Piattaforme per Big Data: Cloudera

Elaborato finale in
Basi di Dati Piattaforme per Big Data: Cloudera Anno Accademico
2014/2015 Candidato: Sellitto Raffaele N46000895 1 Ai miei cari, Ai miei amici, ed alla mia famiglia Erasmus... 2 Indice
Indice………………………………………………………………………………………………...3 Introduzione……....………………………………………………………………………………...4 Capitolo 1: Big Data………………………………………………………………………………..6 1.1 Una definizione di Big Data…………………………………………………………………...6 1.2 Modelli dimensionali per una descrizione di Big Data……………………………………...8 1.3 Esempi di applicazione…………………………………………………………………........11 1.4 Breve storia dei Big Data…………………………………………………………………….12 1.5 Principali critiche e problemi…………………………………………………………………13 1.6 Big Data e Business Intelligence……………………………………………………………16 Capitolo 2: NoSQL………………………………………………………………………………..18 2.1 Le tecnologie NoSQL………………………………………………………………………...18 2.2 ACID e BASE………………………………………………………………………………….19 2.3 Alcuni esempi di DataBase NoSQL………………………………………………………...21 2.4 Soluzioni NoSQL per Big Data……………………………………………………………...22 Capitolo 3: Apache Hadoop……………………………………………………………………...24 3.1 Le origini: Google MapReduce e Google File System……………………………………24 3.2 Le caratteristiche fondamentali di Apache Hadoop……………………………………….25 3.3 MapReduce: Come funziona………………………………………………………………..26 3.4 HDFS: Come funziona……………………………………………………………………….29 3.5 Esempi di utilizzo……………………………………………………………………………..30 Capitolo 4: Cloudera………………………………………………………………………………31 4.1 La Cloudera Inc……………………………………………………………………………….31 4.2 La distribuzione Hadoop di Cloudera: CDH………………………………………………..32 4.3 Esempi di utlizzo di CDH…………………………………………………………………….34 4.4 L’alleanza con Teradata e SAP……………………………………………………………..35 4.5 La strategia di business di Cloudera: investire nell’opensource………………………..39 Conclusioni………………………………………………………………………………………...42 Bibliografia………………………………………………………………………………………....43 3 Introduzione
Questo elaborato intitolato “Piattaforme per Big Data: Cloudera” si pone l’obiettivo di analizzare il concetto di Big Data e quali sono le principali soluzioni finalizzate alla gestione di queste particolari collezioni di dati, soffermandosi in particolar modo sulla soluzione proposta dalla “Cloudera Inc”, oggetto di questo elaborato. Chiaramente, al fine di descrivere al meglio la soluzione CDH di Cloudera, è doveroso introdurre e descrivere in maniera dettagliata il contesto nel quale è necessario muoversi. Ci si soffermerà quindi su cosa sono i Big Data, cosa significa gestirli, quali sono i principali vantaggi delle loro analisi, ed anche quali sono le principali problematiche ed i principali rischi che possono caratterizzare il loro utilizzo. Si procederà poi con una definizione di NoSQL ed a una piccola introduzione a quelle che sono le principali tecnologie di questa categoria di sistemi. Tali tecnologie si sono rivelate infatti fondamentali per la gestione di grosse moli di dati, le quali, spesso e volentieri, si presentano in forma non strutturata o semistrutturata, sottolineando l’inadeguatezza dei classici sistemi di gestione e persistenza dei dati per lo più riconducibili a sistemi relazionali. Si analizzerà poi quello che è uno delle più importanti piattaforme software dedite alla gestione e alla manipolazione dell’informazione dei Big Data: si parlerà infatti di Apache Hadoop, la quale forse è il prodotto più importante proposto dall’organizzazione noprofict Apache Software, avendo trovato una vastissima applicazione in tutti quei contesti dove è necessario elaborare grandi quantitivi di dati in maniera efficiente. 4 Si introdurrà infine Cloudera parlando prima della società e dei suoi obiettivi, e poi introducendo in maniera approfondita CDH (Cloudera Distribution of Hadoop), piattaforma di Cloudera finalizzata alla gestione di Big Data, basata su Apache Hadoop e quindi ad Hadoop fortemente legata. Si procederà poi con una descrizione delle strategie di marketing dell’azienda soffermandosi anche sulle principali partnership acquisite con aziende operanti nel settore dell’IT, e sui principali prodotti risultanti da queste alleanze. Oltre che effettuare una analisi descrittiva delle tecnologie citate, mi sono anche soffermato con minuziosità ed interesse alla descrizione delle relative applicazioni. Questo perchè una delle condizioni per le quali una tecnologia possa definirsi interessante è che sia, da un punto di vista applicativo, utile ed efficiente. 5 Capitolo 1: Big Data
1.1 Una definizione di Big Data. Negli ultimi anni sempre più rilevanza ha assunto il concetto di Big Data, soprattutto in contesti aziendali dove l’informazione è vista come una delle risorse fondamentali. Un Big Data può essere definito in maniera generica come una gigantesca collezione di informazioni, ed il concetto può essere esteso andando ad inglobare le tecnologie legate alla loro gestione. Tali tecnologie sono finalizzate alla gestione degli enormi quantitativi di dati che contraddistinguono queste collezioni, le cui dimensioni si aggirano nell’ordine degli zettabyte (uno zettabyte corrisponde a 1021 byte, ossia un triliardo di byte). In particolar modo, è importante constatare in cosa differisce un Big Data da un classico DataBase. Se in un DataBase è possibile infatti andare a rappresentare anche una vastissima collezione di informazioni in maniera strutturata (ossia seguendo specifici modelli logici di rappresentazione), ciò che contraddistingue un Big Data è in prima forma la sua grandezza, in quanto la sua mole di informazioni costituenti è di molti ordini superiore a quella ospitata da un classico DB, ed è per questo che tipicamente i dati di un Big Data sono distribuiti su un elevato numero di computer. Questa differenza risiede nel fatto che, mentre i DataBase sono progettati e costruiti con l’intento di ospitare specifiche informazioni, i Big Data sono il risultato della 6 creazione volontaria o meno1 di un gigantesco numero di dati prodotti da un altrettanto grande numero di editori (che possono essere persone o macchine). La diffusione del concetto di “Big Data” è legata infatti alla diffusione del WEB, il quale è probabilmente la tencologia che più di tutte non solo ha offerto la possibilità di accedere a vastissimi contenuti informativi, ma ha anche offerto la possibilità a miliardi di persone (e computer) di diventare editori di informazioni di qualisasi tipologia (testuale o multimediale). In secondo luogo, seconda caratteristica fondamentale di un Big Data è l’elevatissima eterogeneità dell’informazione inglobata. Infatti un Big Data può essere costituito da informazioni proveniente da tantissime fonti differenti, e quindi può essere caratterizzato dalla possibilità di presentarsi in forma strutturata, semistrutturata o non strutturata (quindi dalla possibilità di non seguire alcun modello logico di rappresentazione dell’informazione). Si prenda ad esempio in considerazione l’informazione prodotta da un social network, i quali sono probabilmente i principali alimentatori dei Big Data oggi esistenti. Il solo Facebook produce un quantitativo informativo superiore a mezzo petabyte per giorno. Ebbene, anche se l’informazione rappresentata da un post è presentata in forma strutturata, l’informazone vera, ossia quella che riguarda l’utente, corrisponde all’informazione testuale (nel campo testo) del post, quindi corrispondente ad informazione non strutturata. 1
