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.

Küme gözlemlenebilirliği: Prometheus, Grafana ve OpenTelemetry

“Ölçemezseniz yönetemezsiniz.” Üretim Kubernetes kümesi için bu üç boyutta görünürlüğe sahip olmak anlamına gelir: ölçümler (her birini ne kadar tüketiyor bileşen), kayıt (sistemde neler oluyor), e iz (isteklerin mikro hizmetlerde nasıl ilerlediği). Prometheus + Grafana + yığını Loki + OpenTelemetry bu ihtiyaca açık kaynaklı cevaptır.

Bu makalede Kubernetes için eksiksiz bir gözlemlenebilirlik yığını oluşturacağız: kube-prometheus-yığın altyapı metrikleri için yapılandıracağız Loki toplu günlükler için entegre edeceğiz OpenTelemetry Toplayıcı uygulamalar tarafından dağıtılan izleri toplamak ve bunları Tempo'ya (arka uç) iletmek için Grafana takibi). Sonuç, birleşik bir gözlemlenebilirlik platformudur Grafana'da görüntülenir.

Ne Öğreneceksiniz

kube-prometheus-stack'ı yükleyin: Prometheus Operatörü, kube-state-metrics, Node Exporter
Otomatik uygulama kazıma için ServiceMonitor ve PodMonitor oluşturun
Kritik küme uyarıları için PrometheusRule (OOMKill, CrashLoopBackOff, vb.)
Kubernetes etiketleriyle birleştirilmiş günlükler için Loki + Promtail
OpenTelemetry Collector - Yapılandırılabilir telemetri hattı
Dağıtılmış izleme için Grafana Tempo
Kubernetes için önceden oluşturulmuş Grafana kontrol panelleri
Grafana'da metrik-log-iz korelasyonu (Örnekler)

Gözlemlenebilirlik Yığınının Mimarisi

Kurulumdan önce bileşenlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlayalım:

Prometheus: HTTP kazımayla ölçümleri toplayın. Verileri 15-30 gün boyunca saklayın
kube-durum-metrikleri: K8s nesnelerinin (Dağıtım, Pod vb.) durumuna ilişkin ölçümleri ortaya çıkarır.
Düğüm Aktarıcısı: Düğüm donanım ölçümlerini (CPU, disk, ağ) ortaya çıkarır
Loki: Pod günlüklerini toplayın. İçeriği indekslemez, sadece etiketleri indeksler
Promtail: Konteyner günlüklerini Loki'ye gönderen DaemonSet
OpenTelemetry Toplayıcı: Uygulamalardan izleri/ölçümleri/günlükleri alır ve bunları arka uçlara yönlendirir
Grafana Saati: Dağıtılmış izleme için arka uç (izler)
Grafana: Metrikleri (Prometheus), günlüğü (Loki), izlemeyi (Tempo) görüntülemek için birleştirilmiş kullanıcı arayüzü

kube-prometheus-stack'ın kurulması

# Installa kube-prometheus-stack (include Prometheus, Alertmanager, Grafana, kube-state-metrics, Node Exporter)
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

# values.yaml per produzione
cat > kube-prometheus-values.yaml << 'EOF'
# Prometheus
prometheus:
  prometheusSpec:
    retention: 30d
    retentionSize: "50GB"
    storageSpec:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: ssd
          resources:
            requests:
              storage: 100Gi
    # Scrape tutte le ServiceMonitor/PodMonitor nel cluster
    serviceMonitorSelectorNilUsesHelmValues: false
    podMonitorSelectorNilUsesHelmValues: false
    ruleSelectorNilUsesHelmValues: false
    resources:
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 2Gi
      limits:
        cpu: 2000m
        memory: 8Gi

