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Serverless

Il serverless è un modello di cloud computing in cui lo sviluppatore carica solo il codice e il provider si occupa di tutto il resto: server, scaling, disponibilità. I server esistono eccome, ma sono invisibili a chi sviluppa. Si paga solo l'esecuzione effettiva, al millisecondo: un servizio inutilizzato costa zero, uno travolto dal traffico scala da solo.

Definizione

Come funziona

Nel paradigma Function as a Service (FaaS), il codice è organizzato in funzioni che si attivano in risposta a eventi: una richiesta HTTP, un file caricato, un messaggio in coda. Il provider crea le istanze necessarie al volo e le distrugge quando l'evento è gestito. Il rovescio della medaglia è il cold start, la latenza del primo avvio, e i limiti su durata e memoria delle esecuzioni.

Applicazioni

Nell'AI il serverless copre due fronti: le funzioni orchestrano flussi AI leggeri (un webhook che riceve un documento, chiama un LLM e salva il risultato) e l'inferenza serverless permette di servire modelli pagando solo i secondi di GPU effettivamente usati, ideale per carichi discontinui. Fuori dall'AI alimenta API, backend di app mobili ed elaborazioni event-driven di ogni tipo.

Storia ed etimologia

Il termine circolava già intorno al 2012 in articoli sul futuro del cloud, ma il modello esplose con AWS Lambda, presentato da Amazon nel novembre 2014, seguito da Google Cloud Functions e Azure Functions. Il nome è volutamente paradossale: senza server descrive l'esperienza dello sviluppatore, liberato dalla gestione delle macchine, mentre i data center sottostanti restano più affollati che mai.

Come si usa in Grace

Grace ti offre un'esperienza serverless dell'apprendimento: apri la palestra quotidiana e tutto è pronto, senza infrastruttura da preparare, con il punteggio 0-100 immediato. Negli scenari su architetture cloud, il termine ti permette di chiedere all'AI soluzioni a consumo davvero moderne.

Termini correlati

• Container
• Webhook
• Microservizi
• Kubernetes
• Edge AI

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
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