Immagina uno scenario comune a molte PMI italiane: un team IT snello, composto da due o tre sviluppatori e un sistemista, che gestisce un parco software in costante crescita. Il passaggio dal monolite a un’architettura a microservizi, magari con una decina di container Docker, è stato fatto per guadagnare agilità. Tuttavia, invece di accelerare i processi, il team si ritrova a passare ore a sincronizzare configurazioni tra ambienti di sviluppo, test e produzione.
Quando un aggiornamento su un servizio interrompe la pipeline di un altro, o quando non si ha la certezza di quale versione di una libreria sia attiva in produzione, ci si trova di fronte a un problema critico: la gestione della complessità strutturale. Per una PMI, la scelta della strategia di gestione del codice non è una questione filosofica, ma puramente economica. Una struttura errata dei repository può erodere fino al 30% del tempo produttivo settimanale, sprecato in attività a basso valore aggiunto come l’allineamento manuale e la risoluzione dei conflitti di merge.
Quanto costa l’inefficienza strutturale nei repository?
Prima di definire l’organizzazione del codice, è essenziale quantificare l’impatto economico di una scelta non ottimizzata. Spesso l’architettura dei repository cresce in modo organico e disordinato, aggiungendo un nuovo contenitore per ogni nuovo servizio senza una visione d’insieme. Questo approccio, definito Repository Sprawl, comporta costi occulti significativi che rallentano l’operatività quotidiana.
Il primo costo è legato al cambio di contesto. Secondo diverse analisi sulla produttività IT, uno sviluppatore impiega oltre venti minuti per ritrovare la concentrazione dopo un’interruzione. Dover saltare tra numerosi repository diversi per diagnosticare un problema frammenta l’attenzione e brucia ore preziose. Inoltre, senza una fonte di verità centralizzata per le configurazioni, aumenta il rischio di disallineamento tra gli ambienti. Il costo medio di un fermo operativo per una PMI può essere elevato, e spesso questi incidenti nascono proprio da piccole discrepanze nei file di configurazione tra lo staging e la produzione. Infine, l’inserimento di nuovi sviluppatori in un ecosistema frammentato e privo di documentazione diventa un processo lento e frustrante.
Monorepo vs Polyrepo: Analisi per team piccoli
Esistono due strategie principali che vanno analizzate alla luce delle esigenze di una PMI che gestisce tra i 5 e i 10 microservizi. La prima è il Monorepo, dove tutto il codice, dai frontend ai backend fino agli script di infrastruttura, risiede in un unico repository Git. Questa soluzione offre commit atomici e una visibilità totale, semplificando inizialmente il setup della CI/CD. Tuttavia, per una PMI può risultare troppo rigida: le pipeline di build rischiano di diventare lente e la gestione dei permessi complessa, specialmente se più sviluppatori lavorano contemporaneamente su feature diverse, aumentando il rischio di conflitti.
L’alternativa è il Polyrepo, dove ogni microservizio possiede il proprio repository dedicato. Questo garantisce autonomia ai team, pipeline veloci e permessi granulari. Di contro, la frammentazione rende difficile condividere codice o librerie comuni e riduce la visibilità globale sul progetto, complicando l’orchestrazione di deploy coordinati. Il rischio è quello di generare caos se il numero di repository supera la capacità di gestione del team.
Per la maggior parte delle realtà nostre clienti, la soluzione vincente risiede in un approccio ibrido, ben documentato da leader del settore come RedHat e Sealos. La struttura raccomandata prevede l’uso di Polyrepo per il codice applicativo, mantenendo i microservizi in repository separati per garantire cicli di vita indipendenti. Parallelamente, si utilizza un Monorepo specifico per la configurazione, un GitOps Repo che contiene esclusivamente i manifesti di deploy. Questo approccio separa nettamente il codice sorgente dalla configurazione di deploy, riducendo drasticamente il rischio operativo.
