{"id":71187,"date":"2026-11-03T15:55:56","date_gmt":"2026-11-03T14:55:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=71187"},"modified":"2026-11-03T15:58:06","modified_gmt":"2026-11-03T14:58:06","slug":"analytics-engine-irion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/","title":{"rendered":"Dentro l\u2019Analytics Engine: come Irion separa il calcolo dalla persistenza"},"content":{"rendered":"\n

Un motore SQL colonnare e vettoriale, eseguito in un servizio di calcolo dedicato e isolato, che si integra nelle pipeline di Irion EDM\u00ae Application senza richiedere ambienti di sviluppo separati e raggiunge i dati dove si trovano.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Uno sguardo all\u2019architettura dell\u2019Analytics Engine: come elabora grandi volumi, come gestisce la memoria, come scala e come collabora con gli altri strumenti di elaborazione.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 un motore specializzato<\/h2>\n\n\n\n

I workload analitici hanno una forma propria. Il motore relazionale di Irion EDM gestisce con buone prestazioni elaborazioni su volumi importanti<\/strong>, anche con molti utenti che accedono contemporaneamente agli stessi dati, garantendo consistenza e gestione della concorrenza. Le elaborazioni analitiche su volumi ancora maggiori seguono tipicamente un modello diverso: leggono poche colonne su un numero molto elevato di righe, aggregano, confrontano finestre temporali, combinano sorgenti diverse.<\/p>\n\n\n\n

Sono esigenze strutturalmente differenti, e quando condividono le stesse risorse la crescita dell\u2019una pu\u00f2 condizionare la stabilit\u00e0 dell\u2019altra. Non per un limite del motore relazionale, ma perch\u00e9 i due tipi di elaborazione chiedono cose diverse all\u2019infrastruttura.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Analytics Engine nasce da questa constatazione.<\/strong> \u00c8 un motore SQL colonnare e vettoriale, integrato in Irion EDM Application<\/a>, che affianca il motore tradizionale basato su SQL Server e permette di assegnare ogni elaborazione al motore pi\u00f9 appropriato. Il dato resta nel sistema pi\u00f9 adatto a conservarlo e governarlo; il calcolo viene eseguito dove \u00e8 pi\u00f9 efficace. Calcolo e persistenza possono cos\u00ec evolvere con criteri indipendenti, restando coordinati all\u2019interno di pipeline governate. <\/p>\n\n\n\n

Per chi lo usa, il paradigma resta familiare: l\u2019Analytics Engine si usa come il Query Engine. Ci\u00f2 che cambia \u00e8 il modo in cui l\u2019elaborazione avviene sotto il cofano.<\/p>\n\n\n\n

Lo schema che segue mostra come si distribuiscono i ruoli: dove si progettano le elaborazioni, dove vengono eseguite e dove risiedono i dati.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Leggere per colonne, calcolare per vettori<\/h2>\n\n\n\n

Il primo elemento dell\u2019architettura \u00e8 il modello di esecuzione. In un modello per righe, adatto alle operazioni transazionali, una query legge i record interi anche quando ne servono solo pochi campi. L\u2019Analytics Engine elabora invece i dati per blocchi colonnari<\/strong>: legge soltanto le colonne necessarie alla query, non l\u2019intero record.<\/p>\n\n\n\n

Su questo si innesta l\u2019esecuzione vettoriale. Le operazioni non vengono applicate valore per valore, ma su vettori di valori: somme, medie, raggruppamenti, finestre temporali e pivot sono trattati per blocchi. Il modello \u00e8 coerente con la forma tipica delle elaborazioni su grandi dataset, in cui poche colonne vengono lette su moltissime righe.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019effetto pratico \u00e8 semplice da enunciare: meno lavoro inutile per produrre pi\u00f9 risultato utile<\/strong>. \u00c8 nelle elaborazioni ad alta intensit\u00e0 (aggregazioni su decine di milioni di record, scostamenti temporali, pivot, simulazioni su serie storiche) che questa architettura esprime il suo potenziale, ampliando il perimetro dei workload gestibili nei tempi del lavoro operativo.<\/p>\n\n\n\n

