Non-evolutive pattern recognition techniques: An application in medical image diagnostics

Lo studio dell’intelligenza artificiale si pone come obiettivo la risoluzione di una classe di problemi che richiedono processi cognitivi difficilmente codificabili in un algoritmo per essere risolti. Il riconoscimento visivo di forme e figure, l’interpretazione di suoni, i giochi a conoscenza incompleta, fanno capo alla capacità umana di interpretare input parziali come se fossero completi, e di agire di conseguenza. Nel primo capitolo della presente tesi sarà costruito un semplice formalismo matematico per descrivere l’atto di compiere scelte. Il processo di “apprendimento” verrà descritto in termini della massimizzazione di una funzione di prestazione su di uno spazio di parametri per un ansatz di una funzione da uno spazio vettoriale ad un insieme finito e discreto di scelte, tramite un set di addestramento che descrive degli esempi di scelte corrette da riprodurre. Saranno analizzate, alla luce di questo formalismo, alcune delle più diffuse tecniche di artificial intelligence, e saranno evidenziate alcune problematiche derivanti dall’uso di queste tecniche. Nel secondo capitolo lo stesso formalismo verrà applicato ad una ridefinizione meno intuitiva ma più funzionale di funzione di prestazione che permetterà, per un ansatz lineare, la formulazione esplicita di un set di equazioni nelle componenti del vettore nello spazio dei parametri che individua il massimo assoluto della funzione di prestazione. La soluzione di questo set di equazioni sarà trattata grazie al teorema delle contrazioni. Una naturale generalizzazione polinomiale verrà inoltre mostrata. Nel terzo capitolo verranno studiati più nel dettaglio alcuni esempi a cui quanto ricavato nel secondo capitolo può essere applicato. Verrà introdotto il concetto di grado intrinseco di un problema. Verranno inoltre discusse alcuni accorgimenti prestazionali, quali l’eliminazione degli zeri, la precomputazione analitica, il fingerprinting e il riordino delle componenti per lo sviluppo parziale di prodotti scalari ad alta dimensionalità. Verranno infine introdotti i problemi a scelta unica, ossia quella classe di problemi per cui è possibile disporre di un set di addestramento solo per una scelta. Nel quarto capitolo verrà discusso più in dettaglio un esempio di applicazione nel campo della diagnostica medica per immagini, in particolare verrà trattato il problema della computer aided detection per il rilevamento di microcalcificazioni nelle mammografie.

Pattern recognition methods for EMG prosthetic control

In this work we focus on pattern recognition methods related to EMG upper-limb prosthetic control. After giving a detailed review of the most widely used classification methods, we propose a new classification approach. It comes as a result of comparison in the Fourier analysis between able-bodied and trans-radial amputee subjects. We thus suggest a different classification method which considers each surface electrodes contribute separately, together with five time domain features, obtaining an average classification accuracy equals to 75% on a sample of trans-radial amputees. We propose an automatic feature selection procedure as a minimization problem in order to improve the method and its robustness.

Deep learning for computer vision: a comparison between convolutional neural networks and hierarchical temporal memories on object recognition tasks

In recent years, Deep Learning techniques have shown to perform well on a large variety of problems both in Computer Vision and Natural Language Processing, reaching and often surpassing the state of the art on many tasks. The rise of deep learning is also revolutionizing the entire field of Machine Learning and Pattern Recognition pushing forward the concepts of automatic feature extraction and unsupervised learning in general. However, despite the strong success both in science and business, deep learning has its own limitations. It is often questioned if such techniques are only some kind of brute-force statistical approaches and if they can only work in the context of High Performance Computing with tons of data. Another important question is whether they are really biologically inspired, as claimed in certain cases, and if they can scale well in terms of "intelligence". The dissertation is focused on trying to answer these key questions in the context of Computer Vision and, in particular, Object Recognition, a task that has been heavily revolutionized by recent advances in the field. Practically speaking, these answers are based on an exhaustive comparison between two, very different, deep learning techniques on the aforementioned task: Convolutional Neural Network (CNN) and Hierarchical Temporal memory (HTM). They stand for two different approaches and points of view within the big hat of deep learning and are the best choices to understand and point out strengths and weaknesses of each of them. CNN is considered one of the most classic and powerful supervised methods used today in machine learning and pattern recognition, especially in object recognition. CNNs are well received and accepted by the scientific community and are already deployed in large corporation like Google and Facebook for solving face recognition and image auto-tagging problems. HTM, on the other hand, is known as a new emerging paradigm and a new meanly-unsupervised method, that is more biologically inspired. It tries to gain more insights from the computational neuroscience community in order to incorporate concepts like time, context and attention during the learning process which are typical of the human brain. In the end, the thesis is supposed to prove that in certain cases, with a lower quantity of data, HTM can outperform CNN.

