DevOps & System Integration
Pipeline CI/CD complete, Docker/Kubernetes in produzione, GitOps con ArgoCD/Flux, Infrastructure-as-Code, integrazione tra legacy (SAP, mainframe) e piattaforme moderne via ESB, API gateway e event-driven architecture.
Cosa includiamo
- Pipeline CI/CD su GitHub Actions, GitLab CI e Jenkins con gate di qualità automatici
- Containerizzazione workload con Docker e orchestrazione cluster Kubernetes (EKS, GKE, AKS, on-premise)
- GitOps con ArgoCD e Flux: deploy dichiarativo, rollback automatico, drift detection
- Infrastructure-as-Code con Terraform e Ansible: ambienti riproducibili, zero configurazione manuale
- Integrazione legacy SAP/ERP e mainframe tramite ESB (MuleSoft, Apache Camel) e middleware ad hoc
- API gateway (Kong, AWS API Gateway) per esporre servizi interni verso canali esterni in modo controllato
- Architetture event-driven con Kafka e RabbitMQ per disaccoppiare sistemi eterogenei
- Monitoring di pipeline e infrastruttura con Prometheus, Grafana e alerting su soglie operative
Quando ti serve
Software house con deploy manuali e frequenti blocchi in produzione
Il team rilascia ogni due settimane con procedure manuali, i bug in produzione si scoprono tardi e i rollback costano ore. Si cerca un partner che automatizzi la pipeline e inserisca controlli di qualità prima che il codice arrivi agli utenti finali.
Azienda manifatturiera con ERP SAP e nuova app e-commerce da collegare
L'ERP gestisce stock e ordini, ma il nuovo canale digitale non comunica in tempo reale con il magazzino. Serve un layer di integrazione che sincronizzi dati senza riscrivere il sistema centrale e senza fermare la produzione.
Web agency che scala da pochi a molti clienti SaaS su Kubernetes
L'agenzia ha costruito un prodotto SaaS che cresce, ma l'infrastruttura è ancora un insieme di VM gestite a mano. Occorre passare a container orchestrati, con ambienti separati per ogni cliente e deploy indipendenti.
PMI con sistemi eterogenei che non si parlano tra loro
CRM, gestionale, piattaforma e-commerce e tool di analytics girano in silos separati. Ogni sincronizzazione è un export CSV manuale. Si cerca un'architettura event-driven o un ESB che elimini il dato ridondante e riduca l'errore umano.
Domande frequenti
Quanto tempo serve per passare da zero CI/CD a pipeline in produzione?
Per una pipeline base su un progetto esistente (build, test, deploy su staging) stimiamo 2-4 settimane. Se si aggiungono ambienti multipli, gate di sicurezza o integrazione con sistemi legacy, si arriva a 6-10 settimane. Il fattore critico è la qualità della codebase di partenza e la copertura di test già presente.
Possiamo adottare Kubernetes senza avere un team DevOps interno?
Sì. Gestiamo noi la configurazione del cluster, le policy di rete, gli aggiornamenti e il monitoring. Al vostro team rimane la responsabilità del codice applicativo. Prevediamo però almeno una persona interna che funga da referente tecnico: serve per le decisioni architetturali e per i rollout critici.
Come si integra un sistema SAP on-premise con servizi cloud senza toccare l'ERP?
Si usa uno strato middleware — tipicamente Apache Camel o MuleSoft — che legge i dati SAP tramite RFC, IDoc o API standard, li trasforma nel formato richiesto e li pubblica verso il sistema target. L'ERP non viene modificato. I tempi dipendono dal numero di flussi da integrare: da 4 settimane per un singolo flusso a 3-4 mesi per integrazioni complesse.
GitOps con ArgoCD è adatto anche a team piccoli, o è sovradimensionato?
È adatto anche a team di 3-5 sviluppatori se il numero di ambienti o microservizi è superiore a 4-5 unità. Il vantaggio principale è la tracciabilità: ogni stato dell'infrastruttura è versionato su Git. Se avete un singolo ambiente e un'unica applicazione monolitica, una pipeline CI/CD classica è sufficiente e meno onerosa da mantenere.
Come garantite la continuità operativa durante la migrazione da VM a container?
Lavoriamo in parallelo: il sistema esistente rimane attivo mentre costruiamo l'ambiente containerizzato. Il cutover avviene per servizi, non tutto in una volta. Usiamo feature flag o un API gateway per spostare il traffico gradualmente, con la possibilità di tornare indietro in meno di 30 minuti se si rileva un'anomalia.
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