Seleziona un componente per scoprirne il ruolo o segui il percorso di un evento di pagamento.
Esempio illustrativo, senza dati di pagamento reali. Valkey arricchisce l’elaborazione e OpenMetadata documenta il lineage dell’intero flusso.
01 Archiviazione
02 Accesso ai dati
03 Ingestione
04 Elaborazione
05 Governance dei dati
06 Piattaforma
Flusso dei dati
L’esempio inizia con un evento di pagamento pubblicato su Kafka. Il registro conserva l’evento per consentire ai processi successivi di consumarlo e rileggerlo quando necessario.
Flink consuma il flusso e mantiene le variabili di attività utilizzate per valutare il pagamento. L’elaborazione combina l’evento con informazioni operative, come aggregazioni temporali e profilo del cliente.
Il profilo cliente e i contatori operativi vengono letti da Valkey per arricchire l’elaborazione Flink. Questa fase rappresenta una consultazione della memoria, senza inviare ogni richiesta al warehouse.
Il percorso rappresenta poi la scrittura dell’evento e dei risultati in tabelle Iceberg. Uno snapshot identifica lo stato dei dati disponibile per i processi analitici e le verifiche successive.
L’object storage conserva file Parquet, metadati e snapshot su cui si basano le tabelle Iceberg. Questa fase mostra la base di storage del lakehouse condivisa dai diversi motori.
Nell’elaborazione batch, Spark valida e trasforma i dati del lakehouse in dataset preparati per l’analisi. I risultati tornano in Iceberg e alimentano i caricamenti successivi del warehouse.
Cloudberry o Greenplum consentono query SQL distribuite e aggregazioni sui dati preparati. Nell’esempio, queste informazioni alimentano report e analisi aziendali con un’origine dati identificabile.
OpenMetadata collega tabelle e report a fonti, trasformazioni e responsabili. Il percorso termina mostrando questo lineage, mentre catalogo e controlli di qualità operano trasversalmente sulla piattaforma.
Casi d’uso della piattaforma
Reporting aziendale tracciabile
Un flusso governato collega transazioni, tabelle versionate e report tracciabili fino alle fonti.
Acquisire l’evento
Kafka riceve eventi e modifiche conservando il timestamp di origine.
Kafka
Conservare i dati originali
Iceberg registra gli eventi senza modifiche e conserva snapshot consultabili.
Iceberg
Validare e trasformare
Spark applica regole di qualità e separa i record da verificare.
Spark
Caricare il warehouse
Cloudberry riceve dati preparati con partizioni e distribuzione adatte alle query.
Cloudberry
Calcolare il report
I modelli SQL esprimono regole del report e riferimenti versionati.
SQL
Registrare il lineage
OpenMetadata collega i campi del report alle tabelle e ubicazioni di origine.
OpenMetadata
Archiviare le evidenze
Si conservano report, identificativi degli snapshot e registro query.
Object storage
Frodi e antiriciclaggio in tempo reale
L’elaborazione eventi combina profili, regole e modelli per decisioni e indagini sulla stessa base dati.
Ricevere le autorizzazioni
Kafka ordina gli eventi correlati con partizioni per carta o conto.
Kafka
Aggiungere contesto comportamentale
Flink arricchisce l’evento con aggregati temporali e pattern.
Flink
Leggere il profilo
Valkey o GemFire forniscono profili, limiti e valutazioni del rischio.
Valkey / GemFire
Eseguire il modello
Flink calcola lo score e registra versione e feature utilizzate.
Flink
Restituire la decisione
La decisione torna al sistema di autorizzazione ed è pubblicata come evento.
GemFire
Indicizzare l’indagine
OpenSearch riunisce avvisi, score e feature per le indagini.
OpenSearch
Alimentare l’addestramento
Gli esiti confermati vengono salvati in Iceberg per nuovi addestramenti Spark.
Iceberg
Vista cliente a 360 gradi
La piattaforma unisce dati di canali, CRM e sistemi aziendali per analisi, applicazioni e assistenza.
Acquisire i dati dei canali
Kafka e CDC raccolgono modifiche dalle fonti e le portano in Iceberg.
Kafka / CDC
Risolvere l’identità
Spark collega i record con regole di identificazione e corrispondenza.
Spark
Costruire la tabella cliente
Iceberg conserva attributi, prodotti e permessi con storico degli snapshot.
Iceberg
Fornire analisi SQL
Cloudberry espone modelli cliente e transazioni agli strumenti BI.
Cloudberry
Pubblicare profili in memoria
Valkey serve i profili attuali ad applicazioni e assistenza.
Valkey
Cercare profili
Solr cerca nomi, conti e documenti senza identificativo esatto.
Solr
Governare i dati personali
OpenMetadata registra classificazione, responsabili e contesto del consenso.
OpenMetadata
Rientro di un data warehouse cloud
La migrazione trasferisce dati, schemi, pipeline e consumatori con esecuzione parallela e verifica dei risultati.
