Costruire Applicazioni intelligenti che apprendono e si adattano

1. Domenico Irilli
dirilli@microsoft.com +39 334 6708314
Cloud Application Development Lead
Microsoft Italia
Costruire Applicazioni intelligenti
che apprendono e si adattano
PROGETTO FORMATIVO

3. Applicazioni
Intelligenti…

4. intelligenti

5. Programma’
Learner’

6. Una
applicacazione
intelligente non
è un
‘Programma’… è
un ‘Learner’!

7. Applicazioni Intelligenti

8. Applicazioni Intelligenti

9. Cosi possiamo dire
che le Applicazioni
Intelligenti sono
quelle che ben
sfruttattano
l’intelligenza
artificiale

10. Machine Learning per

11. Machine Learning rappresenta il core…
Machine
Learning
Model

12. Applicazione Intelligente
Data
Wrangling
Feature
Engineering
Machine
Learning
Model
Deployed
as Service
Passo #1: crea e installa il modello ML

13. Data
Wrangling
Feature
Engineering
Machine
Learning
Model
Passo #2: Collego il modello ML Model nella soluzione
Ingest
Modern UX
Transform
Deployed
as Service
Applicazione Intelligente
Passo #1: crea e installa il modello ML

14. Data
Wrangling
Feature
Engineering
Machine
Learning
Model
Ingest
Modern UX
Transform
Deployed
as Service
Applicazione Intelligente
Cloud Architect
/ Operations
Come è costituito il team di sviluppo
Data Architect / Data Engineer
Domain Expert / Data Scientist
App Dev (API)
UX Developer

15. Architettura logica di funzionamento

19. http://www.andchill.io/
Il linguaggio naturale è la nuova UI

20. Demo

22. Azure Service Fabric, Kubernetes, Docker Swarm,
Mesosphere, CloudFoundry, OpenShift, Azure
Functions…Azure API Management
Microservizi / Serverless

23. Cosa scegliere traACS, Service Fabric e Azure Functions

24. Real-Time
vs
Batch
Real-Time Batch
Processing
Storage
Ingestion EventHubs
ApacheKafka
StreamAnalytics
SparkStreaming
DocumentDB
DataFactory
Apache
NiFi
AzureData
LakeAnalytics
AzureBlobStorage
AzureData
LakeStore
Messaging, Transformation & Persistence

25. Train, Evaluate & Score Models

26. Ski rental
Scenario

27. Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti
Welcome, Kirill

28. Ski rental reservation
Elenco dei prodotti
Gestisce Transazioni
Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti

29. Ski rental reservation
Elenco dei prodotti
Gestisce Transazioni
Con AI
Prevede la domanda
Stima l’attesa e suggerisce il
miglior momento
Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti

30. Lift status
Mostra lo stato di apertura della funivia
Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti

31. Lift status
Mostra lo stato di apertura della funivia
Con AI
Predice il tempo di attesa
Avvisa del possibile ritardo
Identifica anomalie
Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti

32. Dining
Presenta i menu
Raccoglie le prenotazioni
Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti

33. Dining
Presenta i menu
Raccoglie le prenotazioni
Con AI
Suggerisce cosa altro mangiare
Aggiungiamo Intelligenza alle
applicazioni esistenti

34. Architettura

35. Azure CosmDB

36. SQL NoSQL
SQL Database
SQL DW
CosmoDB

37. Quando è utile NoSQL / CosmoDB?
Common traits
 Schema-less or fast changing
schema
 Semi-structured data, documents or
key-value
 Low latency reads at sustained high
volume writes
 Need transparent cross-partition
queries
 Need turn-key geo-distribution
Use Case Examples
 Retail Catalogs
 High volume operational data
 IoT “hot path” store, e.g. telemetry,
logs, device data for fast query
 Telematics
 User/device profiles, high volume
personalization
 Persisted and/or geo-distributed cache

38. Trasforma il tuo business con le Applicazioni Intelligenti
Demand
Revenue
Growth
Forecasting
Ski rental reservation
Fraud
Supply chain delays
Customer dissatisfaction
Anomaly detection
Lift status
Personalized offers
Cross-channel experiences
Product recommendations
Tailored experiences
Dining

39. Grazie