Facoltà: Ingegneria Gestionale - classe LM-31
Collocazione: 20927
Autore: Mosci Samuele
Data: 16/12/2022
Titolo: Data Analytics per il monitoraggio della server farm: il caso Kyndryl
Relatore: Pirovano Giovanni Luca
Autorizzazione per la consultazione: SI
Le tesi si possono consultare unicamente in sede
L’obbiettivo del progetto presentato nell’elaborato è quello di facilitare il lavoro dei team che si occupano della gestione dei server dell’azienda Kyndryl Italia Innovation Services. Infatti, questi presentavano problematiche relative all’utilizzo di due software, quali Entreprise Compliance Manager e Maximo. Il primo, denominato in gergo ECM, ha il ruolo di gestire le scansioni effettuate sui server atte al controllo dei parametri di sicurezza pattuiti in fase contrattuale con i clienti. Il secondo è, invece, un tool di change management, quindi è utilizzato per gestire l’elaborazione dei change relativi ai server dei clienti. I change sono dei cambiamenti, come ad esempio degli aggiornamenti di sistema, che devono essere apportati ai server ma senza i quali i server continuerebbero a funzionare. Entrambi i tool forniscono giornalmente dei file in output contenenti tutte le informazioni riguardo a tutti i server. Questi file finora sono stati visualizzati ed analizzati in Excel applicando query e filtri del caso. Appare evidente come ciò rappresentava una mole di lavoro e come si sia reso necessario lo sviluppo di uno strumento capace di velocizzare queste operazioni. Di conseguenza, è stato individuato il software open source Elasticsearch ed in particolare al suo strumento di creazione di visualizzazioni e dashboard, Kibana. Il progetto parte dallo sviluppo di un codice Python, la cui run viene effettuata giornalmente attraverso il servizio Google Cloud Kubernetes, capace di ricevere automaticamente in input i file provenienti da ECM e Maximo, modificarli e poi effettuare il Data Ingestion all’interno di Elasticsearch. Data la grande quantità di dati, le modifiche apportate in Python fanno si che le stringhe ricorrenti, come i nomi dei clienti, vengano trasformati in codici numerici in modo da rendere più leggero il file di ingestion. Quindi, una volta ricevuti i file in Elastic, i dati vengono nuovamente modificati e riportati alle stringhe originali grazie al servizio Static Lookup. Inoltre, secondo le necessità sono stati aggiunti dei campi, che in un database relazionale sarebbero rappresentati dalle colonne, in modo tale da ricavare dei dati utili alla creazione delle visualizzazioni, come ad esempio la differenza tra due date. Successivamente, si sono create le visualizzazioni, i filtri e le dashboard in cui si sono rappresentati i dati nelle modalità ritenute più opportune. Ultimate e testate le dashboard è stata effettuata la release delle stesse. In particolare le dashboard relative ai dati provenienti dal software ECM sono state rilasciate a fine settembre 2022 e grazie ai feedback ricevuti dagli utenti è stato possibile effettuare una seconda release a fine ottobre 2022 in cui sono state migliorate le criticità osservate dagli utenti. Le dashboard relative ai dati provenienti dal software Maximo sono state rilasciale a fine novembre 2022 e attualmente sono in fase di sviluppo le modifiche che verranno apportate con la seconda release.
