In questa nota si analizzano gli effetti dei principali provvedimenti in materia di tassazione dei redditi delle imprese utilizzando il nuovo modello di microsimulazione ISTAT-Matis
Il seminario presenta le nuove soluzioni di archiviazione e gestione dei dati disponibili oggi sul mercato, basate su database denominati “noSQL”. Dopo una breve introduzione sui concetti fondamentali dei database relazionali (RDBMS), sarà effettuato un confronto con database basati sui documenti (MongoDB) e Key Value Storage (Redis)
Molte aziende hanno costruito negli anni sistemi informatici complessi che gestiscono i processi interni e i processi di gestione i clienti/fornitori. Con il cambiamento delle abitudini dei consumatori quello che una volta si faceva intermediato da un agente, commesso o addetto che usava il sistema gestionale per rispondere alla richiesta del cliente ora si fa in modalità self service semplicemente con uno smartphone, il cliente si aspetta di essere autonomo nel rapporto con l’azienda. L’esperienza che ci si aspetta come consumatore è quella che si vive usando piattaforma native digitali come ad esempio Netflix e Spotify. Il problema è che la maggior parte delle aziende non è partita nativamente digitale e non è possibile azzerare tutto e ripartire da capo senza correre rischi di business continuity importanti che vedono milioni di clienti coinvolti e impatti significativi a livello economico in caso di down. Se non è possibile ripartire da zero, quindi come fare? Una risposta è un approccio graduale di evoluzione architetturale e tecnologica dove Kubernetes, e il suo ecosistema, giocano un ruolo chiave. In questa presentazione vedremo i tre principi cardine sulla quale si basa questa strategia: API as a Product; architetture evolutive; fast data con pattern CQRS; che si uniscono per creare una strategia di Modernizzazione delle Applicazioni utilizzando i componenti dell’ecosistema del landscape CNCF (https://landscape.cncf.io). Da qui capiremo quali siano i benefici nel breve, medio e lungo termine e quali passi iniziare a fare per avviare questa strategia.
In questa nota si analizzano gli effetti dei principali provvedimenti in materia di tassazione dei redditi delle imprese utilizzando il nuovo modello di microsimulazione ISTAT-Matis
Il seminario presenta le nuove soluzioni di archiviazione e gestione dei dati disponibili oggi sul mercato, basate su database denominati “noSQL”. Dopo una breve introduzione sui concetti fondamentali dei database relazionali (RDBMS), sarà effettuato un confronto con database basati sui documenti (MongoDB) e Key Value Storage (Redis)
Molte aziende hanno costruito negli anni sistemi informatici complessi che gestiscono i processi interni e i processi di gestione i clienti/fornitori. Con il cambiamento delle abitudini dei consumatori quello che una volta si faceva intermediato da un agente, commesso o addetto che usava il sistema gestionale per rispondere alla richiesta del cliente ora si fa in modalità self service semplicemente con uno smartphone, il cliente si aspetta di essere autonomo nel rapporto con l’azienda. L’esperienza che ci si aspetta come consumatore è quella che si vive usando piattaforma native digitali come ad esempio Netflix e Spotify. Il problema è che la maggior parte delle aziende non è partita nativamente digitale e non è possibile azzerare tutto e ripartire da capo senza correre rischi di business continuity importanti che vedono milioni di clienti coinvolti e impatti significativi a livello economico in caso di down. Se non è possibile ripartire da zero, quindi come fare? Una risposta è un approccio graduale di evoluzione architetturale e tecnologica dove Kubernetes, e il suo ecosistema, giocano un ruolo chiave. In questa presentazione vedremo i tre principi cardine sulla quale si basa questa strategia: API as a Product; architetture evolutive; fast data con pattern CQRS; che si uniscono per creare una strategia di Modernizzazione delle Applicazioni utilizzando i componenti dell’ecosistema del landscape CNCF (https://landscape.cncf.io). Da qui capiremo quali siano i benefici nel breve, medio e lungo termine e quali passi iniziare a fare per avviare questa strategia.
