Big data ed eventi: quasi un tutorial. Prof. Riccardo Melen

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1 Big data ed eventi: quasi un tutorial Prof. Riccardo Melen

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4 Big Data Monitoraggio di reti e infrastrutture IT performance: data center, SOA/ESB, infrastrutture virtuali, configurazione dei client sicurezza: firewall, IDS, ACL, log, Comportamento degli utenti accesso ai servizi clickstreams chiamate telefoniche: accounting, marketing, fraud detection Localizzazione e sensori smartphones smart cities infrastructures personal/assisted living

5 Il percorso dei dati normalizzazione/ filtraggio memorizzazione raccolta strumentazione analisi

6 High performance DBMS High performance SQL DBMS Solid state disks Column-oriented databases Ma i dati sono spesso non strutturati non utilizzati come in un DBMS classico (write/update transactions + analytics) NoSQL Databases

7 MapReduce Un recente (2004) modello di programmazione scalabile su architetture parallele (shared-nothing) estremamente flessibile e di enorme successo implementazioni open source: Hadoop offerte Cloud: Amazon Elastic MapReduce (basato su Hadoop) worker MAP worker REDUCE merge/sort worker MAP worker REDUCE calcola una chiave ed emette la coppia (chiave, dato) lavora su liste di dati con la stessa chiave

8 Vantaggi e limiti di MR Una implementazione di MapReduce come Hadoop è facile da utilizzare ed estremamente flessibile il framework gestisce i problemi di parallelizzazione, partizionamento e bilanciamento del carico, fault tolerance lo storage è implementato con un file system distribuito (HDFS) il modello di programmazione è molto generale (ad esempio è semplice mappare gli operatori relazionali) vi sono svilupppi continui (ad esempio Hive/HiveQL) Non risolve tutti i problemi in maniera ottimale ad esempio non è un modello efficiente per effettuare analisi in maniera ripetitiva sui dati mantenuti in un DB relazionale e comunque non abbiamo affrontato il problema della strumentazione, della raccolta e del filtraggio preliminare dei dati

9 Cosa è un evento TééâÜÜt? DD Åtzz É ECDE Un lieto evento Una fotografia La connotazione temporale è alla base del significato di un evento

10 Elaborazione di eventi Quando parliamo elaborazione di eventi: l ordinamento temporale ha un significato fondamentale in molti casi la risposta in tempo reale è un requisito essenziale Scenari applicativi presenti e futuri Network fault e performance management Security management Financial transactions Marketing (A/B testing) «Smart city» applications Assisted living

11 Il percorso degli eventi normalizzazione/ filtraggio memorizzazione raccolta strumentazione decisioni/azioni automatiche analisi real time (sliding window)

12 Correlazione di eventi Elaborare eventi significa (anche) effettuarne la correlazione temporale Correlazione di eventi omogenei su un singolo dominio (ordinamento, distanza temporale fra due eventi) sequenza di eventi osservata da un IDS sequenza di accessi a pagine di un sito Correlazione di eventi eterogenei (o correlazione fra eventi e informazioni di stato/configurazione) accesso fisico ad un edificio, eventi di motion detection provenienti da videocamere, accesso al sistema informativo

13 Un esempio: Splunk Splunk è un esempio di piattaforma commerciale per la raccolta, la correlazione e l analisi dei dati È dotata di agenti in grado di interfacciarsi efficacemente con varie sorgenti di dati (ad esempio WMI) Effettua la indicizzazione dei dati in parallelo, in modo da scalare fino a workload giornalieri molto grandi (terabyte) Fornisce un linguaggio per la ricerca e la correlazione degli eventi (Search Processing Language)

14 Le soluzioni disponibili Splunk non è ovviamente l unica soluzione disponibile: esistono varie alternative, anche open source piattaforme orientate al monitoraggio di infrastrutture IT (es.: Nagios) soluzioni di gestione dei log (Logstash, Sumologic ecc.) In generale le piattaforme disponibili sono progettate per il supporto delle decisioni umane Molto più sfidante è il problema della comprensione e reazione automatica ai flussi di eventi con le loro correlazioni

15 Open Event «Tapping»? Un concetto di Smart City avanzato: accesso aperto ad una infrastruttura di gestione di flussi di eventi in tempo reale

16 Un modello generale di event processing coordinamento e integrazione interfaccia utente integrazione e presentazione analisi video behavior analysis anomaly detection security alerts esperti di dominio Routing, distribuzione e filtraggio dei dati analisi traffico IP routing e analisi del traffico video presence/ location sensori di movimento controllo accessi device e sensori

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