Il time-to-market rappresenta il tempo necessario per trasformare un’idea in un prodotto disponibile sul mercato. Ridurre questo tempo è cruciale per startup, aziende tech e società di sviluppo software che operano in mercati competitivi. Un’architettura serverless su AWS aiuta a velocizzare il processo eliminando la gestione dei server e automatizzando creazione e configurazioni dell’infrastruttura. Vediamo i vantaggi di questo approccio per migliorare efficienza e qualità nel rilascio di prodotti e funzionalità digitali. 

Perché serverless accelera lo sviluppo 

Optare per un’architettura serverless su AWS ha un impatto positivo sotto diversi punti di vista.

Riduzione della complessità infrastrutturale

Gli sviluppatori possono concentrarsi solo sul codice e sulla business logic. Quando il mercato detta le deadline di consegna di un progetto, il tempismo è cruciale. Immaginiamo di dover lanciare un prodotto legato al turismo: uscire prima della stagione estiva è fondamentale. Meglio ancora sarà poter lanciare il progetto prima delle vacanze di primavera, per effettuare un primo test, analizzare i risultati ed effettuare modifiche entro l’estate. L’architettura serverless unita a un approccio a microservizi permette di realizzare più rapidamente prototipi funzionanti ed effettuare modifiche solo sui singoli aspetti che vanno cambiati, senza intervenire sull’intero prodotto per garantirne il funzionamento. In questo modo, gli sviluppatori possono assicurare una migliore user experience e un prodotto più in linea con le esigenze del mercato, senza preoccuparsi di gestire l’infrastruttura.  

Scalabilità automatica

Le risorse si adattano automaticamente al carico di lavoro. AWS Lambda, uno dei principali servizi di AWS per il serverless computing, permette di eseguire codice senza provisioning dei server, scalando automaticamente in base al traffico.   

Pagare solo per le risorse utilizzate

In fase di lancio di un progetto digitale, ottimizzare tempi e costi è cruciale. Le principali funzioni serverless AWS permettono di adeguare i costi ai consumi effettivi, per accelerare lo sviluppo dei progetti senza bisogno di investimenti iniziali eccessivi. AWS Lambda ha un modello di pricing a consumo. Ciò significa che si paga solo in base al numero di richieste ed esecuzione delle funzioni. DynamoDB è un database NoSQL serverless che offre alta disponibilità e scalabilità automatica. Offre un piano gratuito con operazioni limitate. Dispone anche di un piano on-demand, in cui l’addebito viene calcolato per richiesta di lettura o scrittura utilizzata, semplificando il bilanciamento di costi e prestazioni. Il servizio di storage Amazon S3 utilizza un modello di costo basato sulla quantità di spazio utilizzato per archiviare file e contenuti statici, con alti parametri di sicurezza.  

Migliore time-to-market

Il deployment è più rapido grazie all’automazione integrata. I modelli AWS SAM (Serverless Application Model) e Serverless Framework in open source forniscono una sintassi semplificata e ottimizzata per la definizione di infrastructure as code (IaC) per applicazioni serverless. Tramite file di configurazione leggibili e replicabili, l’Iac permette di definire server, database e reti. Questo significa che, invece di configurare ogni ambiente manualmente, le aziende possono automatizzare il processo di creazione e configurazione di un’infrastruttura in modo rapido e coerente. In ottica di time-to-market, l’IaC accelera i processi eliminando errori umani, garantendo ambienti di sviluppo identici e facilitando il deployment continuo. Con strumenti come AWS CloudFormation, è possibile rilasciare applicazioni più velocemente e con maggiore affidabilità. 

Serverless e AI generativa: un’accelerazione per le applicazioni aziendali 

L’infrastruttura serverless su AWS può essere utilizzata per integrare modelli di AI generativa all’interno di applicazioni aziendali, riducendo i tempi di sviluppo e ottimizzando i costi computazionali.  

Un concetto chiave che si integra perfettamente in questo contesto è il Retrieval-Augmented Generation (RAG). La tecnica RAG combina modelli di AI generativa e LLM con knowledge base strutturate e autorevoli, permettendo di generare risposte più accurate e contestualizzate, basate su dati aggiornati. Utilizzando pratiche di Infrastructure as Code è inoltre possibile automatizzare grand parte del processo per i developer, accelerando la messa a terra di nuove funzionalità AI-powered. 

App serverless di AI generativa con Amazon Bedrock: esempi 

Attraverso la RAG e Amazon Bedrock si facilita lo sviluppo di app serverless che sfruttano l’AI generativa con i più noti Foundation Models (es. Titan di Amazon, Claude di Anthropic, modelli di linguaggio Cohere, Llama di Meta e così via). Questo permette di creare agenti personalizzati per eseguire specifiche funzioni, con i massimi requisiti di sicurezza e privacy dei dati. 

Esempio 1: gestione di un magazzino

Nella gestione di un magazzino, un sistema basato su Amazon Bedrock e le principali funzioni serverless, con la RAG può: 

• Prevedere la domanda dei prodotti utilizzando dati storici e generando previsioni più precise grazie all’accesso a dataset aggiornati in tempo reale. 

