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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.

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自己紹介

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.

スキル

Analisi Dati & Modelli Previsionali

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

プロセス自動化

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

カスタムシステム

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"
  ]
};

ミッション

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

🚀

テクノロジーの民主化

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.

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ITとビジネスの融合

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.

🎯

カスタムソリューション

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.

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12/2024 - Presente

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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.

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CQRS: 独立したスケーリングのための個別の読み取りと書き込み

従来の REST API は、同じモデルを使用してデータの読み取りと書き込みを行います。しかし、ニーズは読み取りと書き込みは多くの場合大きく異なります。書き込みは一貫性を保証する必要があり、複雑なビジネスルールを検証する。読み取りは高速で、スケーラブルで、返される必要があります UI に最適化された形式のデータ。両方のニーズを満たすようにしてください同じモデルは侵害につながります: ビューに対する複雑なクエリ、または「肥大化した」モデルあらゆる種類の読書をサポートします。

CQRS (コマンドクエリ責任分離) を明示的に分離しますライティングモデル (コマンド側) 読み取りモデルから (クエリ側）。コマンド側は、状態を変更する操作 (作成、更新、削除) を管理します。クエリ側は、通常は最適化されたデータモデルを使用して読み取り操作を処理します。特定のアプリケーションビューの場合。 2 つの間の同期は次の方法で行われます。非同期イベントまたはプロジェクション。

何を学ぶか

CQRS アーキテクチャ: コマンド側、クエリ側、非同期同期
検証を使用して TypeScript でコマンドハンドラーを実装する
プロジェクション: ビューに最適化された読み取りモデルを構築する
イベントによる非同期同期 (イベントソーシング + CQRS)
イベントソーシングを使用しない CQRS: 簡略化されたハイブリッドモデル
独立した読み取りおよび書き込みスケーリング
トレードオフ: 一貫性と運用の複雑さの可能性

CQRS アーキテクチャ

CQRS では、各操作はまたはです。指示 (ステータス変更) または 1 つ クエリ (状態を変更せずに読み取ります)。両方を同時には決してしないでください方法 (Bertrand Meyer の CQS 原則):

// WRONG: un metodo che fa sia command che query
async function reserveInventory(productId: string, quantity: number): Promise<Stock> {
  const stock = await db.getStock(productId);
  stock.reserved += quantity;  // MODIFICA
  await db.saveStock(stock);
  return stock;  // LETTURA
}

// RIGHT CQRS: separa command e query
async function reserveInventory(productId: string, quantity: number): Promise<void> {
  // Command: solo modifica, nessun ritorno di stato
  const stock = await stockRepo.findById(productId);
  stock.reserve(quantity);
  await stockRepo.save(stock);
  // Pubblica evento per aggiornare il read model
  await eventBus.publish(new InventoryReservedEvent(productId, quantity));
}

async function getStockLevel(productId: string): Promise<StockLevelDto> {
  // Query: legge dal read model ottimizzato, ZERO side effects
  return await stockReadModel.findById(productId);
}

コマンド側: コマンド管理

コマンド側はコマンド（意図を記述する不変オブジェクト）を受け取ります。有効であり、集約上でビジネスロジックを実行し、イベントを発行します。パターン コマンドハンドラー そしてこのフローを調整するコンポーネント:

// ---- COMMANDS ----
// Ogni command e un DTO immutabile
class PlaceOrderCommand {
  constructor(
    public readonly orderId: string,
    public readonly customerId: string,
    public readonly items: ReadonlyArray<{
      productId: string;
      quantity: number;
    }>,
    public readonly shippingAddress: Readonly<Address>
  ) {}
}

// ---- COMMAND HANDLER ----
class PlaceOrderCommandHandler {
  constructor(
    private readonly orderRepo: OrderRepository,
    private readonly productRepo: ProductRepository,
    private readonly eventBus: EventBus
  ) {}

  async handle(command: PlaceOrderCommand): Promise<void> {
    // 1. Validazione: prodotti esistono?
    const products = await Promise.all(
      command.items.map((item) => this.productRepo.findById(item.productId))
    );
    if (products.some((p) => p === null)) {
      throw new Error('One or more products not found');
    }

    // 2. Crea l'Aggregate (logica business)
    const order = new OrderAggregate();
    order.create(command.orderId, command.customerId);

    for (let i = 0; i < command.items.length; i++) {
      const product = products[i]!;
      order.addItem(
        command.items[i].productId,
        command.items[i].quantity,
        product.price
      );
    }
    order.confirm();

    // 3. Persisti gli eventi generati dall'Aggregate
    await this.orderRepo.save(order);

    // 4. Pubblica gli eventi per aggiornare il read model e notificare altri servizi
    const events = order.getUncommittedEvents();
    await this.eventBus.publishAll(events);
  }
}

// ---- COMMAND BUS ----
// Dispatcher che instrada i command all'handler corretto
class CommandBus {
  private handlers = new Map<string, (cmd: unknown) => Promise<void>>();

  register<T>(commandType: string, handler: (cmd: T) => Promise<void>): void {
    this.handlers.set(commandType, handler as (cmd: unknown) => Promise<void>);
  }

  async dispatch<T>(commandType: string, command: T): Promise<void> {
    const handler = this.handlers.get(commandType);
    if (!handler) {
      throw new Error(`No handler registered for command: ${commandType}`);
    }
    await handler(command);
  }
}

// Setup
const commandBus = new CommandBus();
commandBus.register('PlaceOrder', (cmd: PlaceOrderCommand) =>
  placeOrderHandler.handle(cmd)
);

クエリ側: モデルとプロジェクションの読み取り

クエリ側は、 モデルの読み取り: データの表現特定のアプリケーションのクエリ向けに最適化されています。コマンド側が動作する間、集計、クエリ側は、次のように構築された非正規化ビューを操作します。予測.

