https://mecanik.dev/it/tags/serverless/Recent content in Serverless on [ MECANIK DEV ]Hugo -- gohugo.ioitCopyright © 2020-{year} di [MECANIK DEV]. Tutti i diritti riservati.Wed, 29 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-cdn-caching-core-web-vitals/Wed, 29 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-cdn-caching-core-web-vitals/Configurare una politica di cache CDN Cloudflare robusta è una delle attività di ingegneria a maggior impatto per ottimizzare la velocità di un sito web aziendale nel 2026. Molte piattaforme web soffrono di latenza elevata perché ogni richiesta utente deve viaggiare fino al server di database di origine per generare le pagine. Questa dipendenza dall’origine ritarda le metriche di velocità First Contentful Paint (FCP) e Largest Contentful Paint (LCP), mentre l’archiviazione dei layout di pagina statici e dei componenti degli asset nelle località edge di tutto il mondo garantisce risposte rapide e a bassa latenza dalla località edge più vicina.https://mecanik.dev/it/posts/ai-integration-cost-enterprise-budgeting-guide/Sat, 25 Jul 2026 07:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/ai-integration-cost-enterprise-budgeting-guide/Determinare il costo reale dell’integrazione AI è un passo finanziario importante per le aziende del Regno Unito (UK) che desiderano distribuire Large Language Models (LLM) nel 2026. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni software automatizza i flussi del servizio clienti, aumenta la produttività e sblocca informazioni approfondite dai dati conversazionali. Tuttavia, la pianificazione del budget per queste configurazioni comporta molto più che la semplice valutazione delle tariffe orarie degli sviluppatori. In particolare, le aziende devono calcolare i costi ricorrenti dei token, l’hosting dei database vettoriali e le spese per il middleware di validazione dei prompt.https://mecanik.dev/it/posts/reduce-llm-latency-prompt-caching/Thu, 23 Jul 2026 07:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/reduce-llm-latency-prompt-caching/Ridurre la latenza dei LLM è una delle sfide più critiche per gli ingegneri che creano applicazioni IA reattive. Mentre i grandi modelli linguistici (LLM) continuano a crescere in capacità, la loro generazione token per token può creare colli di bottiglia frustranti per gli utenti finali, e i lunghi tempi di attesa portano direttamente a un minore coinvolgimento e all’abbandono delle applicazioni. Ottimizzare le pipeline di inferenza per la velocità è quindi un requisito fondamentale per gli sviluppatori.https://mecanik.dev/it/posts/openai-realtime-api-voice-agent/Wed, 22 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/openai-realtime-api-voice-agent/La creazione di pipeline audio a bassissima latenza con la nuova OpenAI Realtime API consente agli sviluppatori di lanciare in produzione agenti vocali conversazionali simili a quelli umani. Tradizionalmente, la creazione di un’interfaccia vocale comportava il concatenamento di tre livelli di modelli separati: il riconoscimento vocale automatico (ASR), un livello logico LLM basato su testo e la sintesi vocale (TTS). Questa pipeline a più fasi introduceva significativi ritardi di rete, rendendo impossibile una conversazione naturale.https://mecanik.dev/it/posts/claude-opus-4-8-vs-gpt-5-api/Wed, 22 Jul 2026 07:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/claude-opus-4-8-vs-gpt-5-api/Scegliere tra le API per sviluppatori di Claude Opus 4.8 e OpenAI GPT-5 è una delle prime decisioni critiche per i team che creano applicazioni di IA aziendali nel 2026. Man mano che le organizzazioni integrano i Large Language Models (LLM) nelle codebase di produzione, il fornitore di modelli scelto determina le capacità della piattaforma, i limiti di latenza e le spese di hosting a lungo termine. Opus 4.8 di Anthropic enfatizza il ragionamento logico denso e multi-step e una vasta memoria contestuale, mentre GPT-5 di OpenAI dà priorità alla latenza di streaming, all’applicazione dello schema JSON e all’esecuzione del tool-calling.https://mecanik.dev/it/posts/claude-fable-5-hybrid-reasoning-api/Tue, 21 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/claude-fable-5-hybrid-reasoning-api/Il nuovo motore di ragionamento Claude Fable 5 di Anthropic tiene il pensiero profondo sempre attivo per ogni richiesta e consente invece agli sviluppatori di aumentare o ridurre