Cos'è il Blockchain (Block Chain)

Il Block Chain (letteralmente Catena di Blocchi) è un registro pubblico e condiviso che contiene tutte le transazioni effettuate in Bitcoin. 

Visto come un nuovo importante protocollo di trasmissione e memorizzazione dei dati, essendo continuamente ricondiviso da tutti i client partecipanti alla rete bitcoin rappresenta la prova di tutte le transazioni, il blockchain è in costante crescita in quanto vengono sempre aggiunti nuovi Blocks per registrare le movimentazioni. 

Un Block (Blocco) è l'anello della catena, quando viene completato con l'inserimento delle informazioni relative alle transazioni recenti, viene chiuso e non è più modificabile. 

Successivamente viene quindi generato e collegato alla catena un nuovo blocco, contenente un identificativo del blocco precedente, alimentando così una banca dati lineare con tutte le operazioni in ordine cronologico.

Per fare un'analogia con i processi bancari tradizionali, il blockchain è come una storia completa delle operazioni bancarie: le transazioni in bitcoin sono gestite cronologicamente come le transazioni bancarie. Mentre i Blocchi possono essere assimilati ad estratti conto di operazioni fatte in determinati spazi temporali.

Vengono chiamati Nodes (Nodi), tutti i computer che partecipano alla rete Bitcoin e che svolgono il compito di convalidare e di ricondividere il blockchain.

Ciascun Nodo utilizza un programma client che riceve automaticamente una copia integrale del blockchain con le informazioni di tutte le movimentazioni contenute, a partire dal primo blocco (Genesis Block) fino a quello completato più di recente.

Questa continua condivisione su tutti i client in rete, di fatto valida tutte le transazioni e ne diventa il database storico distribuito.

Considerando che in media viene creato un nuovo blocco ogni 10 minuti, la dimensione sempre crescente del blockchain è una delle criticità che dovranno essere gestite in futuro, potrebbero infatti nascere problemi di spazio per la memorizzazione e sincronizzazione.

Vuoi controllare le tue attività negli ultimi anni su Google e Youtube ?

Da qualche settimana, in verità senza pubblicizzarla troppo, Google ha reso disponibile una nuova funzionalità nell'ambito della iniziative di "trasparenza" che sta portando avanti nei confronti degli utenti probabilmente su invito degli organi di controllo internazionali, 

Questo strumento consente di visualizzare, scaricare su file ed eventualmente eliminare tutto lo storico delle attività svolte su Google, Maps e Youtube.

Quindi è possibile, in un modo molto semplice, rivedere e gestire tutte le search fatte negli ultimi anni  (testi e immagini), i siti raggiunti tramite il motore di ricerca, i luoghi visitati su Maps ed i video ricercati e visti su Youtube.

Oltre alla liste puntuali delle attività svolte giorno per giorno, sono presenti conteggi e statistiche arricchite da grafici molto semplici da interpretare.

Tutto ciò fa sicuramente pensare a quanto potere gestisca Google, il potere dato dalle informazioni, dalla conoscenza dei profili di miliardi di persone e delle loro abitudini.

Tutte cose ben conosciute da tempo che si tirano dietro argomenti importanti, molto discussi e controversi come la privacy, ma che fanno riflettere ancora di più dopo aver verificato con quale dettaglio e puntualità cronologica vengano archiviate tutte le attività di chi naviga su internet non solo da Google ma anche da altri network come Facebook, Twitter, Amazon, Yahoo, Apple o Microsoft.

Ma veniamo al dunque, come si fa a visualizzare la propria storia su Google ?

Molto semplice:

• Effettuare l'accesso con il proprio account Google (GMail)
• Andare su https://myaccount.google.com/ oppure dalla pagina del motore di ricerca fare click sull'icona del proprio profilo Google e poi click su Account (vedi immagine sottostante)

• Nella pagina Impostazioni Account, trovare la sezione Strumenti Account e click su Cronologia Account (vedi immagine sottostante)

• Nella successiva pagina Cronologia Account sono presenti i links Gestisci Cronologia per accedere a diversi archivi storici:  Attività sul Motore di ricerca, Spostamenti su Maps, Attività di ricerca e visualizzazione video su Youtube.  Come potete vedere dalle immagini successive tutto è spiegato in modo molto chiaro.  

• Le immagini sottostanti sono un esempio delle pagine con le cronologie delle attività. 

Le tue ricerche ed attività di navigazione

Video guardati su Youtube

• Sono disponibili anche funzionalità per:
• Eliminare definitivamente le informazioni selezionate
• Scaricare la lista delle attività (vedi immagine sottostante)

• In caso di richiesta di Scarico, i dati verranno preparati in formato Json su Google Drive ed vi verrà inviata un'email su GMail appena saranno disponibili.

Ma 'ndo vai se il Big Data non ce l'hai ?

Stiamo vivendo gli anni del Big Data e del Cloud, in questo periodo storico qualsiasi soluzione informatica sembra non poterne fare a meno, soprattutto a livello commerciale e comunicativo però.

Ormai ne parlano tutti, non si può realizzare ma soprattutto vendere o comprare un'architettura software che non abbia questi 2 aspetti ben evidenti.  Chi non lo fa è out.