Webinar - https://redis.com/webinars-on-demand/redis-non-solo-cache/
Redis è il sistema di caching più utilizzato e conosciuto, sia a livello community, che in ambito enterprise.
Tuttavia i suoi utilizzi non si limitano alla sola cache.
In questo webinar, vedremo come disegnare architetture per sistemi di code, messaging e event-stream.
Inoltre, parte della presentazione sarà dedicata ad una demo che evidenzia step-by-step come implementare Redis per le event-driven-architecture, prendendo spunto da un caso d'uso specifico.
Presentazione alla Google Dev Fest Mediterranean 2016 di Catania con presentazione sulle metodologie di utilizzo di microservices e sui sistemi per monitorare le infrastrutture
Introduction to Cloud Computing seminar.
Diritto dell'Informatica at Informatica, Dipartimento di Scienze matematiche e informatiche, scienze fisiche e scienze della terra, Università degli Studi di Messina.
By Lorenzo Carnevale.
SignalR, il WebSocket che tanto ci mancavaAndrea Tosato
Sessione presentata a CodeGen 2018, evento di CloudGenVerona.
SignalR, il WebSocket che tanto ci mancava.
Vengono presentati scenari On-Premise e Cloud scalabili.
Progetto e sviluppo del modulo server per una applicazione mhp per la gestione di prenotazioni di prestazioni sanitarie - Marco Dodaro - AA 2007-2008 Relatori: Prof. Vito Cappellini, Dr. Roberto Caldelli, Ing. Rudy Becarelli, Ing. Francesco Filippini, Ing. Franco Dalle Mura
SISTEMI INFORMATIVI TERRITORIALI: ARCHITETTURA DI SISTEMAFilippo LICENZIATI
MODULO 4 - analisi delle utenze ed progettazione dell’architettura applicativa
DESCRIZIONE DEL CORSO COMPLETO
Dopo un’introduzione sulle caratteristiche fondamentali dei SIT e delle problematiche di realizzazione, si passa ad analizzare in dettaglio il progetto e l’implementazione di tali sistemi, secondo uno schema matri-ciale che prevede quattro fasi realizzative (fattibilità, analisi, progetto esecutivo, realizzazione) e quattro aspetti tecnici (DBMS, cartografia, funzionalità, sistema).
Per quanto riguarda il progetto del DBMS si illustrano le fasi di analisi dei dati, di progetto del database e di architettura del DBMS. Gli aspetti cartografici vengono analizzati illustrando le problematiche di analisi e qualificazione della cartografia e delle fonti cartografiche. Per il progetto funzionale, vengono analizzate la fase di analisi e progettazione delle personalizzazioni e di manutenzione degli archivi. Per il progetto sistemistico si illustrano gli aspetti relativi all’analisi delle utenze ed alla progettazione dell’architettura applicativa, della rete, della configurazione hardware e dell’implementazione del DBMS.
Viene poi affrontato il problema della qualità dei dati esaminando i problemi di propagazione dell’errore e di controllo di qualità, per poi passare ad illustrare le metodologie di acquisizione, elaborazione e restituzione alla luce di principali test di qualità dei dati geografici e delle specifiche esigenze di accuratezza.
Descrizione delle principali tecnologie abilitanti alla gestione dei Big Data, con particolare attenzione all’ecosistema che gravita intorno al framework Hadoop di Apache.
13° Conferenza Nazionale di Statistica 4-5-6- luglio 2018
CAMPO DELLE PARTNERSHIP Il Portale della statistica pubblica
Centro Congressi Ergife via Aurelia 619
Seminario Istat Roma, Aula Magna 19.11.19
La modernizzazione dei processi di diffusione in Istat e nel Sistema statistico nazionale
via Cesare Balbo 16
Il primo incontro dell'AWS Users Group Naples, le slide della definizione e dello studio storico ed economico del cloud computing.
Link all'evento:
http://blog.vmengine.net/2009/12/23/aws-user-group-naples-una-sfida-per-il-sud/
Descrizione delle principali tecnologie abilitanti alla gestione dei Big Data, con particolare attenzione all’ecosistema che gravita intorno al framework Hadoop di Apache.
