Mancano pochi giorni alla nuova edizione di Go Serverless, l’evento per chi vuole liberarsi dal peso dell’infrastruttura e progettare architetture gestite e serverless. Il futuro passa da sistemi cloud scalabili, sicuri e pronti per l’AI e vi guideremo attraverso questa evoluzione. 

Appuntamento per il 15 maggio, dalle 15 alle 18, nella sede di Amazon Web Services a Milano. L’ingresso è gratuito, ma i posti sono limitati: iscriviti subito sulla pagina dell’evento Go Serverless 2025! – ELEVA . Racconteremo casi reali di aziende che hanno intrapreso questo percorso, condividendo sfide e risultati. I partecipanti potranno confrontarsi direttamente con i Solutions Architecht di AWS ed ELEVA per scoprire come migrare a serverless o servizi gestiti i propri sistemi o progettare nuove soluzioni cloud native. 

Il passaggio a serverless sta portando a un vero e proprio cambio di paradigma, ma siamo ancora nel pieno di questo viaggio. Ne parleremo all’evento: 

• 2023: serverless computing, un paradigma alternativo 

• 2024: sviluppo software con architetture serverless per migliorare la dev experience 

• 2025: migrare a servizi gestiti e serverless carichi di lavoro e applicativi attuali 

• Dal serverless alla Generative AI 

• Conclusioni 

2023: serverless computing, un paradigma alternativo 

Quando nella community DevOps ha iniziato a diffondersi un nuovo approccio incentrato sul serverless computing, si inaugurava un paradigma alternativo di gestione dell’infrastruttura. La maggior parte dei sistemi (e delle competenze) infatti si appoggiava su architetture monolitiche che richiedevano pesanti interventi ad ogni cambio di funzionalità o nuovo rilascio. La possibilità di automatizzare la gestione dell’infrastruttura in cloud ha aperto un nuovo mondo, semplificando il ciclo di sviluppo e virando sempre più verso un modello pay-as-you-go. 

In questo contesto, ha preso piede un nuovo modello a microservizi serverless. La grande novità introdotta è stata la possibilità di eseguire codice isolando dati e responsabilità di ogni funzione, aggiungendo il vantaggio di non dover gestire i server.  Il risultato: deployment rapidi, test puntuali e rilasci mirati di nuove feature o modifiche, senza impatti sulle altre funzioni dell’app. I vantaggi portati da questo approccio sono diversi: riduzione dei costi, maggiore scalabilità, alta affidabilità, tolleranza ai guasti.  

La presenza di sistemi legacy ha portato molte aziende a intraprendere un lungo, ma necessario, percorso di migrazione. Altre, invece, hanno scelto di progettare ( ri-progettare) i propri sistemi direttamente con un approccio cloud native, già pronto per uno sviluppo più agile e rispondente al mercato. 

2024: sviluppo software con architetture serverless per migliorare la dev experience   

Nel 2024 vi abbiamo parlato dell’importanza di integrare approccio serverless, IaC (Infrastructure as code ) e buone pratiche DevOps per migliorare l’esperienza di sviluppo. Definire criteri di Infrastructure as Code (IaC) consente di automatizzare la gestione continua dell’infrastruttura – che così diventa parte del codice – per favorire future modifiche e integrazioni di nuove feature.  

L’Infrastructure as Code (IaC) infatti, è un approccio alla gestione e configurazione dell’infrastruttura IT che avviene tramite codice anziché con processi manuali più soggetti a errore. Le impostazioni dell’ambiente sono descritte in file testuali versionabili, rendendo più semplice replicare, aggiornare o distribuire configurazioni in modo automatico. Questo approccio riduce le attività operative ripetitive, migliora la coerenza tra ambienti e libera tempo per concentrarsi sullo sviluppo di funzionalità di business.  

Il passaggio a serverless e architetture gestite facilita estremamente l’attività dei team di sviluppatori, su aspetti di compliance, sicurezza, rapida introduzione di nuove funzionalità e tecnologie, integrazione con piattaforme di terzi o cambio di esigenze di business. 