// ---- READ MODEL ----
// Viste denormalizzate ottimizzate per le query dell'UI

// View per la lista ordini: include dati del cliente + totale + stato
interface OrderListItemReadModel {
  orderId: string;
  customerName: string;         // denormalizzato (non serve join)
  customerEmail: string;
  totalAmount: number;
  currency: string;
  status: string;
  itemCount: number;
  placedAt: string;
}

// View per il dettaglio ordine
interface OrderDetailReadModel {
  orderId: string;
  customerId: string;
  customerName: string;
  items: Array<{
    productId: string;
    productName: string;        // denormalizzato
    quantity: number;
    unitPrice: number;
    subtotal: number;
  }>;
  totalAmount: number;
  shippingAddress: Address;
  status: string;
  statusHistory: Array<{ status: string; changedAt: string }>;
  estimatedDelivery?: string;
}

// ---- PROIEZIONE ----
// Aggiorna il read model in risposta agli eventi del command side
class OrderReadModelProjection {
  constructor(
    private readonly readModelDb: ReadModelDatabase,
    private readonly customerRepo: CustomerReadRepository
  ) {}

  // Quando un ordine viene confermato, crea/aggiorna le view nel read model
  async onOrderConfirmed(event: OrderConfirmedEvent): Promise<void> {
    // Carica i dati aggiuntivi necessari per la view denormalizzata
    const customer = await this.customerRepo.findById(event.customerId);
    const orderState = await this.orderRepo.findById(event.orderId);

    // Inserisce/aggiorna la view della lista ordini
    await this.readModelDb.upsert('order_list_view', {
      order_id: event.orderId,
      customer_name: customer.fullName,
      customer_email: customer.email,
      total_amount: orderState.totalAmount,
      currency: orderState.currency,
      status: 'Confirmed',
      item_count: orderState.items.size,
      placed_at: orderState.createdAt,
    });

    // Inserisce la view di dettaglio
    const itemsWithNames = await this.enrichItemsWithProductNames(orderState.items);
    await this.readModelDb.upsert('order_detail_view', {
      order_id: event.orderId,
      // ... tutti i campi della view dettaglio
      items: JSON.stringify(itemsWithNames),
      status_history: JSON.stringify([
        { status: 'Confirmed', changedAt: event.occurredAt }
      ]),
    });
  }

  async onOrderCancelled(event: OrderCancelledEvent): Promise<void> {
    // Aggiorna solo lo status nella view
    await this.readModelDb.update('order_list_view',
      { order_id: event.orderId },
      { status: 'Cancelled' }
    );
    // Aggiungi alla status history nella view dettaglio
    await this.readModelDb.appendToJsonArray('order_detail_view',
      { order_id: event.orderId },
      'status_history',
      { status: 'Cancelled', changedAt: event.occurredAt }
    );
  }
}

// ---- QUERY HANDLER ----
class OrderQueryHandler {
  constructor(private readonly readModelDb: ReadModelDatabase) {}

  // Query velocissima sul read model denormalizzato
  async getOrderList(customerId: string, page: number, pageSize: number):
    Promise<OrderListItemReadModel[]>
  {
    return this.readModelDb.query(
      `SELECT * FROM order_list_view
       WHERE customer_id = $1
       ORDER BY placed_at DESC
       LIMIT $2 OFFSET $3`,
      [customerId, pageSize, page * pageSize]
    );
  }

  async getOrderDetail(orderId: string): Promise<OrderDetailReadModel | null> {
    return this.readModelDb.queryOne(
      'SELECT * FROM order_detail_view WHERE order_id = $1',
      [orderId]
    );
  }
}

イベントソーシングを使用しない CQRS

CQRS とイベントソーシングは直交しています。これらはうまく連携しますが、使用することもできます。別に。イベントソーシングを使用しない単純化された CQRS モデルはデータベースを使用します。書き込み用のメインデータベースと読み取り用の別のデータベース (またはマテリアライズドビュー):

// CQRS semplificato: stesso database, modelli separati
// Write side usa le entita ORM normali
// Read side usa query SQL ottimizzate o viste materializzate

// View materializzata PostgreSQL per la lista ordini
CREATE MATERIALIZED VIEW order_list_view AS
SELECT
  o.id AS order_id,
  c.full_name AS customer_name,
  c.email AS customer_email,
  o.total_amount,
  o.currency,
  o.status,
  COUNT(oi.id) AS item_count,
  o.created_at AS placed_at
FROM orders o
JOIN customers c ON c.id = o.customer_id
LEFT JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id
GROUP BY o.id, c.full_name, c.email;

