Costi e Conseguenze dell’Over-Engineering nello Sviluppo Software
Quando il software diventa più complesso dei problemi che dovrebbe risolvere.
Nel mondo dello sviluppo software moderno, l’entusiasmo per nuove architetture, pattern sofisticati e strumenti all’avanguardia è più forte che mai. Framework sempre più maturi, infrastrutture accessibili e tooling incredibilmente potente promettono di accelerare il lavoro dei team.
Eppure, nel 2025, viviamo un paradosso evidente: nonostante tutti questi progressi, molti progetti diventano ingestibili molto prima di arrivare in produzione. Perché?
La risposta non risiede quasi mai nel linguaggio o nel framework scelto, ma in qualcosa di più umano: tendiamo a costruire molto più del necessario. È qui che entra in gioco l’Over-Engineering, una trappola subdola che, sotto l’illusione di creare software “più pulito” o “più scalabile”, finisce per aumentare esponenzialmente complessità, costi, tempi e rischio di fallimento.
Questo articolo è rivolto a CTO, Tech Lead e Software Engineer che sanno — o vogliono imparare — che il vero valore risiede nella semplicità, nella manutenibilità e nella velocità di esecuzione. Analizzeremo perché l’over-engineering è così diffuso, quali sono i suoi impatti reali sul business e, soprattutto, come riconoscerlo e prevenirlo prima che diventi un ostacolo per team e prodotto.
Cos'è l'Over-Engineering in termini semplici
L'Over-Engineering si verifica quando la complessità di una soluzione software supera di gran lunga le necessità funzionali attuali e ragionevolmente prevedibili del problema che si sta cercando di risolvere. È l'atto di aggiungere funzionalità, livelli di astrazione, pattern architetturali o infrastrutture eccessive solo "per ogni evenienza" o per un mero esercizio intellettuale.
È l'equivalente digitale di utilizzare un bulldozer per spostare una vanga.
In termini pratici, significa:
- Aggiungere un microservizio quando un modulo ben progettato sarebbe sufficiente.
- Creare interfacce, classi astratte e decoratori per ogni singola operazione, anche per le più banali.
- Utilizzare un'infrastruttura a Kubernetes per un progetto che ha dieci utenti al giorno.
- Applicare il pattern DDD quando non serve o applicarlo nel modo sbagliato
- Utilizzare ORM come TypeORM con relazioni troppo rigide, circolari o eccessivamente astratte
L'intenzione è quasi sempre buona: costruire qualcosa di robusto, scalabile e "future-proof". L'effetto, però, è l'opposto: si crea un sistema rigido, difficile da capire e lento da evolvere.
La Tentazione dell'Eccesso: Perché ci Caschiamo
Se l'over-engineering è così dannoso, perché sviluppatori e team di alto livello continuano a caderci? Le ragioni sono spesso psicologiche, culturali o dettate dall'hype tecnologico.
1. L'Hype e l'Imitazione Big Tech
Siamo bombardati da articoli e conferenze sulle architetture "Big Tech" (Netflix, Uber, Google). Si parla di Microservizi, Event Sourcing, Mesh Networks. Il problema è che questi strumenti sono stati creati per risolvere problemi di scala che il 99% delle aziende non sperimenterà mai.
L'errore: Applicare i pattern nati per gestire milioni di utenti (e budget illimitati) a una startup che deve solo validare il suo MVP. Il risultato è che si eredita la complessità senza ottenerne i benefici.
2. L'Ego Tecnico e il "Curriculum-Driven Development"
Molti sviluppatori, soprattutto i più ambiziosi o junior, sono desiderosi di sperimentare le ultime tecnologie complesse e di aggiungere buzzword di alto livello al loro curriculum.
L'errore: Scegliere una soluzione complessa non perché sia la migliore per il business, ma perché è stimolante o fa sembrare il progetto più "ingegneristico". Un architettura inutilmente complessa diventa un monumento all'ego, non all'efficienza.
3. L'Ossessione per la Perfezione Astratta
Il desiderio di creare un sistema perfettamente astratto, dove ogni componente è intercambiabile e ogni dettaglio è isolato, può sfociare in una "paralisi da analisi". La ricerca della flessibilità totale porta alla rigidità totale.
L'errore: Passare mesi a definire un sistema di plugin per una funzionalità che, nei fatti, cambierà solo una volta ogni due anni, rendendo l'astrazione iniziale obsoleta prima ancora di essere usata.
Casi Concreti di Over-Engineering
L'over-engineering non è solo una questione di architettura; si manifesta quotidianamente nel codice. Vediamo alcuni degli esempi più dolorosi.
