Poiché sono il fondatore di una startup, devo imparare a usare AWS Lambda?

L'IA generativa e il cloud computing stanno trasformando le operazioni aziendali, e AWS Lambda è all'avanguardia nel panorama serverless. In qualità di fondatore o sviluppatore di una startup, forse ti chiederai se valga la pena imparare a usare AWS Lambda.

Lambda consente agli sviluppatori di eseguire codice senza effettuare il provisioning o la gestione dei server. Questo servizio informatico “serverless”, progettato specificamente per l'automazione, offre alle startup l'agilità, la scalabilità e i risparmi sui costi di cui hanno bisogno per competere e innovare in un mercato in rapida evoluzione.

Che cos'è AWS Lambda?

AWS Lambda è lo strumento ideale per l'automazione su larga scala, in cui è possibile eseguire codice solo quando necessario. Un server è un concetto specifico (come fornire risposte alle richieste HTTP), mentre Lambda è molto più di questo: potenzia i flussi di lavoro basati sugli eventi e le azioni pianificate. Ad esempio, immagina di avere un computer che esegue un programma e che resta acceso solo per svolgere questo compito. Al termine dell'esecuzione, anche il computer si spegne. Il vantaggio principale è che non devi pagare quel computer quando non esegui codice. 

Lambda esegue il tuo codice su un'infrastruttura di calcolo ad alta disponibilità e amministra tutte le risorse informatiche, inclusa la manutenzione del server e del sistema operativo, il provisioning della capacità, il dimensionamento automatico e la registrazione.

Lambda è il collaboratore ideale per reagire agli eventi e riconoscere i problemi con un'architettura basata sugli eventi (EDA). Lambda è noto come “il coltellino svizzero del cloud” e deve la sua reputazione alla ricca gamma di funzionalità in un formato compatto; inoltre, grazie all'ampio piano gratuito, è ideale per le startup.

Come funziona AWS Lambda?

AWS Lambda è un servizio di elaborazione serverless che esegue il tuo codice in risposta agli eventi e gestisce automaticamente le risorse di calcolo sottostanti per te. Esegue codice in risposta a più eventi: richieste HTTP tramite il Gateway Amazon API, modifiche agli oggetti nei bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB, e transizioni di stato in AWS Step Functions. Ecco come funziona:

Tramite pianificazione on demand o in reazione agli eventi

Puoi scegliere tra diversi modi per richiamare una funzione Lambda, il che ti consente di creare applicazioni scalabili e resilienti che coinvolgono gli utenti con esperienze più reattive. Lambda risponde ai trigger (che si tratti di una chiamata API, di un caricamento di file o di una modifica del database) eseguendo il codice appropriato. AWS può sfruttare le economie di scala per renderlo altamente disponibile e resiliente. Ciò consente tempi di risposta più rapidi e la flessibilità necessaria per creare applicazioni che si adattano automaticamente alle mutevoli richieste degli utenti.  

Processo di esecuzione delle funzioni

Gli sviluppatori forniscono il loro codice in uno dei runtime supportati (ad esempio, Node.js o Python) e Lambda gestisce automaticamente le risorse di calcolo, inclusi il dimensionamento e la manutenzione. Questo ciclo di vita dell'ambiente di esecuzione e questa automazione esimono gli sviluppatori dalla gestione dei server, consentendo loro di concentrarsi sulla codifica.

Vantaggi dell'uso di AWS Lambda

Il modello serverless di AWS Lambda offre diversi vantaggi, soprattutto per le startup con risorse limitate:

Costi contenuti

Con Lambda, paghi solo per il tempo di calcolo utilizzato dal codice anziché per l'unità server, che viene misurata in millisecondi. Questa tariffa basata sull'utilizzo elimina la necessità di un'eccedenza di fornitura dell'infrastruttura per i periodi di utilizzo intenso, consentendo alle startup di risparmiare sui costi in modo significativo.

Capital One ha utilizzato AWS Lambda per ridurre le spese operative e liberare risorse per gli sviluppatori. Grazie al passaggio a un modello serverless, ha ottenuto una maggiore efficienza in termini di costi, migliorando al contempo la produttività degli sviluppatori.

Un altro ottimo esempio è il modo in cui Square Enix utilizza AWS Lambda per eseguire l'elaborazione delle immagini e gestire in modo affidabile fino a 30 volte i picchi di traffico regolari. Lambda riduce inoltre il tempo necessario per l'elaborazione delle immagini da diverse ore a poco più di 10 secondi, e abbassa i costi operativi e di infrastruttura. Per ulteriori informazioni sui prezzi, visita il Listino prezzi di AWS Lambda.

