Merhaba! Ben

Federico Calò

Sviluppatore Software | Divulgatore Tecnico

Creo applicazioni web moderne e strumenti digitali personalizzati per aiutare le attività a crescere attraverso l'innovazione tecnologica. La mia passione è unire informatica ed economia per generare valore reale.

İletişime Geç

Hakkımda

La mia passione per l'informatica è nata tra i banchi dell'Istituto Tecnico Commerciale di Maglie, dove ho scoperto il potere della programmazione e il fascino di creare soluzioni digitali. Fin da subito, ho capito che l'informatica non era solo codice, ma uno strumento straordinario per trasformare idee in realtà.

Durante gli studi superiori in Sistemi Informativi Aziendali, ho iniziato a intrecciare informatica ed economia, comprendendo come la tecnologia possa essere il motore della crescita per qualsiasi attività. Questa visione mi ha accompagnato all'Università degli Studi di Bari, dove ho conseguito la Laurea in Informatica, approfondendo le mie competenze tecniche e la mia passione per lo sviluppo software.

Oggi metto questa esperienza al servizio di imprese, professionisti e startup, creando soluzioni digitali su misura che automatizzano processi, ottimizzano risorse e aprono nuove opportunità di business. Perché la vera innovazione inizia quando la tecnologia incontra le esigenze reali delle persone.

Yeteneklerim

Analisi Dati & Modelli Previsionali

Trasformo i dati in insights strategici con analisi approfondite e modelli predittivi per decisioni informate

Süreç Otomasyonu

Creo strumenti personalizzati che automatizzano operazioni ripetitive e liberano tempo per attività a valore aggiunto

Özel Sistemler

Sviluppo sistemi software su misura, dalle integrazioni tra piattaforme alle dashboard personalizzate

const federico = {
  nome: "Federico Calò",
  ruolo: "Sviluppatore Software",
  città: "Bari, Italia",
  missione: "Aiutare attraverso l'informatica",
  passioni: [
    "Codice Pulito",
    "Innovazione",
    "Crescita Continua"
  ]
};

Misyonum

Credo fermamente che l'informatica sia lo strumento più potente per trasformare le idee in realtà e migliorare la vita delle persone.

Teknolojiyi Demokratikleştirmek

La mia missione è rendere l'informatica accessibile a tutti: dalle piccole imprese locali alle startup innovative, fino ai professionisti che vogliono digitalizzare la propria attività. Ogni realtà merita di sfruttare le potenzialità del digitale.

BT ve İş Dünyasını Birleştirmek

Non è solo questione di scrivere codice: è capire come la tecnologia possa generare valore reale. Intrecciando competenze informatiche e visione economica, aiuto le attività a crescere, ottimizzare processi e raggiungere nuovi traguardi di efficienza e redditività.

Özel Çözümler Oluşturmak

Ogni attività è unica, e così devono esserlo le soluzioni. Sviluppo strumenti personalizzati che rispondono alle esigenze specifiche di ciascun cliente, automatizzando processi ripetitivi e liberando tempo per ciò che conta davvero: far crescere il business.

İşletmenizi Teknolojiyle Dönüştürün

Che tu gestisca un negozio, uno studio professionale o un'azienda, posso aiutarti a sfruttare le potenzialità dell'informatica per lavorare meglio, più velocemente e in modo più intelligente.

Konuşalım →

Unisciti alla Community

Entra nella community di sviluppatori dove discutiamo di software, AI, architettura e DevOps. Condividi idee, fai domande e cresci insieme a noi.

Canale

FC Dev Blog

Ricevi notifiche su nuovi articoli, serie complete, tips settimanali e tool in evidenza. Contenuti bilingui IT/EN direttamente nel tuo Telegram.

Nuovi articoli appena pubblicati
Tips e code snippets settimanali
Sondaggi sugli argomenti futuri

Iscriviti al Canale

Gruppo

FC Dev Community

Una community bilingue IT/EN per sviluppatori. Discussioni, Q&A, aiuto reciproco e networking con altri professionisti del settore.

Discussioni su articoli e tecnologie
Help coding e code review
Opportunità di lavoro e collaborazione

Unisciti al Gruppo

Topic di Discussione

Visualizza

Master SQL

RoadMap.sh

Novembre 2024

Visualizza

Oracle Certified Foundations Associate

Oracle

Ottobre 2024

Visualizza

People Leadership Credential

Connect

Settembre 2024

Linguaggi & Tecnologie

Java

Python

JavaScript

Angular

React

TypeScript

SQL

PHP

CSS/SCSS

Node.js

Docker

Git

💼

12/2024 - Presente

Custom Software Engineering Analyst

Accenture

Bari, Puglia, Italia · Ibrida Analisi e sviluppo di sistemi informatici attraverso l'utilizzo di Java e Quarkus in Health and Public Sector. Formazione continua su tecnologie moderne per la creazione di soluzioni software personalizzate ed efficienti e sugli agenti.