Più che involontaria la creazione del dato, può essere involontaria la creazione di queste specifiche collezione di dati, che possono essere viste come l’agglomerato dei dati prodotti quotidianamente da utenti e computer. Ma, negli ultimi anni, molte aziende stanno provvedendo a raccogliere e collezionare volontariamente grandi moli di dati, archiviandole anche in maniera non strutturata visto che le moderne tecnologie permettono una loro gestione ed analisi. 7 Un Big Data è quindi una gigantesca collezione di dati eterogenei, prodotti da tantissime sorgenti differenti, e caratterizzati dalla possibilità di presentarsi in forma non strutturata, sicuramente distribuita. 1.2 Modelli dimensionali per la descrizione di un Big Data. Quali sono le dimensioni descrittive nei confronti delle quali è necessario andare ad esprimere le caratteristiche costitutive di un Big Data? Il problema fu affrontato nel 2001 da Doug Laney, analista per la società internazionale MetaGroup2, operante nel settore dell’Information Technology. Laney sviluppò un modello descrittivo caratterizzato da tre dimensioni fondamentali: il famoso modello delle 3V. 2
La MetaGroup verrà poi acquisita dalla Gartner. 8 Le dimensioni in questione sono: Volume
, con cui ci si riferisce alla caratteristica forse fondamentale di un Big Data dato che il nome stesso fa riferimento al quantitativo di dati costituenti. La principale caratteristica di un Big Data è infatti il suo ordine di grandezza, sempre al limite di quella che è la portata delle tecnologie disponibili per la gestione e manipolazione dell’informazione. Varietà
, la quale va a sottolineare non solo l’eterogenerità dei dati inclusi nella collezione che compone un Big Data, ma anche la potenziale eterogeneità dei Big Data stessi, che possono appartenere a categorie differenti. In generale un analista deve conoscere il contesto nel quale un Big Data si è sviluppato, al fine di una estrapolazione ottimale dell’informazione. Velocità
, la quale si riferisce sia alla velocità con la quale l’informazione costituente il Big Data viene generata, sia alla velocità dei sistemi che gestiscono ed analizzano tali moli informative, le quali devono reagire in maniera rapida, dato che con il passare del tempo una informazione può diventare sempre meno interessante, fino a diventare potenzialmente dannosa. 9 Col passare del tempo, tuttavia, questo modello si è rivelato per lo più inadeguato per la descrizione di tutte le caratteristiche di un Big Data. Sebbene la Gartner sia sostanzialmente fedele al loro modello classico descrittivo, altre società operanti nel settore dell’IT hanno apportato migliorie a tale modello, suggerendo nuove caratteristiche, quali: Variabilità
, la quale sottolinea la possibilità che l’informazione rappresentata da un Big Data possa essere soggetta a modifiche. In altre parole, questa dimensione inquadra la problematica dell’inconsistenza. Veridicità
, la quale rappresenta l’accuratezza dell’informazione inclusa. Anche questa caratteristica va opportunamente considerata nel processo di analisi dell’informazione di un Big Data. 10 Complessità
, la quale rappresenta il grado di complessità dei processi di gestione del Big Data, fortemente dipendenti dal numero di fonti, dalle tipologie di dati e dal numero dei dati stessi che costituiscono il Big Data. 1.3 Esempi di applicazione. E’ interessante citare alcuni esempi di applicazione ed utilizzo dei Big Data, anche solo per sottolinearne le potenzialità. Come già espresso, i più grandi Big Data odierni sono identificabili nei social network, i quali ospitano una grandissima raccolta di informazioni di natura più o meno personale (la tematica della privacy è trattata nel paragrafo 1.5 dedicato alle critiche e problemi). Ed è proprio su questa mole di informazioni personali che molte aziende hanno trovato la propria fonte di guadagno. Basti pensare a Google, la quale, offrendo una vastissima suite di servizi completamente gratuiti (quali Gmail, Youtube, il social Google+, e molti altri), è riuscita probabilmente a costruire uno dei più grandi Big Data della storia (anche se Google non rilascia dati in merito). Grazie a questa raccolta di informazioni dei propri utenti, Google riesce ad offrire pubblicità mirate ad ogni singolo user, ricavando, di fatto, oltre il 90% degli introiti dalla pubblicità. Altro interessante esempio applicativo è legato al settore metereologico, infatti è grazie ad una gigantesca collezione di informazioni che il “Centro di Analisi degli Uragani degli Stati Uniti d’America” prova a stimare l’intensità ed i percorsi degli uragani che periodicamente si abbattono sugli Stati Uniti. Tali informazioni provengono da telecamere, sensori e rilevatori disposti su larga scala geografica. 11 Concludo citando il “Google Flu Trends” ed il “Street Bump”, due progetti interessanti: il primo portato avanti da Google, che ha provato a stimare la portata di epidemie di influenza abbattutesi negli Stati Uniti monitorando le query effettuate sull’omonimo motore di ricerca in specifici archi temporali, ed il secondo invece portato avanti dalla municipalità di Boston, la quale ha creato una applicazione smartphone che, facendo utilizzo dell’accellerometro, era in grado di segnalare la potenziale presenza di buche nel manto stradale della città. In particolare mi riferirò a questi ultimi due esempi per introdurre potenziali problematiche che contraddistinguono l’utilizzo dei Big Data (paragrafo 1.5). 