Una guida per principianti al serverless computing nel 2024

Comprendere le nozioni di base del serverless computing

Il serverless computing ha trasformato radicalmente il modo in cui le organizzazioni creano ed eseguono applicazioni. Al livello più elementare, il serverless computing è un modello di esecuzione in cui il fornitore di servizi cloud si assume la piena responsabilità del funzionamento del server, in questo caso all'utente viene addebitato solo il tempo di elaborazione effettivo, non l'infrastruttura permanente. Non è necessario effettuare il provisioning, ridimensionare e gestire i server per eseguire applicazioni backend, database e server. Puoi invece concentrarti sul core business e lasciare la gestione del server al tuo fornitore di servizi cloud. Ciò ha comportato un enorme risparmio sui costi e un aumento dell’agilità per le imprese.

Il termine "serverless" è piuttosto paradossale poiché coinvolge ancora i server, ma la differenza fondamentale è che tu, come sviluppatore o proprietario dell'applicazione, non devi sostenere i costi e le sfide logistiche della gestione dei server. Il serverless computing elimina le complessità della gestione dei server e dell'infrastruttura applicativa, migliorando la produttività, riducendo i costi e accelerando lo sviluppo delle applicazioni. AWS Lambda, Microsoft Azure Functions, Google Cloud Functions e IBM Cloud Functions sono ottimi esempi di piattaforme di elaborazione serverless.

I vantaggi del serverless computing

Il vantaggio principale del serverless computing è che consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla scrittura del codice senza preoccuparsi della gestione del server. Le responsabilità operative vengono trasferite al fornitore di servizi cloud, che può fornire soluzioni più robuste e scalabili rispetto alle alternative tradizionali. Un altro vantaggio importante è il rapporto costo-efficacia. Con il serverless computing paghi solo per le risorse che consumi. Quando il tuo codice non è in esecuzione, non ti viene addebitato alcun costo. Ciò rende il serverless computing un’opzione economicamente più fattibile, in particolare per le applicazioni con modelli di traffico imprevedibili.

Oltre a ciò, il computing serverless offre scalabilità integrata. Se l'utilizzo delle applicazioni aumenta improvvisamente, le piattaforme serverless possono scalarsi automaticamente per gestire carichi di lavoro crescenti. Questa elasticità rende il serverless ideale per applicazioni con carichi di lavoro variabili. Inoltre, il serverless fornisce implementazioni e aggiornamenti più rapidi poiché elimina la necessità di attività di amministrazione del sistema come l'applicazione di patch al sistema, il provisioning della capacità e gli aggiornamenti software.

Suggerimenti per iniziare il tuo viaggio senza server

Nonostante i numerosi vantaggi del serverless computing, è fondamentale comprendere che potrebbe non essere la scelta giusta per ogni applicazione. Pertanto, il primo passo è valutare se il serverless computing si allinea bene ai requisiti e ai vincoli aziendali. È particolarmente efficace per le applicazioni stateless, che richiedono input e output senza preoccuparsi della loro cronologia passata. Le applicazioni che richiedono elaborazione complessa o utilizzano processi di lunga durata potrebbero non essere una soluzione eccellente per l'elaborazione serverless.

Dopo aver identificato un progetto adatto, inizia familiarizzando con le offerte FaaS (Functions-as-a-Service) di vari provider cloud. Queste piattaforme in genere vengono fornite con tutorial e documentazione che possono aiutarti a iniziare. Ricorda sempre di considerare fattori quali costi, prestazioni, strumenti per sviluppatori, ecosistemi e livello di supporto quando scegli un provider serverless. In questa fase, concentrati sull’apprendimento e sulla sperimentazione piuttosto che sull’ottimizzazione. È un campo relativamente nuovo con best practice in continua e rapida evoluzione.

Comprendere FaaS nel serverless computing

Andando avanti, è fondamentale distinguere tra serverless computing e modello Function-as-a-Service (FaaS): i due sono spesso confusi ma sono leggermente diversi. Le applicazioni serverless poliedriche includono solitamente un mix di microservizi, servizi di terze parti e servizi gestiti insieme a FaaS. Il termine "FaaS" viene regolarmente utilizzato come sinonimo di elaborazione serverless, sebbene in realtà sia un sottoinsieme di serverless. In FaaS, gli sviluppatori eseguono singole funzioni o "pezzi di logica aziendale" sull'infrastruttura serverless. In particolare, FaaS dispone di calcoli basati sugli eventi che scalano, fatturano ed eseguono automaticamente in risposta a trigger o API esterni. Amazon Lambda, Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions e IBM Cloud Functions sono ottimi esempi di FaaS all'interno del concetto più ampio di architetture serverless.

