Il serverless computing emerge come evoluzione significativa nel cloud, offrendo vantaggi in termini di costi e gestione delle risorse. Basato su un’architettura event-driven, si adatta a vari casi d’uso come integrazione API, elaborazione dati e automazione IT.
Nonostante sfide come il lock-in del fornitore e limitazioni architetturali, il futuro promette innovazioni come l’esecuzione in container standardizzati e l’integrazione con blockchain, potenzialmente trasformando il ruolo degli sviluppatori verso l’assemblaggio di componenti in un ecosistema cloud più flessibile e interoperabile.
Serverless computing: evoluzione e vantaggi
Il serverless computing rappresenta un’evoluzione significativa nel panorama del cloud computing, offrendo numerosi vantaggi in termini di ottimizzazione dei costi e gestione delle risorse. Questo modello di esecuzione del cloud computing alloca le risorse della macchina su base as-used, liberando gli sviluppatori dalla necessità di gestire l’infrastruttura sottostante.
Secondo Gartner (Gartner, When to Use Serverless Computing to Optimize Cloud Costs?), il serverless computing può fornire benefici in termini di costi, ma introduce anche delle sfide. Ad esempio, aumenta il lock-in del fornitore di servizi cloud, e la trasformazione delle applicazioni in architetture serverless potrebbe richiedere notevoli sforzi di analisi e riprogettazione.
Nonostante ciò, ci sono situazioni comuni in cui le tecnologie serverless possono aiutare a ottimizzare i costi del cloud. Tra queste, Gartner cita l’elaborazione e l’integrazione dei dati (come l’elaborazione rapida dei dati alla fonte di raccolta, l’integrazione dei servizi cloud e le attività di calcolo batch), la gestione e le operazioni cloud (come l’automazione delle operazioni cloud e le applicazioni che non richiedono un controllo operativo dettagliato dell’ambiente di runtime) e il deployment delle applicazioni (come le applicazioni event-driven, quelle altamente parallelizzabili e quelle con esigenze di scalabilità imprevedibili ed effimere).
Un aspetto fondamentale del serverless computing è il modello di pricing basato sul consumo effettivo. Come riportato nel contesto di ricerca, le implementazioni Function as a Service (FaaS) dei principali provider cloud si basano su metriche temporali, come i millisecondi di esecuzione. Questo significa che le risorse di calcolo si scalano a zero quando non vengono utilizzate e possono essere attivate in pochi millisecondi, a differenza dell’Infrastructure as a Service (IaaS) che si scala a zero spegnendosi e richiede più tempo per riavviarsi. Inoltre, i costi vengono addebitati in modo granulare, facilitando l’attribuzione dei costi rispetto all’identificazione di quanto costa una porzione di utilizzo da qualcosa che avviene all’interno di un’istanza di calcolo IaaS o di un’implementazione Kubernetes.
Questo modello di pricing permette alle organizzazioni di pagare solo per le risorse effettivamente utilizzate, riducendo significativamente i costi operativi associati alla gestione e al mantenimento dei propri server.
Architettura e funzionamento delle applicazioni serverless
L’architettura e il funzionamento delle applicazioni serverless si basano su un modello di esecuzione event-driven, dove il codice dell’applicazione viene eseguito in risposta a eventi specifici.
Nel contesto serverless, ci sono generalmente due tipi di servizi: Function as a Service (FaaS) e Backend as a Service (BaaS).
- FaaS fornisce le risorse di calcolo necessarie per eseguire la logica dell’applicazione in risposta alle richieste. Queste porzioni di logica (o funzioni) vengono eseguite in container completamente gestiti dal provider di servizi cloud. Le applicazioni serverless sono tipicamente suddivise in singole funzioni che eseguono una sola azione in risposta a un evento.
- BaaS fornisce l’intera funzionalità backend di applicazioni web o mobili come servizio, come servizi di autenticazione, gestione del database, archiviazione cloud, notifiche push e hosting.
Come spiegato nel contesto di ricerca, il termine “serverless” è solitamente utilizzato per descrivere le offerte FaaS, ma è importante notare che FaaS è tecnicamente un sottoinsieme della tecnologia serverless. Il serverless computing include qualsiasi tipo di servizio in cui la gestione, la configurazione, il dimensionamento e la fatturazione del server sono astratti dall’utente finale. Questo può includere database, storage, streaming di eventi, messaggistica e gateway API.
Per quanto riguarda il funzionamento, in ambienti come Google Cloud Functions o AWS Lambda, la funzionalità dell’applicazione viene attivata tramite eventi. L’applicazione è progettata per rispondere a questi eventi, rilasciando piccole porzioni funzionali di codice. L’ambiente si occupa di fornire la funzionalità in modo scalabile per rispondere alla domanda.
