Splunk, big data and the Internet of Things at La Sapienza.

1. Copyright © 2014 Splunk Inc.
Roma, 26 marzo 2015
Percorso formativo con
l’Università degli Studi
“La Sapienza” per
l’utilizzo di Splunk
Massimo Panella

2. 2
L’Università “La Sapienza”
• Prima tra le università italiane, rank n. 152 nella Academic Ranking of World
Universities (ARWU) e n. 139 nella U.S. News and World Report
• 106.870 studenti iscritti nell’A.A. 2014/2015
• 3.882 docenti strutturati e 4.140 dipendenti tecnico-amministrativi

3. 3
Chi sono

4. 4
La Facoltà I3S
• Nasce nel 2010, prima facoltà italiana dedicata all’Information & Communication
Technology (ICT)
• 4 Dipartimenti, 240 docenti e circa 7000 studenti
• Immatricolazioni in crescita costante (5% annuo)
• Corsi nelle sedi di Roma e di Latina
• 9 corsi di laurea, 1 corso di laurea in teledidattica, 10 corsi di laurea magistrale, 9
corsi di master, 5 corsi di dottorato di ricerca
• Obiettivo comune: acquisizione, elaborazione e trasferimento dell’informazione

5. 5
Aree e Dipartimenti della Facoltà
• Area Ingegneria dell’Informazione
• Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e
Telecomunicazioni (DIET)
• Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio
Ruberti” (DIAG)
• Area Informatica
• Dipartimento di Informatica (DI)
• Area Statistica
• Dipartimento di Scienze Statistiche (DSS)

6. 6
Cosa offriamo ai nostri studenti
• Qualità
• Didattica
• Ricerca
• Internazionalizzazione
• Corsi in inglese
• Partecipazione al programma Erasmus
• Borse di studio per soggiorni e tirocini all’estero (corsi, tesi, co-tutele)
• Titoli congiunti con università estere
• Contatti con aziende e “placement”
• Seminari/incontri, Job Meeting
• SOUL – InFORMIAMOCI
– Open DIAG, Open DIET, Open DI, Open DSS

7. 7
Corso di Laurea in Data Science
• Classe LM-91: Tecniche e metodi per la società dell'informazione (unico in Italia)
• Supporto da parte di imprese (Telecom, IBM, NTT/Data, 5M Informatica) ed enti
pubblici (ISTAT, ESA/Esrin, LAIT Regione Lazio, Cineca)
• La crescente mole di informazioni generate durante i processi industriali e dei servizi
è un asset strategico della nostra società che richiede figure professionali atte alla
loro valorizzazione: figura professionale del data scientist
• Mancanza di personale qualificato in grado sia di analizzare le grandi moli di dati e
scegliere i sistemi informatici più idonei per la loro conservazione ed elaborazione,
sia di dialogare ad ampio spettro con esperti dei vari campi di applicazione
• Approccio interdisciplinare come aspetto fondamentale per la preparazione dei
profili professionali richiesti dal mercato

8. 8
Splunk Academic Partner Program
Agreement
• This Academic Partner Program Agreement (the “Agreement”) is made and
entered into as of February 06, 2015 the (“Effective Date”) by and between
Splunk Inc., a Delaware corporation with offices at 250 Brannan Street, 2nd
Floor, San Francisco, CA 94107 (“Splunk”), and Dept. of Information
Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET) of University of
Rome "La Sapienza", a public university located at via Eudossiana 18, 00184
Rome, Italy(“Academic Partner”).
• TERMINI
• In ambito R&D Sapienza ha una licenza per 1 Tera/giorno
• In ambito didattico ogni studente ha una licenza per 5 Giga/giorno

9. 9
• I sistemi pervasivi o sistemi ubiqui sono sistemi di calcolo integrati
nell’ambiente che interagiscono in modo trasparente con oggetti e persone
• Primi studi nel 1988 allo Xerox Palo Alto Research Center (dove è stato creato il
primo personal computer con interfaccia grafica)
• Principali linee di ricerca sono:
• Calcolo distribuito
• Computer mobili
• Reti di sensori
• Interazione uomo-macchina (HCI)
• Intelligenza computazionale
Didattica e ricerca: Pervasive Systems
Sorgenti multiple di dati
Modellamento distribuito
…………..
Strumenti di analisi: Splunk