💼

06/2022 - 12/2024

Analista software e Back End Developer Associate Consultant

Links Management and Technology SpA

Esperienza nell'analisi di sistemi software as-is e flussi ETL utilizzando PowerCenter. Formazione completata su Spring Boot per lo sviluppo di applicazioni backend moderne e scalabili. Sviluppatore Backend specializzato in Spring Boot, con esperienza in progettazione di database, analisi, sviluppo e testing dei task assegnati.

💼

02/2021 - 10/2021

Programmatore software

Adesso.it (prima era WebScience srl)

Esperienza nell'analisi AS-IS e TO-BE, evoluzioni SEO ed evoluzioni website per migliorare le performance e l'engagement degli utenti.

🎓

2018 - 2025

Laurea in Informatica

Università degli Studi di Bari Aldo Moro

Bachelor's degree in Computer Science, focusing on software engineering, algorithms, and modern development practices.

📚

2013 - 2018

Diploma - Sistemi Informativi Aziendali

Istituto Tecnico Commerciale di Maglie

Technical diploma specializing in Business Information Systems, combining IT knowledge with business management.

İletişime Geç

Aklınızda bir proje mi var? Konuşalım! Formu doldurun, en kısa sürede dönüş yapacağım.

* Campi obbligatori. I tuoi dati saranno utilizzati solo per rispondere alla tua richiesta.

Kubernetes için FinOps: Doğru Boyutlandırma, Spot Bulut Sunucuları ve Maliyet Azaltma

Üretimde Kubernetes kullanan kuruluşların %68'i %20-40 daha fazla harcıyor gereğinden fazla (CNCF Maliyet Araştırması 2026). Kubernetes'in verimsiz olmasından değil, cömert ve kolay tedarik ve doğru boyutlandırma operasyonel disiplin gerektirir. ortalama CPU kullanımı %15-20 ve bellek %30-40 olan sonuç ve küme: ödenen kaynaklar ama kullanmayın.

Kubernetes için FinOps ve ölçme, optimize etme ve yönetme uygulaması küme harcaması. Bu yazıda nasıl kullanılacağını göreceğiz Kubecost için ad alanları için maliyetlerin görünürlüğü VPA doğru boyutlandırmaya yardımcı olur otomatik istekler, nasıl Marangoz düğüm kutusu paketlemeyi optimize eder spot örneklerle ve maliyetleri korumak için organizasyon düzeyinde hangi politikaların uygulanacağıyla ilgili bilgiler zamanla kontrol altına alınır.

Ne Öğreneceksiniz

Ad alanı/ekip maliyeti görünürlüğü için Kubecost'u yükleyin ve yapılandırın
Kapalı modunda VPA: kesinti olmadan otomatik doğru boyutlandırma önerileri
Karpenter: Düğümlerin optimum şekilde paketlenmesi için konsolidasyon
Karpenter ve kesinti yönetimi ile AWS/GCP/Azure'da bulut sunucularını tespit edin
Ekip bütçeleme aracı olarak ResourceQuota
İsraf ve maliyet anormallikleri konusunda Prometheus'u uyarın
Ekipler için ters ibraz sistemi nasıl oluşturulur?
Karşılaştırma noktası: Her teknikle gerçek tasarruf elde edilebilir

Kubernetes Neden Aşırı Tedarik Edilme Eğilimindedir?

Optimize etmeden önce sorunun nedenlerini anlamanız gerekir:

Muhafazakar Talepler: Ekipler "güvenli olmak için" istekleri yüksek ayarlar (örneğin, 0.1 kullanan bir uygulama için 1 CPU). İstekler ihtiyaç duyulan düğüm sayısını belirler
Sınırlar = istekler: Birçok CI/CD şablonu, sınırları isteklere eşit olarak belirleyerek sistematik aşırı provizyon oluşturur
Boş ad alanları: 7/24 açık olan "Merhaba Dünya" Kapsülleriyle geliştirme ad alanı
Büyük boyutlu düğümler: Verimsiz kutu paketlemeye sahip büyük bulut örnekleri (32 vCPU düğümünde 2 vCPU Kapsülü)
Takımlar için görünürlük yok: Ekipler maliyetlerini göremezse optimizasyon yapma teşvikleri kalmaz

Kubecost: Ad Alanı Maliyetlerinin Görünürlüğü

Kubecost Kubernetes ekosisteminde en çok kullanılan FinOps aracıdır. Prometheus'tan ölçümler toplar, bulut örneği fiyatlarını alır (AWS, GCP, Azure) ve ad alanı, dağıtım, hizmet hesabı ve etiket için ayrılan maliyeti hesaplayın.