# Alertmanager
alertmanager:
  alertmanagerSpec:
    storage:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: ssd
          resources:
            requests:
              storage: 10Gi
  config:
    global:
      slack_api_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
    route:
      receiver: 'slack-critical'
      group_wait: 30s
      group_interval: 5m
      repeat_interval: 12h
      routes:
        - receiver: 'slack-critical'
          matchers:
            - alertname =~ ".*Critical.*"
        - receiver: 'slack-warning'
          matchers:
            - severity = warning
    receivers:
      - name: 'slack-critical'
        slack_configs:
          - channel: '#alerts-critical'
            send_resolved: true
            title: '[{{ .Status | toUpper }}] {{ .GroupLabels.alertname }}'
            text: '{{ range .Alerts }}{{ .Annotations.summary }}{{ end }}'
      - name: 'slack-warning'
        slack_configs:
          - channel: '#alerts-warning'
            send_resolved: true

# Grafana
grafana:
  enabled: true
  ingress:
    enabled: true
    hosts:
      - grafana.company.com
  persistence:
    enabled: true
    size: 10Gi
  # Datasource Loki pre-configurato
  additionalDataSources:
    - name: Loki
      type: loki
      url: http://loki.monitoring.svc:3100
      jsonData:
        derivedFields:
          - datasourceUid: tempo
            matcherRegex: '"traceID":"(\w+)"'
            name: TraceID
            url: '${__value.raw}'
    - name: Tempo
      type: tempo
      url: http://tempo.monitoring.svc:3100

# kube-state-metrics
kube-state-metrics:
  metricLabelsAllowlist:
    - pods=[team,environment,app]
    - deployments=[team,environment,app]
EOF

helm install kube-prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace \
  --version 65.0.0 \
  -f kube-prometheus-values.yaml

# Verifica
kubectl get pods -n monitoring
kubectl get servicemonitors -A

Uygulama Kazıma için ServiceMonitor

Prometheus Operatörünün kullandığı Servis Monitörü e PodMonitör Uygulama metriklerinin kazınmasını dinamik olarak yapılandırmak için. Hiçbir faydası yok Prometheus yapılandırmasını değiştirin:

# servicemonitor-api-service.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: api-service-monitor
  namespace: team-alpha-production
  labels:
    team: team-alpha   # label per selezionare questo monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: api-service   # seleziona il Service con questo label
  endpoints:
    - port: metrics      # nome della porta nel Service
      interval: 30s
      path: /metrics
      # Basic auth se le metriche sono protette
      # basicAuth:
      #   username: { name: metrics-auth, key: username }
      #   password: { name: metrics-auth, key: password }
  namespaceSelector:
    matchNames:
      - team-alpha-production
---
# Aggiungi la porta metrics al Service dell'applicazione
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api-service
  namespace: team-alpha-production
  labels:
    app: api-service
spec:
  selector:
    app: api-service
  ports:
    - name: http
      port: 8080
    - name: metrics        # porta dedicata alle metriche
      port: 9090
      targetPort: 9090

Küme Kritik Uyarısı

# prometheusrule-kubernetes-alerts.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  name: kubernetes-critical-alerts
  namespace: monitoring
  labels:
    prometheus: kube-prometheus
spec:
  groups:
    - name: kubernetes.critical
      rules:
        # Pod in CrashLoopBackOff
        - alert: PodCrashLoopBackOff
          expr: |
            rate(kube_pod_container_status_restarts_total[15m]) > 0
            AND
            kube_pod_container_status_waiting_reason{reason="CrashLoopBackOff"} == 1
          for: 5m
          labels:
            severity: critical
          annotations:
            summary: "Pod {{ $labels.namespace }}/{{ $labels.pod }} in CrashLoopBackOff"

        # Pod OOMKilled
        - alert: PodOOMKilled
          expr: |
            kube_pod_container_status_last_terminated_reason{reason="OOMKilled"} == 1
          for: 0m
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "Pod {{ $labels.namespace }}/{{ $labels.pod }} terminato per OOM"
            description: "Aumenta i memory limits del container {{ $labels.container }}"

        # Nodo sotto pressione di memoria
        - alert: NodeMemoryPressure
          expr: kube_node_status_condition{condition="MemoryPressure",status="true"} == 1
          for: 2m
          labels:
            severity: critical
          annotations:
            summary: "Nodo {{ $labels.node }} sotto MemoryPressure"

        # PVC quasi pieno
        - alert: PersistentVolumeFillingUp
          expr: |
            kubelet_volume_stats_available_bytes /
            kubelet_volume_stats_capacity_bytes < 0.15
          for: 5m
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "PVC {{ $labels.namespace }}/{{ $labels.persistentvolumeclaim }} al 85% della capacita"

