Seminari di Kubernetes: un mondo da scoprire di Simone Auriemma e Sviluppo di un’applicazione web per il monitoraggio di simulazioni basate su agenti di Salvatore Sirica

• Kubernetes: un mondo da scoprire di Simone Auriemma
  Abstract -> Kubernetes, noto anche come K8s, è un sistema open source per automatizzare la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione delle applicazioni containerizzate. In questo seminario parlerò della mia esperienza di tirocinio con Gate42 nel quale ho imparato a sviluppare un microservices su questa piattaforma utilizzando NodeJs, Docker, Typescript e Kubernetes.
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• Sviluppo di un'applicazione web per il monitoraggio di simulazioni basate su agenti di Salvatore Sirica

Abstract : Le simulazioni basate su agenti sono uno degli strumenti più utilizzati per lo studio dei fenomeni del mondo reale. Esse consentono di modellare il comportamento e le dinamiche di sistemi complessi permettendo così di indagare sui vari aspetti che li caratterizzano. krABMaga è un framework per lo sviluppo di simulazioni basate su agenti scritto in Rust che garantisce alte prestazioni ed affidabilità. L'utilizzo delle caratteristiche peculiari del linguaggio di programmazione Rust permette a krABMaga di fornire alta efficienza senza rinunciare ad una buona usabilità. Il framework, infatti, offre varie funzionalità che permettono non solo di modellare ed eseguire una simulazione ad agenti ma anche di visualizzarla mediante un motore grafico e di raccoglierne i risultati in formati facili da analizzare. Tuttavia, il risultato finale di una simulazione spesso non è sufficiente a comprendere le dinamiche che caratterizzano il fenomeno sotto osservazione ma è necessario osservare durante l’esecuzione l’evoluzione del modello. In questo seminario verrà presentato un sistema di monitoraggio di simulazioni basate su agenti integrato in krABMaga. Il sistema consente di visualizzare in modo semplice ed efficace i dati della simulazione mediante un’applicazione web sviluppata con le più moderne tecnologie permettendo al modellatore di comprendere l’evoluzione del sistema e di effettuarne un’analisi più approfondita.