La qualità erogata da un'azienda di trasporto collettivo in ambito urbano: calcolo del livello di servizio delle principali linee di ATC (BO)

Oggetto di questa tesi è lo studio della qualità del servizio di trasporto erogato che condiziona la qualità percepita dall’utente, poiché spesso proprio a causa di un errato processo di pianificazione e gestione della rete, molte aziende non sono in grado di consolidare un alto livello di efficienza che permetta loro di attrarre e servire la crescente domanda. Per questo motivo, si è deciso di indagare sugli aspetti che determinano la qualità erogata e sui fattori che la influenzano, anche attraverso la definizione di alcuni indicatori rappresentativi del servizio erogato. L’area di studio considerata è stata quella urbana di Bologna, e sono state prese in esame due linee di ATC, la 19 e la 27, caratterizzate entrambe da una domanda di trasporto molto elevata. L’interesse è ricaduto in modo particolare sugli aspetti legati alla regolarità del servizio, ovvero al rispetto della cadenza programmata delle corse e alla puntualità, ossia il rispetto dell’orario programmato delle stesse. Proprio da questi due aspetti, infatti, dipende in larga misura la percezione della qualità che gli utenti hanno del servizio di trasporto collettivo. Lo studio è stato condotto sulla base di dati raccolti attraverso due campagne di rilevamento, una effettuata nel mese di maggio dell’anno 2008 e l’altra nel mese di settembre dello stesso anno. La scelta del periodo, della zona e delle modalità di rilevamento è strettamente connessa all’obiettivo prefissato. Il servizio è influenzato dalle caratteristiche del sistema di trasporto: sia da quelle legate alla domanda che da quelle legate all’offerta. Nel caso della domanda di trasporto si considera l’influenza sul servizio del numero di passeggeri saliti e del tempo di sosta alle fermate. Nel caso dell’offerta di trasporto si osservano soprattutto gli aspetti legati alla rete di trasporto su cui si muovono gli autobus, analizzando quindi i tempi di movimento e le velocità dei mezzi, per vedere come le caratteristiche dell’infrastruttura possano condizionare il servizio. A tale proposito è opportuno dire che, mentre i dati della prima analisi ci sono utili per lo studio dell’influenza del tempo di sosta sull’intertempo, nella seconda analisi si vuole cercare di effettuare ulteriori osservazioni sull’influenza del tempo di movimento sulla cadenza, prendendo in esame altri elementi, come ad esempio tratti di linea differenti rispetto al caso precedente. Un’attenzione particolare, inoltre, verrà riservata alla verifica del rispetto della cadenza, dalla quale scaturisce la definizione del livello di servizio per ciò che riguarda la regolarità. Per quest’ultima verrà, inoltre, determinato anche il LOS relativo alla puntualità. Collegato al problema del rispetto della cadenza è il fenomeno dell’accodamento: questo si verifica quando i mezzi di una stessa linea arrivano contemporaneamente ad una fermata uno dietro l’altro. L’accodamento ha, infatti, origine dal mancato rispetto della cadenza programmata tra i mezzi ed è un’evidente manifestazione del mal funzionamento di un servizio di trasporto. Verrà infine condotta un’analisi dei fattori che possono influenzare le prestazioni del servizio di trasporto pubblico, così da collocare i dati ottenuti dalle operazioni di rilevamento in un quadro più preciso, capace di sottolineare alcuni elementi di criticità e possibili rapporti di causalità.

Asta medio inferiore del fiume Po: modello matematico per la valutazione delle condizioni di pericolosità idraulica delle aree di pianura