Un uso virtuoso delle risorse<\/h2>\n\n\n\n

Il secondo elemento riguarda la gestione delle risorse. L\u2019Analytics Engine sfrutta la memoria per accelerare l\u2019elaborazione, ma non dipende esclusivamente da essa: quando il dataset supera la RAM disponibile, il motore prosegue utilizzando il disco, con uno spill<\/em> automatico che non interrompe l\u2019esecuzione.<\/p>\n\n\n\n

La conseguenza \u00e8 soprattutto architetturale. Il motore si adatta alla dimensione del workload:<\/strong> usa la memoria quando \u00e8 disponibile e ricorre al disco quando serve. Non \u00e8 quindi necessario dimensionare l\u2019infrastruttura sui casi limite per garantire che le elaborazioni pi\u00f9 pesanti arrivino a termine.<\/p>\n\n\n\n

Un servizio di calcolo dedicato<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019Analytics Engine non condivide le risorse con il resto dell\u2019applicazione. Le elaborazioni vengono eseguite da un servizio di calcolo dedicato, separato dagli altri servizi dell\u2019applicazione: l\u2019Analytics Execution Service (AES)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Nel lessico di settore si tratta di un\u2019esecuzione<\/strong> out-of-process<\/em><\/strong>. Un\u2019aggregazione su decine di milioni di record resta confinata nel perimetro del servizio, mentre il resto del sistema continua a funzionare senza impatti. L\u2019isolamento preserva la reattivit\u00e0 e la continuit\u00e0 degli altri servizi applicativi, anche quando il motore analitico lavora a pieno regime.<\/p>\n\n\n\n

Lo stesso disegno rende la potenza di calcolo scalabile in modo indipendente. Non esiste un server centrale: il servizio pu\u00f2 essere installato pi\u00f9 volte, sulla stessa macchina o su macchine diverse, distribuendo il carico in modo modulare, con logiche di throttling<\/em> per governare i picchi. La capacit\u00e0 cresce aggiungendo istanze, sia in ambiente Windows sia in ambiente Kubernetes\/Linux.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il risultato \u00e8 un\u2019architettura pi\u00f9 prevedibile nei costi e pi\u00f9 elastica nella capacit\u00e0: la crescita dei workload elaborativi non trascina il dimensionamento del sistema che conserva i dati.<\/p>\n\n\n\n

Uno spazio di lavoro isolato<\/h2>\n\n\n\n

Oltre a un servizio dedicato, l\u2019Analytics Engine dispone di un proprio spazio di lavoro. Le query vengono eseguite in uno spazio isolato, distinto dallo spazio di lavoro principale dell\u2019applicazione: una sorta di sandbox dedicata all\u2019elaborazione analitica, che Irion chiama Virtual Space<\/strong> ed \u00e8 fornita da un oggetto dedicato, AnalyticsDB.<\/p>\n\n\n\n

Il ciclo di vita di questo spazio \u00e8 configurabile a livello di singola pipeline o di singola richiesta. In questo modo le elaborazioni analitiche si inseriscono nel modello di esecuzione dell\u2019applicazione senza introdurre un paradigma operativo separato: l\u2019isolamento \u00e8 garantito, la gestione resta la stessa.<\/p>\n\n\n\n

