Ciao! Sono

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.

Contattami

Chi Sono

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.

Le Mie Competenze

Analisi Dati & Modelli Previsionali

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

Automazione Processi

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

Sistemi Custom

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"
  ]
};

La Mia Missione

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

🚀

Democratizzare la Tecnologia

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.

💡

Unire Informatica ed Economia

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.

🎯

Creare Soluzioni su Misura

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.

Trasforma la Tua Attività con la Tecnologia

Dicembre 2024

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.

Contattami

Hai un progetto in mente? Parliamone! Compila il form qui sotto e ti risponderò al più presto.

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

FinOps pentru Kubernetes: dimensionare drepturi, instanțe spot și reducere a costurilor

68% dintre organizațiile care folosesc Kubernetes în producție cheltuiesc cu 20-40% mai mult decât este necesar (CNCF Cost Survey 2026). Nu pentru că Kubernetes este ineficient, ci pentru că aprovizionarea generoasă și ușoară, iar dimensionarea corectă necesită disciplină operațională. The rezultat și cluster cu utilizarea medie a procesorului la 15-20% și memorie la 30-40%: resurse plătite dar nu folosi.

FinOps pentru Kubernetes și practica de măsurare, optimizare și guvernare cheltuieli de cluster. În acest articol vom vedea cum se utilizează Kubecost pentru vizibilitatea costurilor pentru spațiile de nume, cum ar fi VPA ajută la corectarea cereri automate, cum Karpenter optimizează nodul bin-packing cu instanțe spot și ce politici să implementeze la nivel organizațional pentru a menține costurile sub control în timp.

Ce vei învăța

Instalați și configurați Kubecost pentru vizibilitatea costurilor spațiului de nume/echipelor
VPA în modul Oprit: recomandări automate de dimensionare a dreptului fără întreruperi
Karpenter: Consolidare pentru o ambalare optimă a nodurilor
Localizați instanțe pe AWS/GCP/Azure cu Karpenter și gestionați întreruperi
ResourceQuota ca instrument de bugetare a echipei
Alertă Prometheus pentru deșeuri și anomalii de cost
Cum să construiți un sistem de rambursare pentru echipe
Benchmark: economii reale realizabile cu fiecare tehnică

De ce Kubernetes tinde să fie supraprovizionat

Înainte de optimizare, trebuie să înțelegeți cauzele problemei:

Cereri conservatoare: Echipele au stabilit cererile la un nivel ridicat „pentru a fi în siguranță” (de exemplu, 1 CPU pentru o aplicație care utilizează 0.1). Cererile determină numărul de noduri necesare
Limite = cereri: Multe șabloane CI/CD stabilesc limite egale cu cererile, creând supraprovizionare sistematică
Spații de nume goale: Spațiu de nume de dezvoltare cu poduri „Hello World” care rămân 24/7
Noduri supradimensionate: Instanțe de cloud mari cu împachetare ineficientă (un pod cu 2 vCPU pe un nod cu 32 vCPU)
Fără vizibilitate pentru echipe: Dacă echipele nu văd costul lor, nu au niciun stimulent să optimizeze

Kubecost: Vizibilitatea costurilor spațiilor de nume

Kubecost Este cel mai folosit instrument FinOps din ecosistemul Kubernetes. Colectează valori de la Prometheus, preia prețurile instanțelor cloud (AWS, GCP, Azure) și calculați costul alocat pentru spațiu de nume, implementare, cont de serviciu și etichetă.

Instalare Kubecost

# 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

Configurați Chargeback pentru echipe

# 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}'

VPA pentru dimensionarea automată a drepturilor

Il Vertical Pod Autoscaler (VPA) analizează consumul istoric al CPU și Memorie pod și calculează cererile optime. În modul Off (recomandare fără aplicare automată) este cel mai sigur instrument de dimensionare în drepturi: oferă numere precise fără risc de perturbare.

# 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

Script pentru analiza dimensionării în vrac

# 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: Instanțe de consolidare și spot

Karpenter optimizează costurile din două direcții: utilizare instanțe la vedere pentru reduce costul per nod cu 60-70%, de ex consolidarea nodurilor a sterge cele subutilizate (bin-packing).

NodePool cu Spot + Consolidare

# 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

Analiza economiilor cu Karpenter

# 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

Buget al spațiului de nume: ResourceQuota ca instrument FinOps

Cotele de resurse nu sunt doar pentru izolare tehnică, ci sunt și un instrument a guvernanței financiare. Prin atribuirea de cote pe baza bugetelor, creați un sistem de stimulente care împing echipele să optimizeze:

# 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"

Strategii de economisire pentru diferite sarcini de lucru

Tipul sarcinii de lucru	Strategie	Economii așteptate
API web (apatrid)	Spot + HPA + corectare VPA	50-65%
Locuri de lucru ML	Spot + punct de control + scară la zero	60-70%
Baze de date (cu stare)	Rezervat la cerere + dimensionare drepturi	20-30%
alergători CI/CD	Spot + scalare la zero (KEDA)	70-80%
Servicii critice 24/7	Instanțe rezervate + dimensionare drepturi	30-40%

Optimizarea lucrărilor CI/CD cu KEDA + Spot

# 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"

Tabloul de bord FinOps cu Grafana

# 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

Cele mai bune practici FinOps pentru Kubernetes

Lista de verificare lunară FinOps

Examinați recomandările VPA: Analizați recomandările APV și aplicați dimensionarea corectă în Top 10 deșeuri
Verificați nodurile inactive: Nodurile cu CPU și utilizarea memoriei < 10% timp de 24 de ore trebuie să fie terminate (Karpenter face acest lucru automat)
Verificați acoperirea spotului: Scopul este 70-80% din nodurile fără stare pe instanțe spot
Rapoarte de rambursare: Trimiteți un raport lunar de cost pe echipă prin Kubecost API → e-mail sau Slack
Examinați Cota de resurse: Creșteți cotele doar cu justificare de afaceri, nu implicit
Scalare la zero pentru mediile de dezvoltare: Mediile de dezvoltare ar trebui să fie închise în afara orelor de lucru (cost -65%)

Concluzii și pașii următori

FinOps pentru Kubernetes nu este o optimizare unică: este un proces continuu care necesită vizibilitate (Kubecost), recomandări inteligente (VPA), aprovizionare eficientă (Karpenter cu guvernanță comercială) și organizațională (ResourceQuota ca buget). Implementarea toate aceste tehnici împreună, organizațiile obțin de obicei economii de 35-55% din factura de cloud Kubernetes în primele 3-6 luni.

Următorul pas este integrarea FinOps Kubernetes în ciclul de dezvoltare: dezvoltatorii ar trebui să vadă costul estimat al implementării lor înainte de fuzionarea în producție — o abordare „deplasare la stânga” aplicată costurilor.