Il problema

Il cliente ha un'esigenza molto specifica: individuare le compatibilità tra vari elementi a fronte di molteplici parametri.

L'approccio strategico

La nostra proposta prevedeva l'implementazione di un Database a Grafo, da integrare con il sistema esistente, per gestire efficacemente relazioni multidimensionali.

Questa soluzione offre numerosi vantaggi:

1. Flessibilità: Adattabilità rapida a nuove tipologie di componenti e regole di compatibilità.
2. Efficienza: Esecuzione di query complesse con tempi di risposta ottimizzati.
3. Scalabilità: Gestione efficiente di un volume elevato di componenti e relazioni interconnesse.

Metodologia implementativa

1. Analisi dei dataset esistenti
2. Progettazione del database a grafo
3. Sviluppo di algoritmi per la generazione di dati rappresentativi
4. Creazione di procedure ETL per l'importazione dati nel database a grafo
5. Implementazione di query per l'analisi di compatibilità
6. Sviluppo di un'interfaccia utente intuitiva per la visualizzazione e l'interazione con i dati

Per garantire un'analisi significativa, abbiamo utilizzato script di importazione personalizzati per popolare il database con un ampio set di dati pseudocasuali ma rappresentativi.

Il dataset di test comprendeva oltre 40.000 elementi interconnessi attraverso più di 252.000.000 di relazioni.

Risultati quantificabili

In un ambiente di test con risorse hardware volutamente limitate e senza ottimizzazioni specifiche, il sistema ha dimostrato prestazioni eccezionali, fornendo risultati in meno di 800 millisecondi.

Stack tecnologico

• Python: per lo sviluppo di script e logica di backend
• Flask: framework leggero per le API RESTful
• ArangoDB: database a grafo open-source ad alte prestazioni
• Docker: per la containerizzazione e il deployment semplificato

Per ragioni di riservatezza e accordi di non divulgazione, ulteriori dettagli tecnici non possono essere divulgati.