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 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

Chi sono

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 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 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 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 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

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• 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 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 I Laboratori

Copyright © 2014 Splunk Inc.

Roma, Splunk Live 2015

Fernando Nigro

Percorso formativo

con l’Università degli

Studi “La Sapienza”

per l’utilizzo di Splunk

13

Collaborazioni con “La Sapienza”

Seminari Progetti di ricerca

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

Internet of Things

15

Come cresce

Internet of Things

16

Come evolve

Big Data

17

Cosa sono

Volume

Variety

Velocity

Variability

Veracity

Value

Analytics

18

Come evolvono

Future

Past

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?

E Splunk?

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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)

Nuovi ambiti

21

Nuove Tecnologie

Nuove Soluzioni

RICERCA

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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 Applications Messaging

Telecoms Online

Shopping Cart

Web Clickstreams

Databases

Energy Meters

Call Detail Records

Smartphones and Devices

RFID

Esercizi proposti agli studenti (…per iniziare… )

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Prediction App Area Machine Learning

Tecnologia Utilizzata Abstract

• 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)

Prediction App

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Splunk System Integration Area Integration

Tecnologia Utilizzata Abstract

• 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)

Splunk System Integration

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Splunk Custom Report Area Developing

Tecnologia Utilizzata Abstract

• 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

Splunk Custom Report

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Thank You