Inventariare l’origine
Si analizzano schemi, query, connessioni BI, account e costi.
Assessment
Esportare in formati aperti
I dati vengono esportati in Parquet e registrati come tabelle Iceberg.
Iceberg
Ricostruire gli schemi
Cloudberry adatta DDL, partizioni e distribuzione ai pattern delle query.
Cloudberry
Trasferire pipeline e query
Airflow, Spark e dbt incorporano i processi e verificano i dialetti.
Airflow / dbt
Eseguire in parallelo
Si confrontano i risultati e si documentano le differenze.
Validation
Migrare per domini
Ogni dominio sposta i consumatori con accettazione e rollback definiti.
Cutover
Chiudere e documentare
La dismissione rispetta le conservazioni concordate e conserva evidenze.
Evidence
Log e audit su infrastruttura propria
I log di applicazioni e piattaforma vengono raccolti, normalizzati e indicizzati con archivi e politiche di conservazione documentate.
Raccogliere i log
Kafka riceve log applicativi, database, rete e piattaforma.
Kafka
Normalizzare e arricchire
Flink applica uno schema comune e tag di sistema, ambiente e classificazione.
Flink
Indicizzare dati recenti
OpenSearch offre ricerca, dashboard e avvisi ai team operativi.
OpenSearch
Archiviare dati storici
I dati più vecchi passano a snapshot e tabelle Iceberg su oggetti.
Iceberg
Consultare le evidenze
La ricerca ricostruisce accessi e attività nel periodo conservato.
OpenSearch
Verificare conservazione e integrità
Blocco oggetti, checksum e catalogo documentano la protezione dell’archivio.
Object storage
Base dati per IA privata
Dataset governati, feature e indici documentali alimentano modelli e assistenti con tracciabilità delle fonti.
Preparare dati governati
Iceberg identifica tramite snapshot i dataset usati da ciascun modello.
Iceberg
Calcolare le feature
Spark condivide le definizioni tra Iceberg per training e Valkey per inferenza.
Spark / Valkey
Elaborare documenti
Spark prepara frammenti ed embedding conservando documento e pagina d’origine.
Spark
Indicizzare testo e vettori
OpenSearch combina ricerca per parole chiave e similarità vettoriale.
OpenSearch
Recuperare contesto autorizzato
RAG filtra i passaggi per permessi utente prima di inviarli al modello.
RAG
Registrare domande e risposte
Si conservano domande, fonti recuperate e risposte per la revisione.
OpenSearch
Modelli di distribuzione
Starter: un sito e un cluster Kubernetes
Kafka, RabbitMQ e CDC alimentano oggetti RustFS e tabelle Iceberg; Spark elabora i dati, mentre Cloudberry, Valkey e OpenSearch li rendono disponibili. OpenMetadata offre catalogo e lineage su Kubernetes.
Esempio architetturale della fonte. Le cifre sono illustrative; dimensionamento e disponibilità sono verificati per progetto.
Ingestione
Kafka3 broker
RabbitMQQuorum a 3 nodi
Connettori CDCSistemi centrali, carte e canali
Archiviazione lakehouse
Storage a oggetti RustFS4 nodi, erasure coding
Tabelle IcebergACID, snapshot
Elaborazione e accesso
Spark su KubernetesBatch e qualità
Cloudberry1 coordinatore, 4 segmenti
ValkeyAccesso in memoria
OpenSearchLog e ricerca
Consumo e piattaforma
BI e report aziendaliStrumenti che interrogano SQL
OpenMetadataCatalogo e lineage
Kubernetes in un sito12–16 nodi, esempio
Connessioni tra componenti
Connettori CDC → Kafka: Eventi di modifica
Kafka → Tabelle Iceberg: Persistenza
RabbitMQ → Tabelle Iceberg: Messaggi
Storage a oggetti RustFS → Tabelle Iceberg: File
Tabelle Iceberg → Spark su Kubernetes: Lettura / scrittura
Spark su Kubernetes → Cloudberry: Caricamento armonizzato
Cloudberry → BI e report aziendali: SQL
Spark su Kubernetes → Valkey: Pubblicazione dei profili
Kafka → OpenSearch: Log
OpenMetadata → Tabelle Iceberg: Lineage
Kubernetes in un sito → Spark su Kubernetes: Esecuzione
Enterprise: tre zone in un data centre
Distribuisce Kafka, storage e Kubernetes su tre zone. Spark e Flink gestiscono batch e streaming; Cloudberry, Valkey o GemFire e Solr o OpenSearch offrono SQL, memoria e ricerca, con governance in OpenMetadata.
Esempio architetturale della fonte. Le cifre sono illustrative; dimensionamento e disponibilità sono verificati per progetto.
