Informazioni sul servizio
TradottoSono uno sviluppatore serverless e scrivo backend che vivono in funzioni, non su server che necessitano di monitoraggio costante. Il mio lavoro quotidiano è AWS Lambda, Google Cloud Functions e Azure Functions, collegati tramite API Gateway, trigger HTTP, code e bus di eventi. Prima progetto il flusso: quale evento si attiva, quale funzione lo elabora, cosa scrive dopo, e solo allora inizio a codificare, perché nel serverless l'architettura è il prodotto. La maggior parte di ciò che faccio è Node.js e TypeScript, e dove l'ecosistema Python ha più senso utilizzo Python, tutto organizzato come piccoli gestori di singole attività che sono facili da leggere e economici da eseguire.
Sono più prezioso nel lavoro basato su eventi. Collego funzioni a SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub e Kafka, aggiungo code di dead-letter e idempotenza in modo che i retry non addebitino due volte o duplicano record, e tengo sotto controllo i cold start attraverso un'allocazione di memoria ragionevole, concorrenza provisionata e dipendenze leggere. Il costo è importante per me tanto quanto la latenza: la bolletta serverless dovrebbe scendere quasi a zero quando non c'è traffico, e regolo timeout, dimensioni dei batch e limiti di concorrenza per far sì che ciò accada. Tutto viene spedito come infrastruttura come codice — SAM, Serverless Framework, CDK o Terraform, quindi lo stack è riproducibile, versionato e può essere ripristinato in modo sicuro.
Gestisco anche ciò che le persone ricordano solo quando la produzione si interrompe: log strutturati, tracciamento tra funzioni, allarmi di errore e throttling, distribuzioni a fasi e IAM con il minimo privilegio in modo che ogni funzione tocchi solo ciò di cui ha realmente bisogno. Che tu abbia bisogno di un gestore webhook, di un'API eventi completa o della migrazione di un pesante monolite in un insieme di funzioni focalizzate — ti porterò dalla progettazione alla soluzione distribuita e osservabile.
— AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions
— API basate su eventi su API Gateway e trigger HTTP
— Code ed eventi: SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub, Kafka
— Gestori in Node.js e TypeScript, Python dove appropriato
— Ottimizzazione dei cold start, concorrenza e costi
— Infrastruttura come codice: SAM, Serverless Framework, CDK, Terraform
— Osservabilità: log, tracciamento, allarmi, IAM con minimo privilegio
Sono più prezioso nel lavoro basato su eventi. Collego funzioni a SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub e Kafka, aggiungo code di dead-letter e idempotenza in modo che i retry non addebitino due volte o duplicano record, e tengo sotto controllo i cold start attraverso un'allocazione di memoria ragionevole, concorrenza provisionata e dipendenze leggere. Il costo è importante per me tanto quanto la latenza: la bolletta serverless dovrebbe scendere quasi a zero quando non c'è traffico, e regolo timeout, dimensioni dei batch e limiti di concorrenza per far sì che ciò accada. Tutto viene spedito come infrastruttura come codice — SAM, Serverless Framework, CDK o Terraform, quindi lo stack è riproducibile, versionato e può essere ripristinato in modo sicuro.
Gestisco anche ciò che le persone ricordano solo quando la produzione si interrompe: log strutturati, tracciamento tra funzioni, allarmi di errore e throttling, distribuzioni a fasi e IAM con il minimo privilegio in modo che ogni funzione tocchi solo ciò di cui ha realmente bisogno. Che tu abbia bisogno di un gestore webhook, di un'API eventi completa o della migrazione di un pesante monolite in un insieme di funzioni focalizzate — ti porterò dalla progettazione alla soluzione distribuita e osservabile.
— AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions
— API basate su eventi su API Gateway e trigger HTTP
— Code ed eventi: SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub, Kafka
— Gestori in Node.js e TypeScript, Python dove appropriato
— Ottimizzazione dei cold start, concorrenza e costi
— Infrastruttura come codice: SAM, Serverless Framework, CDK, Terraform
— Osservabilità: log, tracciamento, allarmi, IAM con minimo privilegio
