Quali sono i componenti chiave dell’Architettura Yellowfin

Di seguito sono descritti i principali componenti funzionali dell’architettura di Yellowfin.

Database di configurazione – memorizza tutti i dati di configurazione richiesti da Yellowfin, comprese le informazioni su utenti, sicurezza, fonti di dati e contenuti creati in Yellowfin. I contenuti creati includono le definizioni di report, grafici, dashboard, presentazioni e storie. Può essere implementato in una varietà di database relazionali, tra cui SQLServer, MySQL e Oracle.

Fonti di dati per il reporting – Yellowfin si connette in tempo reale a un’ampia varietà di fonti di dati, tra cui i più diffusi database relazionali e non relazionali (con un driver jdbc appropriato), cubi (tramite MDX), file piatti e endpoint API (compresi i connettori predefiniti alle più diffuse applicazioni cloud). Questo framework è estensibile e i clienti possono creare le proprie connessioni o utilizzare una connessione di terze parti, se disponibile.

Motore ETL (opzionale) – si tratta di un componente opzionale che i clienti possono utilizzare se hanno bisogno di trasformare ulteriormente i loro dati in una forma adatta all’analisi. I dati possono essere letti da qualsiasi fonte, combinati, trasformati e quindi ritrascritti in qualsiasi DBMS scrivibile da noi supportato. È disponibile un’ampia gamma di operazioni di trasformazione, tra cui l’unione dei dati, la divisione dei dati, la creazione di nuove colonne, la modifica dei tipi di dati, la sostituzione dei valori e così via. Inoltre, i clienti possono collegare un flusso di lavoro ETL a un modello di Data Science di terze parti per migliorare i dati con i risultati di un algoritmo predittivo. Attualmente supportiamo modelli esportati in formato pmml, nonché connessioni live a server R, H20.ai e AWS SageMaker. Il framework delle fasi ETL è estensibile e i clienti possono creare e inserire le proprie fasi ETL personalizzate.

Livello dei metadati – questo livello contiene tutte le informazioni necessarie sui dati a partire dai quali devono essere creati i report. Queste includono le strutture delle tabelle, le condizioni di join, i campi calcolati, la formattazione dei dati e così via. Questi dati vengono poi utilizzati dal Query Engine che genera query specifiche per il DB sotto forma di SQL, MDX o altre chiamate per interrogare dinamicamente la connessione dati live. I dati possono anche provenire da una Stored Procedure o da un SQL codificato a mano. A questo livello vengono applicati aspetti della sicurezza, tra cui l’applicazione di filtri di accesso e/o la sostituzione della fonte dei dati per supportare la segregazione logica o fisica dei dati in un ambiente multi-tenant.

Yellowfin Report – questo modulo è responsabile della richiesta di dati al Query Engine, del miglioramento di tali dati ove necessario e della generazione delle visualizzazioni richieste. Le Query Definitions contengono i dettagli necessari per definire esattamente i dati richiesti per produrre ogni report o visualizzazione. Esistono vari sotto-engine che eseguono ulteriori elaborazioni sui dati una volta restituiti dal motore di query:

• Motore di post-elaborazione – questo motore prende i dati grezzi da una query e li prepara per la presentazione. Questo include la combinazione di dati provenienti da fonti diverse, l’esecuzione di tabulazioni incrociate di dati, la conversione di tipi di dati, la formattazione dei dati e l’arricchimento dei dati mediante l’esecuzione di complesse post-elaborazioni. La post-elaborazione può includere l’esecuzione di calcoli statistici avanzati (come percentuale sul totale, StdDev, previsioni, ecc.) e il richiamo ad applicazioni di terze parti per arricchire i dati (ad esempio invocando un modello di data-science predittivo utilizzando lo stesso framework del motore ETL). Le funzioni di post-elaborazione sono estensibili e i clienti possono scrivere e includere le proprie funzioni per eseguire elaborazioni specifiche prima della visualizzazione dei dati.
• Motore di visualizzazione – questo motore genera i contenuti visibili per gli utenti, tra cui report, grafici, dashboard, presentazioni e storie. Questo framework è anche estensibile, ad esempio è possibile includere grafici Javascript e altri componenti UI personalizzati.
• Raw Data Provider – i set di dati restituiti dai report sono accessibili tramite chiamate API. I clienti possono eseguire elaborazioni personalizzate sui set di dati sottostanti prima che questi vengano presentati in una visualizzazione Yellowfin o in un elemento UI personalizzato sviluppato dal cliente.
• Cache dei dati – Yellowfin può essere configurato per memorizzare i dati nella cache al fine di velocizzare l’esperienza dell’utente finale. È possibile memorizzare nella cache una serie di dati, tra cui i dati effettivi del report, i valori dei filtri, i preferiti e così via. L’aggiornamento dei dati può essere programmato tramite lo scheduler di Yellowfin.

Livello dei contenuti – I contenuti possono essere consumati tramite l’applicazione Yellowfin dai browser più diffusi, dall’applicazione mobile nativa Yellowfin (IOS o Android) e i singoli componenti possono essere incorporati nelle applicazioni tramite chiamate API. In genere gli utenti interagiscono con le visualizzazioni di Yellowfin tramite una Dashboard, una Presentazione o una Storia – o una visualizzazione incorporata direttamente in un’applicazione di terze parti. Il livello di contenuto può essere ridisegnato e personalizzato per soddisfare le esigenze del cliente. Il livello dei contenuti offre altre funzionalità, tra cui

• Contenuti di terze parti – a partire dal prodotto Story, i clienti possono incorporare in Yellowfin visualizzazioni provenienti da applicazioni di BI di terze parti. I contenuti di Tableau, Qlik e PowerBI possono essere integrati e visualizzati insieme ai contenuti di Yellowfin.
• Timeline Feed – il timeline feed serve avvisi personalizzati e contenuti rilevanti per gli utenti tramite l’applicazione Yellowfin, l’app mobile o un’API REST.

Motore di pianificazione – contiene un motore di pianificazione flessibile per programmare lavori ETL, distribuzione di report, lavori di segnalazione e altre attività di sistema. Alcune attività programmate possono essere attivate, ad esempio in base al superamento di soglie predefinite.

Motore dei segnali – il motore dei segnali analizza automaticamente i dati per identificare gli eventi significativi e quindi genera avvisi personalizzati che vengono consegnati tramite il feed della timeline, sia nel client del browser che in quello mobile. I lavori dei segnali sono configurati e sfruttano il livello dei meta-dati e possono essere programmati per essere eseguiti con qualsiasi frequenza utilizzando il motore di pianificazione. Il motore dei segnali è complesso e contiene un motore di generazione di serie temporali, diversi algoritmi di rilevamento degli eventi, un motore di classificazione e personalizzazione e un motore di notifica.

Assisted Insights Engine – si tratta di un insieme di algoritmi che vengono invocati per generare automaticamente approfondimenti sui dati al volo. Questi approfondimenti sono accessibili attraverso l’interazione diretta dell’utente con una visualizzazione grafica, attraverso il processo di creazione dei report e anche per fornire spiegazioni più approfondite dietro ai segnali.

Quali sono i componenti chiave dell’architettura della piattaforma Yellowfin?

Yellowfin è composto da un Application Server Java (che gira su Apache Tomcat) e da un Database Repository. Il database del repository può esistere su uno dei seguenti sistemi di database supportati: PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle, DB2 o Ingres.

L’applicazione può essere scalata per ottenere una maggiore capacità e un failover clusterizzando più Application Server Yellowfin sullo stesso database del repository.