Sfide nel serverless computing

Nonostante i numerosi vantaggi, il serverless computing non è la soluzione miracolosa per tutte le esigenze informatiche. Viene fornito con la sua serie di sfide. Forse la sfida più grande è il problema della latenza. Poiché l'applicazione non è sempre in esecuzione, l'avvio di una funzione in risposta a un evento può richiedere un po' di tempo. Questo fenomeno, chiamato congiuntamente "avvio a freddo", può essere problematico per le applicazioni in tempo reale che richiedono risposte rapide dai server. Inoltre, le architetture serverless sono ancora in fase di maturazione, di conseguenza potresti scoprire che i tradizionali strumenti di debug e monitoraggio non sono adatti per le applicazioni serverless. Esistono inoltre limitazioni relative al tempo di esecuzione, alle dimensioni del payload, alle dimensioni del pacchetto di distribuzione e altro ancora. Infine, esiste il rischio di blocco del fornitore quando si utilizzano interfacce proprietarie offerte da fornitori serverless, il che significa che il passaggio da un fornitore cloud a un altro sarebbe difficile.

Prospettive future del serverless computing

Guardando al futuro del serverless computing, è chiaro che questa tecnologia continuerà a crescere in modo spettacolare. Solo nel 2024, si prevede che il mercato globale delle piattaforme cloud serverless crescerà fino a superare i 20 miliardi di dollari, segnalando un passaggio dedicato dai server tradizionali al mondo serverless. Parte del motivo di questa crescita è l’aumento delle applicazioni blockchain, dei requisiti di elaborazione dei big data e della necessità di integrare perfettamente modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in app dinamiche. Le aziende dovranno adattarsi rapidamente per rimanere competitive con questi futuri cambiamenti nel computing serverless. Il confine tra sviluppo applicativo e infrastruttura è sempre più sfumato e, mentre continuiamo ad andare avanti, le organizzazioni devono concentrarsi su ciò che sanno fare meglio, ovvero creare ottime applicazioni e innovare il proprio core business, piuttosto che gestire server e infrastrutture. Questa è la vera promessa del serverless computing .

Fattori chiave da considerare quando si passa al serverless

Prima di tuffarsi nel serverless, le organizzazioni devono considerare attentamente alcuni fattori cruciali. Comprendere le complessità della nuova architettura, scegliere il giusto fornitore di servizi cloud e apportare le necessarie modifiche al personale sono tutti aspetti fondamentali a cui pensare. Senza la dovuta attenzione, questi possono rappresentare sfide nel viaggio senza server. Inoltre, è fondamentale comprendere i possibili scenari di vincolo del fornitore che possono limitare la capacità dell'applicazione di passare a un altro fornitore. Proprio come l’infrastruttura serverless astrae le complessità di gestione dei server, i fornitori di servizi cloud potrebbero aver astrato alcune funzionalità esclusive della loro piattaforma. Anche garantire la compatibilità del software, contestando la sovranità dei dati e i requisiti legali, dovrebbe essere una priorità. In parole povere, il passaggio al serverless computing richiede un attento esame insieme a una visione chiara dei requisiti aziendali e della crescita futura.

Esplorazione dei casi d'uso nel serverless computing

Dato il vasto panorama del computing serverless, i suoi possibili casi d’uso si estendono anche a più aree. Ad esempio, il serverless può funzionare benissimo per API e backend, dove un evento attiva un calcolo. Si tratta di una soluzione perfetta per gli scenari di elaborazione dei file in tempo reale, in cui un file caricato viene contrassegnato con metadati e il suo URL viene inviato a un database. Condizioni simili si riscontrano nell'elaborazione del flusso in tempo reale, dove un flusso di dati viene analizzato ed elaborato per ricavare informazioni in tempo reale. Inoltre, il serverless può essere una soluzione efficace per la trasformazione e l’analisi dei dati, le applicazioni IoT, ecc. È importante sottolineare che il serverless sta diventando un approccio di riferimento per i microservizi e i sistemi distribuiti. Fornendo una migliore scalabilità ed eliminando la gestione dei server, soddisfa la natura distribuita di queste architetture in modo più efficiente.

