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 contarli.
Ogni nuovo servizio richiedeva conoscere mezza enciclopedia di configurazioni, YAML, e segreti sparsi tra cloud e repository Git.
Gli sviluppatori hanno iniziato a chiedersi: ma quando è che posso tornare a scrivere codice, invece di combattere con l’infrastruttura?

E così, piano piano, è nato il Platform Engineering.

La storia: quando la complessità diventa un bug culturale

Per anni abbiamo confuso automazione con semplificazione.
Abbiamo automatizzato tutto — CI/CD, provisioning, policy, monitoring — ma non abbiamo mai reso tutto questo più facile da usare.
Abbiamo costruito macchine perfette, ma impossibili da guidare.

Il Platform Engineering nasce proprio da questa consapevolezza:
non automatizza per sé stesso, ma per chi deve usarlo.
Il suo scopo non è deployare un’app, ma creare un’esperienza fluida per chi la deve deployare.

In altre parole: crea un’autostrada, non una scorciatoia.

Il cuore della disciplina: la piattaforma come prodotto

Immagina di essere in un’azienda con dieci team di sviluppo.
Ognuno usa una sua pipeline, un suo template Terraform, una versione diversa di Helm, e nessuno è sicuro di dove finiscono i log.
Ogni volta che nasce un nuovo servizio, qualcuno deve reinventare la ruota.

Il team di Platform Engineering interviene per rompere questo ciclo.
Costruisce una piattaforma interna che fornisce:

• ambienti standardizzati (VM, Kubernetes o cloud);
• strumenti di delivery già integrati (CI/CD, GitOps, ArgoCD, Backstage);
• visibilità e sicurezza gestite a livello centrale.

Lo sviluppatore non deve più conoscere i dettagli infrastrutturali:
sceglie un template di servizio, preme “Deploy”, e il sistema pensa al resto.

Il risultato? Meno errori, meno tempo sprecato, e soprattutto meno carico cognitivo — il vero nemico della produttività.

DevOps, SRE e Platform Engineering: chi fa cosa?

Spesso si confondono questi ruoli, ma la differenza è sottile e fondamentale:

Il Platform Engineer lavora “a monte” di tutto: costruisce le fondamenta che permettono a DevOps e SRE di muoversi più velocemente e con meno attrito.

Competenze di un Platform Engineer moderno

È un ruolo ibrido, dove tecnica e visione si incontrano.
Serve conoscere bene:

• Kubernetes (EKS, AKS, GKE, Kubeadm);
• Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, Crossplane);
• CI/CD e GitOps (GitHub Actions, ArgoCD, Jenkins, Tekton);
• Cloud provider principali (AWS, Azure, GCP);
• Osservabilità e Sicurezza (Grafana, Prometheus, OpenTelemetry, RBAC);
• Programmazione (Go, Python o scripting avanzato).

Ma il tratto distintivo non è la lista dei tool: è la mentalità da product builder.
Il Platform Engineer tratta i developer interni come clienti e si chiede ogni giorno:

“Sto davvero rendendo la loro vita più semplice?”

Platform Engineering e Intelligenza Artificiale: un incontro naturale

L’arrivo dell’AI nelle pipeline e nelle piattaforme sta spingendo il Platform Engineering verso una nuova evoluzione.

Le piattaforme non servono più solo a creare ambienti e automatizzare deploy, ma diventano ecosistemi intelligenti che apprendono, ottimizzano e prevengono problemi.

Ecco alcune direzioni concrete in cui i due mondi si incontrano:

• Automazione predittiva: i sistemi di piattaforma possono usare modelli AI per anticipare fallimenti di build, congestione dei cluster o colli di bottiglia nelle pipeline CI/CD.
• Ottimizzazione dei costi: l’AI può analizzare i pattern di utilizzo delle risorse cloud e suggerire o applicare scaling dinamico per ridurre sprechi.
• AI-assisted DevEx: integrando chatbot e copiloti all’interno del portale self-service, i developer possono chiedere alla piattaforma di creare ambienti, configurare pipeline o diagnosticare errori usando linguaggio naturale.
• MLOps integrato: i Platform Engineer stanno iniziando a costruire piattaforme che supportano anche flussi di machine learning, unificando ambienti Dev, App e AI in un’unica esperienza coerente.

In pratica, l’AI sta rendendo le piattaforme ancora più “consapevoli”: capaci non solo di automatizzare, ma di imparare da ciò che automatizzano.
Il futuro del Platform Engineering sarà quello di creare piattaforme che non solo servono gli sviluppatori, ma che collaborano con loro.

