Ciao, sono Marco Rossi e benvenuto nel mio mondo tecnologico. Da oltre sette anni navigo nelle acque profonde dell’ingegneria del software, esplorando quelle tecnologie che molti considerano “di nicchia” ma che, in realtà, rappresentano il cuore pulsante dell’innovazione moderna.
Il Mio Percorso
La mia storia con la programmazione è iniziata quasi per caso durante gli studi universitari in Ingegneria Informatica al Politecnico di Milano. Mentre i miei colleghi si concentravano sui corsi obbligatori, io mi ritrovavo spesso a smanettare con linguaggi e framework che non erano nemmeno nel piano di studi. Ricordo ancora le notti passate a cercare di capire perché il mio primo progetto in Python continuasse a crashare – oggi so che era un banale problema di gestione della memoria, ma allora mi sembrava un mistero insormontabile.
Quella curiosità insaziabile, che all’epoca sembrava una perdita di tempo, si è rivelata essere il mio più grande punto di forza. Dopo la laurea, ho iniziato la mia carriera professionale come sviluppatore junior in una startup milanese che si occupava di analytics per e-commerce. Era il 2018, e termini come “big data” e “machine learning” erano sulla bocca di tutti, ma pochi sapevano davvero di cosa stessero parlando.
L’Evoluzione Professionale
I primi anni sono stati fondamentali. Ho imparato sulla mia pelle cosa significa gestire database con milioni di record quando le query iniziano a diventare lente. Ho scoperto l’importanza del monitoring quando il nostro sistema di raccomandazioni è andato giù durante il Black Friday, causando una perdita di vendite considerevole. È stato in quel momento che ho capito che la tecnologia non è solo codice – è responsabilità.
Nel 2019 ho fatto il salto in una multinazionale che si occupava di IoT industriale. Qui ho avuto il mio primo vero contatto con sistemi distribuiti su larga scala. Gestivamo sensori in fabbriche di tutto il mondo, e dovevamo garantire che i dati arrivassero in tempo reale ai sistemi di controllo. È stato qui che ho iniziato a lavorare seriamente con Apache Kafka, MQTT, e tutto l’ecosistema delle tecnologie di streaming.
La sfida più grande è arrivata quando ci hanno chiesto di ridisegnare completamente l’architettura per gestire 10 volte il traffico esistente. Abbiamo dovuto ripensare tutto: dal protocollo di comunicazione al database, dalla gestione degli errori al deployment. È stato in questo progetto che ho scoperto la potenza di Apache Druid per l’analisi in tempo reale – una tecnologia che all’epoca era ancora relativamente sconosciuta ma che oggi è diventata uno standard in molte aziende.
La Nascita di STACK PROFONDO
L’idea di creare questo blog è nata dalla frustrazione. Troppo spesso mi ritrovavo di fronte a problemi complessi per i quali la documentazione ufficiale era insufficiente, e gli articoli online erano o troppo superficiali o completamente obsoleti. Ricordo distintamente una settimana passata a cercare di ottimizzare una query ClickHouse che processava miliardi di record – alla fine ho risolto il problema, ma solo dopo aver letto decine di issue su GitHub e fatto numerosi esperimenti.
Ho realizzato che c’era un gap enorme tra la teoria e la pratica reale. I tutorial online ti insegnano a fare “Hello World”, ma quando devi implementare un sistema di monitoring custom con Prometheus che deve gestire centinaia di metriche personalizzate, sei praticamente da solo.
STACK PROFONDO è nato per colmare questo vuoto. Non è un blog per principianti – ci sono già abbastanza risorse per quello. È pensato per sviluppatori e ingegneri che vogliono andare oltre la superficie, che non si accontentano del “funziona” ma vogliono capire il “perché” e il “come ottimizzare”.
La Mia Filosofia Tecnica
Nel corso degli anni ho sviluppato una filosofia ben precisa riguardo alla tecnologia. Prima di tutto, credo fermamente che non esistano “soluzioni magiche”. Ogni tecnologia ha i suoi trade-off, e la chiave del successo sta nel comprendere profondamente questi compromessi.
Prendi Rust, per esempio. È un linguaggio fantastico per le performance e la safety, ma richiede un investment di tempo considerevole per essere padroneggiato. Quando scrivo di Rust, non mi limito a dire “è veloce e sicuro” – spiego quando vale la pena investire in questa tecnologia e quando invece Python o Go potrebbero essere scelte più pragmatiche.
La stessa filosofia la applico a tutte le tecnologie di cui scrivo. Apache Hop è un ottimo strumento per ETL visuali, ma non è sempre la scelta giusta. A volte un semplice script Python può essere più maintainabile e debuggabile. La chiave sta nel conoscere le opzioni e saper scegliere quella più appropriata per il contesto specifico.