Open Source Day 2015 - DBaaS con Docker: un caso di studioPar-Tec S.p.A.
Il TechAdvisor Michelangelo Uberti spiega come realizzare un servizio di Database-as-a-Service basato su MySQL e Docker.
I punti trattati durante la presentazione sono:
- DB-as-a-Service: la semplicità del concept
- I possibili approcci
- Architettura di alto livello
- Focus sul Management Agent
- Orchestration at work
- Da cgroups a Docker
- Le sfide principali
- Quale futuro?
Per saperne di più, scaricate le slide e guardate il video della presentazione del nostro TechAdvisor su http://www.par-tec.it/dbaas-con-docker-un-caso-di-studio
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Tuttavia i suoi utilizzi non si limitano alla sola cache.
In questo webinar, vedremo come disegnare architetture per sistemi di code, messaging e event-stream.
Inoltre, parte della presentazione sarà dedicata ad una demo che evidenzia step-by-step come implementare Redis per le event-driven-architecture, prendendo spunto da un caso d'uso specifico.
Presentazione alla Google Dev Fest Mediterranean 2016 di Catania con presentazione sulle metodologie di utilizzo di microservices e sui sistemi per monitorare le infrastrutture
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SISTEMI INFORMATIVI TERRITORIALI: ARCHITETTURA DI SISTEMAFilippo LICENZIATI
MODULO 4 - analisi delle utenze ed progettazione dell’architettura applicativa
DESCRIZIONE DEL CORSO COMPLETO
Dopo un’introduzione sulle caratteristiche fondamentali dei SIT e delle problematiche di realizzazione, si passa ad analizzare in dettaglio il progetto e l’implementazione di tali sistemi, secondo uno schema matri-ciale che prevede quattro fasi realizzative (fattibilità, analisi, progetto esecutivo, realizzazione) e quattro aspetti tecnici (DBMS, cartografia, funzionalità, sistema).
Per quanto riguarda il progetto del DBMS si illustrano le fasi di analisi dei dati, di progetto del database e di architettura del DBMS. Gli aspetti cartografici vengono analizzati illustrando le problematiche di analisi e qualificazione della cartografia e delle fonti cartografiche. Per il progetto funzionale, vengono analizzate la fase di analisi e progettazione delle personalizzazioni e di manutenzione degli archivi. Per il progetto sistemistico si illustrano gli aspetti relativi all’analisi delle utenze ed alla progettazione dell’architettura applicativa, della rete, della configurazione hardware e dell’implementazione del DBMS.
Viene poi affrontato il problema della qualità dei dati esaminando i problemi di propagazione dell’errore e di controllo di qualità, per poi passare ad illustrare le metodologie di acquisizione, elaborazione e restituzione alla luce di principali test di qualità dei dati geografici e delle specifiche esigenze di accuratezza.
Descrizione delle principali tecnologie abilitanti alla gestione dei Big Data, con particolare attenzione all’ecosistema che gravita intorno al framework Hadoop di Apache.
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Similar to A. Mattiocco - RJSDMX (Connettori SDMX per Software Statistici) (20)
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2. Cos’è RJSDMX
• RJSDMX è un package per R, sviluppato dalla Banca d’Italia, per
l’accesso a dati SDMX disseminati da providers istituzionali
• E’ stato ideato per portare in un ambiente computazionale R (nella forma
di time series di tipo zoo) dati esposti attraverso Web Services SDMX.
• RJSDMX offre anche alcune funzionalità di base per query su
metadati strutturali. Queste funzioni servono ad esplorare
la struttura dei flussi SDMX e costruire le successive query dati.
• Il package è costituito da un nucleo principale di codice Java
racchiuso in una ‘façade’ di codice R. Questa architettura ha permesso
di sviluppare, in maniera molto efficiente (alto riuso di codice),
un framework di Connettori SDMX per diversi software statistici
2
3. I Connettori SDMX
ECB OECD In futuro
IMF
Secure Secure
Infostat BIS
ECB OECD ISTAT
SDMX Providers
internet/intranet
SDMX Connectors
In futuro
SDMX client
Enterprise
Applications
3
4. Ragioni dei Connettori SDMX
La prima fase di un tipico processo di calcolo consiste nell’acquisizione dei
dati oggetto dell’analisi.