1.4 Breve Storia dei Big Data. E’ doveroso sottolineare che esistono i Big Data da quando esiste informazione e le sue tecniche di gestione. Tuttavia è difficile identificare quando sia nato il concetto di Big Data, almeno associato al significato cui corrisponde oggi, questo a causa dell’intrinseca natura generica che costituisce il termine. Il termine Big Data nacque con ogni probabilità nel 1990 quando John Mashey, che all’epoca lavorava per la Silicon Graphics (una società operante nel settore della Computer Grafica) utilizzò questo termine in una serie di slide presentative al fine di sottolineare l’enorme mole di nuovi tipi di dati che la sua società si sarebbe trovata ad affrontare, e le nuove tecnologie derivate dalla loro gestione. 12 Con il passare del tempo il termine divenne sempre più di dominio pubblico. Nel ‘97, in una conferenza dell’IEEE, Micheal Cox e David Ellswoth utilizzarono il termine per identificare la problematica della distribuzione di grandi quantità di dati. Dal ‘98 in poi sembra che il termine abbia acquisito la connotazione cui oggi siamo soliti attribuirgli, come è possibile constatare nei seguenti testi: “How much information is there in the world?” di Micheal Lesk, “Big Data… and the Next Wave of Infrastress” di John R. Masey, “The Size and Growth of the Interner” di K.G. Koffman, “How much information” di Peter Lyman. Questi sono solo alcuni dei testi pubblicati tra il 1998 ed il 2000 che fanno utilizzo del termine Big Data con la moderna concezione. E’ infine il 2001 quando Doug Laney pubblica il noto articolo “3D Data Management” introducendo il noto Modello delle 3V per andare a descrivere le dimensioni caratterizzanti di un Big Data. 1.5 Principali critiche e problemi. La principale critica posta nei confronti dello sfruttamento dei Big Data riguarda sostanzialmente la privacy. Se Google, Facebook, Amazon e altre aziende si limitano ad utilizzare l’enorme patrimonio di informazioni personali raccolte dai propri utenti con il solo fine di offrire pubblicità mirata per massimizzare gli introiti (non senza sollevare polemiche), è anche vero che esistono organizzazioni che utilizzano queste risorse con fini un po' più controversi. E’ noto che, ad esempio, i servizi segreti di vari paesi fanno ricorso all’analisi di questi Big Data con il fine di applicare tecniche di monitoraggio di massa (si veda il recente scandalo che ha coinvolto la National Security Agency americana). 13 La privacy, tuttavia, più che essere una problematica associabile ai Big Data ed alle loro tecnologie di gestione, è più relativa a quelle che sono le loro modalità di utilizzo. Sta infatti agli utilizzatori di una nuova tecnologia essere i più saggi possibile, dovendo essere consapevoli della portata della tecnologia stessa e dei potenziali effetti negativi imputabili ad un suo cattivo utilizzo. Problematiche che invece affligono propriamente i Big Data sono relative ai metodi di analisi, ossia alle modalità di estrapolazione dell’informazione da queste collezione di dati. Per introdurre il problema si faccia riferimento al già citato progetto “Google Flu Trends”, che prevedeva di stimare la portata e la diffusione di epidemie di influenza negli Stati Uniti monitorando le query sottoposte al motore di ricerca dagli utenti in specifici archi temporali. Per quattro anni Google fornì statistiche di diffusione dell’influenza dal contenuto del tutto omologo a quello proposto dal Centro di Controllo delle Malattie statunitense (ma in maniera più rapida ed economica). Questo fino al 2012, anno che fu caratterizzato da una epidemia di influenza che ebbe una maggiore risonanza mediatica, risultando quindi più spaventosa. Il risultato fu che molte più persone sane cercarono su Google informazioni sui sintomi influenzali, portando Google a sovrastimare di molto l’impatto reale della malattia e sottolineando quello che è forse una delle principali problematiche che può assalire una collezione di infomazioni, per quanto questa sia grande. 14 La problematica principale fu che Google non fece ricorso allo studio di diretti meccanismi di causalità (che sono molto difficili da estrapolare da una collezione di informazioni), ma semplicemente si basò su una serie di pattern specifici di correlazione di informazione: nel caso specifico correlando la ricerca di una specifica query alla probabilità di essere ammalato di influenza. Facendo uso della probabilità ci si imbatte tuttavia a quelli che sono i problemi più caratterizzanti della statistica: il Sample Error (quando il campionamento random dei valori di un sistema non è adeguatamente grande e/o significativo) ed il Sample Bias (quando il campionamento dei valori non è puramente random). In altre parole un Big Data, per quanto grande, non è mai rappresentativo di tutte le informazioni reali, ed una sua sovrastimazione può rivelarsi pericolosamente troppo ottimistica, facendo in modo che una sua analisi porti a risultati sbagliati. Stesso discorso per il progetto “Street Bump” della municipalità di Boston. L’obiettivo era quello di pubblicare una applicazione smartphone in grado di segnalare, facendo utilizzo dell’accellerometro, la potenziale presenza di una buca nel manto stradale cittadino. Un sistema centrale avrebbe poi elaborato le informazioni, riportando su una mappa i punti dove la probabilità di presenza di una voragine era maggiore. Il risultato fu che il sistema “Street Bump” riportava solo informazioni che coinvolgevano i distretti cittadini abitati da una popolazione più giovane (evidentemente avvezzi all’utilizzo di uno smartphone), costringendo la municipalità a continuare con il monitoraggio classico delle strade. Il problema, anche in questo caso, fu di Sample Bias, in quanto andava considerato che non tutte le tipologie di persone sarebbero state disposte ad abbracciare allo stesso modo il progetto. 15 1.6 Big Data e Business Intelligence Con Business Intelligence si intende l’insieme di processi aziendali (e le tecnologie correlate) finalizzati al raccoglimento ed all’analisi di specifiche collezioni di dati al fine di trarne ulteriori informazioni. Le tecniche di Business Intelligence fanno uso di statistica descrittiva3 basata su collezioni di dati limitate e di modelli logici rappresentativi puliti e semplici. Le tecniche di gestione dei Big Data, invece, solitamente fanno utilizzo di nozioni di statistica inferenziale4 e studio di sistemi non lineari al fine di estrarre leggi ed informazioni dall’enorme mole di dati di un Big Data. Sebbene siano tecnologie differenti, molte sono le aziende che, negli ultimi anni, hanno investito in parallelo su queste tecniche e tecnologie, puntando su quelle che potrebbero essere interessanti applicazioni ibride delle tecniche di Business Intelligence sui Big Data. In generale, l’approccio delle aziende è raccogliere e conservare quanto più contenuto informativo possibile, al fine di individuarne un potenziale valore. Il principale utilizzo di tali tecnologie consiste nell’analisi delle informazioni raccolte dai propri clienti, facendo in modo che le informazioni risultanti vengano utilizzate con il fine di individuare nuovi potenziali clienti (espandendo il proprio mercato) e di 3
