Scopri il progetto di laurea finale di Cristina Serrano, premiato al 5° Turing Machine Awards
La Scuola Superiore di Informatica (UCLM) ha riconosciuto il Progetto di Laurea Finale di Cristina Serrano TrujilloIntitolata Sviluppo di una soluzione di gestione automatizzata della posta elettronica basata sulle code, diretto da José Antonio de la Torre Las Heras e José Luis López-Casero Sánchez-Manjavacas. Nell'ambito di questi premi, il progetto ha ricevuto il 1° premio NTT Data Classroom e il 1° Premio Astrokube per il miglior progetto di laurea finale in infrastruttura Cloud.
Gestione automatizzata delle e-mail critiche in base alle code degli eventi
Una soluzione basata sugli eventi che converte le email di monitoraggio in eventi JSON, filtra e assegna priorità agli incidenti ed esegue azioni automatizzate per accelerare la risposta ai guasti.
Quale problema risolve?
APRIRE
Architettura in 3 moduli
Produttore: Mailbox Intake → Evento JSON
Connettiti alla posta elettronica, estrai i campi chiave e pubblica gli eventi in Kafka.
Filtraggio: dare priorità, deduplicare e decidere
Servizio Python che mantiene lo stato e applica regole in base alla criticità e al contesto.
Consumatori: azioni automatiche
Microservizi che attivano attività di automazione in base al tipo e all'urgenza dell'avviso.
Idea chiave: architettura guidata dagli eventi
APRIRE
Urto
Meno duplicati e meno avvisi irrilevanti grazie al filtraggio.
Prioritizzazione e azioni automatizzate per risparmiare tempo sulle attività critiche.
Progettato per crescere con carichi e servizi aggiuntivi.
Eventi strutturati per verificare decisioni e stati.
Tecnologie (sintesi)
Messaggistica ed eventi
Kafka · argomenti · eventi JSON
Cloud e orchestrazione
Kubernetes · contenitori · resilienza
automazione
Python · filtraggio · esecuzione attività
Un vero problema: gli avvisi arrivano, ma nessuno li gestisce in tempo.
In molte infrastrutture IT, i sistemi di monitoraggio inviano email di allerta (spazio su disco insufficiente, interruzioni del servizio, errori di backup, ecc.). Se questi avvisi non vengono elaborati tempestivamente, possono portare a incidenti gravi, che vanno dalla perdita di backup alle interruzioni del servizio. La tesi di laurea di Cristina affronta proprio questa sfida con un obiettivo chiaro: automatizzare la gestione delle email critiche in modo che nessuna notifica importante venga persa e che ogni messaggio venga gestito in base alla sua urgenza.
Come funziona la soluzione (ad alto livello)
Il sistema propone un'architettura event-driven in cui ogni email viene trasformata in un evento e instradata attraverso un "cuore" di messaggistica in tempo reale basato su Kafka, implementato su Kubernetes, che facilita la scalabilità e il ripristino in caso di interruzioni. La soluzione è suddivisa in tre moduli principali:
- Email producer: si connette a una casella di posta reale, estrae i messaggi (solitamente generati da strumenti di monitoraggio), li trasforma in JSON strutturati e li pubblica su un argomento generale. La connessione utilizza EWS, insieme all'autenticazione moderna tramite Azure Active Directory e OAuth 2.0.
- Servizio di filtraggio: implementato in Python con Faust, analizza i campi rilevanti (host, servizio, stato…), mantiene una “memoria” dell’ultimo stato noto e decide se un avviso deve essere inoltrato, scartato o risolto, applicando una logica di priorità (ad esempio, scartare un avviso se ce n’è già uno critico attivo).
- Consumatori specializzati: microservizi Python che convertono gli eventi in azioni, avviando attività automatizzate tramite Rundeck. Vengono presi in considerazione flussi diversi a seconda della criticità, tra cui l'attesa intelligente (ad esempio, avvisi entro una finestra temporale specifica) e la gestione dei casi ambigui.