Un esempio reale (che potresti aver già vissuto)

Un’azienda SaaS aveva oltre 30 microservizi in produzione.
Ogni nuovo servizio richiedeva due settimane per avere un ambiente CI/CD completo.
Dopo mesi di frustrazione, hanno creato un team di Platform Engineering.

Hanno scelto Kubernetes come base, standardizzato le pipeline con GitHub Actions, e introdotto Backstage come portale self-service.
In pochi mesi, i tempi di provisioning sono scesi da giorni a poche ore.

I team di sviluppo non hanno più bisogno di aprire ticket per “creare un cluster” o “aggiungere un secret”: tutto è gestito via interfaccia o API.
Il cambiamento più grande? Gli sviluppatori sono tornati a concentrarsi su ciò che amano: scrivere codice che crea valore.

Quando ha senso introdurre il Platform Engineering

Non serve farlo subito.
Se sei una startup da cinque persone, probabilmente un team dedicato sarebbe eccessivo.
Ma quando iniziano a comparire segnali come:

• ambienti incoerenti,
• ritardi nei rilasci,
• richieste ricorrenti agli Ops,
• tool duplicati o non documentati,

… allora è il momento di pensare in ottica di piattaforma.
Non per moda, ma per sopravvivenza tecnica.

Caveats & Considerazioni

Prima di lanciarsi nella creazione di una piattaforma interna, è utile tenere presenti una serie di rischi e aspetti critici. Ecco i principali:

Eccessiva complessità interna
La piattaforma può diventare un “ministero della complessità”, spostando il carico cognitivo dai team di sviluppo al team di platform.

Suggerimento: Inizia con pochi servizi core (MVP), mantieni un’architettura modulare ed evita l’over-engineering.

Scarsa adozione
Se gli sviluppatori non percepiscono valore, tenderanno ad aggirare la piattaforma o a non utilizzarla.

Suggerimento: Coinvolgi gli utenti fin dalle prime fasi, raccogli feedback reali e mantieni un alto grado di flessibilità.

Costi e sforzo iniziale elevato
Costruire e mantenere una piattaforma richiede tempo, risorse e governance.

Suggerimento: Parti in piccolo, misura il ROI e scala solo ciò che funziona davvero.

Rigidità vs libertà
Una piattaforma troppo rigida può limitare l’innovazione e la creatività dei team.

Suggerimento: Usa “guardrails” invece di vincoli rigidi e permetti override controllati dove necessario.

Sovrapposizione di tool (tool sprawl)
Troppe integrazioni o strumenti ridondanti generano conflitti, debiti tecnici e difficoltà di manutenzione.

Suggerimento: Razionalizza i tool, pianifica revisioni periodiche e mantieni una roadmap chiara e condivisa.

Rallentamenti nei deploy
L’introduzione di passaggi intermedi (policy, approvazioni, workflow manuali) può aggiungere latenza.

Suggerimento: Automatizza dove possibile, misura il “time to change” e ottimizza i colli di bottiglia.

Aggiornamenti e compatibilità
L’evoluzione della piattaforma può rompere servizi esistenti o introdurre regressioni inattese.

Suggerimento: Adotta versioning semantico, contratti stabili e strategie di rollback affidabili.

Sicurezza e compliance
Centralizzare in modo errato può creare un “single point of failure” per la sicurezza.

Suggerimento: Integra DevSecOps fin dall’inizio e bilancia controlli centralizzati con autonomia locale.

Mancanza di cultura o competenze
Senza cultura o competenze adeguate, il team di Platform Engineering rischia di non decollare.

Suggerimento: Investi in formazione, mentoring e costruisci una cultura di collaborazione e feedback continuo.

Effetto “guadagno iniziale, poi regressione”
Molte iniziative mostrano miglioramenti iniziali ma poi rallentano per mancanza di evoluzione continua.

Suggerimento: Itera costantemente, monitora le metriche e reagisci tempestivamente ai segnali di degrado.

Conclusione: la vera automazione è l’empatia

Il Platform Engineering non è solo un insieme di tool.
È un cambio di mentalità.
Mette al centro le persone — gli ingegneri — e costruisce per loro esperienze fluide, prevedibili e sicure.

Ridurre la complessità non significa semplificare il sistema, ma rendere semplice l’esperienza di chi lo usa.
Ed è esattamente questo che rende il Platform Engineering la prossima evoluzione naturale del mondo DevOps.