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03 / REAL-TIME-ANALYTICS

Big Data

Real-time AnalyticsBig Data — Decidere mentre i fatti accadono, non il giorno dopo.

Decidere mentre i fatti accadono, non il giorno dopo.

Sistemi di analytics in tempo reale per use case operativi: fraud detection, dynamic pricing, monitoring industriale, personalizzazione. Streaming end-to-end con latenze sub-secondo.

<100ms

Latenza p99 tipica

1M+

Eventi/secondo

exactly-once

Garanzie processamento

§ A

Overview

Il batch analytics risponde alla domanda 'cos'è successo'. Il real-time analytics risponde a 'cosa sta succedendo' e abilita reazioni immediate. Costruiamo pipeline event-driven che processano milioni di eventi al secondo.

Combiniamo motori di stream processing (Flink, Spark Streaming, ksqlDB), database OLAP real-time (ClickHouse, Druid, Pinot) e serving layer per dashboard live e API operative. Architettura Kappa o Lambda a seconda dei requisiti.

§ B

Cosa includiamo

  • Disegno dell'event model e contratti di schema (Avro, Protobuf)
  • Setup di message broker (Kafka, Pulsar, Redpanda)
  • Stream processing con stateful aggregations e windowing
  • OLAP real-time per query analitiche su dati freschi
  • Dashboard live (Grafana, Superset, custom)
  • Alerting e azioni automatiche
  • Replay e backfill da storage

§ C

Deliverable

Cosa ricevi alla fine — o lungo il percorso — di un nostro engagement su Real-time Analytics.

  1. D/01Topology di streaming documentata
  2. D/02Schema registry e contratti versionati
  3. D/03Job di processing testati e idempotenti
  4. D/04Dashboard real-time
  5. D/05SLA e alerting operativo

§ D

Casi d'uso

Fraud detection

Scoring di transazioni in <100ms con feature engineering real-time.

Dynamic pricing

Aggiornamento prezzi e disponibilità in base a domanda, scorte, concorrenza.

Manufacturing & IoT

Monitoring di sensori, OEE, predictive maintenance.

Personalizzazione

Recommendations e contenuti adattati al comportamento corrente dell'utente.

§ E

Il nostro processo

01

Use case design

Definizione SLA latenza, throughput, esattezza (exactly-once?)
02

Event modeling

Schemi, key, partitioning strategy.
03

Build

Implementazione pipeline con test su dati storici.
04

Hardening

Resilienza, backfill, gestione late events.
05

Run

Operatività con monitoring di lag, throughput, errori.

§ F

Tecnologie

Apache Kafka · RedpandaApache Flink · Spark StreamingksqlDB · MaterializeClickHouse · Apache Druid · PinotSchema RegistryGrafana · Superset

Stack indicativo. Adattiamo le scelte al tuo contesto, alle competenze interne e ai vincoli esistenti.

§ G

Domande frequenti

Q/01Mi serve davvero il real-time?+

Spesso no. Valutiamo se 'near real-time' (1-5 min) è sufficiente: costa una frazione e copre molti casi d'uso.

Q/02Kafka o alternative?+

Kafka resta lo standard. Redpanda è valido per cluster più piccoli; cloud managed (Confluent, MSK) per chi non vuole gestirlo.

Q/03Quanto costa?+

PoC 30-50k €. Sistemi production con throughput elevato 100-300k € + run cloud.

Altre capability — Big Data

Data Engineering

Pipeline che reggono petabyte e team che le mantengono.

Data Governance

Sapere cosa hai, dove sta, chi lo usa, e perché.

BI Dashboard

Insight chiari, non slide piene di grafici.

Prossimo passo

Parliamo di real-time analytics.

Una call di 30 minuti per capire il tuo contesto e capire se possiamo davvero aiutarti. Senza impegno.

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