La presente dissertazione illustra lo studio, svolto in ambito di Tesi di Laurea Specialistica, della difesa delle aree di pianura prospicienti il tratto medio inferiore del Fiume Po dalle cosiddette piene al limite della prevedibilità, ovvero quelle aventi intensità al di sopra della quale le procedure di stima statistica perdono di significato a causa della mancanza di eventi osservati confrontabili (Majone, Tomirotti, 2006). In questo contesto si è definito come evento di piena al limite della prevedibiltà un evento con tempo di ritorno pari a cinquecento anni. Lo studio ha necessariamente preso in considerazione e riprodotto attraverso una schematizzazione concettuale le esondazioni all'esterno delle arginature maestre che si verificherebbero in conseguenza ad un evento estremo, quale quello preso in esame, nei comparti idraulici prospicienti l'asta fluviale. Detti comparti sono costituiti dalle zone di pianura latistanti l’asta fluviale, classificate dall'Autorità di Bacino come Fascia C e suddivise in base alla presenza degli affluenti principali del fiume Po e delle principali infrastrutture viarie e ferroviarie situate in tale fascia. Il presente studio persegue l’obiettivo di analizzare alcune politiche di intervento per la mitigazione del rischio alluvionale alternative al sovralzo e ringrosso arginale e ricade all'interno delle linee strategiche individuate dall' AdB-Po per la mitigazione del rischio residuale, ossia quello che permane anche in presenza di opere di difesa progettate e verificate con riferimento ad un ben preciso tempo di ritorno (nel caso in esame Trit = 200 anni). Questa linea di intervento si traduce praticamente individuando sul territorio aree meno "sensibili", in virtù del minor valore o dell'inferiore vulnerabilità dei beni in esse presenti, e dunque adatte ad accogliere i volumi di piena esondabili in occasione di quegli eventi di piena incompatibili con i presidi idraulici preesistenti, le sopra richiamate piene al limite della prevedibilità. L'esondazione controllata dei volumi di piena in tali aree avrebbe infatti il fine di tutelare le aree di maggior pregio, interessate da centri abitati, infrastrutture e beni di vario tipo; tale controllo è da considerarsi auspicabile in quanto sedici milioni di persone abitano la zona del bacino del Po e qui sono concentrati il 55% del patrimonio zootecnico italiano, il 35% della produzione agricola e il 37% delle industrie le quali però sostengono il 46% dei posti di lavoro (fonte AdB-Po). Per questi motivi il Po e il suo bacino sono da considerare come zone nevralgiche per l’intera economia italiana e una delle aree europee con la più alta concentrazione di popolazione, industrie e attività commerciali. Dal punto di vista economico, l’area è strategica per il Paese garantendo un PIL che copre il 40% di quello nazionale, grazie alla presenza di grandi industrie e di una quota rilevante di piccole e medie imprese, nonché d’attività agricole e zootecniche diffuse. Il punto di partenza è stato il modello numerico quasi-bidimensionale precedentemente sviluppato dal DISTART nel 2008 con il software HEC-RAS, la cui schematizzazione geometrica copriva unicamente l'alveo del Fiume (Fasce A e B secondo la denominazione adottata dall'AdB-Po) e le cui condizioni iniziali e al contorno rispecchiavano un evento con tempo di ritorno pari a duecento anni. Si è proceduto dunque alla definizione di nuove sollecitazioni di progetto, volte a riprodurre nelle sezioni strumentate del Po gli idrogrammi sintetici con tempo di ritorno di cinquecento anni messi a punto dal D.I.I.A.R. (Dipartimento di Ingegneria Idraulica, Ambientale e del Rilevamento, DIIAR, 2001) del Politecnico di Milano. Il modello stesso è stato poi aggiornato e considerevolmente modificato. Il risultato consiste in un nuovo modello matematico idraulico di tipo quasi-bidimensionale che, attraverso una schematizzazione concettuale, riproduce il comportamento idraulico in occasione di eventi di piena al limite della prevedibilità per tutte e tre le Fasce Fluviali considerate nel Piano stralcio per l’Assetto Idrogeologico redatto dall'AdB-Po (Fasce A, B C, v. PAI, 1999). I diversi comparti idraulici in cui può essere suddivisa la Fascia C sono stati inseriti nel modello e geometricamente descritti in termini di curve di riempimento, ricavate a partire dal DTM del Bacino del Po attraverso opportune elaborazioni in ambiente GIS (Geographic Information System). Una volta predisposto il modello sono state condotte due tipologie di simulazioni. Una prima serie è stata volta alla definizione in maniera iterativa dei punti critici degli argini maestri, ovvero quelli nei quali si prevedeva avvenisse la tracimazione, e alla modellazione in essi della formazione di brecce, decisive per una corretta riproduzione del fenomeno di esondazione all'esterno delle arginature maestre nell'attuale configurazione; bisogna infatti considerare che le arginature maestre vengono comunemente progettate con il solo fine di contenere le portate di piena in alveo, e che dunque un’eventuale tracimazione induce fenomeni erosivi che solitamente portano all'apertura di una breccia nel manufatto (rotta arginale). Un'ulteriore simulazione ha permesso di valutare l'evoluzione del fenomeno sotto l'ipotesi di un intervento di consolidamento degli argini maestri nei tratti critici (interessati dai sormonti) e quindi di rotta arginale impedita. Il confronto dei risultati ottenuti ha evidenziato i benefici associati ad una laminazione controllata dell'evento di piena all'esterno delle arginature. In questo contesto il termine "controllata" è esclusivamente associato al fenomeno di rotta arginale, come detto inibita per lo scenario ipotetico. I benefici di tale controllo si hanno in termini di volumi, di portate esondate e di tiranti attesi nei comparti idraulici. Lo strumento modellistico predisposto nell’ambito della Tesi di Laurea Specialistica si presta ad essere utilizzato a supporto dell’identificazione su ampia scala delle zone della Fascia C meno “sensibili”, in quanto meno vulnerabili ai fenomeni di allagamento. Questo ulteriore passaggio costituisce il punto di partenza per delineare le strategie ottimali di laminazione controllata in Fascia C degli eventi al limite della prevedibilità al fine della riduzione del rischio idraulico nelle aree di pianura prospicienti il Po, aspetto che verrà affrontato in sviluppi successivi del presente lavoro.