Statistica Descrittiva: Branca della statistica che si concentra nell’estrapolazione delle caratteristiche descrittive di un sistema attraverso il calcolo di specifici indici statistici come valori medi, indici di variabilità, ecc… , sui i propri valori o su un campionamento dei valor del sistemai. 4
Statistica Inferenziale: Branca della statistica che implementa tecniche di induzione di caratteristiche di un sistema da suo campionamento di valori. 16 migliorare il livello di soddisfazione dei clienti già acquisiti, delineando nuove strategie per il miglioramento dei propri standard qualitativi. 17 Capitolo 2: NoSQL
2.1 Le tecnologie NoSQL. In genere, quando si parla di DataBase, si è soliti fare riferimento ad i DataBase relazionali (ossia strutturati seguendo il modello logico relazionale per la rappresentazione dei dati). E si è soliti inoltre sottintendere che la manipolazione dei dati inclusi nel DB sarà possibile comunicando con il “Data Base Management System” attraverso un linguaggio di tipo dichiarativo chiamato SQL (Structured Query Language). Applicando SQL si invocheranno quindi le transazioni di stato del DB, che portano ad una modifica (o lettura) dei dati della collezione.Tuttavia va osservato che i DB relazionali sono solo una delle tante possibilità offerte dal ricco panorama delle tipolgie di DataBase esistenti. In realtà, ci sono molte alternative alla tipologia relazionale. Era il 1998 quando Carlo Strozzi, un informatico che stava lavorando allo sviluppo di una nuova piattaforma per le Base di Dati, introdusse per la prima volta il termine NoSQL, andando a sottolineare l’incompatibilità della propria piattaforma in sviluppo con questo linguaggio, pur essendo un DB di tipo relazionale. Con il tempo il termine NoSQL ha assunto una connotazione più ampia andando a rappresentare tutte le tipologie di DataBase alternative a quelle tradizionali. E’ opportuno precisare che NoSQL è un acronimo di Not Only SQL, in quanto i movimenti che supportano questo tipo di tecnologia non cercano di ostacolare l’applicazione dei DB relazionali: essi si limitano semplicemente ad osservare che 18 una universale applicazione di DB relazionali risulterebbe essere un’ inutile forzatura, quando in realtà esistono contesti dove l’ applicazione di una differente tipologia di DB potrebbe essere più ottimale. 2.2 ACID e BASE. La sostanziale differenza tra DB classici e NoSQL è rimarcabile nella caratteristica che non tutti i DB NoSQL rispettano quelle che sono le proprietà fondamentali delle transazioni dei DB relazionali. Queste proprietà sono definite ACID, che stanno per: Atomicity
, ossia esecuzione totale di una transazione sul DB. Una modifica, quindi, o viene applicata nella sua interezza o non viene applicata. Consistency
, in quanto il DB deve sempre trovarsi in uno stato consistente (rispettando i vincoli di integrità) prima e dopo una transazione. Isolation
, perchè ogni transazione deve essere indipendente dalle altre. 19 Durability
, perchè una volta che una transazione richiede un Commit Work, questo deve essere applicato. In altre parole, le modifiche apportate non devono essere più perse. Tuttavia risulta essere difficile garantire sui sistemi distribuiti i precendenti vincoli, essendo particolarmente rigorosi. Si è quindi arrivati a sviluppare nuovi vincoli transazionali che sono stati denominati BASE facendo gioco sulla scala dei valori acidibasici del PH. I DataBase BASE sono più flessibili rispetto alle classiche tipologie che adottano transazioni ACID. BASE è infatti acronimo di: Basically Available
, che significa che il DB non può generalmente garantire la disponibilità di consulta o modifica di ogni dato. Vi sarà una risposta ad ogni richiesta, ma le risposte possono anche essere di fallimento di consulta. Soft state
, che significa che il DB potrebbe non trovarsi sempre in uno stato consistente e rigoroso. I DB possono essere infatti sottoposti a cambiamento di stato anche in archi temporali in cui non sono applicate transazioni (per effetto della Eventual consistency), e quindi vanno sempre considerati in un stato “soft”, non rigoroso. Eventual consistency
, che significa che lo stato del DB diventa alla fine consistente. Questo sottolinea che a fine di ogni transazione non viene controllato lo stato di consistenza del DataBase: la consistenza della Base di Dati viene controllata successivamente, dopo N transazioni applicate, in un arco temporale in cui magari 20 non sono applicate transazioni. Questa flessibilità sulla gestione della consistenza è causa del Soft State. 2.3 Alcuni esempi di DataBase NoSQL. Esistono tantissime tipologie di DB che implementano logiche NoSQL. Quelle che seguono sono soltanto degli esempi che illustrano delle logiche alternative di rappresentazione e gestione dei dati. Un primo esempio sono le Basi di Dati orientate al documento. In questa tipologia di DataBase i record5 vengono visti come un insieme di campi. Sul numero e grandezza dei campi non vi è però alcun vincolo per ciascun record6 , il che permette una maggiore flessibilità rispetto al modello relazionale. Un esempio di DataBase appartentente a questa tipologia è Apache Solr, il cui sviluppo è portato avanti da Apache Software, la stessa software house che sviluppa Apache Hadoop. Altra tipologia sono i DataBase a grafo. Questi DB fanno ricorso alla teoria dei grafi per andare a rappresentare ed archiviare l’informazione. In tali DataBase i record vengono visti come i nodi del grafo cui corrisponde il DB. Ogni nodo è caratterizzato da una serie di campi che qualificano il record specifico. Gli archi del grafo corrispondono alle proprietà di relazione che legano i vari record. 5
record: unità informativa rappresentata nel DataBase. E’, tipicamente, costituito da vari campi. a differenza del modello relazionale, dove cada record di una relazione è caratterizzato dallo stesso numero di campi della stessa lunghezza. 6
