Ma soprattutto niente incontri di persona – come sempre meglio se davanti a una birra – con i miei amici del gruppo degli AWS Ambassadors, con gli altri organizzatori di tutte le community AWS sparse in giro per il mondo, con le persone di AWS d\u2019oltreoceano con cui normalmente interagisco solo via e-mail, e – so che pu\u00f2 sembrare strano, ma \u00e8 cos\u00ec – anche con alcuni amici italiani del mondo AWS che \u00e8 spesso pi\u00f9 facile incontrare a Las Vegas che a casa! Tutti incontri per me sempre fonte di grande ispirazione.<\/p>\n\n\n\n In questo momento storico cos\u00ec difficile, rinunciare a un evento in presenza, per quanto bello e unico nel suo genere, \u00e8 certamente l\u2019ultimo dei problemi; detto questo speriamo si possa tornare presto a vivere la magia del re:Invent nella sua interezza, di persona e, ovviamente, in sicurezza.<\/p>\n\n\n\n In generale la modalit\u00e0 \u201cfull-online\u201d di questa edizione 2020, con centinaia di sessioni visibili in streaming direttamente dal portale ufficiale dell\u2019evento, ha fornito un\u2019esperienza molto diversa rispetto a quella cui eravamo abituati, forse anche per la scelta organizzativa di AWS di \u201cspalmare\u201d l\u2019evento (normalmente concentrato in 5 giorni) su tre settimane,con ben quattro keynote. Personalmente ho fatto un po\u2019 di fatica a seguire la conferenza in questo nuovo formato, vuoi perch\u00e8 tenere alti l\u2019entusiasmo e l\u2019attenzione per tre settimane di fila non \u00e8 facile, specie se non ci si trova in un posto fisico insieme ad altri 60.000 nerd appositamente per l\u2019evento, ma lo si segue dalla scrivania o dal divano, vuoi perch\u00e8 non c\u2019era il fuso orario a fare da scudo \u201cnaturale\u201d alle distrazioni della quotidianit\u00e0 lavorativa, vuoi perch\u00e8 – lo confesso – quest\u2019anno \u00e8 subentrata ancora pi\u00f9 forte la sindrome del \u201ctanto lo guardo dopo con calma registrato su YouTube\u201d (e puntualmente ritrovo nei miei bookmark link a sessioni del re:Invent di tre anni fa che non trovo mai il tempo di guardare\u2026)<\/p>\n\n\n\n Il re:Invent online \u00e8 stata per\u00f2 anche l\u2019occasione di fare nuove esperienze, come le sessioni in diretta Zoom dove io e alcuni altri esponenti storici della community italiana AWS abbiamo commentato in italiano<\/a> (cercando di ispirarci, un po\u2019 goffamente, alle telecronache calcistiche alternative della Gialappa\u2019s) tutti e quattro i Keynote. L\u2019iniziativa ha avuto un buon successo, nonostante fosse la primissima esperienza di questo tipo: parecchie persone hanno scelto di seguire i Keynote in nostra compagnia invece che sul portale ufficiale dell\u2019evento e devo dire che \u00e8 stato molto divertente. Chiss\u00e0 che non lo ripeteremo in futuro\u2026<\/p>\n\n\n\n Quest\u2019anno al re:Invent sono stati annunciati quasi 150 tra nuovi servizi o feature di servizi esistenti e, con tre settimane di tempo a disposizione, il web si \u00e8 popolato in ogni dove di riassunti pi\u00f9 o meno esaustivi<\/a> di tutto quello che \u00e8 stato lanciato. Io invece mi concentrer\u00f2 su qualche riflessione sugli annunci che mi hanno colpito e interessato di pi\u00f9 – non necessariamente i pi\u00f9 \u201cpopolari\u201d – e su quanto rappresentano per l\u2019evoluzione del mondo AWS nel prossimo futuro.<\/p>\n\n\n\n Io nasco come uomo di infrastruttura e, nonostante sia ritenuto ormai uno dei temi meno \u201csexy\u201d del Cloud rispetto a cose pi\u00f9 \u201ccool\u201d come serverless, machine learning o IoT, il \u201cferro\u201d resta uno degli argomenti che pi\u00f9 mi affascina, quindi partiamo proprio da qui.