1. L'Applicazione Sbagliata del Domain-Driven Design (DDD)
Il DDD è uno strumento potente, ma solo se applicato a domini intrinsecamente complessi. Quando è applicato a un dominio semplice (come un gestionale CRUD di base), DDD diventa una fonte di ridondanza e confusione.
L'astrazione eccessiva rallenta più che aiutare. Quando devi modificare un campo banale, devi attraversare livelli su livelli di setter, value objects e factory solo per arrivare al dato. La manutenzione diventa un percorso a ostacoli.
2. Il Maledetto Mondo delle Relazioni Circolari in TypeORM (e ORM Simili)
Gli ORM (Object-Relational Mappers) come TypeORM, pur essendo utili, possono facilitare inconsapevolmente l'over-engineering delle relazioni tra entità, portando a esiti catastrofici.
Il problema più critico è la creazione di relazioni circolari o bidirezionali non necessarie che, unite agli hook o agli eventi dell'ORM, generano un inferno di update a catena.
Scenario di Update a Catena:
- L'entità Ordine viene aggiornata.
- L'hook afterUpdate di Ordine triggera un aggiornamento sulla sua relazione con Cliente.
- L'hook afterUpdate di Cliente triggera un aggiornamento sui suoi Indirizzi.
- L'hook afterUpdate di Indirizzo contiene una logica che, per qualche motivo, ritriggera un aggiornamento sull'Ordine originale o su un altro oggetto collegato (Magazzino).
Conseguenze:
- Comportamenti imprevedibili: Non puoi più prevedere cosa accade quando salvi un'entità. Un semplice repository.save(A) può scatenare una dozzina di query implicite.
- Deadlock e Query Infinite: Nei casi peggiori, il ciclo non si ferma, o genera deadlock a livello di database perché le transazioni provano ad acquisire lock sugli stessi record in ordini diversi.
- Performance Disastrose: Una singola operazione logica si traduce in decine di query, uccidendo le performance.
- Corruzione dei Dati: Gli hook che si riattivano in modo incontrollato rendono le transazioni ingestibili e aumentano il rischio di dati parzialmente aggiornati.
L'illusione è che l'ORM possa replicare automaticamente un dominio complesso. La realtà è che l'ORM è uno strato di astrazione leakage (che perde) e richiede una modellazione leggera e quasi unidirezionale per rimanere gestibile.
3. Over-Engineering per Prevenire Problemi Ipotetici
Questo è l'over-engineering per antonomasia, guidato dalla paura e dal "cosa succederebbe se...".
- "E se un giorno ci servirà scalare a milioni di utenti?": Si scelgono architetture distribuite, messaging queue (Kafka, RabbitMQ) e database NoSQL complessi, quando un singolo server PostgreSQL ben ottimizzato basterebbe per i primi due anni. Si spende il 90% del tempo a gestire l'infrastruttura, anziché sviluppare le feature necessarie.
- "Dobbiamo supportare N database in futuro": Si introduce un Repository Pattern eccessivamente generico e un'interfaccia di Data Access Layer (DAL) che complica ogni query, solo per supportare un ipotetico switch tra MySQL e MongoDB che non avverrà mai.
La verità: Quando la scalabilità sarà un problema reale, le esigenze saranno completamente diverse da quelle che avevi ipotizzato oggi. È meglio costruire la cosa più semplice che funzioni oggi e rifattorizzare quando e se il successo lo richiederà.
I Costi Reali dell'Over-Engineering
L'eccesso di complessità non è un costo solo per lo sviluppatore; è un costo diretto e spesso fatale per l'azienda.
1. Tempo Perso e Ritardi di Consegna
Ogni strato di astrazione in più, ogni interfaccia, ogni decoratore, richiede tempo per essere scritto, compreso e testato.
- Costruzione: Scrivere 10 file per fare ciò che poteva essere fatto in uno.
- Debug: Perseguire un bug attraverso cinque livelli di astrazione, quando in un sistema semplice l'origine sarebbe stata ovvia.
Il tempo è la risorsa più scarsa. L'over-engineering lo divora.
2. Aumento dei Bug e delle Regressioni
La complessità è il nemico della stabilità. Un sistema con troppe parti in movimento e troppe interdipendenze implicite (come negli esempi di TypeORM) è un terreno fertile per i bug.
Quando un'entità A dipende da B, che dipende da C, una piccola modifica in C può avere effetti a cascata non previsti su A. Il sistema diventa rigido (difficile da cambiare) e fragile (si rompe facilmente).
3. Onboarding e Conoscenza (Knowledge Debt) Molto Più Difficili
Un codebase over-engineered accumula un enorme "Knowledge Debt".
