TESI e TIROCINI

Contesto: I cloud provider moderni consentono di allocare e de allocare server nell&rsquoarco di pochi minuti. In un contesto dove il carico di lavoro nei sistemi aziendali è spesso dinamico, tale funzionalità dei cloud provider abilita un&rsquoottimizzazione dei costi dove la quantità di risorse utilizzate si adatta al carico di lavoro rapidamente e senza causare disservizi: un sistema con questa proprietà è detto elastico.

Obiettivi: L’obiettivo è di sviluppare un sistema distribuito composto da FrontEnd, BackEnd, e database la cui capacità del sistema si adatta alla domanda ottimizzando i costi. La soluzione proposta comparerà Java nella sua versione più &rsquoclassica (e.g. OpenJDK) contro le versioni più moderne ottimizzate per lavorare in ambiente cloud (e.g. GraalVM), valutandone pro e contro in termini di latenze (start-up time, response time, build time) e usabilità. Il sistema verrà sviluppato in ambiente cloud AWS, ad esempio utilizzando un cluster Kubernetes e virtualizzazione Docker.

Tecnologie: Cloud AWS, Kubernetes, Docker, Spring (Native), Quarkus, GraalVM, Cloud Native Buildpacks, libera scelta sul frontend e sul database.

Contesto: Ogni giorno vengono raccolti migliaia di dati relativi al comportamento dei motori montati su diverse flotte di veicoli agricoli, commerciali, da costruzione. I dati si rivelano una fonte preziosissima sia per il riconoscimento di eventi e anomalie, sia per migliorare le prestazioni e l’efficienza dei motori.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è:

• progettare e realizzare algoritmi in grado di analizzare ed effettuare il tagging, tramite soluzioni di machine learning, di diversi eventi basandosi sui dati analizzati;
• i modelli saranno in grado di riconoscere diversi pattern all’interno del set di dati, con l’obiettivo di riconoscere ed eventualmente prevenire anomalie ed eventi ricorrenti.
• Sarà necessario:
• progettare gli algoritmi;
• scegliere la rete da utilizzare in base ai dati da analizzare, massimizzando la precisione del risultato prodotto;
• preparare il dataset di training per l’addestramento dei modelli.

Contesto: L’adozione del cloud da parte di molte organizzazioni è ormai un dato di fatto. Molti sono i vantaggi che offre questa soluzione: dalla riduzione dei costi, alla sicurezza, alla scalabilità all’aumento di collaborazione tra i team. Sviluppare web-application in cloud è quindi un’abilità molto richiesta nel mondo lavorativo.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di realizzare un una web-application per la gestione interna dell’azienda e delle business-unit. L’app dovrà essere sviluppata in modalità full-stack mediante l’utilizzo di AWS Amplify e sarà composta da una base dati in cloud, un back-end con tecnologia serverless e un front-end web con tecnologia client oriented. La prima parte della tesi prevede uno studio delle tecnologie offerte da AWS e una progettazione dell’intera infrastruttura cloud. In particolare sarà necessario individuare il database più adatto (relazionale/NoSQL), individuare il framework di front-end più adatto (Vue, React, Angular etc.), progettare le API di back-end e definire lo stack tecnologico da usare per realizzarle. La seconda parte della tesi prevede la realizzazione dell’applicazione e il relativo rilascio su AWS. Il lavoro verrà organizzato in modalità agile e sarà possibile opzionalmente integrare il lavoro con adozione di Aplify Prediction per inserire funzionalità ML/AI, adozione di Amplify Analitics per il monitoraggio real time e realizzazione di App per Android/iOS.

Contesto: Il contesto attuale vede le organizzazioni sempre più impegnate nell’offrire un servizio di qualità ai propri clienti. Uno dei canali molto utilizzati e senza dubbio quello delle mail, dove le persone dell’ufficio del Customer Care si occupano di rispondere direttamente al cliente oppure di inoltrare la richiesta all’ufficio di competenza al fine di evaderla. Questa tesi si pone come obiettivo quello di realizzare un worker digitale che collabora con gli utenti umani nelle attività di supporto al cliente.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di realizzare  una soluzione in grado di:

• leggere e classificare le mail e i relativi allegati attraverso algoritmi di machine learning
• replicare/sostituire l’operatività dell’utente umano nella gestione delle email e dei feedback al cliente finale
• interagire con gli utenti umani in un processo strutturato di Customer Care (Human in the loop). Si intende dare la capacità al robot di ricevere istruzioni da un operatore umano (informazioni integrative, correzioni, ...)

