Dati & Integrazioni.

La maggior parte delle applicazioni moderne dedica più codice all'integrazione con sistemi esterni che alla propria logica di business. Progettiamo modelli di dati, architetture di integrazione e pipeline ETL che resistono al cambiamento — perché i sistemi upstream e downstream continueranno a evolversi, che tu lo pianifichi o meno.

• Progettazione di database (PostgreSQL, MongoDB, Redis)
• Ingegneria ETL e pipeline di dati
• Event streaming (Kafka, Pulsar, AWS EventBridge)
• Integrazioni con API di terze parti
• Migrazione dei dati e replatforming
• Architetture di sincronizzazione real-time e batch

Il modello di dati come fondamento. Un buon modello di dati rende le funzionalità semplici da realizzare; uno cattivo le rende costose e rischiose.

Integrazioni progettate per il cambiamento. Ogni integrazione con terze parti presuppone che il sistema upstream cambierà. Layer di astrazione, logica di retry e osservabilità sono elementi predefiniti.

Modelli di consistenza scelti deliberatamente. Consistenza forte, consistenza eventuale e tutto ciò che sta nel mezzo — la scelta è esplicita, non ereditata per caso.

Strategia di migrazione prima dell'esecuzione. Periodi di dual-write, riconciliazione, piani di rollback — sono i dettagli che determinano il successo di una migrazione.

Osservabilità per i dati. Il monitoraggio della salute della pipeline, della qualità dei dati e della loro freschezza fa parte del processo di sviluppo, non è un'aggiunta successiva.