Tech 4. May 18th 2018. Data Driven Innovation 2018. Engineering Department, University of Roma Tre

1. MODELLO AD ATTORI

2. CHI È QUESTO
TIZIO?
Nicola Sanitate
R&D manager @ ApuliaSoft
Community leader @ Club degli Sviluppatori
n.sanitate@apuliasoft.com
linkedin.com/in/nsanitate
github.com/nsanitate
twitter.com/n_sanitate

3. SCOMMESSE

4. LE SCOMMESSE
NELLA STORIA
La storia delle scommesse è vecchia
tanto quanto la storia dell'uomo

5. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?

6. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?
1863 Legalizzazione del gioco del Lotto

7. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?
1863 Legalizzazione del gioco del Lotto
1946 Istituzione del Totocalcio

8. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?
1863 Legalizzazione del gioco del Lotto
1946 Istituzione del Totocalcio
1998 Legalizzazione delle scommesse

9. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?
1863 Legalizzazione del gioco del Lotto
1946 Istituzione del Totocalcio
1998 Legalizzazione delle scommesse
2002 Autorizzazione al gioco online

10. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?
1863 Legalizzazione del gioco del Lotto
1946 Istituzione del Totocalcio
1998 Legalizzazione delle scommesse
2002 Autorizzazione al gioco online
2013 Autorizzazione al gioco su eventi virtuali

11. LE SCOMMESSE
IN ITALIA
1700 Vizio diabolico o fonte di entrate?
1863 Legalizzazione del gioco del Lotto
1946 Istituzione del Totocalcio
1998 Legalizzazione delle scommesse
2002 Autorizzazione al gioco online
2013 Autorizzazione al gioco su eventi virtuali
2018 ApuliaSoft incontra Betpoint

12. BETPOINT

13. 50% 50%
Si parte dal calcolo delle probabilità

14. Si parte dal calcolo delle probabilità
Si calcolano le quote
2.0 2.0

15. Si parte dal calcolo delle probabilità
Si calcolano le quote
Si abbassano le quote per favorire il bookmaker
1.9 1.9

16. Si parte dal calcolo delle probabilità
Si calcolano le quote
Si abbassano le quote per favorire il bookmaker
Si bilancia in base agli eventi
1.7 2.1

17. 700K
40M
Quote settimanali elaborate
utilizzando il vecchio algoritmo
Quote settimanali da elaborare
grazie ai nuovi avvenimenti

18. FACCIAMO
UN PO' DI CONTI
38 elaborazioni al secondo
700k elaborazioni totali
5,12 ore
40M elaborazioni totali
292,4 ore (12,18 giorni)

19. CONCORRENZA

20. PARALLELISMO

21. MODELLI DI CONCORRENZA
Processi
Thread
Futures
Coroutines
CPS
Reti di Petri
ecc.

22. MODELLO
AD ATTORI
Modello concettuale per il calcolo simultaneo
Inventato da Carl Hewitt nel 1973
Definisce alcune regole su come
i componenti del sistema devono comportarsi
e interagire tra loro

23. CHE COS'È
UN ATTORE?
Attore è l'unità primitiva di computazione
Un oggetto che riceve un messaggio ed
effettua una elaborazione basata su di esso
Pensa agli attori come a delle persone che
comunicano tra loro solo tramite posta

24. PROPRIETÀ
DI UN ATTORE
Ogni attore ha un indirizzo ed una mailbox
Gli attori comunicano inviandosi
messaggi asincroni
I messaggi vengono archiviati nelle mailbox
finché non vengono elaborati

25. COSA PUÒ FARE
UN ATTORE?
Creare altri attori
Inviare messaggi ad altri attori
Designare cosa fare con il prossimo
messaggio

26. ONE ACTOR IS NO ACTOR

27. LOCATION TRANSPARENCY
Non importa se l'attore a cui sto inviando un messaggio
è in esecuzione localmente o in un altro nodo
Questo ci permette di creare sistemi che sfruttano più computer
e ci aiuta a gestire situazioni in cui uno di loro fallisce

28. X 3.5
135 elaborazioni al secondo
82,3 ore (3,43 giorni)
1 nodo
TIRIAMO LE SOMME

29. X 3.5
X 5.1
132 elaborazioni al secondo
82,3 ore (3,43 giorni)
1 nodo
195 elaborazioni al secondo
44,8 ore (1,87 giorni)
2 nodi
TIRIAMO LE SOMME

30. IL MODELLO AD ATTORI
FUNZIONA MOLTO BENE SU
PROBLEMI PARALLELIZZABILI

31. CI SONO
INCONVENIENTI?
Cambiare l'approccio al problema
Equipaggiarsi adeguatamente per il testing
Dimenticarsi il classico debugging

32. FIN