Oltre alla definizione degli algoritmi occorrerà implementare la parte di frontend per rendere visibile l’applicativo e dare evidenza dei modelli di ML utilizzati e di come possono nuovamente essere riaddestrati con nuove mail in ingresso.

Contesto: Oggi i principali processi aziendali sono implementati all'interno di applicativi digitali. Spesso però questi processi non sono efficienti e non vi è una visibilità chiara da parte degli utenti su come il processo venga effettivamente svolto e su quali siano i relativi punti critici. Gli strumenti di Process Mining elaborano i dati raccolti dalle applicazioni e, tramite l’ausilio di algoritmi intelligenti, permettono di estrapolare un prototipo di modello di processo che evidenzia i principali colli di bottiglia e spunti di automazione, da utilizzare per instaurare un ciclo virtuoso di miglioramento ed ottimizzazione dei processi stessi.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di:

• estrapolare dai sistemi i modelli dei processi che sono eseguiti sui sistemi stessi, comprensivi di frequenza di svolgimento di ciascuna attività analizzata
• analizzare le performance dei processi, misurando la durata media, minima e massima di ciascuna attività e di completamento del processo end-to-end, abilitando in questo modo l'identificazione dei colli di bottiglia e delle attività critiche
• analizzare i costi associati ai processi tramite la definizione del modello di costo basato su durata delle attività e costo delle risorse che svolgono tali attività
• eseguire what-if analysis, creare simulazioni per verificare come cambiano i costi andando a modificare il processo
• identificare le attività candidate all'automazione.

Contesto: Le tecnologie Big Data offrono soluzioni innovative in grado di generare conoscenza (insight) attraverso l’analisi di quantità sempre più crescente di dati e di varia natura, sia in tempo reale sia tramite l’analisi dello storico di avvenimenti. Per generare conoscenza in maniera efficace occorre avere sempre a disposizione dati puliti ed affidabili, questo è il compito principale della componente di Data Ingestion.

• Ingestion di tipo Batch e Streaming;
• sorgenti dati eterogenee come db relazionali, db noSQL, sensori IoT, file, eventi di log, etc...
• elaborazione del dato tramite motore di regole.

Contesto: Negli ultimi anni le architetture a microservizi si sono ampiamente affermate, tanto da essere adottate da alcuni giganti del mondo tecnologico (Netflix, Amazon, Apple etc.). Il vantaggio principale di questo tipo di architetture è quello di razionalizzare la complessità dei sistemi, organizzandoli in servizi specializzati per ambito e disaccoppiati tra loro. Ciò si traduce in una maggiore resilienza e flessibilità dell’intero sistema rispetto alle classiche architetture monolitiche. In fase di progettazione occorre affrontare alcune sfide quali la definizione della numerosità e del dimensionamento dei servizi, nonché della loro orchestrazione.

Obiettivi: I due obiettivi principali del tuo lavoro saranno:

• Esplorare le tecniche di progettazione delle architetture a microservizi (best practises, tecnologie open source più utilizzate);
• Progettare e sviluppare un’applicazione basata su un’architettura a microservizi da utilizzare come proof-of-technology utilizzando Docker e Spring Boot.

Tecnologie: Java, Spring Boot, Docker, Tomcat, Wildfly, servizi RESTful.

Contesto: Il cosiddetto time-to-market, ovvero il tempo che intercorre tra l’ideazione di un nuovo prodotto o servizio, la sua realizzazione e distribuzione sul mercato è un fattore di importanza vitale per le imprese. E’ inoltre strategico e ormai imprescindibile essere in grado di pensare e realizzare in tempi rapidi i sistemi IT in grado di veicolare e supportare queste innovazioni. La sfida è ancor più ardua per le grosse compagnie, che spesso gestiscono processi di business complicati ed hanno sistemi IT molto complessi e che, soprattutto se non hanno assimilato metodologie di lavoro di tipo agile, rischiano di essere drammaticamente frenate nella loro spinta all’innovazione.