Una spruzzata qua e la di Big Data e Cloud ci sta sempre bene, serve per far vedere che si sta sulla cresta dell'onda, che si seguono le nuove tecnologie e le tendenze del mercato, poi chissenefrega se invece in quel caso non servono.

Siamo arrivati al punto in cui per registrare 1000 records e farci qualche conteggio statistico sopra, si parla di Big Data ed Analitycs (ecco un'altra parola magica di questi anni), il tutto possibilmente in Cloud.

Sono le mode del mondo IT, chi ci vive da sempre ha imparato a riconoscerle e anche a sfruttarle.

Nel periodo a cavallo tra il vecchio ed il nuovo secolo si parlava solo di Data WareHouse, un qualsiasi database veniva descritto come DWH, non importava se ne avesse effettivamente le caratteristiche, l'importante era utilizzare questa locuzione difficile per enfatizzare il tutto.

Poi a seguire sono arrivate l'EAI (Enterprise Application Architecture), la SOA (Service Oriented Architecture) e la BI (Business Intelligence) che, oltre a imporre realmente nuove tecnologie e metodologie strutturate, sono servite a riempire, troppo spesso anche a sproposito, presentazioni ed articoli per più di un decennio.

Fa comodo a tutti dare enfasi a prodotti, soluzioni ed architetture utilizzando termini cool di ampio respiro, aiuta a vendere ma anche a comprare.

Poi, come tutte le mode passano e di queste tecnologie diventa difficile anche parlarne quando invece servono effettivamente e devono essere utilizzate.

Ci sarà sempre qualcuno che ti dirà "io di queste cose ne parlavo 10 anni fa" presupponendo quindi una tua scarsa visione innovativa, allora è sempre meglio proporre quello che gli interlocutori si aspettano e vogliono sentirsi dire, anche se le soluzioni non sono completamente appropriate al contesto.

I veri professionisti ed amanti dell'Information Technology sanno riconoscere dopo pochi minuti chi parla con cognizione di causa e coloro che invece si riempiono la bocca con tematiche più grandi di loro per sentirsi adeguati. Quest'ultimi non bisogna mai contraddirli, basta guardarli e sorridere, in cuor loro sanno che tu sai.

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Il concetto di Common Data Model (CDM)

I dati sono la componente più importante di un qualsiasi sistema o architettura informatica.

Una delle maggiori criticità che si riscontrano in un contesto IT di tipo enterprise, è la complessità dell’integrazione tra sistemi che hanno modelli dati e linguaggi di comunicazione eterogenei anche dal punto di vista semantico.
La diversità tra i formati dati dei sistemi coinvolti nei processi di business è uno degli aspetti principali da considerare nell'adozione di una architettura di integrazione (EAI) con approccio a servizi (SOA).

Avere interfacce di comunicazione non generalizzate, ma specifiche per singolo sistema o addirittura singolo processo, comporta un aumento della complessità generale con conseguente incremento dell'effort necessario per ciascun nuovo sviluppo o intervento di manutenzione evolutiva. Infatti, per ciascun flusso dati che viene scambiato è necessario implementare una differente trasformazione, con il rischio oltretutto di mal interpretare il vero significato dell'informazione che viene veicolata.

Per mitigare questo problema e rendere l’integrazione dei dati più efficiente dal punto di vista tecnologico ed economico, un approccio efficace è quello di utilizzare un Common Data Model, noto anche come CDM.

Un CDM viene definito per rendere univoca la comunicazione tra sistemi eterogenei in un comune ambiente di business; è un formato dati standardizzato e condiviso, utilizzato per facilitare l'integrazione tra diverse aree applicative e quindi lo scambio dati tra di esse.

Il CDM è un modello predefinito che esprime la rappresentazione logica, semantica e le relazioni dei dati a cui ciascun sistema deve far riferimento per comporre ed interpretare nel modo corretto le informazioni che invia e riceve.

La definizione di un CDM può rivelarsi un'attività lunga ed articolata e va fatta con la massima attenzione tenendo in considerazione tutti i requisiti e le specificità dei processi di business e dei sistemi coinvolti.

Come base di partenza per definire un nuovo CDM, una delle possibilità può essere quella di estendere il formato dati utilizzato dal sistema più importante tra quelli coinvolti apportando le opportune modifiche, ma forse la più valida alternativa è quella di cercare se esiste già un modello standard per il tipo di contesto a cui si fa riferimento.

Per alcuni dei più importanti ambiti di business (es. Telecomunicazioni, News, Pubblica Amministrazione, Sanità, ecc.) infatti sono disponibili dei CDM più o meno consolidati che documentano il formato dati "standard". Tali CDM cercano chiaramente di essere onnicomprensivi e quindi è quasi sempre opportuno ritagliarli per le proprie necessità.

Gli strumenti per descrivere un CDM, tipicamente sono:

• Grafici relazionali (entità/relazioni);
• Grafici gerarchici;
• Markup languages (xml, xsd, uml);
• Documenti e tabelle descrittive dei vari campi che compongono il data model.

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