2025: migrare a servizi gestiti e serverless carichi di lavoro e applicativi attuali 

Adottare un’architettura serverless o basata su servizi gestiti è una scelta strategica per startup e team tech agili. Le ragioni sono molte e negli ultimi due anni abbiamo fatto un salto in termini di consapevolezza. Questo approccio permette di costruire sistemi sicuri, automatizzati e facili da mantenere anche con risorse limitate. Le pipeline di rilascio strutturate riducono il rischio di errore umano e garantiscono ambienti coerenti. I dati sensibili sono protetti con crittografia avanzata, sia in-transit che at-rest. Inoltre, i servizi cloud includono strumenti nativi per conformarsi a normative come GDPR e NIS2, semplificando audit e compliance. L’infrastruttura diventa un acceleratore, non un ostacolo: meno complessità, più velocità nel rilascio, e scalabilità automatica con costi controllati.  

In diversi casi, tuttavia, migrare a serverless può essere complesso, specie in presenza di sistemi legacy che si basano su logiche di infrastruttura diverse. Potrebbe essere necessario riprogettare intere applicazioni e dover agire anche a livello di cultura aziendale e formazione, per accelerare il cambiamento. È importante però avviare questa transizione, come vi spiegheremo attraverso case history concrete, come quella di M-Score Bonehealth. Sono molte, infatti, le realtà che si basano ancora su infrastrutture on-prem, ma passare gradualmente a serverless, attraverso architetture gestite, è possibile e necessario. 

Dal serverless alla Generative AI   

Passare a serverless significa anche predisporre sistemi robusti e sicuri, pronti per la generative AI. In particolare, applicando i servizi di AWS e sfruttando i più noti modelli di AI e LLM, è possibile creare applicazioni che utilizzano la GenAI alimentata dai dati aziendali, attraverso la tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation).  

Con la RAG è possibile ottimizzare i risultati di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM come Claude di Anthropic, Llama di Meta, Titan di Amazon e così via), in modo che facciano riferimento a una base di conoscenza autorevole o privata al di fuori dei propri dati di addestramento. L’obiettivo è ottenere risposte e output più precisi, rilevanti e attuali, potenziati dall’AI. Pensiamo ad esempio a previsioni di spesa o ricavi basati su trend di mercato stagionali, su diversi mercati. 

Per le PMI, la RAG può essere una vera svolta. I dati che addestrano l’algoritmo non escono dalla VPC (Virtual Private Cloud) aziendale. Quindi, oltre a poter sfruttare la propria base di conoscenza, questa non verrà condivisa con nessun altro e rimarrà privata, all’interno di un “perimetro” protetto.    

Per farvi sperimentare questo approccio, porteremo alcuni casi d’uso. Ne potete trovare uno in questo articolo di Davide De Sio, Head of Software Engineering di ELEVA e AWS Community Builder:  la creazione di una knowledge base basata sull’intelligenza artificiale, con Amazon Bedrock e Pinecone utilizzando AWS CloudFormation. 

Conclusioni   

Il passaggio da infrastrutture on-prem ad approccio serverless è nel pieno della sua evoluzione. La legacy da cui le aziende dipendono e dovranno alleggerirsi è ancora molto presente. Per adottare l’approccio serveless, con tutti i vantaggi che comporta in termini di scalabilità, sicurezza e resilienza, dobbiamo agire in diverse direzioni. Progettare nuovi sistemi cloud-native e accompagnare quelli esistenti verso un primo passaggio a servizi cloud gestiti.  

Nei prossimi mesi, organizzeremo due eventi di formazione per favorire questo importante cambiamento:

1. Luglio: workshop “Cloudify your app“: Come organizzare e ottimizzare workload e dati per un passaggio senza interruzioni
2. Ottobre: workshop “From serverless to GenAI: build your next application on AWS“

Per iniziare subito a sfruttare i vantaggi dell’approccio serveless nel proprio lavoro quotidiano, è possibile scaricare i nostri stack opensource su Github.