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Progetti e risultati

Dalla complessità
alla produzione.

Piattaforme che abilitano il lavoro, migrazioni che cambiano l’infrastruttura, automazione che resta nel codice. L’esperienza tecnica alla base di UrsusOps.

01 / CLOUD PLATFORM

MESSA IN PRODUZIONE

Una piattaforma dati.
Pronta per la produzione.

L’OBIETTIVO

Distribuire applicazioni e servizi dati per progetti separati, mantenendo configurazioni comuni e un processo di rilascio governato.

IL LAVORO

Abbiamo portato in produzione una piattaforma su Azure Kubernetes Service. Infrastructure as Code, pipeline CI/CD e GitOps collegano provisioning, controlli e distribuzione dei servizi.

DAL CODICE ALLA PIATTAFORMA
01Codice
02CI / controlli
03GitOps
04Kubernetes

Il nostro contributo.

  • Piattaforma AKS e template Helm per applicazioni e servizi dati.
  • Pipeline CI/CD comuni, scansioni delle immagini e configurazioni versionate.
  • Rilasci governati con Argo CD e separazione degli ambienti.
  • Gateway API, DNS e TLS automatizzati, metriche e log centralizzati.
IL RISULTATO

Ambienti di test e produzione gestibili, rilasci tracciabili e una base riutilizzabile per nuovi workload.

Azure AKSTerraformAnsibleHelmArgo CDGitLab CI/CDPrometheusGrafanaLoki

02 / DATA WORKFLOWS & AI

MESSA IN PRODUZIONE

Dai dati ai workflow.
Dai workflow ai risultati.

L’OBIETTIVO

Permettere di comporre workflow dati, avviare elaborazioni e recuperare risultati e log all’interno dello spazio di progetto.

IL LAVORO

Abbiamo portato in produzione un ambiente per costruire ed eseguire pipeline attraverso un’interfaccia visuale. Kubernetes, orchestrazione e storage collegano elaborazioni, risultati e pubblicazione.

DAL WORKFLOW AL RISULTATO
01Workflow
02Orchestrazione
03Servizi AI
04Risultati

Il nostro contributo.

  • Ambiente visuale e notebook basato su Amphi e JupyterHub.
  • Orchestrazione dei job con Dagster, API FastAPI e storage S3.
  • Integrazione di servizi AI per OCR, estrazione di entità e computer vision.
  • Immagini applicative, pipeline CI/CD e aggiornamento delle configurazioni GitOps.
IL RISULTATO

Un percorso operativo che collega strumenti visuali, servizi di elaborazione e distribuzione dei dati.

KubernetesAmphi / JupyterHubDagsterPython / FastAPIS3Argo CDGitLab CI/CD

AI INTEGRATA NEI WORKFLOW

L’AI ha un compito concreto.

01 / OCR

Convertire immagini di documenti in testo utilizzabile.

02 / ESTRAZIONE DI ENTITÀ

Riconoscere persone, luoghi, date e organizzazioni nei testi.

03 / COMPUTER VISION

Integrare servizi di analisi delle immagini nelle elaborazioni.

Un passo ulteriore: assistente AI per le pipeline PROOF OF CONCEPT

Sviluppo e integrazione di un assistente che interpreta richieste e prepara proposte di pipeline. La creazione richiede conferma; apertura ed esecuzione restano sotto il controllo dell’utente. Questa componente è un proof of concept, distinto dalla messa in produzione della piattaforma.

MIGRAZIONI COMPLETATE

Cambiare ambiente.
Portare avanti il lavoro.

Dal datacenter al cloud, tra cloud provider e verso servizi di identità e collaborazione gestiti.

01
ON-PREMISESAWS / AZURE

Dal datacenter al cloud

Migrazione di workload dagli ambienti on-premises verso AWS e Azure.

Cloud migrationAWSAzure
02
AZUREAWS

Da un cloud all’altro

Migrazione dei workload da Azure ad AWS e passaggio all’ambiente di destinazione.

Cloud-to-cloudAWSAzure
03
ACTIVE DIRECTORYHYBRID CLOUD

Identità in un ambiente ibrido

Integrazione dell’identità Active Directory con gli ambienti cloud in un modello ibrido.

Active DirectoryHybrid identity
04
ACTIVE DIRECTORYMICROSOFT ENTRA ID

Identità nel cloud

Migrazione completa dall’ambiente Active Directory a Microsoft Entra ID.

Entra IDIdentity migration
05
EXCHANGE ON-PREMISESEXCHANGE ONLINE

La posta su Microsoft 365

Migrazione dei servizi di posta da Exchange on-premises a Exchange Online.

Exchange OnlineMicrosoft 365

IL PROSSIMO PROGETTO

Hai una sfida simile?
Partiamo da lì.

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