Architettura del Sistema
Posizionamento all’interno della Piattaforma
Synapsis Analysis è posizionato nello strato superiore della pipeline dei dati all’interno dell’ecosistema Mative, insieme a Synapsis IoT e Synapsis ML. Il suo ruolo principale è valorizzare, interpretare ed estrarre valore dai dati, trasformando le informazioni elaborate in insight utilizzabili.
L’architettura logica è composta dai seguenti strati:
- Strato di Acquisizione Dati (Synapsis IoT) – responsabile della raccolta dei dati da dispositivi IoT, sistemi esterni e fonti dati
- Strato di Elaborazione Dati (Synapsis IoT) – gestisce la trasformazione, il filtraggio e la normalizzazione dei dati
- Strato di Archiviazione Dati (Synapsis IoT) – gestisce la persistenza di dati strutturati, non strutturati e temporali
- Strato di Analisi Dati (Synapsis Analysis) – consente query, analisi, visualizzazione e business intelligence
- Strato AI (Synapsis ML) – fornisce modelli di machine learning, predizioni e capacità analitiche avanzate
Questa architettura a strati garantisce una chiara separazione delle responsabilità lungo l’intero ciclo di vita dei dati, dall’acquisizione alle analisi avanzate.
Modello Architetturale
La piattaforma segue una architettura modulare e orientata ai servizi, progettata per garantire flessibilità, scalabilità e manutenibilità in diversi scenari di deployment.
I principali principi architetturali includono:
- Decoupling tra acquisizione e analisi, consentendo evoluzione e scalabilità indipendenti dei componenti di raccolta e analisi dei dati
- Scalabilità orizzontale, permettendo al sistema di gestire volumi di dati e carichi di lavoro crescenti distribuendo l’elaborazione su più nodi
- Separazione tra calcolo e storage, ottimizzando l’utilizzo delle risorse e migliorando le prestazioni
- Supporto multi-tenant, garantendo isolamento logico dei dati e delle configurazioni tra diverse organizzazioni o ambienti
Questo approccio architetturale consente a Synapsis Analysis di operare in modo efficiente in ambienti dati complessi e su larga scala, mantenendo alti livelli di prestazioni e affidabilità.