Kubecost kurulumu

# Installa Kubecost con Helm
helm repo add kubecost https://kubecost.github.io/cost-analyzer/
helm repo update

helm install kubecost kubecost/cost-analyzer \
  --namespace kubecost \
  --create-namespace \
  --set kubecostToken="your-token-here" \
  --set prometheus.enabled=true \
  --set grafana.enabled=true \
  --set global.prometheus.enabled=false \
  --set global.prometheus.fqdn="http://prometheus.monitoring.svc:9090"

# Port-forward per accedere alla UI
kubectl port-forward svc/kubecost-cost-analyzer 9090:9090 -n kubecost &
# Apri: http://localhost:9090

# Alternativa open-source senza token: OpenCost
helm install opencost opencost/opencost \
  --namespace opencost \
  --create-namespace

Ekipler için Ters İbrazı Yapılandırma

# Kubecost usa i label Kubernetes per il cost allocation
# Configura label standard per tutti i workload:

# Nel values.yaml di ogni applicazione (Helm):
podLabels:
  team: "team-alpha"
  cost-center: "CC-2024-ENG"
  environment: "production"
  product: "checkout-service"

# Kubecost mostra automaticamente i costi aggregati per questi label.
# Es: costo totale team-alpha nel mese = CPU + Memoria + Storage + GPU + Networking

# API Kubecost per report automatici (da inviare via email settimanale):
curl "http://kubecost:9090/model/allocation?window=7d&aggregate=label:team&accumulate=true" \
  | jq '.data[0] | to_entries[] | {team: .key, cost: .value.totalCost}'

Otomatik Doğru Boyutlandırma için VPA

Il Dikey Pod Otomatik Ölçekleyici (VPA) geçmiş CPU tüketimini analiz eder ve Pod belleği ve optimum istekleri hesaplar. Modunda Off (tavsiye otomatik uygulama olmadan) doğru boyutlandırma için en güvenli araçtır: sağlar kesinti riski olmadan kesin sayılar.

# Installa VPA
git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git
cd autoscaler/vertical-pod-autoscaler
./hack/vpa-up.sh

# Oppure con Helm
helm repo add fairwinds-stable https://charts.fairwinds.com/stable
helm install vpa fairwinds-stable/vpa \
  --namespace vpa \
  --create-namespace

---
# vpa-recommendation.yaml - modalita Off: solo raccomandazioni
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-service-vpa
  namespace: team-alpha
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api-service
  updatePolicy:
    updateMode: "Off"   # non applica automaticamente, solo raccomanda
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: api
        minAllowed:
          cpu: 50m
          memory: 64Mi
        maxAllowed:
          cpu: "4"
          memory: 8Gi

# Leggi le raccomandazioni dopo 24-48 ore:
kubectl describe vpa api-service-vpa -n team-alpha
# Output:
# Container Recommendations:
#   Container Name:  api
#   Lower Bound:
#     Cpu:     120m
#     Memory:  256Mi
#   Target:               <-- usa questi valori nelle requests
#     Cpu:     250m
#     Memory:  512Mi
#   Upper Bound:
#     Cpu:     800m
#     Memory:  1500Mi
#   Uncapped Target:
#     Cpu:     230m
#     Memory:  480Mi

Toplu Olarak Doğru Boyutlandırma Analizi Komut Dosyası

# Trova tutti i Deployment con requests > 2x il consumo reale
kubectl get vpa -A -o json | jq -r '
  .items[] |
  .metadata.namespace + "/" + .metadata.name + ": " +
  (.status.recommendation.containerRecommendations[]? |
   "target CPU=" + .target.cpu + " Mem=" + .target.memory)
'

# Script bash per generare report di rightsizing
#!/bin/bash
echo "=== Rightsizing Recommendations ==="
for ns in $(kubectl get ns -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}'); do
  echo "--- Namespace: $ns ---"
  kubectl get vpa -n "$ns" -o custom-columns=\
"NAME:.metadata.name,\
TARGET-CPU:.status.recommendation.containerRecommendations[0].target.cpu,\
TARGET-MEM:.status.recommendation.containerRecommendations[0].target.memory" \
    2>/dev/null
done

Karpenter: Konsolidasyon ve Spot Bulut Sunucuları

Karpenter maliyetleri iki açıdan optimize ediyor: kullanım örnekleri tespit edin için Düğüm başına maliyeti %60-70 oranında azaltmak, e düğümleri birleştir silmek yeterince kullanılmayanlar (kutu paketleme).

