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Pub/Sub

Il pub/sub (publish/subscribe) è un modello di comunicazione in cui chi produce messaggi (publisher) li pubblica su canali tematici (topic) senza sapere chi li riceverà, e chi è interessato (subscriber) si abbona ai topic senza sapere chi pubblica. Un broker in mezzo smista tutto. È il modello della radio: l'emittente trasmette, chiunque sintonizzato riceve.

Definizione

Come funziona

Questo disaccoppiamento totale è la forza del pattern: publisher e subscriber si evolvono, scalano e falliscono in modo indipendente. Aggiungere un nuovo consumatore di eventi richiede zero modifiche a chi li produce. I broker moderni, Apache Kafka, Google Pub/Sub, Redis, NATS, aggiungono persistenza dei messaggi, replay dello storico e garanzie di consegna configurabili.

Applicazioni

Nell'AI il pub/sub è il tessuto delle architetture event-driven: un documento caricato genera un evento a cui reagiscono in parallelo il servizio di embedding, quello di moderazione e quello di notifica; i sistemi multi-agente usano bus di eventi per coordinarsi senza accoppiarsi. Fuori dall'AI muove feed di social network, telemetria IoT e sistemi di trading.

Storia ed etimologia

Il pattern ha radici nei sistemi distribuiti degli anni '80: una delle prime incarnazioni commerciali di rilievo fu The Information Bus di Teknekron (poi TIBCO), sviluppato sul finire del decennio per distribuire dati di mercato nelle sale di trading di Wall Street, dove l'idea di pubblicare per argomento invece che inviare a destinatari specifici si rivelò rivoluzionaria. I nomi vengono dall'editoria: publish, pubblicare, e subscribe, abbonarsi, come a una rivista.

Come si usa in Grace

Negli scenari di Grace su architetture ad eventi impari a far progettare all'AI sistemi disaccoppiati con topic e sottoscrizioni. Le leghe settimanali funzionano in modo simile: Grace pubblica risultati e classifiche, e ogni iscritto riceve gli aggiornamenti del proprio campionato.

Termini correlati

• Coda (Queue)
• Webhook
• Streaming
• Microservizi
• Workflow AI

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
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