Post di Marcos Valenzuela

C’è chi odia i fusi orari e chi mente ⌛️ La gestione dei timestamp è un aspetto fondamentale dell’informatica, ma spesso crea grossi problemi agli sviluppatori. 🤯 Ma cos'è un timestamp? Si tratta di una sequenza che identifica univocamente un singolo momento nel tempo, e può essere memorizzato in diversi formati. I più famosi sono: 👉 Unix Timestamp: il numero di secondi trascorsi dal 1° gennaio 1970 (epoch Unix). È il formato più diffuso per la sua semplicità, ma non considera direttamente i fusi orari. 👉 ISO 8601: una rappresentazione più leggibile, come `YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ` che può includere informazioni sul fuso orario. Problemi dei fusi orari ❌ Un timestamp dovrebbe idealmente essere immutabile e universale, ma spesso le applicazioni necessitano di adattarsi ai fusi orari locali. Questo porta a problemi come: 👉 Variazioni stagionali: in Europa, per esempio, i fusi orari cambiano a seconda del periodo dell'anno: d'estate si utilizza il CEST (UTC+2), mentre d'inverno il CET (UTC+1). 👉 Ambiguità: la conversione tra fusi orari può portare a errori, specialmente quando si tratta di periodi di transizione come l'entrata o l'uscita dall'ora legale. Ecco alcuni suggerimenti per minimizzare i problemi legati ai timestamp e ai fusi orari: 👉 Utilizza UTC: Memorizza sempre i timestamp in UTC (il fuso orario di riferimento globale), convertendo in fusi orari locali solo quando necessario per l'interfaccia utente. 👉 Test approfonditi: Assicurati di testare le tue applicazioni in scenari che includano cambi di ora legale e fusi orari non standard. 👉 Documentazione: Mantieni una documentazione chiara su come la tua applicazione gestisce i timestamp e i fusi orari, per evitare malintesi e bug. #timestamp #datascience #ai

📚 La directory di tutti gli AI Prompt più utili esistenti è ciò di cui hai bisogno Ti sto per presentare un tool davvero figo. 💥 Di che cosa si tratta l’hai già letto nel titolo, ho già la tua attenzione. Quello che non sai, oltre al nome, è il fatto che non ti sto raccontando dell’ennesimo tool che ho trovato online. Bensì di qualcosa che abbiamo sviluppato noi di Paradygma, o meglio, quel pazzoide del mio socio Daniele D'Amico ⚫️ in una delle sue notti di follia 😁 Si chiama Promptpedia ed è una directory open source di AI prompts suddivisi in tante categorie che si aggiorna quotidianamente. Un luogo dove scoprire ogni giorno dei potenti strumenti per sfruttare al meglio l’AI e allo stesso tempo contribuire alle risorse che si generano. Nei prossimi giorni Daniele farà uscire degli insights più tecnici di come lo ha creato 😱 👉 Intanto cosa aspetti? Commenta con 🤖 e ti invio il link di Promptpedia già perfettamente funzionante e consultabile! Se non siamo già collegati, chiedimi prima il collegamento e mandami un messaggio con l'emoji, altrimenti non riesco a girarti nulla!! #prompt #AI #automazioni #intelligenzaartificiale #nocode

Strategie di decoupling a confronto: single-queue o una coda per ciascun microservizio? La nostra risposta è... 🥁 ....Dipende! 🤷♂️ Dipende da complessità e criticità del workload, dalle necessità relative al monitoraggio e da molti altri aspetti strettamente correlati al caso d'uso. In questo articolo, la discussione completa per una decisione consapevole! #microservices #applicationmodernization #wemakeITrun #Proud2beCloud

🤔 𝐓𝐢 𝐬𝐞𝐢 𝐦𝐚𝐢 𝐜𝐡𝐢𝐞𝐬𝐭𝐨 𝐜𝐨𝐬𝐚 𝐟𝐚𝐜𝐜𝐢𝐨 𝐞𝐬𝐚𝐭𝐭𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐧𝐞𝐥𝐥𝐚 𝐦𝐢𝐚 𝐯𝐢𝐭𝐚? Anche se la vera domanda sarebbe ... Ecco come ti riassumo la mia vita in poche parole ... - prendo dati e li sistemo - li faccio correre da un server all’altro (se tutto va bene) - creo nuove problematiche - sistemo problematiche - mangio pizza tra una problematica e la successiva Ed alla fine? Mi metto a dialogare con un’intelligenza artificiale che ogni tanto mi fa sudare freddo. 😅 Quando non mi perdo nei meandri del cloud, il mio compito è rendere la vita dei client (e degli utenti) il più semplice possibile… Poi ci sono gli errori, i bugs ed i problemi legati alla tecnologia. Di questo parliamone prossimamente. 🤖 Ah, la foto? Diciamo che è d’archivio, ma la vera domanda è: 𝐃𝐨𝐯𝐞 𝐬𝐚𝐫à 𝐟𝐢𝐧𝐢𝐭𝐚 𝐪𝐮𝐞𝐥𝐥𝐚 𝐟𝐞𝐥𝐩𝐚? 𝐏𝐞𝐫𝐬𝐚 𝐝𝐮𝐫𝐚𝐧𝐭𝐞 𝐥’𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨 𝐭𝐫𝐚𝐬𝐥𝐨𝐜𝐨?

