Designing an AWS Cloud-Based Solution for a Fitness Training Company

FIT5225 2025 S1

Due date: End of Week 11 (11:55PM, Friday, 23/May/2025)

1    Background

The Monash Allied Training Experience (MATE) group is a start-up company that offers group/community fitness training.  Born in the innovative spirit of a tech-savvy team from the Monash IT faculty, MATE isn’t just another startup in the fitness industry.  It leverages the founders’ deep IT expertise to create a uniquely intelligent and engaging group fitness experience. The core strength of MATE lies in its innovative application of AI to address fundamental challenges in the fitness industry:  safety, personalization, and engagement.

MATE started small as an in-person training studio.  It aims to expand its business globally, offering online fitness classes in addition to its physical presence on the global market.  It is poised to disrupt the traditional fitness landscape by building a robust and scalable software infrastructure that seamlessly integrates pose detection, exercise recognition, and intelligent competition management. They decided to hire you as the cloud solution architect to achieve the plan.

2    The MATE Difference: AI in the core of community fitness

A common pain point for generic group classes is that they can overlook a) individual needs, 2) risks of injury, and 3) motivate the large group.  MATE recognises the transformative potential of AI and the founders envisioned a system that could personalise the group fitness experience, ensuring both effectiveness and safety.  At the heart of MATE lies a sophisticated AI engine.  This proprietary system uses standard cameras and advanced pose detection algorithms to provide real-time feedback and experiences in a group setting, both in person and online.

2.1    Intelligent In-Studio Group Training

MATE Group’s physical studios are designed to be dynamic and supportive spaces.  Here, the AI technology acts as an invisible, ever-present coach, enhancing the traditional group fitness experience in profound ways.

• Pose Precision for Injury Prevention As participants engage in exercises, strategically placed cameras capture their movements.  The AI algorithms analyse these movements in real-time, iden- tifying deviations from correct form. Subtle, non-intrusive feedback is provided to individuals (e.g., through a personal device or visual cues on a shared screen), guiding them towards optimal posture and minimising the risk of injury.  This proactive approach ensures a safer and more effective workout for everyone, regardless of their level of experience.  Instructors are also empowered with aggregated data on common form errors, allowing them to provide more targeted guidance to the entire class.

• Personalised Intensity within a Group The AI can subtly track individual performance metrics (e.g., range of motion, speed of movement).  This data can inform instructors on how to offer tailored modifications or challenges to different individuals, ensuring everyone is working at an appropriate intensity without feeling left behind or overwhelmed.

• Data-Driven Progress Tracking Participants can access personalised reports on their workout performance, highlighting areas of improvement and tracking their progress over time.  This data- driven approach provides tangible evidence of their efforts, fostering motivation and adherence.

2.2    The MATE Online Fitness League:  Global Competition and Connection

Beyond the physical studio, MATE Group is pioneering a revolutionary online fitness platform centred around AI-powered competitions.  This platform aims to connect fitness enthusiasts globally, fostering a sense of community and healthy rivalry.

• AI-Judged Exercise  Challenges Users can participate in a variety of exercise challenges from the comfort of their homes using their own webcams or smartphone cameras.  The AI algorithms accurately detect and count repetitions of different exercises  (e.g.,  squats, push-ups,  lunges) and assess the quality of their form.  This eliminates the need for manual counting or subjective judging, ensuring fair and transparent competition.

• Diverse  Competition  Formats The platform will host various competition formats, including individual challenges, team-based events, and endurance tests.  Leaderboards will track progress and rankings, fostering a sense of friendly competition and motivation.

•  Global Community Building The online platform. will incorporate social features, allowing users to connect with other participants, form teams, share their progress, and encourage each other.  This fosters a global community of like-minded individuals passionate about fitness.

• Personalised Training Recommendations Based on their performance in competitions and self- reported fitness goals, the AI can offer personalised training recommendations, guiding users towards exercises and routines that align with their objectives.

• Integration  with  Wearable  Technology The platform will seamlessly integrate with popular wearable fitness trackers, allowing users to incorporate data from their daily activity into their profiles and competitions.

3    Software System Requirements for MATE Group’s AI Infras-tructure

The success of MATE Group hinges on a robust and scalable software infrastructure that can handle the demands of real-time pose detection, exercise recognition, online competition management, and global user interaction.  The core AI requirements necessitate a sophisticated and interconnected system comprising several key components.

