Un framework per l'analisi di big data con elevata eterogeneità all'interno di multistore

I big data sono caratterizzati dalle ben note 4v: volume, velocità, veracità e varietà. Quest'ultima risulta di importanza critica nei sistemi schema-less, dove il concetto di schema non è rigido. In questo contesto rientrano i database NoSQL, i quali offrono modelli dati diversi dal classico modello dati relazionale, ovvero: documentale, wide-column, grafo e key-value. Si parla di multistore quando ci si riferisce all'uso di database con modelli dati diversi che vengono esposti con un'unica interfaccia di interrogazione, sia per sfruttare caratteristiche di un modello dati che per le maggiori performance dei database NoSQL in contesti distribuiti. Fare analisi sui dati all'interno di un multistore risulta molto più complesso: i dati devono essere integrati e va ripristinata la consistenza. A questo scopo nasce la necessità di approcci più soft, chiamati pay-as-you-go: l'integrazione è leggera e incrementale, aggira la complessità degli approcci di integrazione tradizionali e restituisce risposte best-effort o approssimative. Seguendo tale filosofia, nasce il concetto di dataspace come rappresentazione logica e di alto livello dei dataset disponibili. Obiettivo di questo lavoro tesi è studiare, progettare e realizzare una modalità di interrogazione delle sorgenti dati eterogenee in contesto multistore con l'intento di fare analisi situazionali, considerando le problematiche di varietà e appoggiandosi all'integrazione fornita dal dataspace. Lo scopo finale è di sviluppare un prototipo che esponga un'interfaccia per interrogare il dataspace con la semantica GPSJ, ovvero la classe di query più comune nelle applicazioni OLAP. Un'interrogazione nel dataspace dovrà essere tradotta in una serie di interrogazioni nelle sorgenti e, attraverso un livello middleware, i risultati parziali dovranno essere integrati tra loro in modo che il risultato dell'interrogazione sia corretto e allo stesso tempo completo.