21 Un esempio di DataBase appartentente a questa tipologia è il noto DB Open Source Neo4j, sviluppato dalla Neo Technology. Ultima tipologia che cito sono i DB orientati agli oggetti, che fanno ricorso ai concetti di classi ed oggetti introdotti dai linguaggi di programmazione object oriented. Molto simili per gestione ai DB relazionali, sostituiscono il concetto di Tabella con quello di Classe ed il concetto di record con quello di oggetto. I DB ad oggetti, sebbene non molto utilizzati, detengono il record di implementazione del DB più grande della storia. Infatti il DB dello
Stanford Linear Accelerator Center della Stanford University ha una grandezza superiore a 1000 TB, ed è un DB orientato agli oggetti. 2.4 Soluzioni NoSQL per Big Data. Le tecnologie offerte da NoSQL si sono rivelate particolarmente preziose per quanto riguarda la gestione e l’analisi dei Big Data. Questo perchè le tecnologie di gestione di un DB tradizionale sono effettivamente inadatte alla gestione di una gigantesca mole di dati non strutturati (che tipicamente costituiscono un Big Data), rendendo di fatto più adatte le tecnologie NoSQL, più flessibili e quindi più scalabili. Se si ha infatti l’esigenza di prelevare informazione da un Big Data, i dati prelevati saranno quasi sicuramente non strutturati o semistrutturati. L’adozione di DB NoSQL risulta quindi essere più agevole, permettendo di salvare i dati evitando una loro strutturazione, la quale risulterebbe eccessivamente costosa (sia in termini di risorse che di tempo) considerando la mole di dati che è necessario gestire. Un’ adozione di 22 una soluzione NoSQL risulta essere quindi la migliore scelta in termini di costi, tempi e performance. Apache Hadoop fa costante utilizzo dei DB NoSQL. Queste sono infatti l’unica tecnologia che permette la diffusione di una grande mole di dati (e processi) su migliaia di server con un buon comportamento in termini prestazionali. 23 Capitolo 3: Apache Hadooop
3.1 Le origini: Google MapReduce e Google File System. La prima azienda operante nel settore informatico che decise di affrontare il problema della gestione ed elaborazione dei dati su ampia scala fu Google che, nel 2000, iniziò a sviluppare tecnologie che permettessero l’elaborazione distribuita di grosse mole di dati. Per Google, che all’epoca aveva 3 anni, la problematica era fondamentale, dato che un motore di ricerca ha come ambizioso compito l’indicizzazione del web. Tale problematica comporta la manipolazione di un numero elevatissimo di informazioni che devono essere gestite in qualche modo. Gli ingegneri Google arrivarono a sviluppare due soluzioni proprietarie che vennero denominate Google MapReduce e Google File System. Il Google File System è un File System7 finalizzato alla gestione e al salvataggio di file su cluster8 di server, mentre il il MapReduce implementava tecnologie finalizzate alla computazione distribuita. Tali tecnologie si rivelarono fondamentali per il corretto funzionamento del motore di ricerca, venendo utilizzate tutt’oggi in versione aggiornata. Inoltre destarono anche l’interesse della comunità OpenSource, dalla quale ha avuto origine Apache 7
File System: Componente software che implementa logiche di gestione ed archiviazione dei file su memorie di vario tipo. 8
Cluster: In inglese “grappolo”, indica un insieme di computer tra loro connessi. 24 Hadoop, che si presenta come la versione opensource di queste tecnologie proprietarie Google. 3.2 Le caratteristiche fondamentali di Apache Hadoop. Apache Hadoop, che ha visto la sua nascita nel 2006, è un Framework9 scritto prevalentemente10 in Java, finalizzato all’archiviazione e alla computazione distribuita di grande mole di dati. E’ sviluppato da Apache Software, organizzazione noprofict dedita allo sviluppo opensource. Hadoop deve il suo nome a Doug Cutting, uno dei suoi principali creatori, il quale suggerì di chiamarlo come il giocattolo preferito di suo figlio, un elefante peluche. Un elefantino è ancora adesso logo rappresentativo del progetto. 9
Framework: Implementazione logica di un Design Pattern. Piccole parti di Hadoop sono scritte in C. 10
25 Apache Hadoop può essere visto come composto dai seguenti moduli fondamentali: Hadoop Common
, che è un set di librerie e codici finalizzati ad una facile implementazione ed utilizzo delle utility di Hadoop. Hadoop Distribuited File System (HDFS)
, il quale è la versione di Apache del Google File System visto che ne riprende la logica di fondo. HDFS provvede infatti a memorizzare i file segmentandoli e dividendoli su un cluster. Hadoop YARN
, che implementa una piattaforma finalizzata al managing delle risorse computazionali di un cluster. Hadoop MapReduce
, che implementa il modello per l’elaborazione distribuita su vasta scala dei dati. 3.3 MapReduce: Come funziona. Il MapReduce lavora seguendo il paradigma
“Divide et Impera
”11 . Infatti l’approccio consiste, considerata una specifica operazione da effettuare, nello scindere tale operazione in una sequenza di operazioni più semplici, in modo che le elaborazioni associate possano essere delegate a vari computer costituenti un cluster ed eseguite in parallelo. Una volta completata l’elaborazione, i risultati verranno poi uniti generando il risultato finale. 11

Divide et Impera
: Approccio secondo il quale un problema va scisso in una sequenza di problemi minori che poi vanno singolarmente affrontati. 26 In particolare, il MapReduce fa utilizzo delle importanti funzioni Map() e Reduce() della programmazione funzionale12 . Il comportamento di Map() e Reduce() può essere definito in maniera generica come segue: Map()
: Funzione che richiede come parametri di input una funzione ed una lista di elementi. Riporta come output una lista di elementi che sono il risultato dell’applicazione della funzione di input su ciascun elemento della lista passatale. Reduce()
: Funzione che richiede come parametri di input una funzione ed una lista di elementi. Riporta come output un solo elemento, ottenuto applicando alla lista la funzione passatale come input. Il MapReduce segue questi specifici step applicativi: 1. Da HDFS viene letta la serie di dati in input (il file) che è necessario elaborare. 2. Si applica su tali dati la funzione Map() ottenendo una serie di coppie (chiave/valore). 3. Le coppie prodotte vengono raccolte ed ordinate per chiave. I valori associati alla stessa chiave vengono raggruppati nel risultato (chiave/ valore1,valore2,...,valoreN). 4. Si applica poi la funzione Reduce() al risultato precedente, ottenendo il risultato che è l’output dell’operazione di elaborazione. 5. Si salvano i risultati su HDFS. 12