Spot + Konsolidasyonlu NodePool

# karpenter-cost-optimized.yaml
apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  template:
    spec:
      nodeClassRef:
        apiVersion: karpenter.k8s.aws/v1
        kind: EC2NodeClass
        name: default
      requirements:
        # Tipi di istanza ottimali per bin-packing (diverse size)
        - key: node.kubernetes.io/instance-type
          operator: In
          values:
            - m7i.xlarge    # 4 vCPU, 16GB  ~$0.20/h on-demand, ~$0.05/h spot
            - m7i.2xlarge   # 8 vCPU, 32GB
            - m7i.4xlarge   # 16 vCPU, 64GB
            - m7i.8xlarge   # 32 vCPU, 128GB
            - c7i.2xlarge   # CPU-optimized per workload compute-intensive
            - r7i.2xlarge   # Memory-optimized per carichi con alta RAM
        # Mix spot e on-demand con peso
        - key: karpenter.sh/capacity-type
          operator: In
          values:
            - spot       # priorita spot (economico)
            - on-demand  # fallback on-demand
  disruption:
    consolidationPolicy: WhenUnderutilized
    consolidateAfter: 1m   # consolida subito i nodi sottoutilizzati
  limits:
    cpu: "1000"            # max 1000 vCPU totali
    memory: "4000Gi"       # max 4TB RAM totale
---
# Configurazione spot interruption handler
# Necessario per gestire le interruzioni spot (AWS invia 2 min di preavviso)
helm install aws-node-termination-handler \
  eks/aws-node-termination-handler \
  --namespace kube-system \
  --set enableSqsTerminationDraining=true \
  --set queueURL=https://sqs.eu-west-1.amazonaws.com/123456789/NodeTerminationHandler

Karpenter ile Tasarruf Analizi

# Verifica quale percentuale dei nodi sono spot
kubectl get nodes -o json | jq '
  [.items[] |
   {type: .metadata.labels["karpenter.sh/capacity-type"],
    instance: .metadata.labels["node.kubernetes.io/instance-type"]}
  ] |
  group_by(.type) |
  map({type: .[0].type, count: length})'

# Output esempio:
# [{"type": "on-demand", "count": 3}, {"type": "spot", "count": 12}]
# 80% dei nodi sono spot -> risparmio medio 65% = -$2400/mese

# Kubecost: visualizza costo spot vs on-demand storicamente
# Vai in Cost Allocation > Filter by node type

Ad Alanı Bütçesi: Bir FinOps Aracı Olarak ResourceQuota

KaynakKotaları yalnızca teknik izolasyon için değildir; aynı zamanda bir araçtır mali yönetim. Bütçelere göre kotalar atayarak bir sistem oluşturursunuz. Ekipleri optimizasyona iten teşvikler:

# budget-quota-team.yaml
# Calcola le quote basandoti sul budget mensile del team
# Budget: 500 EUR/mese (circa 1500 CPU-hours a 0.033 EUR/CPU-hour)
# Assumendo utilizzo medio 50%: requests max = 2000 CPU-hours / 720 ore = 2.8 vCPU mean

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: team-alpha-budget-quota
  namespace: team-alpha
  annotations:
    finops/monthly-budget-eur: "500"
    finops/last-reviewed: "2026-01-15"
    finops/owner: "alice@company.com"
spec:
  hard:
    # Basato su budget EUR/mese
    requests.cpu: "6"       # ~500 EUR/mese a tasso medio spot
    requests.memory: "12Gi" # proporzionale
    requests.storage: "200Gi"

---
# Alert quando il team si avvicina al budget
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  name: finops-budget-alerts
  namespace: monitoring
spec:
  groups:
    - name: finops
      rules:
        - alert: TeamBudgetUsageHigh
          expr: |
            kubecost_namespace_allocation_cpu_cost_hourly * 24 * 30 +
            kubecost_namespace_allocation_memory_cost_hourly * 24 * 30 > 400
          for: 1h
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "Team {{ $labels.namespace }}: costo mensile proiettato > 400 EUR"

