Progetto e implementazione di un sistema massivo di acquisizione dati in tempo reale. = Design and implementation of a massive real-time data acquisition system.

L'attività di intercettazione da parte delle Autorità Giudiziarie rappresenta lo strumento principale per ottenere informazioni allo scopo di controllare il comportamento di soggetti ritenuti pericolosi e raccogliere eventuali prove da mostrare in fase di dibattimento. Al giorno d'oggi, l'analisi investigativa deve fare i conti con la gestione di una grande quantità di dati, tale per cui c'è la necessità di avere dei sistemi che permettano in maniera efficiente di memorizzare ed elaborare le informazioni provenienti dalle varie apparecchiature telematiche. Per tale motivo, questa tesi ha come obiettivo la progettazione e l'implementazione di un sistema in grado di immagazzinare dati massivi provenienti da fonti diverse, elaborarli per renderli utili ai fini dell'investigazione, e fornire così un prodotto utile all'Operatore di Polizia Giudiziaria per lo svolgimento del suo lavoro di indagine. La soluzione proposta prevede l'utilizzo di un unico database documentale centralizzato in grado di garantire una scalabilità orizzontale e che permette la gestione simultanea dei diversi flussi di dati in ingresso. In primo luogo vengono esaminate le soluzioni attualmente presenti per gestire i principali flussi (IP e Voce), dopodiché, data la necessità di unificare la gestione dei dati di natura diversa, viene proposta una nuova architettura di backend e una nuova modellazione dei dati, che si basa su due entità principali: Item e Session. Queste ci permettono di modellare una sessione di intercettazione per un determinato decreto, nella quale sono presenti uno o più eventi di intercettazione. In seguito vengono esaminate nel dettaglio le componenti principali della nuova architettura proposta; nello specifico il database documentale MongoDB e il motore di ricerca Elasticsearch, approfondendo anche il tema della sincronizzazione tra i due. Infine vengono analizzati i risultati ottenuti per la valutazione dell'efficienza, considerando come modalità di implementazione del software sia un approccio bloccante, tramite il framework Spring MVC, sia uno reattivo, basato su Spring WebFlux.