la profondità del ragionamento. In passato, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) operavano su parametri di calcolo fissi, generando token a una velocità uniforme indipendentemente dalla complessità della query. I semplici saluti consumavano la stessa energia di elaborazione delle dimostrazioni matematiche avanzate.https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-pages-static-web-app-hosting/Sun, 19 Jul 2026 07:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-pages-static-web-app-hosting/L’hosting su Cloudflare Pages consente ai team frontend di distribuire codice veloce, sicuro e senza l’onere dell’amministrazione dei server. Utilizzando Cloudflare Pages , gli sviluppatori ottengono una piattaforma edge-native ad alte prestazioni per distribuire applicazioni web statiche, applicazioni a pagina singola (SPA) e framework con rendering lato server (SSR). Collegandosi direttamente al tuo repository Git, Cloudflare automatizza le pipeline di build, genera distribuzioni di anteprima e ospita le risorse a livello globale.https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-workers-ai-agent/Sat, 18 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-workers-ai-agent/La creazione di un agente d’IA Cloudflare Workers rappresenta il passo successivo nel passaggio da semplici prompt testuali a flussi di lavoro autonomi. Questi sistemi, noti come agenti d’IA, utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per chiamare strumenti esterni, prendere decisioni ed eseguire attività in autonomia. Mentre l’esecuzione di agenti richiedeva tradizionalmente server pesanti, questo tutorial dimostra come creare e ospitare agenti d’IA serverless utilizzando Cloudflare Workers e LangChain.js .https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-workers-ai-tutorial/Fri, 17 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-workers-ai-tutorial/Questo tutorial Cloudflare Workers AI mostra come distribuire ed eseguire modelli di machine learning direttamente sulla rete globale edge di Cloudflare. Con Cloudflare Workers AI , è possibile eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs), traduzioni di testi, generazioni di immagini e trascrizioni audio vicino ai tuoi utenti, senza dover gestire complessi server GPU. I passaggi seguenti illustrano come configurare Wrangler, scrivere un fetch handler, eseguire un modello Llama e ottimizzare i costi delle API all’edge.https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-workers-vs-aws-lambda-2026/Wed, 15 Jul 2026 07:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/cloudflare-workers-vs-aws-lambda-2026/Cloudflare Workers e AWS Lambda sono entrambe piattaforme di calcolo serverless, ma partono da punti diversi. Lambda è lo standard serverless consolidato all’interno del vasto ecosistema AWS; Workers è edge-native, pensato per bassa latenza e distribuzione globale. Nel 2026 entrambe sono eccellenti, e la scelta giusta dipende dal tuo workload e dal tuo stack esistente. Questa guida mette a confronto Cloudflare Workers vs AWS Lambda sulle dimensioni che contano davvero.https://mecanik.dev/it/posts/building-a-serverless-api-with-cloudflare-workers/Tue, 14 Jul 2026 19:00:00 +0100https://mecanik.dev/it/posts/building-a-serverless-api-with-cloudflare-workers/Cloudflare Workers ti consente di eseguire codice backend all’edge, vicino ai tuoi utenti, senza gestire server. Per le API, questa combinazione di cold start quasi nulli, distribuzione globale e storage strettamente integrato rende Workers una piattaforma convincente nel 2026. Questa guida spiega come è strutturata un’API Cloudflare Workers e cosa la distingue da un backend tradizionale. In breve Cloudflare Workers esegue il tuo codice sulla rete globale di Cloudflare all’edge, così le richieste vengono servite vicino agli utenti con cold start quasi nulli Un Worker gestisce le richieste in arrivo tramite un handler fetch; instradi in base a metodo e percorso e restituisci oggetti Response standard I Workers si collegano direttamente allo storage: D1 (SQLite), KV (chiave-valore), R2 (object storage), Queues e Durable Objects I Workers sono adatti ad API a bassa latenza e distribuite globalmente; usano un runtime leggero anziché un ambiente server completo, il che ne plasma la costruzione Cosa rende diversi i WorkersUn’API tradizionale gira su un server (o un container) in una sola regione.