Cloud, DevOps e Data Engineering
Infrastructure-as-code, CI/CD e pipeline dati che rendono il rilascio veloce e i tuoi dati rapidi, corretti e affidabili.
La maggior parte dei team di ingegneria sbatte contro lo stesso muro due volte: la prima quando l'infrastruttura smette di essere riproducibile, la seconda quando le pipeline dati smettono di essere affidabili. Costruiamo il livello che risolve entrambi i problemi. Sul fronte infrastrutturale, questo significa moduli Terraform o OpenTofu che trasformano il tuo ambiente AWS, GCP o Azure in codice versionato, oltre a pipeline CI/CD che automatizzano il percorso dal commit alla produzione. Sul fronte dati, significa modelli dbt, pipeline guidate da Airflow o Kafka, e warehouse su Snowflake, BigQuery o Databricks che forniscono ad analisti e applicazioni a valle numeri di cui possono davvero fidarsi.
Questo lavoro è pensato per team di ingegneria che hanno superato il primo prototipo — quelli in cui la configurazione manuale dei server, i deploy basati sulla conoscenza tribale o le dashboard alimentate da fogli di calcolo sono ormai il collo di bottiglia. Una startup in crescita ha bisogno di cluster Kubernetes con autoscaling e piattaforme per sviluppatori con percorsi standardizzati, così il rilascio non rallenta man mano che il team cresce. Un'azienda sommersa da export provenienti da più strumenti scollegati tra loro ha bisogno di un lakehouse e di pipeline ELT che sostituiscano la gestione manuale dei CSV con trasformazioni pianificate e testate.
Trattiamo infrastruttura e dati come un'unica disciplina, non come due consegne separate — la piattaforma e i dati che produce sono costruiti secondo lo stesso standard. Il lavoro viene definito con ambito chiaro e a costo fisso anziché a tempo indeterminato, così il costo segue il risultato: le implementazioni di infrastruttura e CI/CD partono da $8,000, le piattaforme dati complete e le pipeline partono da $25,000+.
Il nostro processo
Analisi e Progettazione Architetturale
Mappiamo la tua infrastruttura attuale su AWS/GCP/Azure, le fonti dati e le lacune nelle pipeline, quindi progettiamo i moduli Terraform di destinazione e gli schemi del warehouse (Snowflake, BigQuery o Databricks) prima che venga rilasciato qualsiasi codice.
Costruzione dell'Infrastruttura
Provisioniamo moduli Terraform/OpenTofu e cluster Kubernetes, containerizziamo i servizi con Docker e Helm, e configuriamo pipeline CI/CD così ogni ambiente viene distribuito sempre allo stesso modo.
Pipeline e Warehousing
Costruiamo pipeline di ingestione e trasformazione con Airflow, Kafka, Fivetran o Airbyte, e modelliamo il warehouse in dbt su Snowflake, BigQuery o Databricks con modelli dimensionali testati e documentati.
Consegna e Formazione
Eseguiamo test di carico sull'autoscaling sotto traffico reale, documentiamo i percorsi standardizzati sulla piattaforma interna per sviluppatori, e formiamo il tuo team affinché possa gestire ed estendere autonomamente pipeline e infrastruttura.
Cosa offriamo
Cloud e IaC
Terraform/OpenTofu su AWS, GCP o Azure, con infrastruttura ripetibile e versionata
CI/CD e Platform Engineering
Pipeline automatizzate di build, test e deploy, oltre a piattaforme interne per gli sviluppatori con percorsi standardizzati (golden path)
Kubernetes e Container
Servizi containerizzati con Docker, chart Helm e cluster resilienti con autoscaling
Data Warehouse e Lakehouse
Implementazioni su Snowflake, BigQuery o Databricks con modelli dimensionali puliti
Pipeline Dati ed ELT
Ingestione e trasformazione affidabili con dbt, Airflow, Kafka e Fivetran/Airbyte
Le tecnologie che utilizziamo
Domande frequenti
Dicci cosa
costruire.