Ecco la seconda puntata del nostro percorso sulle #powerapps di Microsoft.Da un lato è diventato così facile sviluppare app e programmi che quasi viene la rabbia per aver imparato prima a farlo “difficile” (e si, siam al punto in cui…Python è “difficile”). Dall’altro però si esalta il valore del #pensiero e della comprensione profonda delle esigenze dell’azienda e degli utenti, un campo ad alta intensità di valore umano. Tolte le barriere al “fare”, non è per nulla facile “pensare” al caso d’uso, tradurlo in un processo che abbia senso e che risponda alle esigenze dell’utente, in un’interfaccia comprensibile e human centered (per non parlare dei problemi veri della #ux per la quale grazie a Dio ci sono gli esperti veri) e ancora meno facile sarà il governo di tutte queste point solutions che prolifereranno… L’innovazione è come una cipolla: risolvi un layer di problemi e subito ne emergono altri…ma sono felice di poterci lavorare e di poterlo fare in #illimity Sheila Scialanga BRAVISSIMA e pazientissima, grazie davvero. 

Il concetto tra statico e dinamico è presente da sempre in moltissimi ambiti, e ovviamente il mondo informatico non è esente da questa dicotomia. Il contrasto tra #datistatici e #datidinamici è evidente nelle infrastrutture web e nella tipizzazione delle variabili nei linguaggi di programmazione. Le tecnologie attuali hanno superato i limiti computazionali precedenti, consentendo oggi una gestione più efficiente dei dati durante le fasi di data preparation e data visualization. Scorpi le differenza tra i dati statici e dinamici nell'articolo del nostro blog

Utile per i file JSON. Tuttavia i dati inviati alla IA dove vengono elaborati? Non sono contro l'IA: i primi ad utilizzarla ora e nel futuro sono sicuramente i programmatori, tuttavia bisogna sempre tenere conto dei dati che si inviano a tali servizi. Ho letto qui su Linkedin di professionisti HR che per le consulenze sulla stesura dei CV dei loro clienti, danno in pasto i file pdf alla IA potenzialmente senza escludere foto, indirizzi, mail, telefoni, il che significa che tali dati ormai sono già presenti nei giganteschi database. Ora due sono le soluzioni: chi amministra tali servizi deve mettere un freno a quali dati in output possono essere forniti oppure chi ne fa uso deve essere conscio di ciò che sta facendo. Del resto Chatgpt come tutti gli altri al momento della registrazione al servizio ma anche ad ogni login raccomandano di NON inserire dati personali. Se forniti, gli LLM sono letteralmente degli aspirapolvere, immagazzinano qualsiasi dato perché per funzionare si nutrono di dati. Senza i dati non esisterebbero. Ma non hanno bisogno dei nostri dati personali. Per cui attenzione a chi affidate i vostri CV e fatevi dire per iscritto come vengono trattati e quali dati inviati, poi non resta altro che fidarsi, non state guardando il loro monitor! Occhio pure a chi vi fa dei preventivi utilizzando dei sistemi automatizzati, non c'è dietro una persona, il business delle consulenze è ormai sempre più automatizzato. 👍