3.1    Pose Detection and Tracking Module Requirements

•  Real-time Processing The system must be capable of processing video feeds from standard cameras in real-time to detect and track key human body joints with high accuracy and low latency.

• Robustness  to  Variations  The models need to be robust to variations in lighting conditions, clothing, camera angles, and individual body types. The system needs to consider frequent updates of the AI model.

• Integration with Different Camera Sources The system should seamlessly integrate with various camera inputs, including webcams, smartphone cameras, and dedicated studio cameras.

•  Scalability The architecture must be scalable to handle a large number of concurrent users in both in-studio and online environments.

3.2    Injury Prediction and Prevention Module Requirements

•  Real-time Risk Assessment Based on the pose detection and exercise recognition, the system should provide a real-time assessment of potential injury risks associated with an individual’s move- ments.

• Alerts and Notifications Real-time alerts and notifications are sent to users if incorrect pose and risk of injury are detected by the system.

• Personalised Feedback and Recommendations The system should provide actionable feedback to users on how to adjust their form to mitigate these risks.

• Data Collection and Continuous Improvement The platform. should continuously collect anonymised data on movement patterns and injury occurrences to refine the injury prediction models over time.

3.3    Online Competition Platform Requirements

• User Management and Authentication Secure and scalable system for user registration, login, and profile management.

•  Competition Creation and Management Tools for creating and managing various types of fitness competitions with customizable rules and scoring systems.

• Video Processing Secure and efficient system for users to stream video of their exercise attempts.

• AI-Powered Judging Integration of the pose detection and exercise recognition modules to auto- matically analyse submitted videos and score performance based on accuracy and form.

• Leaderboard and Ranking System Real-time leaderboards and ranking algorithms to display competition standings.

• Payment Gateway Integration Secure integration for handling competition entry fees, member- ship subscription fees and potential prize payouts.

•  Scalability Cloud-based infrastructure to handle a large volume of users, video and real-time pro- cessing.

• Privacy and Security Measures Robust security protocols and adherence to data privacy regu- lations (e.g., GDPR, CCPA) to protect user data.

•  Scalable Data Storage and Analytics Robust and scalable databases to store user data, workout

information, competition results, and AI model performance metrics. These insights can be used to optimise the business operation.

• Third-Party Service Integration APIs for integrating with other relevant services, such as social media platforms, payment gateways, and potentially other fitness apps.

4    Technical aspects

Your solution will leverage AWS services and your knowledge gained in the FIT5225 unit to enable MATE to achieve its goals. Please prepare your report based on the following guidelines:

• Include an architectural diagram of your solution using AWS Architecture Icons.   You  can  find more information and download the icons from the official AWS website:  https://aws.amazon.  com/architecture/icons/. Your architecture diagram should illustrate the various components of your solution, including the AWS services used, and how they interact with each other.  You can use draw.io https://www.draw.io/index.html or other tools you’re familiar with.

•  In your design explanation, ensure to consider and address key aspects such as Scalability, Security, Failure Handling (including availability and reliability), Performance, and cost-effectiveness. To do so, you may need to make reasonable assumptions about the system’s requirements, constraints, and limitations, but ensure that each assumption is justifiable based on the information provided. Explain how each assumption influenced your design decisions, with a particular focus on these key aspects.

•  Provide clear and concise explanations that demonstrate your understanding of AWS services, in- cluding why you selected specific AWS services, what specific type of that service was used, and which settings were considered. Your explanation should emphasise how your application works and how various components of the architecture interact with each other.

• The quality of your design will be evaluated based on its completeness, correctness, and clarity. Make sure to include all the relevant components and AWS services required to implement your solution. Use clear and consistent labelling and notation in your architecture diagram.  Finally, make sure your design is easy to read and understand.

•  For this assessment, you are permitted to utilise Generative AI tools, if you wish.  However, please be sure to provide a clear explanation of how and where you have incorporated GenAI into your work; also, include a list of prompts you have used (You can attach this as an appendix to your report).

• You are allowed to make your own assumptions (as far as the assumptions are valid) and imagine how MATE should work based on the explanation provided in this assignment description.

5    Submission

You need to submit a report via Moodle:

•  The report must be in PDF format.

•  The report should not exceed 1500 words.

•  Only ONE diagram should be included in the report apart from the text.

•  A cover sheet must be included in the report, containing all necessary information such as student name, ID, unit, tutors, etc.

•  You should use 12pt Times New Roman as your font for the report.