Questa operazione, specialmente nel caso di dati esterni all’organizzazione,
è spesso molto inefficiente e implica operazioni manuali (spesso ripetitive) o
complessi processi di replica su sistemi interni.
SDMX Data Data
Provider Process Dissemination
Data Capture
4
5. Ragioni dei Connettori SDMX
• L’uso combinato di SDMX e Web Services permette di semplificare
notevolmente il passo di acquisizione di dati esterni.
• Si consideri, in particolare, l’incremento di efficienza nel caso di processi
ripetitivi
SDMX Data Data
Provider Process Dissemination
Data Capture
• Esiste però una complessità molto alta nella gestione dei web services
SDMX.
• I Connettori SDMX sono stati quindi sviluppati allo scopo di mascherare
tutte le complessità dello standard e delle tecnologie web utilizzate
5
6. L’area Ricerca Economica della Banca d’Italia
Altri data providers SDMX data providers
DataStream,
WorldBank, IMF ISTAT
OpenData
ECB OECD
Altri protocolli X SDMX
SDM
BIP BISS
Connettori
SDMX
PRISMA ...
INFOSTAT
Accesso
Connettori
nativo
Area Ricerca INFOSTAT
6
7. Roadmap
• Supporto della versione 2.1 dello standard SDMX
• Sviluppo del client per i dati della Banca dei Regolamenti Internazionali
• Switch da protocollo SOAP a REST
• Potenziamento della estensibilità della libreria Java: pieno supporto di
client sviluppati esternamente
• Rilascio dell’infrastruttura come Open Source, in un progetto indipendente
o all’interno di una più generale infrastruttura SDMX
7
11. Lista dei Data Providers disponibili
I providers disponibili dipendono dalla versione del package e possono essere ottenuti con la
funzione getDataProviders(). Il client java interno può essere usato come una libreria di API per
lo sviluppo di ulteriori SDMX Providers
11
12. Creazione di un client per la BCE
Il client ecb si connette ai web services forniti dallo Statistical Data Warehouse della BCE
12
13. Creazione di un client per l’OCSE
I nomi da usare per la creazione dei vari client sono gli stessi ottenuti
con la funzione getDataProviders()
13
14. Lista dei data flows disponibili in un provider
La funzione getDataFlows può essere usata con o senza il parametro pattern. Nel primo caso
darà in output tutti i data flows disponibili nel provider.
14
15. Analisi della struttura di un Data Flow
Per ottenere le dimensioni di un data flow si può usare la funzione getDimensions()
15
16. Accesso a una time series
La funzione getTimeSeries() prende in input una stringa che identifica una time series,
e la carica nel workspace, in un oggetto di tipo zoo
16
17. Query language semplificato per la getTimeSeries
Il parametro id della funzione getTimeSeries è una sequnza di token. Il primo deve
corrispondere al nome di un data flow (e.g. EXR). I successivi tokens devono corrispondere
ai codici delle dimensioni dello stesso data flow.
e.g. EXR.A.USD.EUR.SP00.A # EXR flow in ECB, tutte le dimensioni specificate
REFSERIES.IT.PPPGDP.A # REFSERIES flow in OECD, come sopra
Se non si vogliono specificare valori per alcune dimensioni, si possono usare delle wildcard. In
ogni caso comunque il numero di tokens della quey deve corrispondere al numero delle
dimensioni
e.g. EXR.*.USD.EUR.SP00.A # La dimensione frequenza non è specificata
REFSERIES.ITA.*.A # come sopra
Se si vogliono specificare valori multipli per una dimensione si può usare il simbolo ‘|’ (logical or):
e.g. EXR.M|A.*.EUR.SP00.A # frequenza annuale e mensile, tutte le valute
REFSERIES.ITA|AUS.*.A # tutti i subject, location Italy e Australia
17
18. Accesso a una lista di time series
Un esempio di query che ritorna una lista di time series
18