Il Problema della Sicurezza nel Cloud Computing

Il termine cloud ha origine dal mondo delle telecomunicazioni quando i provider iniziarono ad utilizzare servizi basati su reti virtuali private (VPN) per la comunicazione dei dati. Il cloud computing ha a che fare con la computazione, il software, l’accesso ai dati e servizi di memorizzazione in modo tale che l’utente finale non abbia idea della posizione fisica dei dati e la configurazione del sistema in cui risiedono. Il cloud computing è un recente trend nel mondo IT che muove la computazione e i dati lontano dai desktop e dai pc portatili portandoli in larghi data centers. La definizione di cloud computing data dal NIST dice che il cloud computing è un modello che permette accesso di rete on-demand a un pool condiviso di risorse computazionali che può essere rapidamente utilizzato e rilasciato con sforzo di gestione ed interazione con il provider del servizio minimi. Con la proliferazione a larga scala di Internet nel mondo le applicazioni ora possono essere distribuite come servizi tramite Internet; come risultato, i costi complessivi di questi servizi vengono abbattuti. L’obbiettivo principale del cloud computing è utilizzare meglio risorse distribuite, combinarle assieme per raggiungere un throughput più elevato e risolvere problemi di computazione su larga scala. Le aziende che si appoggiano ai servizi cloud risparmiano su costi di infrastruttura e mantenimento di risorse computazionali poichè trasferiscono questo aspetto al provider; in questo modo le aziende si possono occupare esclusivamente del business di loro interesse. Mano a mano che il cloud computing diventa più popolare, vengono esposte preoccupazioni riguardo i problemi di sicurezza introdotti con l’utilizzo di questo nuovo modello. Le caratteristiche di questo nuovo modello di deployment differiscono ampiamente da quelle delle architetture tradizionali, e i meccanismi di sicurezza tradizionali risultano inefficienti o inutili. Il cloud computing offre molti benefici ma è anche più vulnerabile a minacce. Ci sono molte sfide e rischi nel cloud computing che aumentano la minaccia della compromissione dei dati. Queste preoccupazioni rendono le aziende restie dall’adoperare soluzioni di cloud computing, rallentandone la diffusione. Negli anni recenti molti sforzi sono andati nella ricerca sulla sicurezza degli ambienti cloud, sulla classificazione delle minacce e sull’analisi di rischio; purtroppo i problemi del cloud sono di vario livello e non esiste una soluzione univoca. Dopo aver presentato una breve introduzione sul cloud computing in generale, l’obiettivo di questo elaborato è quello di fornire una panoramica sulle vulnerabilità principali del modello cloud in base alle sue caratteristiche, per poi effettuare una analisi di rischio dal punto di vista del cliente riguardo l’utilizzo del cloud. In questo modo valutando i rischi e le opportunità un cliente deve decidere se adottare una soluzione di tipo cloud. Alla fine verrà presentato un framework che mira a risolvere un particolare problema, quello del traffico malevolo sulla rete cloud. L’elaborato è strutturato nel modo seguente: nel primo capitolo verrà data una panoramica del cloud computing, evidenziandone caratteristiche, architettura, modelli di servizio, modelli di deployment ed eventuali problemi riguardo il cloud. Nel secondo capitolo verrà data una introduzione alla sicurezza in ambito informatico per poi passare nello specifico alla sicurezza nel modello di cloud computing. Verranno considerate le vulnerabilità derivanti dalle tecnologie e dalle caratteristiche che enucleano il cloud, per poi passare ad una analisi dei rischi. I rischi sono di diversa natura, da quelli prettamente tecnologici a quelli derivanti da questioni legali o amministrative, fino a quelli non specifici al cloud ma che lo riguardano comunque. Per ogni rischio verranno elencati i beni afflitti in caso di attacco e verrà espresso un livello di rischio che va dal basso fino al molto alto. Ogni rischio dovrà essere messo in conto con le opportunità che l’aspetto da cui quel rischio nasce offre. Nell’ultimo capitolo verrà illustrato un framework per la protezione della rete interna del cloud, installando un Intrusion Detection System con pattern recognition e anomaly detection.