Esperienza Sul Campo
Una delle cose che mi distingue da molti altri tech blogger è che tutto quello di cui scrivo l’ho testato in produzione. Non sono teorie o esperimenti accademici – sono soluzioni che ho implementato, ottimizzato, e spesso debuggato alle 3 di notte quando qualcosa andava storto.
L’articolo su FastAPI che serve 50k richieste al secondo, per esempio, nasce da un progetto reale dove dovevamo gestire il traffico di un evento live con picchi enormi. Abbiamo passato settimane a ottimizzare ogni aspetto: dal connection pooling alla gestione della memoria, dalla configurazione di uvicorn ai worker processes. Il risultato finale è stato un sistema che non solo reggeva il carico, ma rimaneva responsive anche durante i picchi più intensi.
Stesso discorso per l’implementazione MQTT per IoT. Gestire milioni di device connessi non è solo una questione di throughput – devi pensare alla gestione degli errori, al failover, alla sicurezza, al monitoring. Ogni decisione architettuale ha conseguenze che si manifestano solo quando il sistema è sotto stress reale.
L’Approccio ai Contenuti
Quando scrivo un articolo, parto sempre da un problema reale che ho dovuto risolvere. Non mi interessa scrivere l’ennesimo tutorial su “come installare X” – voglio fornire value a chi deve implementare soluzioni complesse in ambienti di produzione.
Ogni articolo segue una struttura precisa: contesto del problema, analisi delle opzioni disponibili, implementazione dettagliata con codice reale, ottimizzazioni specifiche, e soprattutto, lezioni apprese e possibili pitfalls. Non nascondo i fallimenti – anzi, spesso sono più istruttivi dei successi.
Prendo molto sul serio la ricerca e la verifica delle informazioni. Prima di pubblicare qualsiasi cosa, testo personalmente tutto il codice, verifico le performance claims, e spesso confronto diverse implementazioni. È un processo che richiede tempo, ma è l’unico modo per garantire contenuti di qualità.
Tecnologie del Futuro
Una parte importante del mio lavoro consiste nell’anticipare le tendenze tecnologiche. Non si tratta di seguire l’hype del momento, ma di identificare quelle tecnologie che risolveranno problemi reali nei prossimi anni.
WebAssembly, per esempio, non è solo “JavaScript più veloce” – rappresenta un cambio di paradigma fondamentale per le applicazioni web. Sto sperimentando con Rust nel browser da diversi mesi, e i risultati sono promettenti per applicazioni specifiche dove le performance sono critiche.
Allo stesso modo, l’evoluzione dell’ecosistema observability con strumenti come Prometheus, Grafana, e Jaeger sta cambiando il modo in cui progettiamo e monitoriamo i sistemi distribuiti. Non basta più aggiungere logging a posteriori – l’observability deve essere built-in fin dall’inizio.
La Community e il Networking
Una delle soddisfazioni più grandi di gestire STACK PROFONDO è l’interazione con la community. Ricevo feedback, domande, e spesso proposte di collaborazione da parte di altri sviluppatori che affrontano sfide simili. Questa rete di contatti è diventata una risorsa preziosa non solo per me, ma per tutti i lettori del blog.
Partecipo regolarmente a conferenze e meetup, sia come speaker che come attendee. L’anno scorso ho tenuto un talk al PyCon Italia sui “Hidden Performance Bottlenecks in Python”, basato sulla mia esperienza con profiling avanzato in ambienti di produzione. Il feedback è stato estremamente positivo, e molte delle domande del pubblico sono diventate spunti per nuovi articoli.
Guardando al Futuro
Il mondo della tecnologia evolve rapidamente, e io continuo a evolvermi con esso. Attualmente sto approfondendo l’integrazione tra AI/ML e sistemi distribuiti – non l’hype dell’AI generativa, ma applicazioni pratiche di machine learning in contesti enterprise.
Sto anche esplorando l’evoluzione del cloud native computing, particolare attenzione a Kubernetes e all’ecosistema CNCF. La gestione di configurazioni con Kustomize, per esempio, è un topic che molti underestimate, ma che diventa critico quando devi gestire deployment complessi across multiple environments.
STACK PROFONDO continuerà a essere il mio laboratorio digitale dove condividere scoperte, esperimenti, e soprattutto, soluzioni pratiche a problemi reali. Perché alla fine, la tecnologia ha senso solo quando risolve problemi concreti e migliora la vita delle persone che la utilizzano.
La mia mission rimane la stessa: aiutare altri sviluppatori e ingegneri a navigare la complessità del panorama tecnologico moderno, fornendo insights pratici e actionable che derivano da esperienza reale sul campo.
