloud è il futuro», conclude Martellacci. «Poiché possiamo aumentare la potenza di calcolo quando ne abbiamo bisogno, possiamo addestrare rapidamente le reti neurali nel tempo, consentendoci di fornire soluzioni sempre più intelligenti per i nostri clienti: questo è un enorme vantaggio».


Servizi AWS utilizzati

Amazon Simple Storage Service (S3)

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) è un servizio di archiviazione di oggetti che offre scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni all'avanguardia nel settore. 

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AWS Lambda

AWS Lambda è un servizio di elaborazione serverless basato su eventi che permette di eseguire codice per qualsiasi tipo di applicazione o servizio back-end senza doversi occupare del provisioning o della gestione di server.

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Amazon Athena

Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi dei dati in Amazon S3 con SQL standard. Athena è un servizio serverless, quindi non è necessario gestire alcuna infrastruttura e si paga soltanto in base alle query eseguite.

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Amazon Aurora

Amazon Aurora è un database relazionale compatibile con MySQL e PostgreSQL e costruito per il cloud in grado di combinare le prestazioni e la disponibilità dei database aziendali tradizionali con la semplicità e convenienza dei database open source.

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