        # Deployment con zero repliche disponibili
        - alert: DeploymentUnavailable
          expr: kube_deployment_status_replicas_available == 0
          for: 5m
          labels:
            severity: critical
          annotations:
            summary: "Deployment {{ $labels.namespace }}/{{ $labels.deployment }} ha 0 repliche disponibili"

Toplu Günlükler için Loki + Promtail

# Installa Loki (modalita monolitica per cluster medio)
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts

helm install loki grafana/loki \
  --namespace monitoring \
  --set loki.commonConfig.replication_factor=1 \
  --set loki.storage.type=filesystem \
  --set singleBinary.replicas=1 \
  --set monitoring.selfMonitoring.enabled=false

# Installa Promtail (DaemonSet che invia log a Loki)
helm install promtail grafana/promtail \
  --namespace monitoring \
  --set config.clients[0].url=http://loki.monitoring.svc:3100/loki/api/v1/push \
  --set config.snippets.extraScrapeConfigs='
- job_name: kubernetes-pods
  kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
  pipeline_stages:
    - cri: {}
    - labeldrop:
        - filename
  relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_team]
      target_label: team
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
      target_label: app
    - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
      target_label: namespace'

# Query Loki in Grafana (LogQL):
# Tutti i log error del team-alpha:
# {namespace="team-alpha-production"} |= "ERROR"

# Error rate per app negli ultimi 5 minuti:
# sum(rate({namespace="team-alpha-production"} |= "ERROR" [5m])) by (app)

# Log strutturati JSON - estrai campo:
# {app="api-service"} | json | level="error" | line_format "{{.message}}"

Dağıtılmış İzler için OpenTelemetry Toplayıcı

# Installa OpenTelemetry Operator
kubectl apply -f https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/releases/latest/download/opentelemetry-operator.yaml

---
# otel-collector.yaml - pipeline di telemetria
apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
  name: otel-collector
  namespace: monitoring
spec:
  mode: DaemonSet   # un collector per nodo
  config:
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
            endpoint: 0.0.0.0:4317
          http:
            endpoint: 0.0.0.0:4318

    processors:
      batch:
        timeout: 1s
        send_batch_size: 1024
      # Aggiunge metadati Kubernetes ai trace (namespace, pod name, etc.)
      k8sattributes:
        auth_type: "serviceAccount"
        passthrough: false
        extract:
          metadata:
            - k8s.pod.name
            - k8s.namespace.name
            - k8s.deployment.name
            - k8s.node.name
          labels:
            - tag_name: team
              key: team
              from: pod
      # Campionamento: mantieni solo 10% dei trace in produzione (volume alto)
      probabilistic_sampler:
        sampling_percentage: 10

    exporters:
      otlp/tempo:
        endpoint: http://tempo.monitoring.svc:4317
        tls:
          insecure: true
      prometheus:
        endpoint: "0.0.0.0:8889"
        const_labels:
          cluster: production

    service:
      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp]
          processors: [batch, k8sattributes, probabilistic_sampler]
          exporters: [otlp/tempo]
        metrics:
          receivers: [otlp]
          processors: [batch, k8sattributes]
          exporters: [prometheus]

Grafana Tempo'nun kurulumu

# Installa Grafana Tempo
helm install tempo grafana/tempo-distributed \
  --namespace monitoring \
  --set storage.trace.backend=local

# Alternativa: Tempo monolitico per cluster piccoli/medi
helm install tempo grafana/tempo \
  --namespace monitoring \
  --set tempo.storage.trace.backend=filesystem \
  --set tempo.storage.trace.local.path=/var/tempo

Kubernetes için Grafana kontrol paneli

Grafana'nın önceden oluşturulmuş gösterge tablolarından oluşan bir kataloğu vardır. Bu kimlikleri kullanıcı arayüzünden içe aktarın (Kontrol Panelleri > İçe Aktar):

