La digitalizzazione delle grandi reti di distribuzione ha imposto un cambio di passo non solo tecnologico, ma anche profondamente culturale, portando le aziende a confrontarsi con una mole di informazioni spesso difficile da decifrare. In una recente analisi emersa durante un’intervista aziendale dedicata all’innovazione infrastrutturale, Paola Regano, account manager di Sourcesense, ha delineato i contorni di una trasformazione massiva che ha coinvolto un importante player del settore della distribuzione nazionale. Al centro del dibattito emerge la necessità impellente di una solida governance dei dati cloud, per orientarsi tra i sistemi distribuiti e per trasformare il dato grezzo in una risorsa strategica per il business. L’obiettivo dichiarato non è più la semplice raccolta di informazioni, ma la capacità di governarle per garantire continuità operativa e controllo dei costi in ecosistemi sempre più frammentati.
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L’evoluzione delle infrastrutture verso il cloud native
Il punto di partenza di questo percorso di modernizzazione è rappresentato dal passaggio da architetture tradizionali a sistemi cloud native, un salto che comporta una crescita esponenziale della complessità tecnica. Paola Regano descrive questa fase come un momento di «complessità operativa senza precedenti» per l’azienda coinvolta, impegnata nell’adozione di architetture a microservizi, gestione tramite Kubernetes e l’implementazione di complessi layer di orchestrazione e containerizzazione. Questa transizione, sebbene necessaria per la scalabilità, espone le organizzazioni al rischio di un disorientamento informativo se non supportata da strumenti adeguati di monitoraggio.
Secondo Regano, l’approccio moderno allo sviluppo richiede un’osservazione delle infrastrutture che sia estremamente focalizzata, poiché i sistemi distribuiti generano una quantità di segnali tale da poter oscurare le informazioni realmente rilevanti. L’adozione di queste tecnologie non è quindi un processo puramente software, ma richiede un intervento strutturale sulla gestione dei flussi di lavoro e sulla visibilità dei processi interni. In questo scenario, la governance dei dati cloud diventa l’elemento cardine per evitare che l’innovazione si traduca in un sovraccarico ingestibile per i team operativi.
La sfida della governance dei dati cloud: gestire il rumore informativo
Uno dei problemi principali evidenziati da Paola Regano riguarda il paradosso dell’abbondanza: quando la quantità di dati raccolti è eccessiva, il rischio concreto è quello di generare disinformazione invece di chiarezza. «I moderni pattern di sviluppo richiedono un’osservazione delle infrastrutture sempre più attenta e focalizzata per evitare il sovraccarico informativo, perché, come sappiamo, quando c’è troppa informazione poi si rischia di generare della disinformazione» spiega Regano.
Per ovviare a questo problema, l’azienda ha intrapreso la creazione di una piattaforma centralizzata per i segnali di telemetria, basata interamente su uno stack open source.
La costruzione di questo ecosistema ha permesso di affrontare direttamente il tema della governance dei dati cloud, spostando il focus dal mero monitoraggio di base a un sistema di monitoring evoluto e avanzato. Questo passaggio è stato fondamentale per garantire che le informazioni non rimanessero confinate in silos tecnici, ma diventassero comprensibili e utilizzabili anche a livello decisionale. La governance, in questo senso, si traduce nella capacità di ripulire i flussi informativi, eliminando il “rumore” di fondo per far emergere solo ciò che ha un impatto reale sulla continuità del servizio e sull’esperienza dell’utente finale.
Dalla quantità alla qualità della telemetria
Il cuore dell’intervento tecnico si è concentrato sulla raffinazione dei processi di raccolta dei dati. Invece di procedere con una cattura indiscriminata di ogni segnale prodotto dai sistemi, l’approccio è cambiato radicalmente. Come sottolineato da Regano, si è passati dal raccogliere «una mole di dati infinita» alla selezione di ciò che è realmente utile e significativo per il business. Questo lavoro di selezione è stato accompagnato da una rigorosa standardizzazione dei segnali e da una definizione chiara dei modelli di ownership dei dati.