Come implementare la struttura senza complessità Enterprise
Non è necessario un team di dieci ingegneri DevOps per gestire questa architettura. Esiste un framework operativo semplificato che implementiamo spesso con successo. Invece di utilizzare strumenti complessi come Helm per pochi servizi proprietari, consigliamo l’uso di Kustomize. Questo permette di mantenere una base comune e applicare le specifiche varianti per i diversi ambienti, eliminando la duplicazione del codice e riducendo gli errori manuali.
La struttura tipica di un repository di configurazione prevede una cartella base con i file di deployment e service standard, e una cartella di overlay che contiene le specifiche per gli ambienti di sviluppo e produzione, come il numero di repliche o le risorse CPU assegnate. In questo modo, le modifiche sono tracciabili e isolate per ambiente.
L’automazione della CI/CD deve essere trasparente per lo sviluppatore. Il flusso ideale prevede che, al momento del push sul repository applicativo, il sistema di CI esegua i test e costruisca l’immagine. Un passaggio finale della pipeline aggiorna automaticamente il file di configurazione nel repository GitOps con il nuovo tag dell’immagine. A quel punto, strumenti come ArgoCD rilevano il cambiamento e applicano l’aggiornamento al cluster. Per la gestione dei segreti, è imperativo non committare mai password in chiaro; soluzioni come Sealed Secrets o l’integrazione con Vault permettono di versionare anche i dati sensibili in modo sicuro e conforme alle normative.
Cosa rischi se non agisci ora?
Mantenere lo status quo basato su deploy manuali o script artigianali rappresenta una bomba a orologeria. Con l’aumentare dei servizi, i rischi crescono esponenzialmente. Senza un audit trail chiaro, è impossibile risalire alla causa di un incidente di sicurezza o di un errore umano. L’approccio GitOps fornisce questo registro gratuitamente tramite la cronologia di Git.
Inoltre, si corre il rischio di accentrare la conoscenza su una singola figura tecnica, il cui eventuale allontanamento potrebbe bloccare l’azienda. Un repository GitOps rende il processo esplicito e documentato dal codice stesso, democratizzando la conoscenza. Infine, quando i microservizi aumenteranno, il tempo di gestione manuale diventerà insostenibile, soffocando la capacità di innovazione dell’azienda.
Come LibreIT supporta le aziende in questo ambito
In LibreIT aiutiamo le PMI a trasformare il processo di delivery software in un vantaggio competitivo. Il nostro intervento inizia con un assessment architetturale per mappare le dipendenze e definire la strategia di migrazione più adatta. Successivamente, creiamo il repository di configurazione e le pipeline standardizzate, permettendo al vostro team di concentrarsi esclusivamente sulla scrittura del codice applicativo.
Configuriamo strumenti come ArgoCD o FluxCD e integriamo la gestione sicura dei segreti. Non ci limitiamo alla consegna tecnica: affianchiamo i vostri sviluppatori con un training on the job per renderli autonomi nell’uso delle nuove pipeline. Il risultato è un ambiente in cui i rilasci in produzione diventano una routine giornaliera automatizzata, recuperando numerose ore lavorative ogni mese.
Conclusione
Scegliere tra diverse strategie di gestione del codice non deve paralizzare la crescita della vostra azienda. Per le realtà con un numero contenuto di microservizi, la strada maestra è l’approccio ibrido: repository applicativi distinti per mantenere l’agilità e un unico repository di configurazione per garantire controllo e stabilità. Ignorare l’architettura dei repository oggi significa accumulare un debito tecnico che si presenterà domani sotto forma di inefficienze e frustrazione.
Il primo passo è verificare il rapporto tra repository attivi e numero di sviluppatori per identificare potenziali sprechi. Se state pianificando l’espansione dei vostri servizi, questo è il momento ideale per impostare le corrette fondamenta GitOps.
Fonti
- Beyond kubectl apply: GitOps Best Practices
- How to set your GitOps directory structure
- GitOps Architecture Patterns and Anti-Patterns
- Argo CD Anti-Patterns for GitOps
- Cloudogu GitOps Patterns Collection
Articolo a cura di Calogero Lo Leggio