Ingestione
Kafka9 broker, 3 zone
RabbitMQCode quorum
Ingestione CDC e fileSistemi centrali, carte e tesoreria
Archiviazione lakehouse
RustFS / CephErasure coding distribuito per zona
Tabelle Iceberg600 TB–1,5 PB utilizzabili, esempio
HDFSStorico esteso, opzionale
Elaborazione e accesso
Apache SparkBatch e feature
Apache FlinkStreaming e scoring
Cloudberry MPP8–16 segmenti con replica
Valkey / GemFireGriglia di dati in memoria
Ricerca, governance e piattaforma
Solr / OpenSearchRicerca, log e vettori
Kubernetes su 3 zoneOpenMetadata, monitoraggio e backup
Replica eventi, oggetti e servizi tra sito primario e secondario con MirrorMaker 2, replica dei bucket e servizi standby. Include operazioni comuni, scelta del sito attivo e simulazioni di ripristino; gli obiettivi sono concordati per progetto.
Esempio architetturale della fonte. Le cifre sono illustrative; dimensionamento e disponibilità sono verificati per progetto.
Sito primario
Kafka e RabbitMQIngestione primaria
Storage a oggetti + IcebergLakehouse primario
Warehouse, memoria e ricercaAccesso primario
Replica
MirrorMaker 2Topic e offset
Replica dei bucketContinua e cifrata
Standby e griglia WANWarehouse e GemFire
Sito secondario
Kafka e RabbitMQIngestione secondaria
Storage a oggetti + IcebergLakehouse secondario
Warehouse, memoria e ricercaReport e ripristino
Gestione
Operazioni unificateMonitoraggio, backup e procedure
Instradamento del trafficoSelezione del sito attivo
Simulazione periodica di failoverEvidenze di ripristino
Connessioni tra componenti
Kafka e RabbitMQ → Storage a oggetti + Iceberg: Ingestione
Storage a oggetti + Iceberg → Warehouse, memoria e ricerca: Accesso
Kafka e RabbitMQ → MirrorMaker 2: Replica degli eventi
Storage a oggetti + Iceberg → Replica dei bucket: Replica
Warehouse, memoria e ricerca → Standby e griglia WAN: Invio e replica
MirrorMaker 2 → Kafka e RabbitMQ: Applicazione
Replica dei bucket → Storage a oggetti + Iceberg: Applicazione
Standby e griglia WAN → Warehouse, memoria e ricerca: Applicazione
Operazioni unificate → Warehouse, memoria e ricerca: Monitoraggio
Operazioni unificate → Warehouse, memoria e ricerca: Monitoraggio
Instradamento del traffico → Warehouse, memoria e ricerca: Attivo
Simulazione periodica di failover → Warehouse, memoria e ricerca: Validazione
Una piattaforma lakehouse integrata
Nuxia Data Intelligence riunisce storage, ingestione, elaborazione, consultazione e governance. I formati aperti consentono a più motori di usare gli stessi dati. L’architettura combina servizi esistenti, con versioni selezionate e verificate per progetto.
Architettura a livelli
Base: Kubernetes su virtualizzazione o server fisici, con identità, rete e osservabilità comuni.
Ingestione: Kafka per eventi, RabbitMQ per messaggi e connettori CDC per modifiche ai database.
Storage: oggetti S3 con RustFS o Ceph, file Parquet e tabelle Iceberg; HDFS per storici esistenti.
Elaborazione: Spark per batch e machine learning, Flink per flussi e Airflow per orchestrazione.
Consultazione: Cloudberry o Greenplum per SQL analitico; Valkey e GemFire/Geode per memoria; Solr e OpenSearch per ricerca.
Governance trasversale: OpenMetadata collega catalogo, classificazione, responsabili, qualità e lineage.
Dall’origine al consumo del dato
I sistemi pubblicano eventi e modifiche. L’ingestione conserva dati originali e posizioni per il replay. Spark o Flink validano e trasformano, Iceberg registra snapshot e SQL, BI, applicazioni e IA consumano i risultati. Il catalogo collega fonti e responsabili.
Casi d’uso
Reporting tracciabile: collegare cifre, fonti, regole di qualità e snapshot.
Analisi del rischio e del business: storico completo con SQL ed elaborazione distribuita.
Dati per IA: combinare ricerca documentale, feature operative e valutazione dei modelli.
Come affrontare la migrazione
Partiamo da un dominio e un risultato misurabile. Inventariamo fonti e processi, costruiamo la base e confrontiamo il primo flusso con l’esistente. Poi ampliamo domini e utenti, proviamo il ripristino e trasferiamo la gestione. Il TCO comprende hardware, energia, licenze e gestione.
Versioni, licenze, compatibilità, copertura e obiettivi di servizio vengono concordati dopo l’analisi dell’ambiente. Dimensionamento e risultati si verificano con carichi e test rappresentativi.
Domande frequenti
Possiamo adottare solo parte del catalogo?
Sì. La valutazione stabilisce cosa conservare, integrare e cambiare. Si può iniziare da un database, un flusso o un dominio lakehouse ed espandersi per fasi.
Può funzionare in un ambiente isolato?
Si valuta per componente e versione: dipendenze, immagini, licenze, aggiornamenti e osservabilità. L’isolamento richiede repository interni e importazioni controllate.