Casi d’uso e applicazioni pratiche del serverless computing
Il serverless computing trova applicazione in una vasta gamma di scenari, offrendo soluzioni flessibili e scalabili per diverse esigenze aziendali. Secondo il contesto di ricerca fornito, alcuni dei casi d’uso più comuni includono:
- Integrazione con servizi e API di terze parti
- Esecuzione di attività programmate (come report giornalieri, backup o logica di business)
- Automazione dei processi IT (come la rimozione automatica degli accessi, l’avvio di controlli di sicurezza di conformità o l’invio di approvazioni)
- Elaborazione dei dati in tempo reale per dati strutturati e non strutturati
- Automazione delle pipeline di integrazione e distribuzione continua (CI/CD)
- Backend API REST
- Azioni basate su trigger o l’esecuzione di attività programmate
- Elaborazione asincrona e le notifiche in tempo reale o programmate
Questi casi d’uso evidenziano la versatilità del serverless computing nel gestire compiti sia semplici che complessi, sfruttando la sua natura event-driven e la capacità di scalare rapidamente in base alla domanda.
Un’area in cui il serverless computing sta dimostrando un grande potenziale è l’integrazione di molti servizi periferici o cloud, in particolare nell’elaborazione di segnalazioni automatiche da sistemi IoT. Questo aspetto è particolarmente rilevante considerando la crescente diffusione di dispositivi connessi e la necessità di elaborare grandi volumi di dati in tempo reale.
Inoltre, il serverless computing si sta rivelando particolarmente utile per le aziende che necessitano di gestire carichi di lavoro imprevedibili o che variano significativamente nel tempo. Ad esempio, per le startup o le aziende che lanciano nuovi prodotti digitali, l’approccio serverless offre la flessibilità necessaria per scalare rapidamente in base al successo dell’iniziativa, senza dover investire in anticipo in una costosa infrastruttura.
Sfide e limitazioni nell’adozione del modello serverless
Nonostante i numerosi vantaggi offerti dal serverless computing, l’adozione di questo modello presenta anche sfide e limitazioni significative che le organizzazioni devono considerare attentamente.
Una delle principali preoccupazioni, come già anticipato, è l’aumento del lock-in del fornitore di servizi cloud. Le implementazioni FaaS leader sono proprietarie di fornitori specifici, il che significa che se un’applicazione deve essere spostata da una piattaforma all’altra, dovrà essere significativamente riprogettata, comportando costi di sviluppo aggiuntivi. Questo aspetto può limitare la flessibilità delle aziende nel cambiare provider cloud e potrebbe portare a una dipendenza a lungo termine da un singolo fornitore.
Un’altra sfida significativa riguarda la trasformazione delle applicazioni esistenti in architetture serverless. Questo processo richiede un’analisi tecnica approfondita, una riprogettazione dell’architettura o addirittura la riscrittura completa dell’applicazione. Il tempo e lo sforzo necessari per questa trasformazione possono essere più costosi dei benefici previsti, rendendo cruciale una valutazione accurata del rapporto costi-benefici prima di intraprendere tale transizione.
Le limitazioni architetturali del serverless computing rappresentano un’ulteriore sfida. L’architettura serverless impone limiti all’ambiente di esecuzione. Alcuni di questi limiti sono intrinseci, come i “cold starts” (latenza di inizializzazione), mentre altri sono artificiali, come i limiti sul runtime e la memoria delle funzioni o l’uso inefficiente del codice condiviso. La mancanza di supporto per lo stato lato server (dati che persistono in memoria da una chiamata di funzione all’altra) rende questa architettura meno adatta per carichi di lavoro stateful e sensibili alla latenza. Questo può limitare l’applicabilità del serverless computing in scenari che richiedono elaborazione in tempo reale o gestione di sessioni utente complesse.
Dal punto di vista dei costi, sebbene il serverless computing offra potenziali risparmi, in alcuni casi può risultare più costoso di altre alternative di computing. In ambienti con elevate esigenze di CPU o memoria, il serverless computing può essere più costoso rispetto a soluzioni IaaS o servizi container. Inoltre, i costi associati all’uso dell’API gateway possono diventare proibitivi per carichi di lavoro con elevati tassi di invocazione delle funzioni. È fondamentale considerare attentamente il design dell’applicazione e l’efficienza del codice, poiché un design scadente che non tiene conto dei vincoli di scala delle istanze di funzione può causare inefficienze significative e aumentare i costi.
Implementare il serverless computing in azienda: best practice e soluzioni da considerare
L’implementazione di un’architettura serverless in ambito aziendale richiede un approccio strutturato e l’adozione di best practice consolidate. Innanzitutto, è fondamentale scegliere la piattaforma serverless più adatta alle esigenze dell’organizzazione. AWS Lambda, Azure Functions e Google Cloud Functions sono le opzioni più diffuse, ciascuna con i propri punti di forza.
AWS Lambda offre la più ampia gamma di servizi integrati e una maturità superiore, mentre Azure Functions si integra perfettamente con l’ecosistema Microsoft. Google Cloud Functions eccelle nell’elaborazione di dati e nell’integrazione con servizi di machine learning.
