DevOps

Quando i dati rappresentano un bene prezioso, garantirne la sicurezza è mai stato più critico.
Dall’istante in cui l’informazione viene creata fino al momento in cui viene eliminata,
il suo percorso è pieno di rischi - sia che venga archiviata, trasferita o utilizzata attivamente.

Scegliere il giusto headless CMS può fare la differenza nel tuo piano di gestione del contenuto. Confrontiamo tre soluzioni open source che influenzano il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni guidate dal contenuto.

Le applicazioni dell’interfaccia a riga di comando (CLI) sono strumenti essenziali per gli sviluppatori, gli amministratori di sistema e i professionisti DevOps. Due librerie Go sono diventate lo standard de facto per lo sviluppo CLI in Go: Cobra per la struttura dei comandi e Viper per la gestione delle configurazioni](https://www.glukhov.org/it/post/2025/11/go-cli-applications-with-cobra-and-viper/ “Sviluppo CLI in Go”).

L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.

AWS Kinesis è diventato un pilastro fondamentale per la creazione di architetture di microservizi guidati dagli eventi moderne, abilitando l’elaborazione di dati in tempo reale su larga scala con un overhead operativo minimo.

Nextcloud è la piattaforma di archiviazione e collaborazione cloud open source e autoospitata leader che mette completamente sotto il tuo controllo i tuoi dati.

Immich è una soluzione rivoluzionaria, open-source e autoospitata per la gestione di foto e video che ti dà il pieno controllo sui tuoi ricordi. Con funzionalità paragonabili a quelle di Google Photos, tra cui il riconoscimento facciale alimentato dall’intelligenza artificiale, la ricerca intelligente e il backup automatico dal telefono, tutto mantenendo i tuoi dati privati e sicuri sul tuo server.

Elasticsearch è un potente motore di ricerca e analisi distribuito basato su Apache Lucene. Questa guida completa copre comandi essenziali, best practice e riferimenti rapidi per lavorare con i cluster Elasticsearch.

Ho trovato alcuni interessanti test sulle prestazioni di GPT-OSS 120b in esecuzione su Ollama su tre diversi piattaforme: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, e RTX 4080. Il modello GPT-OSS 120b dalla libreria Ollama pesa 65 GB, il che significa che non si adatta alla VRAM da 16 GB di un RTX 4080 (o al più recente RTX 5080).

L’unità di test garantisce che il tuo codice Python funzioni correttamente e continui a funzionare mentre il progetto evolve. Questa guida completa copre tutto ciò che devi sapere sulle unità di test in Python, dagli concetti di base alle tecniche avanzate.

Docker Model Runner (DMR) è la soluzione ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, introdotta nel aprile 2025. Questo foglio di riferimento fornisce un rapido riferimento per tutti i comandi essenziali, le configurazioni e le best practice.

Running large language models (LLMs) locally ha guadagnato popolarità per la privacy, il controllo dei costi e le capacità offline. Il panorama si è notevolmente modificato nel aprile 2025 quando Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), la sua soluzione ufficiale per il deployment di modelli AI.

Scopri come implementare e ottimizzare le architetture di service mesh utilizzando Istio e Linkerd. Questa guida copre strategie di deployment, confronti di prestazioni, configurazioni di sicurezza e best practice per ambienti di produzione.

Nel panorama attuale dell’informatica, la virtualizzazione è diventata essenziale per lo sviluppo, i test e l’esecuzione di diversi sistemi operativi. Per gli utenti Linux che cercano un modo semplice e intuitivo per gestire le macchine virtuali, GNOME Boxes si distingue come un’opzione leggera e user-friendly che privilegia l’usabilità senza sacrificare le funzionalità.

Multipass è un gestore leggero di macchine virtuali che rende semplice la creazione e la gestione di istanze cloud Ubuntu su Linux, Windows e macOS.

NVIDIA DGX Spark è reale, in vendita dal 15 ottobre 2025, ed è rivolto agli sviluppatori CUDA che necessitano di lavori locali con LLM con uno stack NVIDIA AI integrato. Prezzo di listino USA $3.999; il prezzo al dettaglio nel Regno Unito/DE/JP è più alto a causa dell’IVA e dei canali di distribuzione. I prezzi pubblici AUD/KRW non sono ancora ampiamente pubblicati.