Scalabilità

Lambda si dimensiona automaticamente in risposta alle richieste in arrivo, facilitando la gestione della crescita per le startup. Lambda si adatta dinamicamente per gestire da poche richieste giornaliere a migliaia al secondo, senza alcuna necessità di configurazione manuale. Questo è essenziale per le startup che subiscono aumenti imprevedibili della domanda, garantendo che le prestazioni rimangano costanti anche in caso di aumento del business.

Thomson Reuters si serve di un'architettura serverless per elaborare fino a 4.000 eventi al secondo per il suo servizio di analisi dell'utilizzo. Il servizio gestisce in modo affidabile picchi pari al doppio del traffico normale ed è estremamente durevole. L'azienda ha distribuito in produzione il servizio in soli cinque mesi con AWS.

Prestazioni elevate

Puoi ottimizzare le tue funzioni Lambda modificando l'allocazione di memoria e CPU per garantire che soddisfino le esigenze del tuo carico di lavoro. Provisioned Concurrency consente a Lambda di fornire tempi di risposta a due cifre in millisecondi per le applicazioni che richiedono risposte coerenti e a bassa latenza, anche in caso di traffico intenso.

Lo strumento AWS Lambda Power Tuning migliora ulteriormente le prestazioni e ottimizza i costi. Questa macchina a stati, basata su AWS Step Functions, fornisce un metodo basato sui dati per trovare la configurazione di alimentazione ottimale per le funzioni Lambda.

Ecco come funziona: tu inserisci una funzione Lambda ARN e lo strumento Power Tuning testa la funzione in più configurazioni di alimentazione, che vanno da 128 MB a 10 GB. Lo strumento analizza quindi i log di esecuzione e consiglia la configurazione migliore per ridurre al minimo i costi, massimizzare le prestazioni o raggiungere un equilibrio tra le due cose.

Vantaggi principali: 

• Automatizza il processo di ottimizzazione, permettendo di risparmiare tempo e fatica.
• Ai fini dell'ottimizzazione delle prestazioni, assicura che le decisioni siano basate sui dati.
• Agnostico rispetto al linguaggio, il che ti consente di ottimizzare qualsiasi funzione Lambda nel tuo account.

Con AWS Lambda Power Tuning le applicazioni funzionano sempre al massimo delle prestazioni mantenendo l'efficienza dei costi. Questo strumento è utile per le startup che hanno bisogno di massimizzare l'utilizzo delle risorse e mantenere prestazioni elevate senza il sovraccarico dell'ottimizzazione manuale.

Semplicità di gestione

Il modello di risorsa flessibile di Lambda ti consente di allocare memoria e risorse di calcolo per ciascuna funzione con strumenti di osservabilità integrati per il monitoraggio. DISCO ha migliorato i tempi e i risultati di ricerca utilizzando AWS Lambda, che si è integrato perfettamente con i suoi strumenti operativi migliorando la produttività senza aggiungere complessità di gestione.

Casi d'uso di AWS Lambda

AWS Lambda funge da strumento versatile per una vasta gamma di applicazioni, aiutando le startup a implementare rapidamente soluzioni scalabili:

Applicazioni Web (Gateway API)

AWS Lambda si integra perfettamente con Gateway Amazon API per creare API scalabili e serverless per le startup che desiderano creare applicazioni web. Ma come funziona? Gateway API funge da “porta d'ingresso” per le applicazioni, gestendo le richieste e l'accesso ai servizi di backend. Con Lambda, le startup possono implementare rapidamente API RESTful e API WebSocket che consentono una comunicazione bidirezionale in tempo reale.

Gateway API si occupa di tutto il lavoro pesante, inclusa la gestione del traffico, la sicurezza e il monitoraggio, consentendo alla tua startup di concentrarsi sulla fornitura di funzionalità di qualità agli utenti. Questa configurazione consente di scalare le API in base alla domanda riducendo al minimo il sovraccarico operativo, poiché Gateway API si dimensiona automaticamente e consente il pagamento in base al consumo.

Questa architettura è ideale per le startup perché riduce i costi e la complessità, consentendo ai team di concentrarsi sulla crescita anziché sulla gestione dei server.

Suggerimento: inizia con un'implementazione delle API di base tramite Lambda e Gateway API, e aumentala come necessario. Con il modello tariffario flessibile di Lambda, puoi evitare ingenti costi iniziali e pagare solo per ciò che usi.

