AWS
AWS per applicazioni, dati e intelligenza artificiale
Dal backend ai file e all'AI: scegliamo componenti con ruoli chiari, in base al carico, ai dati e a chi dovrà gestirli.
Applicazioni
ALB ECS / Fargate
Instradamento e servizi container
AI
Bedrock
Modelli e contesto
Dati
RDS Cache S3
Database, cache e oggetti
IAM Log Metriche
Studio concettuale · componenti da valutare
Un approccio concreto
Comporre servizi diversi, senza confonderne i ruoli
AWS offre componenti per eseguire applicazioni, distribuire traffico, conservare dati e integrare AI. La scelta parte dai requisiti, non dal numero di servizi utilizzati. Nei progetti raccontati nello Showcase, Krexia utilizza Amazon Bedrock; Patento collega Lambda e S3 e usa RDS PostgreSQL; Perlix utilizza EC2, RDS PostgreSQL e S3. Queste esperienze concrete restano distinte dalle possibilità architetturali descritte qui, da valutare per ogni nuovo contesto.
01 / Ambito
Che cosa affrontiamo
Sei aree collegano applicazioni, dati e AI a responsabilità operative. Modelli, funzionalità e disponibilità regionale vanno verificati sul carico specifico.
AI con Amazon Bedrock
Bedrock permette di integrare modelli e, quando serve, recupero documentale tramite Knowledge Bases e RAG. Valutiamo accesso ai dati, modello, costi e risposte su casi reali. Guardrails configurati e testati possono aggiungere controlli, ma non garantiscono accuratezza né sostituiscono la revisione umana.
Calcolo e container
EC2 offre macchine da gestire; Lambda esegue funzioni con vincoli specifici. ECS orchestra container, mentre EKS gestisce Kubernetes quando il progetto ne richiede l'ecosistema. Fargate fornisce capacità di esecuzione senza amministrare server per i carichi supportati: non è un altro orchestratore. Durata, risorse e operatività guidano la scelta.
Traffico e bilanciamento
Un Application Load Balancer (ALB) può instradare richieste HTTP e HTTPS per host o percorso. Un Network Load Balancer (NLB) risponde a esigenze di traffico TCP, UDP e TLS. Health check, certificati, target e regole di scaling devono essere coerenti con l'applicazione, non aggiunti per abitudine.
Database e cache
RDS e Aurora coprono esigenze relazionali; DynamoDB usa modelli chiave-valore e documento, con accessi da progettare in modo diverso da SQL. ElastiCache supporta Valkey, Redis OSS e Memcached. Una cache richiede regole di scadenza e invalidazione; non va confusa con il database che conserva i dati dell'applicazione.
S3: file e configurazioni
S3 conserva oggetti: non è un database relazionale. Per file privati, IAM e bucket policy definiscono i permessi insieme a Block Public Access. SSE-S3 e SSE-KMS offrono scelte di cifratura con responsabilità diverse sulle chiavi. Versioning, lifecycle e replica opzionale si configurano in base a conservazione, recupero e costi, non come una combinazione universale.
Accessi, osservazione e recupero
Separiamo ambienti e privilegi, evitando credenziali permanenti nelle applicazioni. Log, metriche e allarmi devono aiutare a diagnosticare un errore. Backup e procedure di ripristino richiedono prove e responsabilità esplicite: il servizio gestito non elimina il lavoro applicativo né giustifica promesse di disponibilità non concordate.
02 / Percorso
Tre composizioni possibili, da verificare nel contesto
Esempi illustrativi: mostrano come collegare responsabilità diverse, non attestano implementazioni già realizzate né una configurazione valida per ogni progetto.
01 / Applicazione
API e servizi containerizzati
Un ALB può distribuire richieste verso servizi ECS eseguiti su Fargate, con un database RDS o Aurora e una cache ElastiCache solo se utile. Rete, permessi, health check e scaling vanno definiti insieme; query, connessioni e invalidazione della cache restano responsabilità applicative.
02 / Documenti e AI
Assistenza su documenti autorizzati
Documenti in S3 possono alimentare una Knowledge Base di Bedrock per un flusso RAG, rispettando i permessi sul materiale di origine. Selezione del modello, controlli sui dati e test delle risposte accompagnano la revisione umana. Recuperare un documento non garantisce che la risposta generata sia corretta.
03 / File ed eventi
Upload privato e lavorazione dei file
URL prefirmati possono autorizzare upload in S3 privato, poi eventi possono avviare Lambda. L'accesso termina anche se le credenziali che firmano l'URL scadono prima; gli eventi arrivano almeno una volta, quindi il trattamento deve essere idempotente ed evitare cicli sullo stesso bucket. CloudFront è opzionale: OAC protegge un'origine bucket S3 normale, non un endpoint di tipo website. L'accesso del destinatario ai contenuti richiede controlli propri.
03 / Valutazione
La scelta cloud include anche chi la gestisce
Dati, tempi di risposta, responsabilità e budget chiariscono quali componenti sono necessari e quali aggiungerebbero soltanto complessità.
- 01
Quali dati può usare l'AI, chi controlla le risposte e quali modelli sono disponibili nella regione scelta?
- 02
Quali accessi richiede il database e quali dati possono essere messi in cache, con quale scadenza e invalidazione?
- 03
Quali file devono restare privati e quali possono essere distribuiti? Chi governa bucket policy, chiavi e credenziali?
- 04
Quali versioni conservare e quando applicare lifecycle o replica? Object Lock richiede versioning e va valutato solo per specifici requisiti di conservazione; non sostituisce una strategia di backup.
- 05
Chi gestisce identità, accessi, aggiornamenti e segreti degli ambienti?
- 06
Quali segnali permettono di capire che un servizio è degradato o non raggiungibile?
04 / Scelte tecniche
Servizi AWS scelti in base al loro ruolo
Queste famiglie coprono responsabilità diverse. L'elenco descrive possibilità architetturali, non certificazioni né esperienza su ogni servizio: scegliamo ciò che serve al carico, verificandone vincoli e gestione.
- Amazon Bedrock
- EC2 · Lambda
- ECS · Fargate · EKS
- ALB · NLB
- RDS · Aurora · DynamoDB
- ElastiCache · Valkey · Redis OSS · Memcached
- S3 · CloudFront
- IAM · KMS · CloudWatch
Il prossimo passo
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