Come chiudere il 2024? Con qualche 𝐝𝐚𝐭𝐨 𝐝𝐢 𝐫𝐞𝐜𝐚𝐩 e anche il test di un bel tool con un pizzico di AI, 𝐂𝐨𝐚𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫 𝐒𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨 (https://coauthor.studio/). Parto proprio da quest'ultimo: merita di essere provato se usate un po' Linkedin. In sostanza, scandaglia le informazioni pubbliche sul vostro profilo e i vostri post dell'anno, creando qualche statistica, individuando alcuni messaggi chiave e pure suggerendovi un post di fine anno 🙂 Mio giudizio: molto simpatico il recap che crea, buoni i messaggi di sintesi, un po' meno il post conclusivo, che ha il classico "tono" generico di molti post generati dall'AI. Viene meno lo stile personale che dovrebbe caratterizzare chi crea contenuti originali. Per me è un "ni", ma vi lascio l'immagine che ha generato a partire dal mio profilo qui su Linkedin. E per la cronaca, riprovando due volte, crea due recap ragionevoli ma leggermente diversi, come logico aspettarsi! Passando ora a qualche dato interessante (preso da Coauthor Studio, ma non solo): - Nel 2024 ho fatto come sempre pochi post, appena più di 2 al mese... ma con tanto "engagement" (oltre 100 reazioni di media) - Di questi post, uno al mese è stato legato agli articoli su All About Data. Alcuni hanno avuto una diffusione impensabile, con il primo articolo che ha sfiorato 50.000 impressioni qui su Linkedin e 5.000 letture misurate direttamente alla fonte (su Substack). Ecco la top 3: 1) 𝐐𝐮𝐚𝐧𝐭𝐨 𝐝𝐞𝐯𝐞 "𝐫𝐢𝐦𝐚𝐧𝐞𝐫𝐞 𝐭𝐞𝐜𝐧𝐢𝐜𝐨" 𝐮𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 & 𝐀𝐈 𝐌𝐚𝐧𝐚𝐠𝐞𝐫?, sull'equilibrio complesso per rimanere tecnicamente competenti quando si ricopre un ruolo manageriale (https://lnkd.in/duhRs_vJ) 2) 𝐆𝐞𝐧𝐀𝐈: 8 𝐟𝐚𝐭𝐭𝐢 (𝐞 𝐧𝐨𝐧 𝐨𝐩𝐢𝐧𝐢𝐨𝐧𝐢) 𝐩𝐞𝐫 𝐦𝐚𝐧𝐚𝐠𝐞𝐫 𝐞 𝐝𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐦𝐚𝐤𝐞𝐫𝐬 𝐜𝐡𝐞 𝐧𝐨𝐧 𝐯𝐢𝐯𝐨𝐧𝐨 𝐬𝐮𝐥𝐥𝐞 𝐧𝐮𝐯𝐨𝐥𝐞, per chiarire (e se necessario, smontare) l'hype attorno alla GenAI, tenendo il tanto che c'è di buono e buttando via le chiacchiere (https://lnkd.in/dMUrhmNy) 3) 𝐌𝐚𝐤𝐢𝐧𝐠 𝐀𝐈 𝐮𝐧𝐜𝐨𝐨𝐥 𝐚𝐠𝐚𝐢𝐧 - 𝐏𝐚𝐫𝐭𝐞 1: 𝐢𝐥 𝐝𝐞𝐛𝐢𝐭𝐨 𝐭𝐞𝐜𝐧𝐢𝐜𝐨, primo articolo sulle vere difficoltà di chi vuole implementare l'AI in grandi aziende e spesso con legacy tecnologici importanti (https://lnkd.in/ddqsGD-6) - Last but not least, ok la scrittura e la presenza online... ma mi ha fatto molto piacere co-organizzare 4 𝐞𝐯𝐞𝐧𝐭𝐢 𝐢𝐧 𝐩𝐞𝐫𝐬𝐨𝐧𝐚, 100% free, per addetti ai lavori nel mondo Machine Learning ed AI. Parlo degli eventi di Kaggle Days & Practical AI - Milano, che potete seguire anche su Eventbrite (https://lnkd.in/dS3N3DhH). Trovate le registrazioni video qui: https://lnkd.in/dXW2Zpr7 Insomma, c'è sempre parecchio da fare nel mondo Dati & AI... e ce ne sarà anche nel 2025!

Il rapido sviluppo di applicazioni cloud-native basate su Intelligenza Artificiale rende ormai fondamentale saperne gestire i rischi specifici. Spike Reply ha identificato un approccio strutturato e pragmatico che consente di ridurre tali rischi “from code to cloud” nel rispetto dell’AI Shared Responsibility Model. Lo facciamo lavorando su quattro livelli: o  Pipeline di sviluppo - Per indirizzare gli aspetti di sicurezza della pipeline stessa, del codice applicativo e di quello legato all’infrastruttura (Infrastructure as Code) o  Infrastruttura cloud - Nel rispetto delle best practice architetturali del CSP e dei framework generalmente applicabili o  Servizi PaaS di ML/AI - In base alle funzionalità di sicurezza offerte da ciascuno e alle corrette modalità di adozione ed integrazione o  Dati, integrità dei modelli, e accesso ai modelli stessi - Al fine di migliorare la propria capacità di visibilità e controllo Ruolo chiave nell’implementazione di tale approccio è giocato dalle soluzioni CNAPP (Cloud Native Application Protection Platform) e, in particolare, da una nuova classe di moduli denominati AI-SPM (AI Security Posture Management). Vuoi scoprire di più sul nostro approccio e sulle soluzioni tecnologiche abilitanti? Contattaci in chat! Organizzeremo un workshop per approfondire questi temi portando il nostro punto di vista e le nostre esperienze, oltre a confrontarci su come poterle applicare per affrontare le sfide e le necessità della tua organizzazione. Segui Spike Reply, rimani aggiornato! #CloudSecurity #AI #IA #Security #CloudNativeApplicationProtectionPlatform #CNAPP #AISecurityPostureManagement #AISPM #AISharedResponsibilityModel #InfrastructureAsCode #Workshop