La strategia ha previsto la separazione delle responsabilità tra i vari team e una correlazione sistematica tra metriche, log e trace. Questa tripartizione dell’osservabilità permette di avere una visione tridimensionale di ogni evento: la metrica indica che c’è un problema, il log spiega cosa sta succedendo e la trace permette di individuare esattamente dove, all’interno della rete di microservizi, si sia originata l’anomalia.
Ridurre il rumore informativo significa quindi non solo avere meno dati, ma avere dati migliori, capaci di guidare interventi rapidi e mirati.
Observability 2.0: un approccio proattivo e vendor neutral
Il concetto di Observability 2.0 introdotto da Paola Regano rappresenta l’evoluzione naturale del monitoraggio tradizionale. Non si tratta più di reagire a un guasto una volta che si è verificato, ma di analizzare i dati in tempo reale per prevenire i malfunzionamenti prima ancora che l’utente finale possa percepirli. Regano afferma chiaramente che questo sistema permette di «esercitare un supporto proattivo piuttosto che reattivo», analizzando i pattern di comportamento del sistema per intercettare le deviazioni prima che diventino critiche.
Un pilastro fondamentale di questa visione è il mantenimento di un approccio vendor neutral. In un mercato dominato da soluzioni SaaS proprietarie, che spesso comportano costi elevati e vincoli tecnologici (il cosiddetto vendor lock-in), la scelta di puntare su una piattaforma centralizzata open source garantisce all’azienda una maggiore indipendenza e una gestione più flessibile dei costi di monitoraggio. La governance dei dati cloud assicura quindi che l’azienda resti proprietaria non solo dei propri dati, ma anche della logica con cui questi vengono analizzati e interpretati.
Cultura SRE e DevOps come pilastri della trasformazione
La tecnologia, tuttavia, rimane uno strumento inefficace se non accompagnata da un’evoluzione delle competenze umane e dei processi organizzativi. Per questo motivo, l’implementazione della piattaforma di telemetria è stata affiancata da una forte spinta verso l’adozione di pratiche SRE (Site Reliability Engineering) e DevOps. Paola Regano evidenzia come il supporto fornito non sia stato solo tecnico, ma orientato alla diffusione di una cultura dell’affidabilità in tutto il team del cliente.
L’integrazione dei progetti applicativi all’interno del nuovo framework di osservabilità ha richiesto un coinvolgimento diretto di diverse figure aziendali, inclusi i Project Manager e i Service Operation Manager. Questo supporto end-to-end è stato cruciale per facilitare la transizione dai vecchi strumenti SaaS alla nuova piattaforma, garantendo che ogni attore coinvolto comprendesse il valore della telemetria come supporto alle decisioni quotidiane. La governance del dato diventa così un linguaggio comune che unisce lo sviluppo applicativo alla gestione operativa dell’infrastruttura.
I benefici tangibili di una corretta gestione dei flussi
L’adozione di una strategia strutturata di governance dei dati cloud ha prodotto risultati concreti e misurabili per la grande rete di distribuzione. La telemetria è diventata «più chiara, più leggibile, più facilmente interpretabile e anche direttamente utilizzabile». Questo miglioramento qualitativo dell’informazione ha permesso di diagnosticare rapidamente i problemi e, in molti casi, di intervenire in ottica preventiva.
I vantaggi derivanti da questo nuovo assetto includono:
- Una maggiore affidabilità complessiva dei servizi offerti all’utenza.
- Un rigido controllo dei costi legati al monitoraggio, evitando le derive economiche tipiche delle soluzioni SaaS non governate.
- La netta riduzione dei tempi di diagnosi e di intervento in caso di anomalie.
- Un incremento della sicurezza nel rilascio di nuove funzionalità, grazie a una visibilità completa sull’impatto dei cambiamenti.
- Il raggiungimento di una reale indipendenza dai vendor, salvaguardando l’autonomia tecnologica dell’azienda.
Come sottolineato da Paola Regano in conclusione, la trasformazione ha permesso di passare da un modello in cui si subiva la complessità dei dati a uno in cui il dato viene attivamente governato per produrre valore. La capacità di interpretare correttamente i segnali provenienti da ecosistemi cloud complessi non è più un’opzione tecnica, ma un requisito fondamentale per garantire la resilienza e la competitività di ogni moderna infrastruttura digitale.