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Cloud, DevOps e Data Engineering
Cloud, DevOps e data engineering significa trasformare infrastruttura, rilasci e pipeline di dati in sistemi automatizzati e sotto controllo di versione, invece che in passaggi manuali. Prixelo offre questo servizio ai team di ingegneria che hanno superato il primo prototipo e per cui server configurati a mano, rilasci che conosce una sola persona o dashboard alimentate da fogli di calcolo sono diventati il collo di bottiglia. I deliverable includono di solito moduli Terraform o OpenTofu per AWS, GCP o Azure; pipeline CI/CD che testano e rilasciano ogni modifica allo stesso modo; container Docker e cluster Kubernetes gestiti con Helm; e pipeline di dati costruite con dbt, Airflow, Kafka, Fivetran o Airbyte che alimentano un data warehouse su Snowflake, BigQuery o Databricks. Monitoraggio e documentazione fanno parte del lavoro, e il progetto si chiude con un passaggio di consegne perché il vostro team possa gestire ed estendere il sistema in autonomia. Il lavoro è definito per perimetro e a prezzo fisso: le configurazioni di infrastruttura e CI/CD partono da $8,000, mentre piattaforme e pipeline di dati complete partono da $25,000+. Il costo finale dipende da quanti ambienti, servizi e fonti di dati rientrano nel perimetro.
Domande frequenti
Cosa include un progetto cloud e DevOps?
Copre il percorso dal codice alla produzione e i dati che ne derivano. Di solito significa infrastruttura definita in Terraform o OpenTofu, pipeline automatizzate di build, test e rilascio, servizi containerizzati su Kubernetes, monitoraggio e osservabilità e, quando serve, pipeline ELT e un data warehouse. Ogni progetto inizia con una valutazione della vostra configurazione attuale, così da costruire solo le parti di cui avete davvero bisogno.
Cos'è l'infrastructure as code e perché è importante?
Infrastructure as code significa descrivere server, reti e servizi cloud in file versionati, invece di configurarli a mano da una console. Strumenti come Terraform o OpenTofu creano poi ogni volta lo stesso ambiente a partire da quei file. Il vantaggio pratico è che staging e produzione smettono di divergere, le modifiche passano dalla code review e un ambiente perso o danneggiato può essere ricostruito invece che rimesso insieme a memoria.
Il mio team ha bisogno di Kubernetes?
Non sempre. Kubernetes ripaga il suo carico operativo quando si gestiscono più servizi che richiedono autoscaling, rilasci graduali e ambienti coerenti. Per una singola applicazione con traffico stabile, un servizio di container gestito o una piattaforma come Vercel o Cloudflare può essere più semplice ed economico. La raccomandazione viene fatta durante la valutazione, in base al vostro stack, al traffico, ai costi e a ciò che il vostro team si sente a proprio agio a gestire.
Qual è la differenza tra DevOps e data engineering?
Il DevOps riguarda il modo in cui il software viene costruito, rilasciato ed eseguito: infrastruttura, CI/CD, container e monitoraggio. Il data engineering riguarda il modo in cui i dati vengono raccolti, trasformati e archiviati perché analisti e applicazioni possano farvi affidamento, con strumenti come dbt, Airflow e un data warehouse. Prixelo li tratta come un'unica disciplina, così la piattaforma e i dati che produce sono costruiti con lo stesso standard.
Il nostro team sarà in grado di mantenere la configurazione dopo il passaggio di consegne?
Sì, è proprio l'obiettivo della fase finale. Prima del passaggio di consegne l'autoscaling viene testato sotto carico, i golden path della piattaforma interna per sviluppatori vengono documentati e i vostri ingegneri vengono formati per gestire ed estendere pipeline e infrastruttura. Poiché tutto vive in codice versionato e non nella testa di una sola persona, il vostro team può rivederlo, modificarlo e ricostruirlo con il proprio flusso di lavoro abituale.