Analisi delle funzionalità respiratorie: monitoraggio della respirazione attraverso uno stetoscopio elettronico

Implementazione di un prototipo di un sistema di monitoraggio delle apnee notturne su un soggetto attraverso uno stetoscopio elettronico.

Meiofauna associata a macroalghe bentoniche lungo un gradiente di acidificazione (Castello Aragonese, Ischia)

Tra i vari impatti causati dall’aumento costante di CO2 nell’atmosfera troviamo l’acidificazione oceanica. Le conseguenze di questo processo non sono interamente conosciute. Per questo è importante conoscere la risposta all’acidificazione degli organismi marini e degli ecosistemi. Lo scopo di questo lavoro è valutare le conseguenze dell’acidificazione su comunità meiofaunali epifite. Sono stati quindi condotti campionamenti in situ, in una zona acidificata in conseguenza della presenza di vents idrotermali presenti nell’isola di Ischia (Italia). La zona di studio indagata è stata suddivisa in due siti, differenti per esposizione al moto ondoso. All’interno di ciascuna esposizione sono stati individuate tre stazioni, differenti per il grado di acidificazione. Sono stati prelevati campioni di alghe lungo il gradiente di acidificazione con associata la meiofauna e sono stati considerati come substrato secondario. Le alghe sono state analizzate attraverso descrittori della loro complessità mentre gli organismi sono stati contati e classificati a livello di grandi taxa. I descrittori sintetici di ricchezza tassonomica e di abbondanza non presentano valori di correlazione alti con i descrittori di complessità algale. Invece, i risultati ottenuti considerando l’intera comunità mostrano una relazione significativa fra la struttura delle comunità meiofaunali e l’acidificazione e anche con la diversa esposizione al moto ondoso. Infine dalle analisi condotte mediante regressione multipla fra tutti i descrittori algali e la struttura di comunità si nota come i primi non giustificano da soli le variazioni dei popolamenti meiobentonici. In definitiva questi risultati sembrerebbero dimostrare che la struttura delle comunità meiofaunali venga influenzata sia dalla acidificazione che dall’esposizione al moto ondoso oltre che dalla struttura dell’habitat. È tuttavia difficile definire se le variazioni nella struttura di comunità sono dovute ad una azione parallela e sinergica dei fattori considerati (esposizione e gradiente) o se si tratta di un effetto a cascata dove l’acidità influenza le comunità algali che a loro volta strutturano le comunità bentoniche associate. In prospettiva di studi futuri sarebbe quindi interessante condurre uno studio simile prendendo in considerazione le possibili relazioni specie-specifiche intercorrenti tra la struttura delle comunità meiofaunali e le differenti specie algali.

Sistemi per la rilevazione di frodi nel "Carrier Billing"

