Descrizione del progetto
TradottoStiamo lanciando un prodotto e non vogliamo mantenere e supportare server. Abbiamo bisogno di un backend costruito interamente su funzioni serverless in AWS: quindi non c'è nulla da patchare, non dobbiamo mantenere le macchine attive di notte e non teniamo riunioni sulla pianificazione della capacità. Il core è un'API REST/JSON pubblicata tramite API Gateway e implementata da un insieme di funzioni Lambda, con DynamoDB come database operativo e S3 per file e caricamenti. Accanto all'API sincrona abbiamo bisogno di un insieme di attività in background: lavori programmati, gestori di code e gestori di eventi tramite EventBridge che eseguono lavori in modo asincrono senza un singolo processo in esecuzione continua.
Il motivo principale per scegliere questo approccio è l'economia e la scalabilità. Il traffico è imprevedibile e variabile: tranquillo per ore, poi un'improvvisa impennata. Vogliamo che il backend si scaldi a zero quando nessuno lo utilizza, e paghiamo solo per le invocazioni effettive e le risorse consumate, e sotto carico si scala automaticamente senza il nostro intervento. Gli avvii a freddo devono essere mantenuti entro limiti ragionevoli: dimensionamento della memoria adeguato, dipendenze leggere e concorrenza provisionata solo dove il percorso critico lo richiede veramente. Il modello di accesso per DynamoDB è importante da progettare in anticipo, non da aggiungere successivamente: questa decisione determina la maggior parte delle prestazioni e dei costi.
Tutto dovrebbe essere riproducibile come Infrastructure as Code—Terraform o AWS SAM/CDK a tua scelta, ma niente clic manuali nella console. Abbiamo bisogno di ambienti di sviluppo, staging e produzione separati creati dagli stessi modelli, ruoli IAM con permessi minimi per ogni funzione, logging e tracciamento strutturati (CloudWatch, X-Ray), allarmi per errori e limitazioni, e una pipeline CI/CD con deploy su merge. Si prega di includere:
— gestori API Gateway e Lambda con convalida degli input e risposte di errore chiare;
— design di DynamoDB (singola o multi-tabella) con modelli di accesso documentati;
— EventBridge/SQS per attività in background, retry e code di dead-letter;
— full IaC, separazione degli ambienti e una pipeline di deploy funzionante.
Il motivo principale per scegliere questo approccio è l'economia e la scalabilità. Il traffico è imprevedibile e variabile: tranquillo per ore, poi un'improvvisa impennata. Vogliamo che il backend si scaldi a zero quando nessuno lo utilizza, e paghiamo solo per le invocazioni effettive e le risorse consumate, e sotto carico si scala automaticamente senza il nostro intervento. Gli avvii a freddo devono essere mantenuti entro limiti ragionevoli: dimensionamento della memoria adeguato, dipendenze leggere e concorrenza provisionata solo dove il percorso critico lo richiede veramente. Il modello di accesso per DynamoDB è importante da progettare in anticipo, non da aggiungere successivamente: questa decisione determina la maggior parte delle prestazioni e dei costi.
Tutto dovrebbe essere riproducibile come Infrastructure as Code—Terraform o AWS SAM/CDK a tua scelta, ma niente clic manuali nella console. Abbiamo bisogno di ambienti di sviluppo, staging e produzione separati creati dagli stessi modelli, ruoli IAM con permessi minimi per ogni funzione, logging e tracciamento strutturati (CloudWatch, X-Ray), allarmi per errori e limitazioni, e una pipeline CI/CD con deploy su merge. Si prega di includere:
— gestori API Gateway e Lambda con convalida degli input e risposte di errore chiare;
— design di DynamoDB (singola o multi-tabella) con modelli di accesso documentati;
— EventBridge/SQS per attività in background, retry e code di dead-letter;
— full IaC, separazione degli ambienti e una pipeline di deploy funzionante.
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