Integrating an electric vehicle route planner into a microservices architecture: design and implementation

Abstract

The objective of this dissertation is to develop and integrate a route planner into a microservices architecture. In recent years, the use of microservices has become increasingly popular due to its ability to build large and complex systems by breaking them down into smaller and independent services. This dissertation suggests a microservices architecture comprising various services, each of which is in charge of a certain duty during the route planning process. The services interact with one another via RESTful APIs to offer the full capabilities of route planning. The system uses decision-making algorithms and optimization methods to give the user the best route it can, by using a pre-planned and calculated route. For evaluating the system, measures such as response time, scalability, and reliability, were used. The outcomes demonstrate that the suggested microservices architecture offers an effective, independent and scalable route planning solution. It is also contrasted with alternative route planning tools and architectures to highlight the system’s advantages and disadvantages. In conclusion, this dissertation demonstrates the potential of using a microservices architecture with Python to build a scalable, efficient, and reliable route planning system. The proposed architecture can be further improved and expanded to include additional functionalities, making it a good area or starting point for future research.

O objetivo desta dissertação é desenvolver e integrar um planeador de rotas numa arquitetura em microsserviços. Nos últimos anos, a utilização da arquitetura em microsserviços tornou-se cada vez mais popular devido à sua capacidade de construir sistemas grandes e complexos, dividindo-os em serviços menores e independentes. Esta dissertação, propõe uma arquitetura em microsserviços composta por vários serviços, cada um responsável por uma tarefa específica no processo de planeamento de rotas. Os serviços comunicam entre si usando RESTFul APIs para fornecer a funcionalidade otimizada de planeamento de rotas. O sistema incorpora algoritmos de decisão e métodos de otimização para conseguir dar ao utilizador final, a melhor rota possível utilizando um pré-planeamento. O sistema é avaliado usando diferentes métricas, como, o tempo de resposta, escalabilidade e confiabilidade. Os resultados mostram que a arquitetura proposta em microsserviços fornece uma solução eficiente e confiável para o planeamento de rotas. O sistema também é comparado a outras ferramentas e arquiteturas de planeamento de rotas para destacar alguns dos seus pontos fortes e limitações. Em conclusão, esta dissertação demonstra o potencial da utilização de uma arquitetura em microsserviços em Python, para construir um planeador de rotas para veículos elétricos escalável, eficiente e fiável. A arquitetura proposta pode ser aprimorada e expandida para incluir funcionalidades adicionais, tornando-se assim alvo de pesquisas futuras.