La programmazione funzionale (talvolta programmazione orientata alle espressioni) è un tipo particolare di pardigma di programmazione. Secondo questo paradigma i codici devono essere costituiti da una serie di espressioni (insieme di operandi e valori) e le funzioni vengono viste come oggetti. 27 Ma come ed a chi viene assegnata la responsabilità di esecuzione degli step precedenti? Il cluster di server può essere visto come un insieme di nodi connessi. I nodi possono essere o Compute Nodes, se sono TaskTracker ossia semplici esecutori di task, oppure Master Nodes, se invece fungono da JobTracker, ossia da nodi destinati a gestire i nodi adiacenti attivandoli, disattivandoli ed indicando loro le operazioni da effettuare. Per ogni cluster tipicamente vi è un solo JobTracker, mentre i TaskTracker sono sempre in funzione applicando gli step applicativi precedentemente descritti. Il JobTracker sostanzialmente opera nella modalità seguente: una volta che un client esplicita la necessità di eseguire una specifica operazione, questo attiva una serie di TaskTracker in dipendenza alla loro vicinanza sui nodi HDFS che ospitano i file da elaborare (fase di Map). I TaskTracker estraggono i i dati che devono elaborare, applicano il Map() ed infine notificano al JobTracker il completamento del loro lavoro. 28 Il JobTracker avvia a questo punto la fase di Reduce, in cui i TaskTracker ordinano i risultati per chiave, li aggregano, eseguono la funzione Reduce(), e salvano il risultato in vari file su HDFS. Il funzionamento di MapReduce è certamente sofisticato, ma la sua potenza al contrario è facilmente intuibile: questa risiede nel fatto che, essendo un Framework (quindi una collezione di classi astratte), sta all’utilizzatore implementare le funzioni Map() e Reduce(), e definire quali sono i file di input ed output. In questo modo è possibile utilizzare MapReduce per eseguire in parallelo qualsiasi tipologia di calcolo. 3.4 HDFS: Come funziona. L’ Hadoop Distribuited File System è invece caratterizzato da un meccanismo di funzionamento molto intuitivo. Come detto, l’HDFS permette l’archiviazione di file in un cluster di computer che vengono visti come una sola unità di memorizzazione. Un cluster può essere visto come composto da un insieme di nodi, dove ogni computer è un nodo. I nodi possono essere di tipo DataNode, se destinati semplicemente a conservare dati, oppure NameNode, se invece sono destinati a finalità di managing dei nodi del cluster. I NameNode hanno inoltre responsabilità di creazione, distruzione, modifica e lettura dei file. Quando un file, ad esempio, deve essere creato questo viene diviso in segmenti di 64 o 128 MB, i quali vengono poi distribuiti tra i vari DataNode del 29 cluster, anche in maniera ridondante al fine di prevenire perdita di informazione causata da guasti o malfunzionamenti. I NameNode sanno poi come riassemblare i vari segmenti, ricomponendo il file per la lettura. 3.5 Esempi di utilizzo. Hadoop ha trovato vasta applicazione. Molte sono infatti le aziende che, attratte dalla possibilità di poter processare in maniera efficiente grosse moli di dati, ne fanno utilizzo. Le più rinomate sono sicuramente Yahoo e Facebook. Yahoo, in particolar modo, ha investito molto nel progetto Hadoop aiutando Apache Software nello sviluppo. Yahoo necessitava infatti di dover competere con Google, il quale nel settore era chiaramente avvantaggiato. Anche Facebook ha adottato questa tecnologia, trovando una maniera efficiente di gestire la sempre più grande mole di dati che tutti i suoi utenti quotidianamente producono (circa mezzo petabyte per giorno). Ulteriore applicazione interessante proviene dagli Stati Uniti d’America. Il governo federale americano ha infatti utilizzato Hadoop per realizzare un servizio di ricerca che permettesse di recuperare in maniera efficiente informazione dagli oltre 500 siti governativi americani esistenti. 30 Capitolo 4: Cloudera
4.1 La Cloudera Inc. Era il 2008 quando vide nascita la Cloudera Inc, società operante nel settore dell’Information Technology con sede a Palo Alto, California. La Cloudera sarebbe stata presto destinata ad attirare l’attenzione dei media: era infatti il 2009 quando si guadagnò una menzione da parte del “The New York Times”, il quale riportò che tre importanti ingegneri quali Christophe Bisciglia, Amr Awadallah e Jeff Hammerbacher (rispettivamente da Google, Yahoo e Facebook) si erano uniti alla società. Seguirà poi Doug Cutting, già citato perchè uno dei creatori di Apache Hadoop, unitosi al team Cloudera poco più tardi. Considerando l’esperienza maturata da Google, Yahoo e Facebook nel settore delle gestione di grosse moli di dati e anche l’esperienza di Cutting, cocreatore di Hadoop, è chiaro come queste figure professionali furono risorsa fondamentale per Cloudera, la quale si era posta un interessante obiettivo: diventare azienda leader nel settore delle piattaforme di gestione dei Big Data. Questo mercato, secondo Cloudera, deve ancora raggiungere la sua piena espansione, ma ha la possibilità di raggiungere un potenziale valore di 20 miliardi di dollari. E’ chiaro quindi perchè, negli ultimi anni, molti sono stati gli investitori che hanno puntato su Cloudera, tra i quali probabilmente il più rinomato è la Intel Corporation, che ha sovvenzionato la società effettuando un investimento di ben 740 milioni di 31 dollari ed acquisendo un pacchetto azionario del 18%. Per Intel si tratta di un investimento strategico visto che propone tipologie di processori appositamente pensate per operare su cluster di server. Ad oggi Coudera conta più di 300 clienti che utilizzano la soluzione a pagamento Enterprise, che prende il nome di “Enterprise Data Hub”, la quale ha un costo che si aggira tra i 5mila e 7mila dollari l’anno. 4.2 La distribuzione Hadoop di Cloudera: CDH. Il prodotto più importante sviluppato da Cloudera è sicuramente CDH, acronimo di Cloudera Distibution of Hadoop. Si tratta di una completa, testata, e popolare distribuzione di Apache Hadoop curata da Cloudera. Cloudera sostanzialmente ha creato un prodotto che affianca ad Apache Hadoop una serie di componenti aggiuntive create adhoc per estendere le potenzialità di base della piattaforma Apache. 32 CDH, rispetto Hadoop, è caratterizzato dalle seguenti principali componenti aggiuntive: HBase
, che si pone come alternativa ad HDFS essendo un DB NoSQL distribuito, scalabile ed orientato al collezionamento di grandi quantitativi di dati. Impala
, che costituisce un potente engine SQL che permette l’utilizzo di questo linguaggio per comunicare con Hadoop come se fosse un DB tradizionale. Cloudera Search
