Tesi di laurea triennale e magistrale
Contribuisci al progresso della Versio.io Platform con i risultati della tua tesi
di laurea triennale o magistrale.
Noi di Versio.io affrontiamo la complessità dell'IT aziendale grazie all'intelligenza
artificiale e all'automazione. Per la tua tesi di laurea triennale o magistrale, ti
offriamo un ambiente stimolante in cui la ricerca incontra la realtà industriale.
Avvalendoti della nostra infrastruttura e della guida di esperti, colmerai il divario
tra rigore accademico e innovazione. Sei pronto per un'immersione totale nel mondo
del Digital Twin?
Panoramica degli argomenti
La CMDB di Agentic: integrazione dell'IA tramite il Model Context Protocol (MCP) e
l'interfaccia a riga di comando (CLI)
I protocolli emergenti come MCP consentono agli agenti di intelligenza artificiale
di interagire direttamente con i sistemi tecnici. Questa tesi mira a realizzare un
ponte funzionale basato su CLI che consenta agli agenti di intelligenza artificiale
di interrogare e convalidare l'inventario di Versio.io in tempo reale.
- Ricerca sul Model Context Protocol (MCP) per lo scambio standardizzato di dati con
agenti di intelligenza artificiale
- Sviluppo di uno strumento CLI per collegare gli ambienti di sviluppo locali con l'API
di Versio.io
- Sviluppo di un prototipo di assistente AI che utilizza MCP per interagire con l'inventario
IT
Derivazione automatizzata delle regole di conformità normativa tramite l'intelligenza
artificiale
I moderni quadri normativi, come NIS2 o DORA, pongono sfide significative per l'implementazione
manuale. Questa tesi esplora come l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata
per tradurre automaticamente complessi requisiti legali in regole tecniche applicabili
all'interno di Versio.io.
- Analisi dei requisiti normativi (NIS2, DORA, BAIT) e loro corrispondenza con gli indicatori
tecnici
- Sviluppo di un approccio basato sull'intelligenza artificiale (LLM/RAG) per ricavare
regole di rafforzamento della sicurezza da documenti formali
- Implementazione di un prototipo per automatizzare gli aggiornamenti delle regole nel
Governance Engine di Versio.io
Gestione delle licenze software basata sui dati e sull'inventario di Versio.io
L'accuratezza della conformità delle licenze software dipende interamente dall'accuratezza
dei dati di rilevamento sottostanti. Questa tesi analizza come l'inventario granulare
e in tempo reale acquisito da Versio.io possa essere sistematicamente trasformato
in un sistema automatizzato di gestione delle licenze, al fine di colmare il divario
tra le installazioni effettive e i diritti contrattuali.
- Mappatura degli attributi CI e delle classi di inventario di Versio.io a specifici
parametri di licenza (ad es. core CPU, percorsi di installazione, postazioni SaaS)
- Sviluppo di una logica di riconciliazione automatizzata che confronta lo stato attuale
dell'inventario con un archivio dei diritti di licenza
- Creazione di un dashboard basato sui dati per individuare i prodotti invenduti e individuare
le opportunità di ottimizzazione sulla base dell'andamento storico delle scorte
Ottimizzare il valore operativo degli inventari Kubernetes e dei container
Il semplice rilevamento dei container non è più sufficiente per l'IT aziendale moderno.
Questo articolo analizza come arricchire i dati di Kubernetes con il contesto aziendale,
le metriche di sicurezza e la trasparenza dei costi, al fine di offrire un valore
aggiunto agli stakeholder.
- Analisi delle dipendenze tra i microservizi e l'infrastruttura sottostante in Versio.io
- Integrazione degli aspetti relativi alla sicurezza e ai costi nel processo di inventario
dei container
- Progettazione di scenari di monitoraggio automatico delle modifiche per ambienti cloud-native
dinamici
CMDB basata sull'intelligenza artificiale: ottimizzazione dell'elaborazione dei dati
di inventario e delle analisi all'interno di Versio.io
Una CMDB moderna contiene enormi quantità di dati complessi e in rapida evoluzione
che possono rendere impossibile un'analisi manuale. Questa tesi si concentra sull'integrazione
delle funzionalità di intelligenza artificiale direttamente nella Versio.io Platform
per automatizzare l'elaborazione dei dati, individuare modelli nascosti e trasformare
i registri grezzi dell'inventario in informazioni intelligenti e utilizzabili.
- Sviluppo di metodi basati sull'intelligenza artificiale per la classificazione automatizzata
dei dati, la normalizzazione e il rilevamento delle anomalie all'interno del pool
di dati di Versio.io
- Progettazione di un livello integrato di intelligenza artificiale per identificare
relazioni complesse e prevedere i modelli di impatto tra i diversi livelli dell'infrastruttura
- Sviluppo di un prototipo di interfaccia in linguaggio naturale (NLI) per consentire
l'interrogazione e l'analisi intuitive e conversazionali del gemello digitale direttamente
all'interno della piattaforma
Analisi automatizzata dell'infrastruttura IT e integrazione nei flussi di lavoro di
inventario
La visibilità completa è alla base di ogni CMDB, ma gli ambienti ibridi rendono la
scansione un'operazione complessa. Questo argomento si concentra sulla progettazione
di flussi di lavoro intelligenti e automatizzati per eliminare i punti ciechi e garantire
la massima qualità dei dati.
- Analisi dei metodi di scansione e individuazione dei "punti ciechi" nelle infrastrutture
ibride
- Progettazione di un framework di orchestrazione flessibile per la gestione dei processi
di inventario e dei trigger
- Sviluppo di meccanismi automatizzati per la pulizia dei dati e il controllo della
qualità
Inventario e visualizzazione della topologia di rete multistrato
Le reti moderne sono costituite da più livelli, dall'hardware fisico agli overlay
virtuali. Questa tesi sviluppa un concetto volto a unificare questi livelli in un
unico piano di rete dinamico all'interno dell'ecosistema Versio.io.
- Modellazione dei componenti di rete nei livelli fisico, logico e virtuale in Versio.io
- Sviluppo di un algoritmo per la generazione automatica di diagrammi di rete dinamici
a partire da dati di scansione
- Progettazione di un'analisi automatizzata degli impatti basata sulla topologia di
rete individuata
Integrazione bidirezionale tra Versio.io e ServiceNow
Molte aziende utilizzano ServiceNow per la gestione dei servizi IT (ITSM), ma necessitano
della visibilità approfondita offerta da Versio.io. Questa ricerca si concentra sulla
progettazione e l'implementazione di una sincronizzazione bidirezionale volta a garantire
la coerenza dei dati su entrambe le piattaforme.
- Armonizzazione e mappatura delle classi degli elementi di configurazione (CI) tra
i due sistemi
- Sviluppo di una logica di sincronizzazione affidabile per la gestione della proprietà
dei dati e la risoluzione dei conflitti
- Prototipazione di un caso d'uso in cui gli avvisi di conformità di Versio.io generano
incidenti in ServiceNow
Saremo lieti di ricevere la tua candidatura, comprensiva di curriculum vitae, attestati
e referenze relative ai tuoi progetti precedenti.
Per qualsiasi domanda, Matthias Scholze è a tua disposizione al numero +49 (30) 22
19 86 51 o all'indirizzo matthias.scholze@versio.io.
