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Marco Salmaso

Esploratore digitale all'intersezione di codice, numeri e intelligenza artificiale

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Idempotenza nelle Pipeline di Dati: Rieseguire un Job Senza Rompere Nulla

Un job di dati viene quasi sempre rieseguito: per un errore, un backfill o un retry automatico. Se il secondo passaggio duplica righe o gonfia i numeri, il problema non è il retry ma il design. Ecco le strategie concrete per rendere una pipeline idempotente e come verificarlo.

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Un MCP server espone due strumenti: qdrant-store per salvare chunk testuali vettorializzati e qdrant-find per recuperarli via similarità appoggiandosi a Qdrant. Le embedding sono generate localmente con il modello EmbeddingGemma 300M (multilingue, ~300M parametri), pensato per on-device e ottimo per retrieval semantico.

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Dal Ben Abbigliamento S.p.a.

Gestione Inventario Multi-Negozio con Google Workspace

L'azienda si trovava ad affrontare una situazione critica: la migrazione dal vecchio gestionale a quello nuovo aveva compromesso l'integrità delle giacenze di magazzino. Le discrepanze nei dati rendevano impossibile effettuare analisi accurate sullo stock e pianificare correttamente gli acquisti e le allocazioni di merce. Era necessario effettuare un inventario fisico completo su 5 punti vendita di dimensioni variabili: - 1 negozio di 5.000 mq - 2 negozi di 3.000 mq ciascuno - 2 negozi di qualche centinaio di mq La sfida principale non era solo la quantità di merce da inventariare, ma la necessità di coordinare fino a 30 persone contemporaneamente nel negozio più grande, senza disporre di lettori barcode professionali o di un sistema di inventory management mobile.

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