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Stai integrando l’AI nel modo sbagliato nel tuo ecosistema Java (se non stai usando Spring AI)

Stai integrando l’AI nel modo sbagliato nel tuo ecosistema Java (se non stai usando Spring AI)

Negli ultimi vent’anni, il mondo Java Enterprise non ha mai seguito mode. Ha attraversato trasformazioni architetturali obbligate. Evoluzione Perché è diventata indispensabile SOA Per smettere di avere sistemi monolitici ingestibili REST Per rendere l’integrazione finalmente standard Microservizi Per isolare responsabilità e rilasciare in modo indipendente Cloud Native Per

Quando l’AI entra davvero nei sistemi

Quando l’AI entra davvero nei sistemi

Perché il valore non è nell’intelligenza artificiale, ma in come la integriamo L’AI entra sempre così All’inizio è quasi banale. Qualcuno prova una cosa nuova, magari per curiosità, magari per rispondere a una richiesta concreta. In pochi giorni c’è qualcosa che funziona: risponde, suggerisce, sembra capire.

KEDA: autoscaling event-driven per Kubernetes

KEDA: autoscaling event-driven per Kubernetes

Introduzione: perché KEDA è rilevante oggi Negli ultimi anni Kubernetes ha standardizzato l’autoscaling tramite Horizontal Pod Autoscaler (HPA), basato principalmente su CPU e memoria. Questo approccio funziona bene per workload sincroni e CPU-bound, ma mostra limiti evidenti nelle architetture event-driven: consumer di code, stream processor, job asincroni, integrazioni con

VPN, Direct Connect e Beyond: come progettare la connettività ibrida perfetta

VPN, Direct Connect e Beyond: come progettare la connettività ibrida perfetta

Il ponte tra due mondi Ogni architettura cloud inizia con una domanda semplice ma cruciale: come collego il mio mondo al cloud? Nel data center tradizionale tutto viveva sotto lo stesso tetto: server, storage, utenti e applicazioni. Con AWS, il perimetro si estende tra on-premise, VPC diversi e persino più

Karpenter: un nuovo approccio all’autoscaling intelligente su Kubernetes

Karpenter: un nuovo approccio all’autoscaling intelligente su Kubernetes

Immagina una scena familiare per chi lavora con Kubernetes: la tua applicazione sta andando alla grande, il traffico cresce, i pod cominciano a saturare la CPU. L’Horizontal Pod Autoscaler entra in azione, crea nuove repliche... ma qualcosa si ferma. Alcuni pod restano nello stato Pending, lo scheduler non trova

LLM e Pesi: una breve descrizione

LLM e Pesi: una breve descrizione

I modelli LLM sono reti neurali che stanno rivoluzionando il modo in cui le macchine comprendono e generano il linguaggio naturale. Un elemento chiave di questi modelli sono i “pesi” e la loro disponibilità nei modelli “open-source” Le reti neurali sono estremamente grandi e costituite da numerosi livelli ognuno con

Oltre il server: anatomia del pensiero serverless

Oltre il server: anatomia del pensiero serverless

Parte 1 — Il tempo del serverless Introduzione Ogni rivoluzione tecnologica inizia nel momento in cui una limitazione diventa insopportabile. Per decenni, lo sviluppo software è stato vincolato a un assioma invisibile: per eseguire codice serve un server. E quel server, fisico o virtuale, è sempre stato la nostra gabbia. L’

GraphQL, ma con il pilota automatico: perché (e come) passare da REST ad AppSync senza farsi male

GraphQL, ma con il pilota automatico: perché (e come) passare da REST ad AppSync senza farsi male

Quando le API non bastano più C’è un momento, in ogni progetto digitale che cresce, in cui la lentezza non viene dal codice, ma dalle connessioni. Il backend risponde in millisecondi, il database scala, la CDN fa il suo dovere… ma l’utente aspetta. Ogni volta che apre la

CloudTrail: il detective del cloud

CloudTrail: il detective del cloud

Il crimine perfetto non esiste (almeno nel cloud) Nel mondo reale, ogni investigazione parte da una traccia: un’impronta, una telecamera, un testimone. Nel cloud, quella traccia si chiama CloudTrail. Per anni, molti team hanno trattato la sicurezza come un “optional”: finché qualcosa non va storto, nessuno indaga. Ma il

Perché Kubernetes? Dalle VM ai container, in pochi minuti

Perché Kubernetes? Dalle VM ai container, in pochi minuti

Introduzione Il mondo sta cambiando ed è cambiato tantissimo rispetto al passato. Un tempo non tutti usavamo Internet, non tutti avevano un PC a casa e il Web contava pochissimi siti. Negli ultimi 30 anni c’è stata un’evoluzione enorme e l’informatica si è adattata per soddisfare, giorno