, alternativa ad Impala, permette di comunicare con Hadoop non facendo utilizzo di SQL, bensì facendo utilizzo di un classico sistema di ricerca fulltext. Cloudera Search è basato su Apache Solr, noto DB orientato ai documenti, molto utilizzato per implementare motori di ricerca. Apache Spark
, engine per il processing su larga scala di dati. Questo si delinea come una alternativa al MapReduce di Apache essendo un framework a questo complementare. 33 CDH è costituito per la maggior parte da codice OpenSource. Cloudera offre tuttavia servizi di supporto ed assistenza che, con CDH, costituiscono la versione a pagamento “Enterprise Data Hub”. 4.3 Esempi di utilizzo di CDH. CDH sta trovando sempre una più frequente applicazione. Un primo esempio di utilizzo proviene dalla Wayne Wheeles Sherpa Surfing che ha utilizzato la distribuzione Hadoop di Cloudera per realizzare soluzioni di sicurezza per reti DOD americane (Department Of Defence). Altro interessante esempio di utilizzo viene da Montesanto, una società operante nel settore delle biotecnologie per il settore agricolo, che ha utilizzato la soluzione di ricerca fulltext “Cloudera Search” per ricercare all’interno delle proprie collezioni di 34 dati alcune informazioni utili per tracciare la mutazione delle caratteristiche descrittittive delle piante durante il loro ciclo di vita. A detta della società, questo lavoro sarebbe stato impossibile facendo utilizzo del classico sistema di interrogazioni tramite SQL. 4.4 L'alleanza con Teradata e SAP. Nel settembre 2014 venne annunciata l'alleanza strategica di Cloudera con una nota società operante nel settore della gestione ed analisi dei Data Warehouse13 per fini di Business Intelligence: si tratta della Teradata Corporation. Il prodotto principale di Teradata é il Teradata Integred Data Warehouse (TID): si tratta della soluzione Data Warehouse prodotta da Teradata. L'alleanza delle due società ha portato alla nascita del Teradata Unified Architecture, soluzione che combina l'Enterprise Data Hub di Cloudera con il TID al fine di creare un unico grande ecosistema di analisi. I vantaggi di questa soluzione sono deducibili andando a sottolineare le differenze tra Data Warehouse (cuore delle soluzioni di Teradata) e Big Data (cuore delle soluzioni Cloudera). Un Data Warehouse, che nasce con lo specifico scopo di ospitare dati finalizzati ad una loro analisi, é caratterizzato da un potenziale valore di interesse molto alto e da una frequenza di aggiornamento dei dati alta. Al contrario, un Big Data può non essere caratterizzato da un potenziale valore informativo definito quanto da una non specifica frequenza di aggiornamento dei dati: il potenziale sta nella logica di analisi. 13
Data Warehouse: Archivio informatico contenente dati di una aziendaorganizzazione, ed orientato ad una facile analisi dei dati costitenti per fini aziendalidecisionali. 35 In generale, comunque, combinando entrambe le soluzioni, é possibile garantire nuove tipologie di analisi e nuovi contenuti informativi. La partnership non si é limitata solo alla creazione di questo nuovo prodotto software: questa si è concretizzata anche in un approccio di rivendita unificato, in quanto Tearadata ora è autorizzata a rivendere prodotti Cloudera, fare uso delle info di Cludera finalizzate al supporto, potendo inoltre rivendere ai propri clienti le soluzioni di supporto offerte da Cloudera. 36 Altra alleanza strategica che vale la pena citare é quella che Cloudera ha posto in essere con la SAP SE, altra società operante nel settore dell' IT famosa per aver proposto il DBMS relazionale di nome HANA. HANA é un DBMS un pò particolare, in quanto è caratterizzato dall’ essere inmemory
e
columnoriented
. Per
inmemory
si intende che questo DBMS privilegia il salvataggio dei dati in memoria centrale e non in quella di storage (che viene utilizzata solo per salvare i dati a lungo termine). In questo modo viene garantita una maggiore velocità di consulta dei dati, rendendo anche più veloce l'elaborazione compiuta dai software di analisi che si poggiano su questa piattaforma. Per
columnoriented
invece si intende che il salvataggio delle tabelle avviene salvando sezioni della tabella per colonna e non per riga, come invece é solito. In questo modo viene reso più agevole l'attività di analisi che deve processare molti dati della stessa colonna insieme. SAP HANA include anche una serie di tools che permettono di sviluppare applicativi che si poggiano su HANA in maniera rapida ed agevole. Il problema principale di HANA é che soffre sulla scalabilità: in quanto non risulta essere adatto per la gestione di una grossa mole di dati. In particolare SAP sconsiglia di utilizzare HANA se l'ordine dei dati da gestire supera quello dei petabyte. In questo caso infatti é meglio passare ad altre soluzioni come il CDH di Cloudera. Hadoop, dal canto suo, sebbene adatto a computare una grossa mole di dati, risulta svolgere praticamente le sue funzioni in maniera isolata e fortemente differente dagli strumenti Business Intelligence più utilizzati e già utilizzati in contesti aziendali. 37 Da qui nasce l'esigenza di integrare le due piattaforme realizzando una soluzione ibrida. Cloudera suggerisce a tutte le aziende di introdurre Hadoop e di affiancarlo a quello che é il vecchio sistema di Business Intelligence basato sui Data Warehouse: sarà poi responsabilità dei tools di comunicazione, appositamente creati, instaurare una comunicazione. I vantaggi sottolineati da Cloudera, derivati da un approccio combinato, sono: Data Exploration
: possibilità di analizzare i dati di Hadoop attraverso i tools SAP, in quanto i tools Sap possono richiedere dati ad Hadoop attraverso SQL. Advanced Analytics
: possibilità di ottenere analisi in maniera ancora più avanzata preprocessando i dati provenienti da Hadoop tramite i tools di MapReduce e poi inserendo ed elaborando i dati in SAP HANA. In questo modo é possibile ottenere analisi ancora più performanti. Big Data Data Warehouse and streaming real time Analytics
