Casi d'uso

Casi d'uso

Situazioni che si presentano spesso e il modo in cui le affronto.

Sono scenari tipici, descritti come esempi. Non sono clienti reali e non riportano risultati misurati.

Un'applicazione su misura che il team sappia mantenere

Sviluppo e ingegneria del software

Situazione

Un'azienda ha bisogno di un'applicazione interna con API verso altri sistemi. Non ha un team di sviluppo numeroso e teme di dipendere da un fornitore che custodisce il codice.

Approccio

  1. Requisiti essenziali e confini tra i componenti, con le decisioni registrate.
  2. Sviluppo a passi piccoli con test automatici e revisione.
  3. Pipeline di rilascio con controllo delle dipendenze e SBOM.
  4. Documentazione e passaggio al team, con il codice nel suo repository.

Esito atteso

Il codice è del cliente, ha test e documentazione e può evolvere con chiunque.

Un cluster Kubernetes fermo a una versione fuori supporto

Kubernetes e piattaforme cloud native

Situazione

Un team ha un cluster nato anni fa da una persona che non c'è più. Nessuno osa aggiornarlo, le versioni dei componenti sono disallineate e la scadenza del supporto si avvicina.

Approccio

  1. Inventario di versioni, API usate, add-on e dipendenze.
  2. Cluster di prova con gli stessi componenti e prova dell'aggiornamento.
  3. Piano per tappe con snapshot, finestre di cambio e ritorno indietro.
  4. Procedura documentata e passaggio al team.

Esito atteso

L'aggiornamento diventa una procedura nota e ripetibile, non un evento rischioso.

Rilasci manuali, lenti e diversi da un ambiente all'altro

Orchestrazione e automazione

Situazione

Ogni rilascio richiede una sequenza di passaggi a mano. Gli ambienti non sono uguali, gli errori si scoprono in produzione e solo due persone sanno come fare.

Approccio

  1. Mappa dei passaggi dal commit alla produzione.
  2. Pipeline come codice (Jenkins o CI) e configurazione con Ansible.
  3. Rilascio GitOps con ambienti definiti da repository.
  4. Allarmi e ritorno indietro automatico per gli errori più comuni.

Esito atteso

Lo stesso rilascio si ripete uguale ovunque e non dipende da una persona.

Un agente IA per l'assistenza interna, con permessi e controlli

Ingegneria IA e sistemi agentici

Situazione

Un'azienda vuole un assistente che risponda sui documenti interni e svolga alcune azioni nei sistemi. Teme risposte sbagliate, accessi eccessivi e costi fuori controllo.

Approccio

  1. Definizione di compito, dati leggibili e azioni consentite.
  2. Prototipo con strumenti (MCP o API) e un insieme di valutazioni su casi reali.
  3. Permessi minimi, tracciamento, limiti di costo e approvazione umana per le azioni sensibili.
  4. Misura della qualità prima di ogni modifica.

Esito atteso

La qualità è misurata, l'agente non può fare ciò che non gli è stato consentito e i costi sono visibili.

Migrare un'applicazione storica al cloud senza fermarla

Replatform e migrazione al cloud

Situazione

Un'applicazione critica gira su server in fine vita. Il codice ha pochi test, la documentazione è scarsa e non è possibile un fermo lungo.

Approccio

  1. Assessment: dipendenze, dati, rischi e costi.
  2. Scelta della strategia (rehost, replatform o refactor) per ogni componente.
  3. Test di caratterizzazione e pilota su un componente a basso rischio.
  4. Migrazione a ondate con piano di ritorno indietro pronto.

Esito atteso

La migrazione procede a passi piccoli, ognuno reversibile, con il servizio sempre attivo.

Una second opinion prima di una gara o di un grosso investimento

Assessment e second opinion

Situazione

Un'organizzazione sta per scegliere una piattaforma o un fornitore e vuole una revisione indipendente di architettura, sicurezza e costi.

Approccio

  1. Raccolta di contesto, obiettivi e vincoli.
  2. Revisione sui materiali reali: diagrammi, configurazioni, contratti.
  3. Classificazione dei rischi per impatto e probabilità.
  4. Documento breve con priorità e prossimi passi.

Esito atteso

Si decide con un quadro chiaro di cosa è solido, cosa è a rischio e cosa fare per primo.

Domotica che funziona anche senza internet

Domotica e IoT

Situazione

Un edificio ha dispositivi di marche diverse, app separate e dipendenza dal cloud dei produttori. Quando la rete cade, luci e clima non rispondono.

Approccio

  1. Rilievo di dispositivi, protocolli e rete.
  2. Rete dedicata ai dispositivi, separata da quella principale.
  3. Broker MQTT e Home Assistant in locale, con Node-RED per i flussi.
  4. Aggiornamenti e backup pianificati; cloud solo dove serve.

Esito atteso

Le funzioni essenziali restano attive in locale e i dati rimangono in sede.

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