Stessi paradigmi, stessa pipeline<\/h2>\n\n\n\n

Un motore specializzato ha valore se non obbliga a costruire un mondo a parte intorno a s\u00e9. L\u2019Analytics Engine si usa con gli stessi paradigmi gi\u00e0 noti a chi sviluppa su Irion EDM Application:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • DELT\u2122<\/strong> (Declarative Extract Load & Transform): il processo \u00e8 rappresentato come un grafo dichiarativo; si definisce la logica dell\u2019elaborazione e l\u2019applicazione ne governa l\u2019esecuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n
    • EasT\u2122<\/strong> (Everything as a Table): sorgenti diverse vengono presentate come tabelle virtuali, interrogabili in modo uniforme.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
        \n
      • IsolData\u2122<\/strong>: governa e isola gli spazi temporanei e il ciclo di vita dei dati intermedi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Non serve quindi un ambiente di sviluppo o di gestione separato. Soprattutto, l\u2019Analytics Engine pu\u00f2 interagire nella stessa esecuzione con gli altri engine di elaborazione di Irion (i Data Engine): Query, Rule, Python, R, Masking, Profiler e Script.<\/strong> Nella stessa pipeline pu\u00f2 leggere e scrivere tabelle virtuali prodotte o consumate dagli altri strumenti, combinando elaborazione, qualit\u00e0 e distribuzione dei dati in un unico flusso.<\/p>\n\n\n\n

        Raggiungere i dati dove si trovano<\/h2>\n\n\n\n

        Le architetture dati sono sempre pi\u00f9 distribuite, e un motore analitico deve saperle attraversare. L\u2019Analytics Engine opera direttamente su sorgenti eterogenee, senza richiedere la centralizzazione preventiva dei dati in un unico repository:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • supporta<\/strong> le tre principali tipologie di cloud object storage: Amazon S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
            \n
          • legge<\/strong> e scrive nativamente il formato Parquet, senza conversioni intermedie;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
              \n
            • si connette<\/strong> a Cloud Data Warehouse come Google BigQuery e ad architetture Lakehouse, tra cui Unity Catalog e il Lakehouse gestito da Irion;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                \n
              • si integra<\/strong> con database relazionali e sorgenti locali, consentendo di comporre sorgenti di natura diversa nella stessa pipeline.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                L\u2019uso di formati aperti favorisce l\u2019interoperabilit\u00e0 tra strumenti e permette di lavorare accanto alle piattaforme dati gi\u00e0 adottate, valorizzandone le risorse quando opportuno e riportando i risultati nelle pipeline governate di Irion.<\/p>\n\n\n\n

                Pushdown: portare parte del lavoro alla sorgente<\/h2>\n\n\n\n

                Raggiungere i dati non significa necessariamente spostarli. Quando la sorgente lo supporta, l\u2019Analytics Engine applica logiche di pushdown<\/em><\/strong>: delega alla sorgente remota filtri e proiezioni, o l\u2019intera query, riducendo il volume di dati da trasferire verso il servizio di elaborazione e valorizzando la potenza di calcolo gi\u00e0 presente nella sorgente.<\/p>\n\n\n\n

                Sui file Parquet il pushdown si applica anche in lettura. Il motore applica automaticamente projection<\/em> e filter pushdown<\/em><\/strong>: legge solo le colonne necessarie e, quando la query lo consente, utilizza i filtri per evitare di leggere porzioni di dati non rilevanti.<\/p>\n\n\n\n

                \u00c8 utile essere precisi sul perimetro. Accesso diretto e pushdown possono ridurre staging, copie e trasferimenti non necessari, ma non li eliminano in ogni caso: alcune elaborazioni locali o cross-source richiedono comunque di trasferire o materializzare i dati. Il trasferimento effettivo dipende dalla sorgente, dalla query e dal piano di esecuzione.<\/p>\n\n\n\n

                Dove esprime il massimo, e dove no<\/h2>\n\n\n\n

                L\u2019Analytics Engine pu\u00f2 essere utilizzato per diverse tipologie di elaborazione, ma d\u00e0 il meglio sui workload intensivi<\/strong>: aggregazioni, trasformazioni, profilazioni e query complesse su grandi volumi. Su questi workload, coerenti con la sua architettura colonnare e vettoriale, pu\u00f2 offrire prestazioni superiori; il risultato concreto dipende da query, dati, concorrenza, configurazione e infrastruttura.<\/p>\n\n\n\n

                Esiste anche un perimetro in cui non \u00e8 la scelta pi\u00f9 appropriata. Nei contesti ad alta transazionalit\u00e0 e concorrenza, con molti utenti che accedono o aggiornano contemporaneamente gli stessi dati, il motore tradizionale basato su SQL Server resta pi\u00f9 adatto. \u00c8 una delle ragioni per cui l\u2019Analytics Engine affianca SQL Server<\/strong>: ogni elaborazione viene assegnata al motore in grado di eseguirla meglio, valorizzando i sistemi gi\u00e0 presenti.<\/p>\n\n\n\n