• Automatizzare il riordino delle forniture attraverso API serverless che consultano report dinamici e suggeriscono le quantità ottimali da acquistare. 

• Ottimizzare il layout del magazzino sfruttando modelli AI che combinano dati logistici in tempo reale con informazioni pregresse per ridurre i tempi di prelievo. 

Esempio 2: gestione dei costi di fornitura

Un altro esempio può riguardare la gestione dei costi di fornitura. In questo caso, l’integrazione di RAG con un’infrastruttura Serverless tramite i servizi AWS permette di: 

• Monitorare le variazioni di prezzo dei fornitori in tempo reale e generare suggerimenti dinamici per ottimizzare i costi. 

• Automatizzare la selezione del miglior fornitore, combinando AI generativa e dati aziendali per decisioni più rapide ed efficienti. 

• Generare report predittivi più accurati, migliorando la gestione del budget e la redditività aziendale. 

In questo articolo di Davide De Sio, Head of Software Engineering di ELEVA e AWS Community Builder, i developer possono trovare un esempio pratico di creazione di una knowledge base basata sull’intelligenza artificiale, con Amazon Bedrock e Pinecone utilizzando AWS CloudFormation. Nel caso d’uso riportato, viene calcolato il prezzo produzione di un lotto di camicie in un dato mercato, a partire da una fonte di dati (un semplice file .csv) caricata su Amazon S3 e potenziata dalle informazioni dell’AI generativa. 

Casi d’uso di architetture serverless 

Adottare un approccio serverless si è rivelato cruciale per lo sviluppo del business di alcune aziende. In ELEVA abbiamo osservato e messo in pratica questo paradigma con alcuni nostri clienti.  

Controllo accessi più sicuro, con il lettore OCR per patenti  

Revo Digital doveva realizzare una soluzione per rendere automatizzato e più sicuro l’ingresso degli autotrasportatori negli stabilimenti di un sito petrolchimico, attraverso un totem potenziato dall’AI. In particolare, era necessario aggiornare il sistema di controllo accessi allo stabilimento, ancora basato su operazioni manuali e sullo scambio di informazioni in file excel. 

Per questo, ELEVA ha sviluppato un microservizio serverless dotato di funzionalità OCR (optical character recognition) specificamente studiato per le patenti di guida dell’UE. Gli autisti scansionano all’ingresso la loro patente di guida per l’estrazione automatica dei dati. ‍Quando il conducente è stato censito, arriva una richiesta di accesso in tempo reale sul pannello di controllo del personale di guardia, che può autorizzare l’ingresso del fornitore e mandare in stampa i documenti necessari.   

Per realizzare questo progetto ci siamo basati su alcune funzioni serverless. Una funzione AWS Lambda richiama Amazon Textract per analizzare con OCR i documenti scansionati e caricati su Amazon S3, memorizzando successivamente i dati estratti in Amazon DynamoDb . L’approccio serverless a microservizi ha permesso di ultimare in tempi brevi il prodotto e integrarlo al resto del sistema. 

Misurare la qualità del suolo con l’AI 

Abit ha lanciato una soluzione scientifica per analizzare la qualità e biodiversità dei terreni agricoli a scopi di certificazione di sostenibilità. Partendo da un semplice campione di suolo, elabora i dati con algoritmi di AI per definire strategie di lungo termine per il successo dell’agricoltura sostenibile.  Grazie all’approccio serverless, la startup ha creato un MVP per app mobile in soli 6 mesi, appena in tempo per la stagione agricola. Per farlo ha utilizzato AWS Amplify, un set di servizi serverless per creare e distribuire applicazioni e webapp in modo semplice, senza preoccuparsi dell’infrastruttura. Include funzionalità come autenticazione e archiviazione, permettendo di scalare fino a milioni di utenti, senza bisogno di competenze cloud.  Si è appoggiata inoltre ad Amazon SageMaker per sviluppare i suoi sistemi di previsione IA per una gestione più efficiente delle colture, basata sui dati processati.   

Conclusioni 

Adottare un’infrastruttura serverless su AWS consente di ridurre il time-to-market, ottimizzando risorse e costi. Grazie alla scalabilità automatica e all’integrazione con strumenti avanzati, startup e aziende di sviluppo software possono concentrarsi sullo sviluppo del prodotto senza preoccuparsi dell’infrastruttura. Le funzioni serverless AWS accelerano anche l’integrazione dell’IA generativa nelle applicazioni aziendali, facilitando la creazione di casi d’uso funzionanti per bisogni sempre più specifici. Permettono anche a chi non ha competenze di cloud computing di automatizzare parte dei processi legati all’infrastruttura e alla configurazione dei server per mettere rapidamente sul mercato servizi digitali, testarli, modificarli e scalare. 

Vuoi saperne di più su come adottare un approccio serverless per la tua startup o software house? Partecipa al nostro prossimo evento, in collaborazione con AWS, “Go Serverless!”, in programma a Milano il 15 maggio 2025.  Alterneremo sessioni di formazione, presentazione di casi d’uso e question time con il nostro team di cloud architecht certificati AWS. Per maggiori informazioni e iscrizioni, segui la pagina Linkedin di ELEVA o contattaci a info@eleva.com.