Platform Engineering: la risposta al caos (auto-inflitto) del mondo DevOps

Platform Engineering: la risposta al caos (auto-inflitto) del mondo DevOps

C’è stato un tempo in cui “fare DevOps” sembrava la soluzione a tutto. Automatizzavi un paio di pipeline, qualche script Terraform, due Helm chart, e via — delivery continuo, team felici, business contento. Poi le cose sono cambiate. Le applicazioni sono diventate decine. I cluster, centinaia. I tool… troppi per

Goodbye Monolith, Hello Modular Cloud

Goodbye Monolith, Hello Modular Cloud

Dal solista all’orchestra intelligente Per anni il software è stato come un solista: un monolite che suona da solo. Era potente, disciplinato, ma anche rigido. Se una nota stonava, l’intero concerto si fermava. Poi è arrivata la rivoluzione dei microservizi: finalmente un’orchestra di strumenti indipendenti, ognuno libero

Dal garage al mondo: il viaggio tra IaaS, PaaS e SaaS nell’ecosistema AWS

Dal garage al mondo: il viaggio tra IaaS, PaaS e SaaS nell’ecosistema AWS

Ogni storia digitale inizia sempre nello stesso modo. C’è un’idea, un computer nel garage o sul tavolo della cucina, e tanta voglia di costruire. L’app funziona, qualcuno inizia a usarla, e in poco tempo la domanda cresce. È a quel punto che ti rendi conto che non

Architetture Serverless su AWS: cosa sono e perché usarle?

Architetture Serverless su AWS: cosa sono e perché usarle?

Nel mondo dell’IT, tutto nasce da un’esigenza ed ogni cosa ha uno scopo. Esistono pro e contro per ogni soluzione: la cosa migliore è conoscerli entrambi e, in base a questi, scegliere la soluzione che si adatta di più alle proprie esigenze. Immaginiamo di essere una giovane startup,

Database su AWS: scegliere quello giusto

Database su AWS: scegliere quello giusto

Introduzione Ogni applicazione ha bisogno di un cuore che batte: il database. Nel mondo tradizionale la scelta era semplice: un buon relazionale e via. Ma con il cloud, e soprattutto con AWS, le opzioni si sono moltiplicate. Oggi non si tratta più solo di memorizzare dati. Si tratta di scalare

Infrastructure as Code on AWS: Terraform vs CloudFormation vs CDK

Infrastructure as Code on AWS: Terraform vs CloudFormation vs CDK

Introduction: Why Infrastructure as Code Matters Meet Nebula, a fast-growing startup. At first, they built everything by hand in the AWS console: a VPC here, a couple of subnets there, an EC2 instance for their app, and an S3 bucket for storage. It worked fine — until they needed to replicate

AI nello sviluppo: il mito, l’ansia, l’entusiasmo e la verità

AI nello sviluppo: il mito, l’ansia, l’entusiasmo e la verità

Negli ultimi anni, la Generative AI è entrata con forza nel mondo dello sviluppo software. Strumenti che fino a poco tempo fa sembravano futuristici sono diventati parte della quotidianità di molti team: assistenti che generano codice, sistemi che spiegano funzioni complesse, modelli che aiutano a scrivere documentazione o test. Ma,

DevSecOps beyond the buzzword: shift security left without slowing the business

DevSecOps beyond the buzzword: shift security left without slowing the business

Spoiler: DevSecOps doesn’t “fix things for everyone.” It architects processes that make everyone responsible—and fast. A short true story (you might have lived it) Release day. Your CI/CD hums along: merge, build, test, staging deploy. All green—until the security audit lands. The report lights up: vulnerable

Amazon Bedrock: Generative AI Without Training Models

Amazon Bedrock: Generative AI Without Training Models

Introduction In recent years, generative AI has reshaped the technology landscape. Models like GPT, Claude, and Llama have shown tremendous potential—but building a model of this kind from scratch is simply not realistic for most companies: * It requires massive amounts of data and highly specialized infrastructure (GPUs, distributed clusters)

High Availability vs Fault Tolerance (and where Disaster Recovery fits in)

High Availability vs Fault Tolerance (and where Disaster Recovery fits in)

I often hear architects or clients confidently say: “We have Fault Tolerance because we run two EC2 instances in an Auto Scaling Group with a Load Balancer in front.” The reality? That’s not Fault Tolerance (FT) at all. It’s High Availability (HA)....and the difference is huge. Why