Obiettivi: Le piattaforme low-code si pongono come risposta a questo problema, poiché offrono una visione semplificata dei sistemi e rappresentano un fattore chiave per gestire in maniera dinamica, veloce ed efficace nuovi requisiti di business. Per questo motivo tali piattforme suscitano sempre maggior interesse e aprono nuove prospettive di innovazione in molti ambiti, in primis quello dei servizi finanziari (banche ed assicurazioni). Lo scopo di questa tesi è quello di analizzare lo stato dell’arte delle piattaforme low-code disponibili sul mercato e di sviluppare un progetto utilizzando la piattaforma PEGA (www.pega.com). Il candidato avrà l’opportunità di lavorare su alcuni casi reali provenienti dal mondo assicurativo e di acquisire esperienza con le piattaforme low-code, oltre che con i servizi RESTful, con il linguaggio di programmazione Java applicato in un contesto di tipo enterprise, con gli application server Tomcat e Wildfly.

Tecnologie: Java, Spring, PEGA, servizi RESTful, Tomcat, Wildfly.

Contesto: Il cosiddetto time-to-market è un fattore di importanza vitale per le imprese e l’automazione di alcuni processi può garantire un risparmio in termini di tempo di sviluppo. Inoltre, un altro aspetto molto ricercato attualmente è quello relativo alla disponibilità 24/7 dei servizi.

Obiettivi: Lo scopo di questa tesi è di realizzare un progetto in grado di interpretare uno schema DB e generare automaticamente un’architettura comprensiva di FE e BE che fornisca delle user interface in grado di interagire con il DB stesso. Ad esempio, se lo schema del DB è stato pensato per realizzare delle tabelle di anagrafica di prodotti assicurativi, sarà possibile da FE effettuare visualizzazioni, aggiornamenti, cancellazioni ed inserimenti (CRUD) tramite opportune user interface. L’architettura dovrà essere composta da microservizi di BE (realizzati tramite Spring Boot e servizi REST) e da microfrontend (vue/react o angular js), entrambi rilasciati su k8s o docker swarm.

Tecnologie: Java, Spring, docker, servizi RESTful, Tomcat, Angular

Contesto: Al giorno d’oggi rimanere al passo con i frequenti cambiamenti del mercato e le rapide evoluzioni tecnologiche sta diventando sempre più difficile, specialmente per le grandi compagnie, che non sono strutturate per essere agili a causa della loro dimensione e della complessità delle loro risorse. Le piattaforme low code cercano di fornire una soluzione a questo problema riducendo la complessità e permettendo di effettuare cambiamenti per adattarsi rapidamente ai nuovi requisiti di business. Questo è il motivo per il quale molte grandi compagnie nel settore bancario ed assicurativo stanno adottando questa tecnologia per sviluppare le loro applicazioni.

Obiettivi: Lo scopo di questa tesi è di sviluppare un progetto utilizzando il modulo CDH (Customer Decision Hub) fornito dalla piattaforma PEGA (https://www.pega.com). Il CDH non è altro che un “cervello” decisionale sempre attivo che, processando milioni di dati real-time tramite l’utilizzo di algoritmi di AI, elabora le “next-best-action” che più soddisfano sia gli obiettivi di business che le necessità del cliente.

Tecnologie: Java, Spring, PEGA, servizi RESTful, Tomcat, Wildfly

Contesto: L’architettura a microservizi è attualmente estremamente popolare tra le aziende grazie alle sue proprietà di scalabilità e tolleranza ai guasti. Tuttavia, l’adozione di tale architettura presenta delle difficoltà. La suddivisione di un sistema monolite in più servizi, in cui ognuno incapsula i propri dati, non garantisce le proprietà A.C.I.D. di un singolo database quando una transazione coinvolge più componenti del sistema. In questo contesto, come possiamo ad esempio garantire che un particolare processo sia computato correttamente senza violazioni di integrità nei dati? Questo tipo di transazioni sono chiamate transazioni distribuite.

Obiettivi: Ricercare, implementare e comparare diversi approcci per l’esecuzione di transazioni distribuite nei moderni database (e.g. Postgres, MongoDB, DynamoDB), prestando attenzione agli impatti che tali approcci hanno su scalabilità, throughput, integrità dei dati e complessità. In particolare, si valuteranno due macro-approcci: 2-Phase Commit (2PC) e SAGA considerando i relativi pro e contro. L’implementazione avverrà in ambiente cloud AWS, ad esempio all'interno di un cluster Kubernetes con virtualizzazione Docker.