<\/p>\n\n\n\n L\u2019approccio al Cloud ibrido di AWS (molto ben descritto da Andy Jassy in questa intervista<\/a>) \u00e8 differente rispetto a quello dei competitor: con Outpost l\u2019hardware locale (fornito in comodato d\u2019uso da AWS stessa) diventa una vera e propria commodity e tutto il valore si sposta sul control plane di AWS (console, CLI, API) con cui si va a gestire l\u2019infrastruttura on-premise come un caso particolare (special AZ) della propria infrastruttura Cloud. Questa filosofia viene rafforzata dal lancio dei nuovi Outpost \u201csmall form factor\u201d<\/a> da 1 e 2 unit\u00e0 rack (subito simpaticamente ribattezzati \u201cOutPostini\u201d \ud83d\ude42 ) che, per questioni di dimensioni e di pricing (anche se su questo non abbiamo ancora indicazioni specifiche) dovrebbero prestarsi molto bene a penetrare in contesti ibridi molto pi\u00f9 variegati (Andy Jassy nel keynote parlava come esempio anche di installazioni in ristoranti!). Quindi non pi\u00f9 il Cloud come estensione del datacenter locale, bens\u00ec un computing di prossimit\u00e0 (ben rappresentato anche dalle nuove Local Zones annunciate<\/a> e dalle installazioni Wavelenght<\/a>, tutte basate sulla tecnologia Outpost) come edge case di un\u2019infrastruttura Cloud-first, il tutto con il control plane di AWS – il vero valore aggiunto e differenziante – come collante. Game, set and match.<\/p>\n\n\n\n Sempre sul fronte infrastrutturale sono rimasto piacevolmente colpito dall\u2019annuncio delle istanze EC2 Mac for MacOS<\/a>. Tecnologicamente non c\u2019\u00e8 nulla di rivoluzionario – anche se sarei molto curioso di capire i dettagli dell\u2019interfacciamento tra il Nitro System e il Mac Mini che avviene interamente tramite Thunderbolt 3<\/a> senza apparentemente modificare l\u2019hardware (e il firmware?) del Mac: per questioni di licenza MacOS non si pu\u00f2 virtualizzare su hardware non Apple (e a quanto pare nemmeno AWS \u00e8 stata in grado di far fare ad Apple un\u2019eccezione) e quindi il servizio \u00e8 poco pi\u00f9 di una \u201ccolocation\u201d di Mac Mini<\/a>, gestita tramite la console di AWS. Il servizio, che abbiamo provato, \u00e8 peraltro un po\u2019 \u201cacerbo\u201d e risente di alcuni limiti intrinseci; la licenza di MacOS Big Sur<\/a> (anche se EC2 Mac montano ancora Catalina) prevede la possibilit\u00e0 di fare renting per non meno di 24 ore di seguito, il che rende il pricing attuale poco compatibile con la maggior parte dei casi d\u2019uso, tipicamente di tipo \u201cspot\u201d. Detto ci\u00f2, la possibilit\u00e0 di utilizzare sistemi Apple su AWS apre comunque a un sacco di possibilit\u00e0 per gli sviluppatori iOS\/MacOS, che fino ad oggi erano costretti ad integrare manualmente le pipeline di CI\/CD per poter buildare e notarizzare le applicazioni su un hardware fisico. Un gap importante in termini di completezza dell\u2019ecosistema di sviluppo, che inizia finalmente ad essere colmato. Speriamo di vedere presto una integrazione seamless con CodeBuild.<\/p>\n\n\n\n Sempre in ambito infrastruttura, degna di nota un\u2019evoluzione complessiva del sottosistema storage, grazie alla quale sono stati annunciati i volumi EBS di nuova generazione (gp3)<\/a> e aumenti di performance estremamente significativi per i volumi EBS di tipo io2<\/a>, mossa che cerca di colmare il gap prestazionale con storage SAN-based di fascia alta, per applicazioni critiche dal punto di vista dell\u2019I\/O (ovviamente in contesti enterprise)<\/p>\n\n\n\n Sono stato invece sorpreso negativamente dal mancato annuncio di \u201cGraviton 3\u201d. Mi spiego meglio: Graviton 2 \u00e8 una CPU molto interessante e sta iniziando adesso ad esprimere tutto il suo potenziale<\/a>. Tuttavia, vista l\u2019incredibile velocit\u00e0 di evoluzione<\/a> dell\u2019architettura ARM rispetto alla sua controparte x86, rispetto alla quale sta diventando un\u2019alternativa credibile per un numero sempre crescente di workload, unita alla grande expertise di Amazon nel design di silicio proprietario (grazie alla controllata Annapurna Labs<\/a>), mi sarei aspettato uno step evolutivo ulteriore. Probabilmente il grosso del lavoro su custom silicon quest\u2019anno \u00e8 stato fatto su Trainium<\/a>, il chip dedicato al training di modelli di machine learning.