Una volta selezionata la piattaforma, è cruciale adottare un approccio “infrastructure as code” (IaC) per gestire e versionare l’infrastruttura serverless:
- Strumenti come AWS CloudFormation, Azure Resource Manager o Terraform consentono di definire e gestire l’infrastruttura in modo dichiarativo, facilitando la collaborazione tra team e garantendo coerenza tra gli ambienti di sviluppo, test e produzione.
- L’implementazione di pipeline CI/CD robuste è un altro aspetto fondamentale per il successo di un’architettura serverless. L’utilizzo di strumenti come Jenkins, GitLab CI/CD o AWS CodePipeline permette di automatizzare il processo di build, test e deployment delle funzioni serverless, riducendo il rischio di errori umani e accelerando il time-to-market.
- La progettazione delle funzioni serverless richiede particolare attenzione: è consigliabile adottare il principio di responsabilità unica, creando funzioni piccole e focalizzate su un singolo compito. Questo approccio migliora la manutenibilità del codice e facilita il debugging.
- La gestione dello stato dell’applicazione rappresenta una sfida significativa in ambiente serverless: l’utilizzo di servizi di storage distribuito come Amazon DynamoDB o Azure Cosmos DB può aiutare a superare questa limitazione.
- Per quanto riguarda il monitoraggio e l’osservabilità, è essenziale implementare una strategia completa che includa logging strutturato, tracing distribuito e metriche dettagliate. Strumenti come AWS X-Ray, Azure Application Insights o Datadog offrono funzionalità avanzate per il monitoraggio di applicazioni serverless.
- La sicurezza deve essere una priorità fin dalle prime fasi di progettazione: l’adozione del principio del least privilege, la crittografia dei dati in transito e a riposo, e l’implementazione di solidi meccanismi di autenticazione e autorizzazione sono aspetti imprescindibili. Infine, è fondamentale investire nella formazione del team di sviluppo sulle specificità dell’architettura serverless e promuovere una cultura DevOps che favorisca la collaborazione tra sviluppatori e operations.
L’adozione di queste best practice può contribuire significativamente al successo dell’implementazione serverless in azienda, massimizzando i benefici in termini di agilità, scalabilità e riduzione dei costi operativi.
Il futuro del serverless: tendenze e sviluppi attesi
Il futuro del serverless computing si prospetta ricco di innovazioni e sviluppi che promettono di superare molte delle attuali limitazioni e di espandere ulteriormente le sue applicazioni. Secondo le previsioni riportate nel contesto di ricerca, possiamo aspettarci ulteriori progressi sia nell’architettura del serverless computing sia nei servizi offerti dai fornitori, ben oltre i primi “database as-a-service”.
Una delle tendenze più interessanti riguarda la possibilità di eseguire soluzioni serverless in container standardizzati. Questa evoluzione potrebbe offrire agli sviluppatori un maggiore controllo, consentendo allo stesso tempo di evitare il lock-in nei confronti del provider di servizi. Ciò rappresenterebbe un significativo passo avanti nell’affrontare una delle principali preoccupazioni attuali relative all’adozione del serverless computing.
L’integrazione tra servizi ospitati su cloud diversi, già oggi uno dei campi d’impiego per il serverless computing, potrebbe beneficiare nel lungo termine dalla definizione di nuovi standard nella gestione degli eventi presso la Cloud Native Computing Foundation. Questa standardizzazione potrebbe facilitare notevolmente l’interoperabilità tra diverse piattaforme cloud, rendendo più semplice per le aziende distribuire e gestire applicazioni serverless su ambienti multi-cloud.
Un altro miglioramento atteso è il supporto per le transazioni distribuite o gestite in blockchain. La blockchain si sposa molto bene con le caratteristiche di storage, comunicazione ed elaborazione distribuita supportate dal serverless computing, a patto ovviamente di avere le funzioni per controllare l’integrità delle transazioni. Questo sviluppo potrebbe aprire nuove possibilità per applicazioni finanziarie, supply chain e altre aree che richiedono transazioni sicure e verificabili.
Per quanto riguarda l’evoluzione del ruolo degli sviluppatori, il contesto di ricerca suggerisce che il modello serverless li aiuterà a prepararsi per un futuro prossimo in cui il loro lavoro sarà quello di assemblare componenti, collegarli nell’elaborazione e nell’esecuzione, senza la necessità di mettere mano all’intera applicazione. Questo cambiamento di paradigma potrebbe portare a una maggiore efficienza nello sviluppo software e a una più rapida innovazione.
Tuttavia, è importante notare che, mentre l’approccio serverless scherma agli sviluppatori i problemi infrastrutturali che continuano ad affliggere chi opera con DevOps, non maschera l’esigenza di conoscere alcuni aspetti operativi di alto livello, per esempio per garantire i tempi di risposta ad eventi IoT, la collocazione geografica dei dati e la sicurezza. Questo suggerisce che, nonostante l’astrazione dell’infrastruttura, gli sviluppatori dovranno comunque mantenere una comprensione approfondita di certi aspetti operativi per garantire prestazioni e sicurezza ottimali delle applicazioni serverless.
