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luglio-agosto 2013
analizzando i sistemi di grandi realtà su
scala globale. La nostra feature, quindi,
è in grado di scegliere questi dati nei
dischi, selezionandoli in base alla fre-
quenza di utilizzo e spostandoli nella
memoria di sistema. Questo, rispetto
alle tecnologie per DB che operano
al 100% in memory, porta consisten-
ti vantaggi in termini di uso raziona-
le delle risorse perché, da una parte,
riduce i tempi d’attesa delle query e,
dall’altra, minimizza l’occupazione di
spazio in memoria”.
Questa soluzione si inserisce nel com-
plesso di proposte legate alla strategia
denominata Unified Data Architecture,
che integra anche Aster e la piatta-
forma open source Apache Hadoop.
Tramite Teradata SQL-H è possibile
accedere ai dati in Apache Hadoop che vengono
utilizzati di frequente e, in base alla temperatura
dei dati, trasferirli in Intelligent Memory per trar-
re vantaggio dalla sua capacità di elaborazione a
elevate prestazioni.
Tra dati caldi e dati freddi
Intelligent Memory gestisce i dati in questo nuovo
spazio in modo predittivo, spostando in memoria i
dati più caldi (quelli più frequentemente utilizzati),
per poi aggiornarli e sincronizzarli automaticamen-
te. Il processo non necessita di alcun intervento
umano, non è necessario apportare modifiche alle
applicazioni, alle query SQL, o al modo di memo-
rizzare i dati. L’impiego dei dati in memoria elimina
i colli di bottiglia legati all’I/O su disco e i ritardi
delle query, aumenta il throughput di
sistema ed è di tre ordini di grandezza
più veloce rispetto all’accesso ai dati
memorizzati su disco. Questa tecno-
logia utilizza algoritmi sofisticati che,
in modo totalmente automatico, trac-
ciano e classificano i dati in base alla
‘temperatura’, per garantire una ge-
stione e cace delle query degli utenti.
“All’interno di Intelligent Memory -
spiega Galimberti - i dati possono esse-
re memorizzati e compressi in colonne
e righe, in modo da massimizzare la
quantità di dati archiviati in memoria.
In questo modo soltanto i dati più caldi
vengono copiati nel nuovo spazio di
memoria estesa. Intelligent Memory
estende la gestione multi-temperatura
dei dati nel layer di memoria e integra
altre funzionalità multitemperatura tra cui Teradata
Virtual Storage, che migra continuamente i dati al
livello appropriato di archiviazione come dischi a
stato solido - SSD - o dischi rigidi - HDD - a nché
il data warehouse raggiunga sempre prestazioni
ottimali”.
Teradata Virtual Storage, infatti, fornisce un pro-
cesso di gestione del ciclo di vita automatizzato
dove i dati ‘freddi’ o meno utilizzati sono migrati su
dischi meno costosi. Inoltre, quando i dati vengono
identificati come ‘freddi’ la funzionalità compress-
on-cold di Teradata li comprime automaticamente,
con un notevole risparmio di spazio.
A supporto di INPS per i controlli medico fiscali
Dal 2010 Teradata, insieme a SAS, è partner di Inps sull’impegnativo fronte del controllo dei certificati medici elettronici.
Grazie alla partnership tra questi due big nel campo del data warehousing e della business intelligence, l’Ente previ-
denziale, infatti, si è dotato di una soluzione in grado di rendere sempre più ecace l’attività di verifica dei dati sulla
certificazione di malattia e delle relative visite mediche di controllo. Ogni anno l’Inps riceve circa 12 milioni di certificati e
indennizza 164.000 anni di lavoro, equivalenti a 60 milioni di giornate di lavoro, con una spesa di alcuni miliardi di euro.
Per l’attività di verifica di questi eventi l’Inps eettua circa un milione e mezzo di visite mediche di controllo, spendendo
alcune decine di milioni di euro l’anno, con un esito di riduzione della prognosi in circa un quarto dei casi.
Grazie alla combinazione dei modelli statistici elaborati da Inps, del data warehouse Teradata e delle abilità analitiche di
SAS, il progetto avviato da Inps si propone di migliorare la strategia nella disposizione delle visite mediche di controllo
nella doppia ottica di riduzione di costi e incremento di ecacia dell’azione di controllo.
Il progetto prevede un obiettivo di riduzione dei costi derivante da due fattori: la diminuzione del numero di visite medi-
che di controllo, che avendo un’ecacia maggiore in quanto a più alta probabilità di successo nell’identificare richieste
irregolari potranno essere maggiormente mirate, e l’individuazione dei casi che presentano una maggiore probabilità
di riduzione della prognosi.
Enrico Galimberti, responsabile
dei servizi professionali
di Teradata Italia
