Machine Learning, Serverless e IoT: report da CloudConf 2018

La strada per un Web più maturo è segnata. Perlomeno per i prossimi 3 anni. La direzione è chiara ma non per questo semplice da spiegare. Perché sono in gioco nuove tecnologie, vecchi sistemi rinnovati, infrastrutture in miglioramento e linee di pensiero ancora in discussione. Tutto, però, si può riassumere in poche parole: Machine Learning, Serverless e Internet of Things. Perché questi sono i tre temi portanti della CloudConf 2018, la più grande conferenza sulle tecnologie di cloud computing in Europa, che si è svolta a Torino, a Lingotto Fiere, il 12 aprile.

Questi tre temi sono in realtà intrinsecamente interconnessi tra di loro. Il Machine Learning detta la linea, con le proposizioni importanti e maestose di Google Cloud, Microsoft Azure e Amazon Web Services, che sono i padroni del mercato. Proprio Google Cloud ha annunciato un nuovo servizio, da qualche tempo in fase alfa: AutoML, che permette di modellare algoritmi di machine learning semplicemente dando in pasto i dataset al cloud, e aspettando che Google Cloud restituisca un'approssimazione sempre più precisa del modello che si vuole ottenere.

ad oggi ci sono due classi di soluzioni diverse, API pronte – quindi modelli già addestrati con gli algoritmi che ha scelto Google basati su Deep Learning – oppure ci vogliono delle competenze molto specifiche per realizzare modelli [su misura]. Non è semplice creare da zero un modello di machine learning. AutoML prova a chiudere questo gap. […] senza scrivere una riga di codice.

Così spiega Andrea Martelli, Solutions Engineer di Google Cloud.

Se hai un dataset scarso, però, il problema persiste.

Bisogna quindi avere una parte del lavoro già fatto. E in Italia, i dataset non sono proprio semplici da reperire. C'è un problema di classificazione e gestione dei dati.

Mariano Cunietti, CTO di Enter Cloud, commenta con una metafora questa situazione:

Tutti lanciano missili nello spazio, chi li fa atterrare? Elon Musk, effettivamente, li fa atterrare.

In Italia, prima ancora di studiare il nuovo strumento, bisogna abilitare e facilitare i processi che rendono gli strumenti utilizzabili.

E l'opinione non è unica: anche Gabriele Mittica, co-Founder di Corley Cloud e organizzatore della Cloud Conf:

Serverless, IoT e Machine Learning fanno parte di un nuovo capitolo del cloud computing, 5 anni fa non c’erano nemmeno come temi alla CloudConf, quando abbiamo iniziato. C'è sempre più il bisogno di queste nuove tecnologie, sono anche molto divertenti, ma poi c’è la parte meno divertente, che è molto importante: la scalabilità dei Container, l'avere infrastrutture elastiche, i Delivery Network, la gestione dei database.

Insomma, si potrebbe dire che l'approccio Serverless è perfetto per chi vuole testare velocemente un modello utilizzando un approccio lean. È ovvio che poi, però, una volta che il modello funziona e il business cresce, le esigenze diventano diverse.

Adesso siamo in un momento in cui le aziende stanno facendo refactoring delle applicazioni [web] sviluppate tra il 2000 e il 2010, e nel refactoring c’è proprio un gap, [individuato dalla] mancanza di talento: nei prossimi due anni ci sarà tantissima richiesta di talento che abbia le competenze per sfruttare queste nuove tecnologie

commenta Gabriele, che aggiunge

è ovvio che ci sono sempre più comuni anche fra tecnologie backend e frontend: se sviluppi un’infrastruttura API-driven, non puoi fare a meno di pensare di realizzare un front end con tecnologie come Angular o React.

L'approccio Serverless è un po’ l'anello di congiunzione tra la realtà del web 2.0 che sta pian piano lasciando spazio al web 3.0 (e poi al 4.0), ma c’è ancora un po’ di discussione su cosa significhi davvero "andare Serverless": per Lorna Mitchell, Developer Advocate della divisione Cloud Data Services di IBM, Serverless significa poter usufruire di FaaS (Functions-as-a-service), un modello che permette di gestire in maniera immediata e semplice richieste di ogni tipo, "forzando" il cloud solo quando strettamente necessario e quindi riducendo i costi.

Dall'altra parte, Laurent Doguin, Head of Developer Relation di Clever Cloud, racconta una storia più generale:

Function-as-a-Service è Serverless, certo, ma non nasconde completamente il codice del sistema di gestione.

Bisogna pensare a Serverless come ad un modello per poter lavorare a tutti i livelli.

Function-as-a-Service è il più alto livello di modellazione usando un approccio Serverless, ma bisogna pensare che con Serverless ci si possono creare delle app, ma anche molto altro.

L'idea è quindi che sia tutto pronto per la transizione: bisogna sensibilizzare l'industria ICT italiana affinché si facciano i passi giusti per passare, con successo, a un web 3.0 anche italiano.