                Un\u2019architettura progettata per crescere<\/h2>\n\n\n\n

                L\u2019Analytics Engine non \u00e8 un componente chiuso. La sua architettura prevede un meccanismo di estensione<\/strong> basato su librerie dedicate, ampliate e potenziate ad ogni release. Il motore \u00e8 quindi una base su cui aggiungere progressivamente nuove funzionalit\u00e0, facendo evolvere i casi d\u2019uso senza cambiare paradigma e senza introdurre ambienti separati.<\/p>\n\n\n\n

                In sintesi<\/h2>\n\n\n\n

                Sotto il cofano, l\u2019Analytics Engine combina un modello di esecuzione colonnare e vettoriale, una gestione della memoria che prosegue su disco quando serve, un servizio di calcolo dedicato e scalabile orizzontalmente, uno spazio di lavoro isolato e una connettivit\u00e0 nativa verso formati aperti e infrastrutture moderne. Tutto questo all\u2019interno degli stessi paradigmi e delle stesse pipeline di Irion EDM Application.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

                Il principio che tiene insieme questi elementi \u00e8 uno solo: far crescere il calcolo con criteri propri, senza trascinare il dimensionamento del sistema che conserva i dati, e mantenere entrambi coordinati all\u2019interno di pipeline governate.<\/p>\n\n\n\n

                <\/div>\n\n\n\n

                Irion: Turning Data into Action<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

                <\/div>\n\n\n\n

                FAQ<\/h2>\n\n\n\n
                Che cos\u2019\u00e8 l\u2019Analytics Engine di Irion?<\/strong>

                L\u2019Analytics Engine \u00e8 un motore SQL colonnare e vettoriale integrato in Irion EDM Application, progettato per workload analitici su grandi volumi di dati e sorgenti eterogenee. Affianca gli engine gi\u00e0 disponibili in Irion EDM Application ed esegue le elaborazioni in un servizio di calcolo dedicato e isolato, all\u2019interno delle stesse pipeline governate.<\/p> <\/div>

                In cosa differisce l\u2019Analytics Engine dal Query Engine?<\/strong>

                L\u2019Analytics Engine porta con s\u00e9 un insieme completo di elementi architetturali: modello colonnare e vettoriale, esecuzione in-memory con prosecuzione su disco, un servizio di esecuzione dedicato e isolato, connettivit\u00e0 nativa verso formati e infrastrutture moderne e scalabilit\u00e0 orizzontale su pi\u00f9 istanze.<\/p> <\/div>

                Cosa succede quando il dataset supera la memoria disponibile?<\/strong>

                L\u2019elaborazione prosegue utilizzando il disco, con uno spill automatico che non interrompe l\u2019esecuzione. Il motore usa la memoria quando \u00e8 disponibile e ricorre al disco quando serve, senza richiedere di dimensionare l\u2019infrastruttura sui casi limite.<\/p> <\/div>

                Come si scala la potenza di elaborazione?<\/strong>

                Aggiungendo istanze dell\u2019Analytics Execution Service (AES), il servizio di calcolo dedicato del motore, sulla stessa macchina o su macchine diverse. La capacit\u00e0 di calcolo cresce cos\u00ec in modo indipendente, con logiche di throttling per governare i picchi di carico.<\/p> <\/div>

                L\u2019Analytics Engine richiede Kubernetes?<\/strong>

                No. L\u2019Analytics Engine pu\u00f2 funzionare sia in ambiente Windows sia in ambiente Kubernetes\/Linux.<\/p> <\/div>

                L\u2019Analytics Engine sostituisce SQL Server?<\/strong>

                No. L\u2019Analytics Engine affianca SQL Server e permette di assegnare ogni elaborazione al motore pi\u00f9 appropriato. Nei contesti ad alta transazionalit\u00e0 e concorrenza, SQL Server resta la soluzione pi\u00f9 adatta.<\/p> <\/div>