<\/p>\n\n\n\n Machine Learning che l\u2019ha fatta da padrone, insieme al mondo IoT, con una valanga di annunci. In particolare mi ha colpito l\u2019interazione di questi due mondi con gli annunci di Amazon Monitron<\/a> e Amazon Lookout for Equipment<\/a> con cui AWS strizza pesantemente l\u2019occhio al mondo manufacturing e a tutti i progetti \u201cIndustry 4.0\u201d, cercando di rendere semplici e accessibili la predictive maintenance e la anomaly detection.<\/p>\n\n\n\n Il Machine Learning \u00e8 stato anche il filo conduttore di evoluzioni e feature di altri servizi, ad esempio in ambito database con Amazon Redshift ML<\/a> (anche per Redhift stesso sono state annunciate davvero un sacco di novit\u00e0 e miglioramenti!), o in ambito DevOps con Amazon DevOps Guru<\/a> che promette di migliorare l\u2019affidabilit\u00e0 delle infrastrutture attraverso operations assistite dal Machine Learning. Che \u00e8 un po\u2019 un meccanismo duale a quello del paradigma MLOps<\/a>, quindi come lo chiamiamo, \u201cOps ML\u201d? (disclaimer: nessun esperto di SEO \u00e8 stato maltrattato per scrivere questa frase)<\/p>\n\n\n\n Grandi annunci anche su Lambda, come il billing con granularit\u00e0 al millisecondo<\/a>, funzioni molto pi\u00f9 \u201ccarrozzate\u201d<\/a> (fino a 10GB di memoria e 6 vCPU) e la possibilit\u00e0 di deployare container Docker direttamente dentro le Lambda<\/a> function! Tutte feature che rimuovono una serie di limiti della piattaforma serverless rispetto a quelle di computing \u201cserverfull\u201d, rendendola maggiormente adatta per specifici workload (ad esempio – guardacaso – machine learning), ma che soprattutto mi fanno essere estremamente curioso a proposito di quanti danni potr\u00e0 fare un loro cattivo utilizzo \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n Un cenno finale a due (dei pochissimi) servizi annunciati durante il Keynote di Werner Vogels, AWS Fault Injection Simulator<\/a> che introduce quello che sar\u00e0 verosimilmente il primo di una lunga serie di servizi gestiti per l\u2019implementazione del Chaos Engineering – concetto portato agli onori delle cronache da Netflix<\/a> nell\u2019ultimo decennio – e AWS CloudShell<\/a>, un servizio semplice ma incredibilmente utile. Molto atteso, anche perch\u00e8 i competitor ce l\u2019avevano gi\u00e0 da diverso tempo (e anche con lo stesso nome!<\/a>) Ma non lo diremo a Werner \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n Ci sarebbero decine di altri annunci interessanti da commentare e su cui fare considerazioni\u2026 ma per questo 2020 (per fortuna) \u00e8 davvero tutto. Vi aspettiamo nel 2021 sul nostro blog #Proud2beCloud<\/strong> e – speriamo – anche di persona per chiacchierare di Cloud davanti a un caff\u00e8.<\/p>\n\n\n\n Buon Natale a tutti!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Non avrei mai pensato che mi sarebbe mancata cos\u00ec tanto la mia annuale trasferta americana per il re:Invent. 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Infatti oltre ai due \u201cclassici\u201d keynote di Andy Jassy e Werner Vogels, le novit\u00e0 di quest\u2019anno sono state la \u201cpromozione\u201d a keynote del \u201cMonday Night\u201d di Peter Desantis e l\u2019introduzione di un keynote dedicato al Machine Learning, tenuto da Swami Sivasubramanian (detto anche Swami ctrl+v) con parecchie \u201cincursioni\u201d da parte della vecchia conoscenza Matt Wood. La scelta di dedicare un intero keynote al tema del Machine Learning racconta da s\u00e9\u2019, pi\u00f9 di ogni altra considerazione, la direzione principale intrapresa da AWS da un paio d\u2019anni a questa parte e certamente quale sia il bacino di utenti e servizi cui il colosso di Seattle guarda con pi\u00f9 attenzione per spingere ulteriormente sull\u2019innovazione nel prossimo futuro. (nonostante, \u00e8 bene ricordarlo, la stragrande maggioranza del fatturato di AWS derivi ancora principalmente da EC2 e in generale da servizi di tipo IaaS\u2026 roba che in Silicon Valley puzza di vecchio almeno dal 2015)<\/p>\n\n\n\n![\"il](\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/1608761601044-1024x543.png\")
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