Farklı İş Yükleri İçin Tasarruf Stratejileri

İş yükü türü	Strateji	Beklenen Tasarruflar
Web API'si (durum bilgisi olmayan)	Spot + HPA + doğru boyutlandırma VPA	%50-65
Makine öğrenimi toplu işleri	Nokta + denetim noktası + sıfıra ölçeklendirme	%60-70
Veritabanları (durum bilgisi olan)	İsteğe bağlı ayrılmış + doğru boyutlandırma	%20-30
CI/CD koşucuları	Nokta + sıfıra ölçeklendirme (KEDA)	%70-80
Kritik hizmetler 7/24	Ayrılmış örnekler + doğru boyutlandırma	%30-40

KEDA + Spot ile CI/CD İş Optimizasyonu

# Runners CI/CD sono idle la maggior parte del tempo:
# scala a 0 quando non ci sono job, usa spot

# KEDA ScaledJob per runner GitHub Actions
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledJob
metadata:
  name: github-actions-runner
  namespace: actions-runners
spec:
  jobTargetRef:
    template:
      spec:
        containers:
          - name: runner
            image: summerwind/actions-runner:latest
            resources:
              limits:
                cpu: "2"
                memory: "4Gi"
        nodeSelector:
          karpenter.sh/capacity-type: spot  # usa spot per runners
        tolerations:
          - key: "spot"
            operator: "Exists"
            effect: "NoSchedule"
  pollingInterval: 30
  minReplicaCount: 0    # scala a 0 quando nessun job
  maxReplicaCount: 20   # massimo 20 runner paralleli
  triggers:
    - type: github-runner
      metadata:
        owner: "myorg"
        repos: "myrepo"
        targetWorkflowQueueLength: "1"

Grafana ile FinOps Kontrol Paneli

# PromQL queries per dashboard FinOps Kubernetes

# Costo orario totale del cluster
sum(
  kube_pod_container_resource_requests{resource="cpu"} * 0.033 +
  kube_pod_container_resource_requests{resource="memory"} / 1073741824 * 0.004
) by (namespace)

# Efficienza CPU per namespace (utilizzo reale / requested)
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) by (namespace) /
sum(kube_pod_container_resource_requests{resource="cpu"}) by (namespace) * 100

# Pod con requests molto piu alte del consumo reale (spreco > 70%)
(
  kube_pod_container_resource_requests{resource="cpu"} -
  rate(container_cpu_usage_seconds_total[24h])
) / kube_pod_container_resource_requests{resource="cpu"} > 0.7

# Importa il dashboard Grafana Kubecost: ID 11270

Kubernetes için FinOps En İyi Uygulamaları

Aylık FinOps Kontrol Listesi

VPA önerilerini inceleyin: VPA önerilerini analiz edin ve İlk 10 israfa doğru boyutlandırma uygulayın
Boş düğümleri kontrol edin: 24 saat boyunca CPU ve bellek kullanımı %10'un altında olan düğümler sonlandırılmalıdır (Karpenter bunu otomatik olarak yapar)
Spot kapsamını kontrol edin: Hedef, spot örneklerdeki durum bilgisi olmayan düğümlerin %70-80'ini oluşturmaktır
Ters ibraz raporları: Ekip başına aylık maliyet raporunu Kubecost API → e-posta veya Slack aracılığıyla gönderin
Kaynak Kotasını İnceleyin: Kotaları varsayılan olarak değil, yalnızca iş gerekçesi ile artırın
Geliştirme ortamları için sıfıra ölçeklendirme: Geliştirme ortamları iş saatleri dışında kapatılmalıdır (maliyette %65 azalma)

Sonuçlar ve Sonraki Adımlar

Kubernetes için FinOps tek seferlik bir optimizasyon değildir; devam eden bir süreçtir. görünürlük (Kubecost), akıllı öneriler (VPA), verimli provizyon gerektirir (Ticari olarak Karpenter) ve organizasyonel yönetişim (bütçe olarak KaynakKotası). Uygulama tüm bu tekniklerin bir araya getirilmesiyle kuruluşlar genellikle İlk 3-6 ayda Kubernetes bulut faturanızda %35-55.

Bir sonraki adım FinOps Kubernetes'i geliştirme döngüsüne entegre etmektir: geliştiriciler üretime geçmeden önce dağıtımlarının tahmini maliyetini görmeleri gerekir — maliyetlere uygulanan "sola kaydırma" yaklaşımı.