Gösterge tabloları	Kimlik Grafana	Yardımcı Program
Kubernetes Kümesine Genel Bakış	7249	Düğüme göre CPU/Bellek/Pod Genel Bakış
Kubernetes Dağıtımları	8588	Dağıtım durumu, yeniden başlatma oranı, replikalar
Düğüm Aktarıcı Dolu	1860	Düğüm donanım ölçümleri (CPU, disk, ağ)
Kubernetes PVC	13646	PVC depolama kullanımı
Loki Kontrol Paneli	15141	Günlükleri toplama, hata oranı, günlük gezgini
NGINX Giriş Denetleyicisi	9614	İstek oranı, gecikme, giriş durum kodu

Metrik-Log-İzleme Korelasyonu (Örnekler)

Bu yığının gerçek gücü korelasyon: bir ölçümden yüksek gecikme süresiyle doğrudan ilgili izlemeye ve izlemeden günlüklere gidebilirsiniz o zaman Pod'un. Buna denir Örnek niteliğinde:

# Abilita gli exemplar in Prometheus (già abilitati in kube-prometheus-stack)
# Nell'applicazione, includi il traceID nell'histogram metric:

# Go/Python con OpenTelemetry:
# Quando crei un histogram, aggiungi l'exemplar con il trace ID corrente
# Il Prometheus scraper lo raccoglie e lo conserva

# In Grafana:
# 1. Vai alla dashboard API latency
# 2. Vedi un picco di latenza
# 3. Clicca il diamante (exemplar) sul grafico
# 4. Grafana ti apre automaticamente il trace in Tempo
# 5. Dal trace, clicca sul servizio con errore
# 6. Grafana mostra i log di quel Pod in Loki per quel timestamp

# Questo flusso metriche → trace → log e il "holy grail" dell'osservabilita

Kubernetes Gözlemlenebilirliği için En İyi Uygulamalar

Üretim Gözlemlenebilirliği Kontrol Listesi

Kaynaklar için KULLANIM Yöntemi: Her kaynak için (CPU, bellek, disk, ağ): Kullanım, Doygunluk, Hatalar. Bunlar her düğüm için 3 temel uyarıdır
Hizmetler için KIRMIZI Yöntem: Her hizmet için: Hız (talep/s), Hatalar (hata oranı), Süre (gecikme). Üçüne de uyarı
SLO tabanlı uyarı: Her anormallik konusunda uyarı vermeyin; yalnızca SLO hata bütçenizi kullandığınızda uyarı verin. Daha az gürültü, daha fazla sinyal
Farklılaştırılmış tutma: Ham ölçümler 15 gün, aylık toplamlar 1 yıldır. Ham günlük 7 gün, denetim günlüğü 1 yıl
Parçalar için örnekleme: İzlerin %100'ünü üretimde tutmayın; bunun maliyeti çok yüksektir. Hata ayıklama için %1-10 yeterlidir
Tutarlı etiketler: Filtreleme için her ölçüm, günlük ve izlemenin ekibi, ortamı, uygulaması ve sürümü bulunmalıdır

Sonuçlar ve Sonraki Adımlar

Eksiksiz bir gözlemlenebilirlik yığını — Metrikler için Prometheus, günlükler için Loki, OpenTelemetry + Trace Time — Kubernetes'i kara kutudan bir sisteme dönüştürür anlaşılabilir. Grafana'daki üç sinyal arasındaki korelasyon, zamanı büyük ölçüde azaltır Saatlerden dakikalara kadar ortalama hata ayıklama.

Bu serideki bir sonraki ve son makale — Federasyon e ile Kubernetes Çoklu Bulut Submariner — sanki farklı bulut sağlayıcıları arasında birden fazla kümeyi yönetme zorluğunu ele alıyor bu serinin tüm konseptlerini çoklu kümeye genişleten tek bir ürün vardı.

Serinin bir sonraki makalesi

Kubernetes Çoklu Bulut: Federasyon, Denizaltı ve Birleşik Yönetim

İlgili Seriler

Gözlemlenebilirlik ve Açık Telemetri — uygulama enstrümantasyonunun derinlemesine analizi
ArgoCD ile GitOps — Argo Rollouts, otomatik kanarya analizi için Prometheus'u kullanıyor