Comprensione dell'impatto del serverless computing sulla struttura del team

Il serverless cambia anche le dinamiche dei team di sviluppo software. Le attività tipiche associate agli sviluppatori backend, come l'applicazione di patch ai server, la gestione dei tempi di inattività, la gestione dei database e molto altro, vengono eliminate dai loro compiti. Ciò comporta un profondo cambiamento nella loro attenzione e nelle loro responsabilità. Con il serverless, gli sviluppatori possono concentrarsi completamente sulla scrittura del codice e sulla fornitura di valore aziendale. Questo riorientamento non solo aumenta la velocità di sviluppo, ma incoraggia anche un flusso di lavoro più collaborativo ed efficiente. È anche importante notare che, sebbene il serverless astragga molte complessità, non elimina tutte le preoccupazioni operative. Pertanto, avere membri del team che comprendano gli aspetti pratici del serverless e siano in grado di gestire le esigenze operative è essenziale in un team serverless.

Un approfondimento su AWS Lambda

Amazon Web Services (AWS) Lambda è una delle piattaforme leader per l'elaborazione serverless. Consente agli sviluppatori di eseguire il proprio codice senza dover gestire l'infrastruttura sottostante. Una caratteristica notevole di AWS Lambda è la sua capacità di ridimensionamento automatico. La piattaforma aumenta automaticamente le risorse per soddisfare i requisiti delle esecuzioni simultanee e le riduce quando non sono più necessarie. Inoltre, agli utenti viene addebitato solo il tempo di elaborazione effettivo, con un conseguente notevole risparmio sui costi. Con AWS Lambda, gli sviluppatori possono concentrarsi esclusivamente sulla scrittura del codice mentre AWS si occupa di tutti i requisiti dell'infrastruttura come la gestione dei server, l'applicazione di patch al software e la protezione dell'infrastruttura. La piattaforma è inoltre progettata per gestire l'alta disponibilità, il che significa che mantiene automaticamente le risorse necessarie per garantire che le funzioni siano sempre accessibili. È importante sottolineare che AWS Lambda supporta una varietà di linguaggi tra cui Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Python, Ruby e JavaScript. Ciò semplifica la transizione dei team al serverless, indipendentemente dal linguaggio di programmazione preferito.

Applicazioni reali del serverless computing

Il serverless computing sta guadagnando terreno in diversi settori grazie alla scalabilità e al rapporto costo-efficacia che offre. Nel campo dell’assistenza sanitaria, il serverless computing viene utilizzato per gestire l’elaborazione e l’analisi di enormi volumi di dati dei pazienti. L'analisi in tempo reale delle informazioni sanitarie aiuta a prendere decisioni critiche al momento giusto, migliorando la cura e i risultati dei pazienti. L’industria dei media e dell’intrattenimento è un altro settore che trae grandi vantaggi dal computing senza server. I servizi di live streaming, ad esempio, devono gestire in modo efficiente un traffico massiccio e variabile, per il quale il serverless computing emerge come una soluzione ideale. Anche le società di e-commerce sfruttano le piattaforme serverless per gestire la vendita di grandi quantità di merce durante eventi di punta, come il Black Friday. Nel settore finanziario e bancario, il serverless computing aiuta a elaborare elevati volumi di transazioni, garantendo così servizi rapidi e senza interruzioni per i clienti. È anche un vantaggio per le startup poiché riduce significativamente i costi iniziali, consentendo loro di immettere le proprie applicazioni sul mercato più rapidamente.

Il ruolo del serverless computing nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico

L'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) sono due aree che sfruttano sempre più la potenza del serverless computing. La creazione di applicazioni AI e ML implica tradizionalmente l'acquisizione e la gestione di molte infrastrutture, che il serverless può automatizzare. Con il serverless, i data scientist possono concentrarsi esclusivamente sulla creazione di modelli anziché occuparsi della gestione dell'infrastruttura. Il serverless favorisce inoltre una facile scalabilità dei modelli ML, il che è fondamentale poiché la quantità di dati alimentati a questi modelli spesso fluttua. Inoltre, le piattaforme serverless sono spesso dotate di funzionalità AI e ML integrate, che consentono agli sviluppatori di integrarle facilmente nelle loro applicazioni. Possono eseguire rapidamente esperimenti, distribuire modelli e iterare le proprie applicazioni in risposta alle esigenze aziendali. I giganti del cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono diversi servizi di machine learning serverless che semplificano il ciclo di vita dell'esperimento ML, dall'addestramento dei modelli alle previsioni.