Il rilevamento e l’analisi delle frodi è una delle attività cruciali per un sistema di carrier billing. Una frode non rilevata prontamente può causare ingenti danni economici, mentre un falso positivo porta ad uno spreco di tempo da parte del team di Reporting and Control. In questa tesi viene studiato il dominio di un Payment Service Provider (PSP) operativo nel settore del carrier billing, andando ad approfondire il sistema di rilevamento delle frodi basato sull’analisi di serie storiche con la tecnica Holt-Winters. Verrà fornita una panoramica sull’architettura del sistema seguita da alcuni esempi in cui la scarsa qualità delle predizioni ha causato una perdita economica o temporale al PSP. Verranno quindi proposte numerose soluzioni per estendere e migliorare il sistema attuale, concentrandosi principalmente sulla pulizia dei dati da analizzare e sullo sfruttamento di informazioni implicitamente contenute nei dati. I miglioramenti apportati possono essere divisi in due categorie: quelli che necessitano della supervisione dell’essere umano e quelli che possono essere ottenuti in modo automatico da un algoritmo. Alcune di queste soluzioni verranno implementate e commentate confrontando le prestazioni del sistema prima e dopo le varie implementazioni. Alcune proposte verranno invece trattate solamente a livello teorico ma faranno parte degli sviluppi futuri. Infine si cercherà di trarre delle conclusioni, dimostrando come nel dominio del carrier billing sia possibile ottenere prestazioni soddisfacenti grazie ad un filtraggio supervisionato dei dati delle serie storiche, mentre i tentativi di filtraggio non supervisionato hanno fornito risultati contrastanti.

Analisi dei comportamenti degli utenti per lo sviluppo di un sistema di App Recommendation

Negli ultimi cinque anni lo sviluppo di applicazioni mobile ha visto un grandissimo incremento dovuto pricipalmente all’esplosione della diffusione di smartphone; questo fenomeno ha reso disponibile agli analisti una enorme quantità di dati sulle abitudini degli utenti. L’approccio centralizzato nella distribuzione delle applicazioni da parte dei grandi provider quali Apple, Google e Microsoft ha permesso a migliaia di sviluppatori di tutto il mondo di raggiungere con i loro prodotti gli utenti finali e diffondere l’utilizzo di applicativi installabili; le app infatti sono diventate in poco tempo fondamentali nella vita di tutti i giorni e in alcuni casi hanno sostituito funzioni primarie del telefono cellulare. Obiettivo principale di questo studio sarà inferire pattern comportamentali dall’analisi di una grossa mole di dati riguardanti l’utilizzo dello smartphone e delle app installabili da parte di un gruppo di utenti. Ipotizzando di avere a disposizione tutte le azioni che un determinato bacino di utenza effettua nella selezione delle applicazioni di loro interesse quando accedono al marketplace (luogo digitale da cui è possibile scaricare nuove applicazioni ed installarle) è possibile stimare, ovviamente con un certo margine di errore, dati sensibili dell’utente quali: Sesso, Età, Interessi e così via analizzandoli in relazione ad un modello costruito su dati di un campione di utenti ben noto. Costruiremo così un modello utilizzando dati di utenti ben noti di cui conosciamo i dettagli sensibili e poi, tramite avanzate tecniche di regressione e classificazione saremo in grado di definire se esiste o meno una correlazione tra le azioni effettuate su uno Smartphone e il profilo dell’utente. La seconda parte della tesi sarà incentrata sull'analisi di sistemi di raccomandazioni attualmente operativi e ci concentreremo sullo studio di possibili sviluppi sviluppi futuri di questi sistemi partendo dai risultati sperimentali ottenuti.

Tecnologie per l’analisi in tempo reale di Big Data: prestazioni a confronto

Lo scopo di questo l'elaborato è l'analisi,lo studio e il confronto delle tecnologie per l'analisi in tempo reale di Big Data: Apache Spark Streaming, Apache Storm e Apache Flink. Per eseguire un adeguato confronto si è deciso di realizzare un sistema di rilevamento e riconoscimento facciale all’interno di un video, in maniera da poter parallelizzare le elaborazioni necessarie sfruttando le potenzialità di ogni architettura. Dopo aver realizzato dei prototipi realistici, uno per ogni architettura, si è passati alla fase di testing per misurarne le prestazioni. Attraverso l’impiego di cluster appositamente realizzati in ambiente locale e cloud, sono state misurare le caratteristiche che rappresentavano, meglio di altre, le differenze tra le architetture, cercando di dimostrarne quantitativamente l’efficacia degli algoritmi utilizzati e l’efficienza delle stesse. Si è scelto quindi il massimo input rate sostenibile e la latenza misurate al variare del numero di nodi. In questo modo era possibile osservare la scalabilità di architettura, per analizzarne l’andamento e verificare fino a che limite si potesse giungere per mantenere un compromesso accettabile tra il numero di nodi e l’input rate sostenibile. Gli esperimenti effettuati hanno mostrato che, all’aumentare del numero di worker le prestazioni del sistema migliorano, rendendo i sistemi studiati adatti all’utilizzo su larga scala. Inoltre sono state rilevate sostanziali differenze tra i vari framework, riportando pro e contro di ognuno, cercando di evidenziarne i più idonei al caso di studio.