feat: update submodule URL and enhance system architecture description in Tesi.tex

Tesi.tex

@@ -884,17 +884,23 @@ Sulla base di quello che è stato fatto da PeerTube, abbiamo deciso di utilizzar
 
 Gli script fanno utilizzo della CLI, `Command-line interface', di Hetzner Cloud, che consente di gestire le risorse cloud direttamente dalla riga di comando, e sono formati da 2 parti principali: uno script per la creazione delle macchine virtuali e uno script per l'avvio dei test.
 
-Rispetto a quelli originali, li abbiamo modificati per far utilizzo delle varibili d'ambiente per la configurazione del nostro sistema di test, e per sostituire Selenium Grid, con l'immagine Docker monolitica standalone che abbiamo creato.
+Rispetto a quelli originali, li abbiamo modificati per far utilizzo delle varibili d'ambiente per la configurazione del nostro sistema di test, e per sostituire Selenium Grid, con l'immagine Docker monolitica standalone che abbiamo creato.\cite{githubGitHubHetznercloudcli} \cite{framagitFramasoftPeerTube}
 
 \section{Architettura del sistema di test}
 
-Il nostro sistema di test è composto da:
+Finora abbiamo descritto le tecnologie utilizzate alla base per creare il nostro sistema di test, senza però piegare effettivamente come queste vengono integrate e utilizzate insieme per creare un sistema di test automatizzato.
+
+Introduciamo quindi l'ultimo pezzo necessario per far funzionare il tutto, ovvero il \textbf{`collector'}, un'applicazione Python che si occupa di fare scraping delle metriche di PeerTube, di raccogliere le metriche WebRTC tramite l'estensione Chromium, e di inviare il tutto a Telegraf per l'elaborazione e l'invio al database.
+
+TODO
+
+Ecco quindi un diagramma finale dell'architettura del nostro sistema: 
 
 \begin{itemize}
-    \item Un server centrale che esegue un'istanza di PeerTube e raccoglie le metriche
-    \item Multiple macchine virtuali distribuite geograficamente che simulano gli spettatori
-    \item Un sistema di orchestrazione che coordina l'esecuzione dei test
-    \item Un database centralizzato per la raccolta e l'analisi dei dati
+    \item Un server centrale che esegue un'istanza di PeerTube e che raccoglie le metriche fornite da OpenTelemetry.
+    \item Multiple macchine virtuali distribuite geograficamente che simulano gli spettatori.
+    \item Una applicazione Python in esecuzione sulle singole macchine, che coordina Selenium e Telegraf per raccogliere le metriche WebRTC e di sistema.
+    \item Un database centralizzato per la raccolta e l'analisi dei dati.
 \end{itemize}
 
 \subsection{Difficoltà incontrate e soluzioni}