10. 10
Argomenti principali
• Algoritmi e architetture circuitali (DSP)
• Machine Learning per il trattamento dei segnali
• Reti neurali artificiali
• Array Processing
• Pattern Recognition e modellamento data-driven
• Circuiti Intelligenti, meccatronica
• “Smart Sensors” e reti di sensori
• Elaborazione dei segnali multimediali
• Intelligent Signal Processing / Soft Computing
• Pervasive and Ubiquitous Computing

11. 11
I Laboratori

12. Copyright © 2014 Splunk Inc.
Fernando Nigro
Percorso formativo
con l’Università degli
Studi “La Sapienza”
per l’utilizzo di Splunk

13. 13
Collaborazioni con “La Sapienza”
SeminariProgetti di ricerca

14. Percorso seguito
14
Integrazione con tecnologie e corsi frequentati
Internet of Things
Big Data
“Sensing and Actuating”
Approccio all’utilizzo di tool specifici
Assegnazione tesi su argomenti inerenti

15. Internet of Things
15
Come cresce

16. Internet of Things
16
Come evolve

17. Big Data
17
Cosa sono
Volume
Variety
Velocity
Variability
Veracity
Value

18. Analytics
18
Come evolvono
FuturePast
Reporting &
Dashboard
What happened?
Why did it happen?
Forensics &
Data Mining
Predictive
Analytics
Prescriptive
Analytics
What is likely to
happen?
What should I do
about it?
Real-Time
Analytics
Real-Time
Data Mining
What is
happening?
Why is it
happening?

19. E Splunk?
19

20. The Magic Ring
20
IoT produce Big Data
Big Data necessita di Analytics
Analytics incrementa i processi per gestire un
sempre maggior numero di devices (e quindi
incrementa IoT)

21. Nuovi ambiti
21
Nuove Tecnologie
Nuove Soluzioni
RICERCA

22. 22
Splunk: la risposta al Discovery Intelligence
Device Word Operational Intelligence
HA
Indexes
and
Storage
Search and
Investigation
Proactive
Monitoring
Operational
Visibility
Real-time
Business
Insights
Commodi
ty
Servers
Online
Services Web
Services
Servers
Security GPS
Location
Storage
Desktops
Networks
Packaged
Applications
Custom
ApplicationsMessaging
Telecoms
Online
Shopping
Cart
Web
Clickstreams
Databases
Energy
Meters
Call Detail
Records
Smartphones
and Devices
RFID

23. Esercizi proposti agli studenti
(…per iniziare… )
23

24. 24
Prediction App
Area Machine Learning
Tecnologia UtilizzataAbstract
• Realizzazione di una app che a
partire da serie numeriche relative
ad entità varie applica algoritmi di
Machine Learning per ipotizzare
una curva predittiva
• Splunk Web Framework (Django, JS)
• Python (ToBe)

25. Prediction App
25

26. 26
Splunk System Integration
Area Integration
Tecnologia UtilizzataAbstract
• Realizzazione dell’integrazione di
una dashboard o di una view
all’interno di applicazioni di terze
parti. In particolare integrazione di
un’app come portlet all’interno di
un sistema portal standard
(Liferay)
• Best Practices Splunk Embedding
Elements
• Iframe Portlet
• WSRP (Web Services for Remote
Portlets)
• JSR 168 (Portlet 1.0)
• JSR 286 (Portlet 2.0)

27. Splunk System Integration
27

28. 28
Splunk Custom Report
Area Developing
Tecnologia UtilizzataAbstract
• Realizzazione di una app che
consenta di costruire un report
custom a partire da un oggetto
Splunk (view, report, dashboard…)
• Splunk Web Framework (Django, JS)
• JQuery
• JQuery Draggable Plugin
• JQuery Text Editor
• JSPdf

29. Splunk Custom Report
29

30. Thank You