Serverless on AWS

Adottare un approccio Serverless con beSharp

Adottare un approccio Serverless con beSharp

Il paradigma Serverless ti permette di realizzare ed eseguire applicazioni scalabili, in grado di adattare in autonomia le risorse per far fronte ai picchi di richieste, riducendo lo sforzo necessario per gestire l’infrastruttura Cloud alla base del loro funzionamento. Il modello di sviluppo Serverless è incredibilmente versatile e può rispondere alle necessità di una serie infinita di casi d’uso: questi sono solo alcune delle applicazione più comuni per le soluzioni Serverless su AWS.

Back-end per applicazioni web scalabili

Nelle architetture web multi-tier che prevedono grande scalabilità, il modello serverless garantisce un miglioramento sia dal punto di vista delle performance che del rapporto costi/prestazioni. Inoltre, mantenere applicazioni Serverless su AWS è estremamente efficiente, perchè non ti richiede di amministrare niente a livello di infrastruttura, sistema operativo e runtime environment.  Ad esempio, utilizzando Amazon API Gateway, è possibile creare collegamenti client/server che permettono di indirizzare le chiamate ad AWS Lambda, il servizio di Function-as-a-Service di AWS, che provvederà in autonomia all’esecuzione di tutte le richieste. Entrambi i servizi, come tutti i servizi AWS per lo sviluppo serverless, sono in grado di dimensionarsi autonomamente, garantendo un corretto provisioning delle risorse in qualunque condizione di traffico ed un controllo dei costi ultra-granulare.

Applicazioni event-driven e Microservices

Le caratteristiche peculiari dello sviluppo Serverless facilitano l’adozione di architetture a microservizi e event-driven. Sviluppando Serverless, qualsiasi evento su qualsiasi applicazione o servizio può fungere da trigger per l’attivazione di funzioni AWS Lambda o task ECS. Ad esempio, un upload su un bucket S3, un topic SNS o una chiamata API potrà dare esecuzione ad una funzione Lambda, oppure essere recapitato ad un servizio ospitato su AWS Fargate che andrà a scatenare in automatico altri eventi, permettendoti di automatizzare interi stack di configurazioni o job da eseguire. 

Architetture SaaS serverless

Sviluppare il tuo applicativo SaaS in modalità Serverless aggiunge ancora più agilità e modularità alla tua architettura Cloud e ti libera dai task manuali ricorrenti. Sfruttando le Lambda Functions è facile ottenere un modello di scaling automatico in grado di adattare in autonomia la capacità delle risorse all’imprevedibilità del traffico tipica delle applicazioni distribuite in modalità SaaS.

Amazon Web Services mette a disposizione un’offerta completa di servizi e strumenti dedicati allo sviluppo Serverless, grazie ai quali potrai demandare ad AWS il provisioning e lo scaling delle risorse, la manutenzione e l’aggiornamento dei sistemi operativi e molte altre attività di gestione. beSharp ha al suo attivo decine di progetti Serverless realizzati su Amazon Web Services: alcuni dei nostri casi di maggior successo sono stati la chiave per il riconoscimento da parte di AWS delle Competency DevOps e, tra i pochi partner al mondo, della Competency per la progettazione e per la realizzazione di applicazioni SaaS Grazie alla nostra esperienza nella realizzazione di applicazioni Serverless su AWS, possiamo mettere a tua disposizione un team di Cloud Expert in grado di affiancare i tuoi developer, oppure di farsi carico di tutte le attività di sviluppo, dalla progettazione al deploy, per realizzare rapidamente applicazioni Serverless su AWS in linea con le best-practice dell’AWS Well-architected Framework.

Sviluppando Serverless con beSharp otterrai: 

  • Progettazione e sviluppo Serverless in accordo con le best-practices AWS;
  • Architetture event-driven avanzate secondo modelli di tipo producer-consumer basate su AWS Lambda, AWS Fargate e Amazon ECS e Amazon Simple Queue Service (SQS);
  • Analisi dei tuoi applicativi legacy ed elaborazione di una strategia di re-engineering che preveda l’adozione di architetture scalabili, flessibili e resilienti grazie al paradigma a microservizi;
  • Riduzione dei costi di prototipazione e di R&D;
  • Riduzione del Time-To-Market.
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