Come tech lead in una startup early-stage, ho progettato la pipeline di raccolta e analisi dati da sensori industriali. Architettura event-driven con Kafka e Kafka Streams, persistenza su MongoDB, dashboard Grafana per visualizzazione real-time e alerting.
Pipeline Analytics Industriale
Sensori industriali che producono dati in continuo, con il bisogno di trasformarli in informazioni utili e dashboard leggibili — senza che la pipeline di ingest diventi il primo collo di bottiglia man mano che i sensori aumentano.
KafkaKafka StreamsksqlDBMongoDBGrafanaPython
Contesto
Tech lead in una startup early-stage. Pipeline progettata da zero, in un contesto in cui le scelte fatte qui avrebbero condizionato l'architettura dati per gli anni successivi.
Pilastro applicato
Progettare
Cosa ho fatto
- Progettazione del modello a eventi: cosa è un fatto immutabile, cosa è una vista derivata, dove sta il confine
- Implementazione delle trasformazioni real-time con Kafka Streams e ksqlDB
- Persistenza su MongoDB per le viste interrogabili, con Kafka come unico source of truth
- Dashboard Grafana per il monitoraggio operativo della pipeline e per le metriche di business
- Definizione di alerting su soglie critiche dei dati e sulla salute della pipeline stessa
Risultato
La pipeline regge l'aggiunta di nuovi sensori senza riscrivere il flusso di ingest: bastano nuovi topic e nuove regole di trasformazione. Le dashboard sono state lo strumento con cui il team prodotto ha capito i dati, prima ancora del team tecnico.
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