                I dati restano sempre alla fonte?<\/strong>

                Non necessariamente. Accesso diretto e pushdown possono ridurre staging, copie e trasferimenti, ma alcune elaborazioni locali o cross-source richiedono comunque di trasferire o materializzare i dati. Il trasferimento effettivo dipende dalla sorgente, dalla query e dal piano di esecuzione.<\/p> <\/div>

                L\u2019Analytics Engine si integra con piattaforme dati gi\u00e0 adottate, come BigQuery o architetture Lakehouse?<\/strong>

                S\u00ec. L\u2019Analytics Engine si connette a Cloud Data Warehouse come Google BigQuery, ad architetture Lakehouse e ai principali cloud object storage, lavorando accanto alle piattaforme gi\u00e0 adottate e riportando i risultati nelle pipeline governate di Irion.<\/p> <\/div> <\/div>\n\n\n\n

                <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Il motore usa la memoria quando \u00e8 disponibile e ricorre al disco quando serve, senza richiedere di dimensionare l\u2019infrastruttura sui casi limite.","inLanguage":"it-IT"},"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271531322","position":4,"url":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271531322","name":"Come si scala la potenza di elaborazione?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Aggiungendo istanze dell\u2019Analytics Execution Service (AES), il servizio di calcolo dedicato del motore, sulla stessa macchina o su macchine diverse. La capacit\u00e0 di calcolo cresce cos\u00ec in modo indipendente, con logiche di throttling per governare i picchi di carico.","inLanguage":"it-IT"},"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271556847","position":5,"url":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271556847","name":"L\u2019Analytics Engine richiede Kubernetes?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"No. L\u2019Analytics Engine pu\u00f2 funzionare sia in ambiente Windows sia in ambiente Kubernetes\/Linux.","inLanguage":"it-IT"},"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271612772","position":6,"url":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271612772","name":"L\u2019Analytics Engine sostituisce SQL Server?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"No. L\u2019Analytics Engine affianca SQL Server e permette di assegnare ogni elaborazione al motore pi\u00f9 appropriato. Nei contesti ad alta transazionalit\u00e0 e concorrenza, SQL Server resta la soluzione pi\u00f9 adatta.","inLanguage":"it-IT"},"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271661072","position":7,"url":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271661072","name":"I dati restano sempre alla fonte?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Non necessariamente. Accesso diretto e pushdown possono ridurre staging, copie e trasferimenti, ma alcune elaborazioni locali o cross-source richiedono comunque di trasferire o materializzare i dati. Il trasferimento effettivo dipende dalla sorgente, dalla query e dal piano di esecuzione.","inLanguage":"it-IT"},"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271760068","position":8,"url":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/under-the-hood\/analytics-engine-irion\/#faq-question-1793271760068","name":"L\u2019Analytics Engine si integra con piattaforme dati gi\u00e0 adottate, come BigQuery o architetture Lakehouse?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"S\u00ec. L\u2019Analytics Engine si connette a Cloud Data Warehouse come Google BigQuery, ad architetture Lakehouse e ai principali cloud object storage, lavorando accanto alle piattaforme gi\u00e0 adottate e riportando i risultati nelle pipeline governate di Irion.","inLanguage":"it-IT"},"inLanguage":"it-IT"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/71187","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/191"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=71187"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/71187\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":71400,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/71187\/revisions\/71400"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/71376"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=71187"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=71187"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=71187"},{"taxonomy":"settori","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/settori?post=71187"},{"taxonomy":"topics","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/topics?post=71187"},{"taxonomy":"cliente","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/cliente?post=71187"},{"taxonomy":"partner","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/partner?post=71187"},{"taxonomy":"authors","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/authors?post=71187"},{"taxonomy":"personas","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/personas?post=71187"},{"taxonomy":"knowledge_area","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/knowledge_area?post=71187"},{"taxonomy":"use_cases","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/use_cases?post=71187"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}