- Curva di Apprendimento: Un nuovo sviluppatore impiega mesi solo per capire dove si trova la logica di business e come interagiscono i 50 pattern architetturali implementati.
- Fuga di Talenti: I migliori sviluppatori, che apprezzano la semplicità, si stancano rapidamente di lavorare su sistemi inutilmente complessi.
4. Rallentamento del Business
La velocità di feature delivery è il principale vantaggio competitivo.
Un sistema over-engineered opera a una velocità inferiore. Anche le modifiche più semplici richiedono l'aggiornamento di numerosi file, test complessi e lunghe review. Il team non può reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato, e l'azienda perde slancio.
5. Codebase Fragile e Costi di Manutenzione Esponenziali
L'over-engineering fa lievitare i costi di manutenzione a lungo termine. Il codice diventa:
- Difficile da testare: I test unitari diventano test di integrazione, perché l'isolamento è compromesso dall'eccessiva interconnessione.
- Costoso da evolvere: Ogni evoluzione richiede una rifattorizzazione dolorosa di schemi di astrazione che si sono rivelati inutili.
Linee Guida Pratiche per Evitare l'Over-Engineering
La soluzione è un approccio pragmatico, basato sulla realtà del business, non sull'astrazione teorica.
1. Abbraccia il Manifesto della Semplicità
KISS (Keep It Simple, Stupid): Scegli sempre la soluzione più semplice che risolve il problema attuale. Non confondere l'ingegneria solida con l'ingegneria complessa.
YAGNI (You Aren't Gonna Need It): Non implementare funzionalità o astrazioni finché non hai una necessità effettiva e imminente. Resisti alla tentazione di "prepararti" per un futuro incerto. Se la tua applicazione ha bisogno di 5 metodi, non costruire l'interfaccia per 50.
2. Adotta l'MVP (Minimum Viable Product) Mentality
Concentrati sul valore minimo necessario.
- Sviluppa le feature che portano valore oggi.
- Usa l'architettura più semplice che supporti quelle feature.
- Quando le esigenze di business cambiano o la scala è un problema reale, allora investi nella complessità.
3. Modeling Leggero e Uso Corretto degli ORM
Quando usi un ORM, come TypeORM, segui queste regole:
- Privilegia la Composizione sulla Dipendenza Eccessiva: Riduci al minimo le relazioni bidirezionali. Se l'entità A deve conoscere B, ma B non ha bisogno di conoscere A per la sua logica, mantienila unidirezionale.
- Disaccoppia la Logica di Dominio dall'ORM: La tua logica di business non dovrebbe essere scritta all'interno degli hook dell'ORM (afterUpdate, beforeInsert). Questi sono spesso incontrollabili e opachi. La logica complessa va in Service o Application Layer, dove è esplicita e testabile.
- Relazioni Minime: Se una relazione non è essenziale per la logica di business in quel contesto, non mapparla nell'ORM solo perché esiste nel database.
4. Architettura Evolutiva, non Profetica
Accetta che l'architettura debba evolvere. Non cercare di definire la soluzione finale fin dall'inizio.
- Inizia con un Monolite Intelligente: Un monolite con confini interni chiari (moduli ben definiti) è più veloce da sviluppare e debuggare.
- Estrai solo sotto Pressione: Estrai un microservizio o introduci un pattern più complesso solo quando un modulo specifico è diventato un collo di bottiglia reale (di performance, di team o di codebase).
5. Misura l'Impatto, non l'Eleganza
La metrica di successo non è l'eleganza del pattern, ma la velocità di esecuzione (Velocity) e la stabilità del sistema (Low Bug Count).
Se la tua architettura "perfetta" rallenta il team e produce più bug, è fallimentare.
Conclusione: Il Coraggio della Semplicità
L'ingegneria non consiste nel rendere le cose inutilmente difficili; consiste nel rendere le cose giuste, nella maniera più efficiente ed efficace possibile.
Il vero professionista non è colui che sa applicare il pattern più esoterico, ma colui che ha il coraggio intellettuale di scegliere la soluzione più semplice.
Se sei un CTO o un Tech Lead, il tuo compito è proteggere i tuoi team dalla tentazione dell'eccesso. Incoraggia la semplicità sistemica, chiedi sempre "perché non è più semplice?" e celebra le soluzioni che risolvono il problema con il minor codice possibile.
La prossima volta che pensi di aggiungere un nuovo strato di astrazione o un framework complesso, chiediti: Sto costruendo una Ferrari per andare al supermercato? Se la risposta è sì, fai marcia indietro. Il tuo business te ne sarà grato.