Analisi ed elaborazione dei dati

AWS Lambda è ideale per l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale, il che è utile per le startup che lavorano con set di dati di grandi dimensioni o che necessitano di informazioni rapide sui dati. L'EDA di Lambda consente di attivare flussi di lavoro di elaborazione dei dati in risposta agli eventi. Ad esempio, puoi configurare Lambda con Amazon Kinesis per scalare ed elaborare automaticamente i dati in streaming per l'analisi o la creazione di report.

L'utilizzo di Lambda per l'elaborazione dei dati consente alle startup di gestire flussi di lavoro di dati ad alta intensità di risorse senza richiedere un'infrastruttura dedicata. Questa configurazione è ideale per gestire una domanda imprevedibile, poiché Lambda si dimensiona automaticamente per soddisfare il carico di lavoro.

Con la suite di strumenti di analisi di AWS, Lambda aiuta le startup a trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili che possono essere utilizzate per analisi di mercato, il monitoraggio del comportamento degli utenti, o per fornire ai clienti consigli personalizzati.

CyberGRX ha ridotto drasticamente il tempo di elaborazione del machine learning (ML) da 8 giorni a 56 minuti utilizzando AWS Step Functions con Lambda. In precedenza, l'esecuzione del lavoro richiedeva il monitoraggio costante da parte di un tecnico; ora, viene eseguito in meno di un'ora senza supporto.

Suggerimento: inizia con i trigger Lambda per automatizzare l'importazione e la pre-elaborazione dei dati. Quindi, sfrutta strumenti come AWS Glue e Amazon Athena per arricchire e interrogare i dati per ulteriori approfondimenti.

Gateway per LLM gestiti con Amazon Bedrock

Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che fornisce accesso ai modelli di fondazione (FM) tramite un'API, eliminando le complessità della gestione dell'infrastruttura. Con l'integrazione di AWS Lambda con Amazon Bedrock, gli sviluppatori possono creare applicazioni serverless che sfruttano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per attività come la generazione di contenuti, l'analisi dei dati e molto altro.

Le funzioni AWS Lambda fungono da intermediari in questa configurazione, elaborando gli input degli utenti e richiamando gli LLM appropriati tramite Amazon Bedrock.Questa architettura consente soluzioni scalabili ed economiche per gestire carichi di lavoro variabili senza la gestione manuale dell'infrastruttura. Ad esempio, un'applicazione serverless può utilizzare Lambda per elaborare le richieste in arrivo, interagire con un LLM tramite Bedrock per generare risposte e fornire risultati in modo efficiente agli utenti finali.

Combinando le capacità di calcolo basate sugli eventi di AWS Lambda con gli LLM gestiti di Amazon Bedrock, gli sviluppatori possono creare applicazioni robuste e scalabili che sfruttano la potenza dell'IA generativa senza il sovraccarico della gestione dell'infrastruttura sottostante.

Automazione DevOps

AWS Lambda è estremamente efficace per l'automazione DevOps e aiuta le startup a ottimizzare i processi operativi e la produttività. Le startup possono utilizzare Lambda per automatizzare le attività DevOps di routine, come i test di carico, i test automatici e l'orchestrazione delle implementazioni. Inoltre, Lambda può essere configurata per rispondere agli eventi dell'infrastruttura, aiutando a rilevare e risolvere le anomalie in tempo reale.

Ad esempio, Lambda può eseguire test di garanzia della qualità (QA) sull'implementazione di nuovi codici o automatizzare le risposte agli avvisi di sicurezza isolando le risorse interessate. L'architettura basata sugli eventi di Lambda consente inoltre di rispondere ai cambiamenti nelle configurazioni dell'infrastruttura, abilitando azioni automatiche di rollback o scalabilità sulla base di soglie predefinite. Scopri di più sull'automazione DevOps con Lambda.

Autodesk crea software per i settori dell'architettura, delle costruzioni, dell'ingegneria, della produzione, dei media e dell'intrattenimento. Per gestire il numero crescente di account AWS, Autodesk ha creato Tailor. Utilizzando un'architettura serverless, Autodesk è riuscita a rendere operativo Tailor in un mese.

Suggerimento: usa Lambda per automatizzare i flussi di lavoro CI/CD per un'implementazione del software più rapida e affidabile. L'integrazione di Lambda con strumenti come AWS CodePipeline e CodeBuild crea una pipeline DevOps completamente automatizzata.

Sviluppa una startup più efficiente con AWS Lambda

Lambda fornisce alle startup gli strumenti per adattarsi al tuo modello di business in evoluzione, dall'elaborazione dei dati in tempo reale all'automazione DevOps, fino alle attività di machine learning. Però affrontare le complessità dell'architettura serverless e sviluppare queste funzionalità può essere difficile.

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