-- Refresh automatico della vista materializzata
CREATE INDEX idx_order_list_customer ON order_list_view (customer_email);

-- Con PostgreSQL 17: INCREMENTAL REFRESH (solo le righe cambiate)
-- REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY order_list_view;

-- Query sul read model: 100x piu veloce di una query con JOIN
SELECT * FROM order_list_view
WHERE customer_email = 'mario@example.com'
ORDER BY placed_at DESC
LIMIT 20;

独立したスケーリング読み取りと書き込み

CQRS を使用すると、読み取り側と書き込み側を個別にスケーリングできます。システムの場合書き込みよりも読み取りが 100 倍多い (電子商取引では一般的)、次のことが可能です。

書き込み側: PostgreSQL プライマリデータベースを備えた 2 つのインスタンス
読み取り面: Redis キャッシュ + 読み取り専用 PostgreSQL レプリケーションを備えた 10 個のインスタンス

// Architettura di scaling con Kubernetes
# command-side-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-command-service
spec:
  replicas: 2   # write side: pochi ma consistenti
  template:
    spec:
      containers:
        - name: api
          image: company/order-service:v1
          env:
            - name: DB_URL
              value: "postgres://primary-db:5432/orders"  # database primario
            - name: SERVICE_MODE
              value: "command"
---
# query-side-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-query-service
spec:
  replicas: 10  # read side: molte repliche, stateless
  template:
    spec:
      containers:
        - name: api
          image: company/order-service:v1
          env:
            - name: DB_URL
              value: "postgres://read-replica:5432/orders"  # replica read-only
            - name: REDIS_URL
              value: "redis://cache:6379"
            - name: SERVICE_MODE
              value: "query"

フロントエンドでの最終的な整合性を管理する

非同期同期を使用する CQRS では、短い期間 (通常はミリ秒) が発生します。ここで、読み取りモデルは書き込み後にまだ更新されていません。フロントエンドが処理する必要があるこれは正しく:

// Pattern 1: Optimistic Update
// Il frontend aggiorna l'UI immediatamente, senza aspettare la query
async function placeOrder(orderData: PlaceOrderDto) {
  // 1. Ottimisticamente aggiorna l'UI locale
  dispatch({ type: 'ADD_ORDER_OPTIMISTIC', order: { ...orderData, status: 'Pending' } });

  try {
    // 2. Invia il command al backend
    const response = await api.placeOrder(orderData);

    // 3. Dopo N ms, ricarica dal read model (che dovrebbe essere aggiornato)
    setTimeout(async () => {
      const updatedOrder = await api.getOrder(response.orderId);
      dispatch({ type: 'UPDATE_ORDER', order: updatedOrder });
    }, 500);

  } catch (error) {
    // 4. In caso di errore, reverta l'ottimistic update
    dispatch({ type: 'REVERT_ORDER_OPTIMISTIC' });
    throw error;
  }
}

// Pattern 2: Poll finche il read model non e aggiornato
async function pollUntilUpdated(orderId: string, expectedStatus: string) {
  const MAX_ATTEMPTS = 10;
  const DELAY_MS = 200;

  for (let i = 0; i < MAX_ATTEMPTS; i++) {
    const order = await api.getOrder(orderId);
    if (order.status === expectedStatus) return order;
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, DELAY_MS));
  }
  throw new Error('Read model not updated within expected time');
}

CQRS のトレードオフ

利点

独立したスケーリング: 実際の負荷に基づいて読み取り側と書き込み側を個別にスケールします
最適化されたテンプレート: 読み取りモデルはビューに対して正確に非正規化できるため、複雑なクエリが不要になります。
高い読み取りパフォーマンス: 読み取りモデルのクエリは、事前に計算されたテーブルに対する単純な SELECT です。
責任の分離: 書き込みコードと読み取りコードが互いに汚染しない

管理が複雑

可能な一貫性: 読み取りモデルは書き込みよりわずかに遅れる場合があります。フロントエンドがそれを処理する必要がある
ロジックの重複: 一部の検証はコマンドハンドラーと読み取りモデルの両方で行う必要がある場合があります。
さらに展開するコンポーネント: コマンドサービス、クエリサービス、プロジェクション、読み取りモデルデータベース
単純な CRUD には適していません: CQRS の複雑さは、複雑なビジネスロジックを持たない操作には価値がありません。

結論と次のステップ

CQRS は、読み取りおよび書き込み負荷のあるシステムにとって最も効果的なアーキテクチャの 1 つですとても違う。コマンド側の明示的な分離 (一貫性、検証済み、イベント駆動型) クエリ側から (高速、非正規化、スケーラブル)、単一モデルのトレードオフを解決します。

次の記事では、イベントソーシングと CQRS を組み合わせます。予測がどのように行われるかを見ていきます。イベントストアから読み取り、読み取りモデルを構築し、再試行による投影を管理する方法エラーが発生した場合、およびスナップショットを使用して読み取りモデルの再構築を最適化する方法失敗した後。