Sistemi cloud per l'analisi di big data: BigQuery, la soluzione proposta da Google

Lo scopo della tesi è̀ quello di analizzare il servizio BigQuery di Google Cloud, strumento utilizzato per l’archiviazione, l’analisi e il monitoring di grandi database. Per fare ciò̀ vengono prima descritte le componenti che lo circondano, offrendo una panoramica completa sul Cloud Computing, partendo dai requisiti minimi per il suo funzionamento, come Internet, fino ad arrivare ai più complessi utilizzi di quest’ultimo, come le intelligenze artificiali. Viene fornito un quadro di riferimento sullo sviluppo e utilizzo dei Big Data, per porre così le basi per una migliore comprensione di quello che verrà di seguito approfondito. Tutta la tesi è genericamente improntata in ambito biomedico. Gli argomenti affrontati sono tutti ricollegabili all’ambito sanitario, a partire dalle fondamenta della tesi riguardo Internet, collegato con l’Internet of Things (IoT) e con la Telemedicina, dei quali viene mostrato lo stretto collegamento con il Cloud Computing. Anche l’utilizzo delle intelligenze artificiali verrà affrontato in ambito clinico, vedendo i vari utilizzi e vantaggi, fino ad arrivare all’argomento dei data set di carattere medico. La tesi quindi analizza le varie possibilità offerte dall’analisi di dati e per quanto riguarda l’ambito sanitario affronta inevitabilmente l’argomento della privacy e della sicurezza. A questo punto si viene a chiudere il ciclo Internet-Database-Cloud con BigQuery. Dopo una generica descrizione degli altri servizi di offerti dal Google Cloud, necessaria per comprendere come BigQuery possa integrarsi con questi ultimi, la tesi si addentra nell’analisi del suo funzionamento. Viene fornita una descrizione della struttura e dei metodi di analisi disponibili, riportando inoltre alcuni casi d’uso, citando vari articoli e fonti. L’ultima parte della tesi fornisce i risultati derivati dalla sperimentazione dello strumento su diversi dataset, sia contenti dati clinici, che forniti da Google.