Analisi comparativa di soluzioni Serverless

La crescente diffusione del Serverless Computing ha rivoluzionato il modo in cui vengono sviluppate e distribuite le applicazioni Cloud, offrendo scalabilità automatica e gestione trasparente delle risorse. Questa tesi si propone di analizzare due delle principali piattaforme serverless attualmente disponibili: AWS Lambda e Google Cloud Functions, confrontandole in termini di performance, costi e facilità di deploy. Attraverso un caso studio sono state implementate API utilizzando due approcci architetturali differenti (funzione unica per tutte le API e funzione per ogni chiamata API ). Le API sono state successivamente integrate con i database serverless Amazon DynamoDB e Google Firestore. I risultati hanno dimostrato che AWS Lambda offre tempi di risposta inferiori, specialmente durante il cold start, e un costo per richiesta più vantaggioso. Tuttavia, Google Cloud Functions si distingue per la sua semplicità di configurazione, riducendo il numero di passaggi necessari per il deploy. La tesi conclude che, sebbene AWS Lambda sia la scelta preferibile per progetti ad alte prestazioni e su larga scala, Google Cloud Functions rappresenta un’opzione decisamente valida per piccoli team o progetti che necessitano di una configurazione rapida e intuitiva. Gli sviluppi futuri potrebbero includere l’analisi di altre piattaforme e l’applicazione del modello serverless in scenari più complessi, quali il machine learning e l’intelligenza artificiale.