: si tratta della soluzione che vede Hadoop alimentatrice informativa del Data Warehouse su cui poi si basano i processi di analisi. È possibile inoltre creare segnali che riportano informazioni in base allo streaming di dati tra Hadoop e Data Warehouse, ottenendo sempre info sullo stato attuale della collezione di informazioni. 38 Queste alleanze si sono rivelate molto importanti in quanto delineano quelle che sono le strategie di business di Cloudera, come è evidenziato nel paragrafo seguente. 4.5 La strategia di business di Cloudera: investire nell'opensource. Cloudera ha quindi raggiunto un notevole successo ed una discreta notorietà, acquisendo parecchi clienti e trovando molte società disposte ad investire nei propri prodotti. Tutti i partner sono infatti uniti nella visione di un futuro dove i Big Data sono destinati ad avere sempre maggiore rilevanza. Tuttavia, sebbene Cloudera non abbia problemi a trovare allo stato attuale investitori, molte sono le persone che guardano con diffidenza questa azienda, accusandola di avere strategie di business poco chiare. Poco dopo la notizia dell'investimento multimilionario da parte di Intel, Dan Woods, redattore per Forbes, ha infatti accusato la società di non avere strategie chiare per competere con le altre aziende intenzionate a farsi strada nel settore. 39 In sostanza il pensiero di Woods può essere riassunto come segue: come può una società, che basa i propri prodotti su software opensource e caratterizzata da una logica opensource di base, riuscire a garantire un ritorno economico considerevole? Ed in generale come può Cloudera costruire una soluzione enterprise a capo di un ecosistema opensource che non controlla? E’ anche solo difficile individuare i competitors di Cloudera, dato che non sarebbero propriamente le società operanti su Hadoop, quanto le società fornitrici di soluzioni di Business Intelligence nell'intorno a ecosistemi di Data Warehouse, le quali sono sostanzialmente artefici di tools di analisi proprietari forniti in utilizzo con licenza. Tali aziende sono caratterizzate quindi da una chiara strategia di ritorno economico. Le strategie di Business di Cloudera, stando alle varie interviste rilasciate dai CEO durante gli scorsi anni, in realtà è deducibile e può essere vista come una filosofia alternativa a tutte quelle dei propri concorrenti. La prima strategia di base consiste nel continuare ad instaurare alleanze e partnership con molte altre aziende operanti nel settore dell'IT, al fine di estendere e accrescere le proprie conoscenze e le funzionalitá e potenzialità dei propri prodotti software, ed anche di accrescere il proprio numero di clienti, dato che le aziende alleate suggeriscono e sponsorizzano i prodotti dei propri partner ai propri clienti. Si veda ad esempio la partnership con Intel, con Teradata, con SAP e l'acquisizione di molte piccole StartUp avvenute negli ultimi anni. La seconda strategia consiste nel reinvestire risorse, codici e denaro in Hadoop. L'investimento in questo progetto opensource, a detta di Cloudera, non é controproducente in quanto Hadoop è il cuore pulsante di CDH ed averlo “in salute” non può che portare solo benefici. In questo modo, inoltre, Cloudera si assicura di 40 influenzare e controllare l'ecosistema opensource su cui si basa, e tale strategia risponde a tutti i dubbi sollevati da Woods. 41 Conclusioni
In questo elaborato abbiamo visto cosa sono i Big Data e come questi, oggigiorno, stanno assumendo importanza sempre più rilevante, soprattutto in contesti aziendali dove queste enormi collezioni di dati vengono utilizzate in modi sempre più creativi. Abbiamo quindi introdotto il discorso relativo alle tecnologie NoSQL dandone una loro definizione, sottolineandone le differenze con le tecnologie classiche per la gestione dei DataBase, ed osservando come queste soluzioni sono particolarmente adatte per gestire e manipolare grosse collezioni di dati. E sarà questa problematica a portare alla nascita di Hadoop, piattaforma perfetta per la gestione dei Big Data dato che permette di archiviare, spostare e combinare grosse collezioni di dati in maniera rapida e agevole. Hadoop si è posto come innovativa soluzione di Apache alla problematica dei gestione dei Big Data, venendo adottata da molte aziende e venendo utilizzata in distinti modi, anche grazie alla sua natura gratuita ed opensource. In ultimo abbiamo parlato di Cloudera, partendo delle origini di questa azienda, definendo poi i suoi principali obiettivi, le sue strategie, quali sono i suoi prodotti principali e perchè è identificabile come il principale rivenditore e distributore di Hadoop. La problematica di gestione dei Big Data sta assumendo grossa rilevanza negli ultimi anni, ed il mercato delle soluzioni tecnologiche finalizzate alla risoluzione di questo problema è nato da veramente poco, rivelandosi vastissimo e con un potenziale da miliardi di dollari, come sottolineato dai manager di Cloudera. Sarà quindi interessante osservare come, nei prossimi anni, le aziende operanti nel settore dell’IT si sfideranno per conquistare fette di questo ricco mercato, proponendo soluzioni tecnologiche sempre più efficienti, innovative ed interessanti. 42 Bibliografia
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“In principio era previsto che diventassi ingegnere, ma il pensiero di dover spendere la mia energia creativa su cose che rendono ancora più raffinata la vita pratica di ogni giorno, con la deprimente prospettiva di una rendita da capitale come obiettivo, mi era insopportabile. Bisogna pensare per il piacere di pensare, come per la musica.” Albert Einsten. Non potevo non concludere il mio elaborato citando uno dei miei scienziati preferiti in assoluto. Ed ho scelto una citazione che in un certo senso condivido e non condivido allo stesso tempo. Perchè, oltre che condividere con Einstein la naturale avversione per gli ingegneri, condivido con lui anche la convinzione che bisogna “pensare per il piacere di pensare”. Non credo però che questa caratteristica, che deriva dalla sana curiosità e dalla voglia di indagare, sia solo tipica di uno bravo scienziato. Questa è anche caratteristica di un bravo ingegnere che di certo non si limita solo a rendere più raffinata la vita pratica di ogni giorno. La curiosità, la voglia di indagare, ed il “pensare per il piacere di pensare” sono stati il mio fulcro, la mia forza ed mi hanno permesso di raggiungere questo importante traguardo. Un ringraziamento va a tutte le persone che, direttamente o indirettamente, mi hanno aiutato e supportato durante questi anni. E rivolgo un pensiero a tutte le persone che mi vogliono bene, o che me ne hanno voluto, e che me lo hanno dimostrato ripetutamente nel corso del tempo. Grazie alla mia famiglia, ai miei amici, ed anche alla mia famiglia Erasmus, cui devo veramente molto. Ed è a queste persone che faccio una promessa: non smetterò mai di indagare, lasciandomi guidare nella maniera più semplice dalla mia curiosità. ...Raffaele 45