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Nel panorama odierno del cloud computing, l’ottimizzazione costi serverless non è più solo una questione di risparmio, ma una vera e propria disciplina ingegneristica necessaria per garantire la sostenibilità del business. Immaginiamo lo scenario di MutuiperlaCasa, una piattaforma di comparazione mutui ad alto traffico. Fino a ieri, l’infrastruttura si basava su cluster di istanze EC2 sempre attive, dimensionate per gestire i picchi di traffico del lunedì mattina, ma largamente sottoutilizzate durante la notte e i weekend. Il risultato? Uno spreco di risorse e un OPEX (Operating Expense) insostenibile.
In questa guida tecnica, analizzeremo come l’adozione di una mentalità FinOps applicata a un’architettura serverless su AWS possa trasformare radicalmente il modello di costo, riducendo le spese fino al 60% senza compromettere le performance. Esploreremo soluzioni avanzate per gestire i cold start, l’orchestrazione intelligente dei workflow e l’uso di capacità di calcolo spot.
Il primo passo verso l’ottimizzazione costi serverless è comprendere dove risiede l’inefficienza. In un’architettura tradizionale basata su VM (Virtual Machines), si paga per la capacità prenotata, indipendentemente dall’utilizzo reale. In un modello serverless, si paga per l’invocazione e la durata dell’esecuzione.
Per MutuiperlaCasa, la migrazione ha comportato lo smembramento del monolite Java in microservizi basati su AWS Lambda. Tuttavia, il semplice “lift-and-shift” del codice in funzioni Lambda non garantisce automaticamente un risparmio. Senza un tuning adeguato, si rischia addirittura di spendere di più a causa di configurazioni di memoria errate o tempi di esecuzione prolungati.
Uno dei freni principali all’adozione di Lambda per applicazioni user-facing (come un calcolatore di rata mutuo in tempo reale) è il problema del Cold Start. Quando una funzione non viene invocata da tempo, il cloud provider deve inizializzare l’ambiente di esecuzione, scaricare il codice e avviare il runtime. Per linguaggi come Java (spesso usato nel settore bancario per la sua robustezza), questo può tradursi in latenze di diversi secondi.
Per mitigare questo problema senza ricorrere alla costosa Provisioned Concurrency (che di fatto reintroduce un costo fisso simile alle EC2), la strategia vincente è l’utilizzo di AWS Lambda SnapStart. Questa tecnologia, disponibile per i runtime Java gestiti, crea uno snapshot della memoria e dello stato del disco della funzione inizializzata e lo memorizza nella cache.
Nonostante SnapStart, esistono scenari critici dove la variabilità non è tollerabile. Per i servizi core di MutuiperlaCasa, come l’API di login, si può adottare una strategia ibrida: utilizzare l’Application Auto Scaling per regolare la Provisioned Concurrency in base a schedule prevedibili (es. aumentare la capacità alle 08:00 e ridurla alle 20:00). Questo bilancia la garanzia di performance con il controllo dei costi.
Un errore comune nell’ottimizzazione costi serverless è l’uso di funzioni Lambda per attendere risposte da servizi esterni. Nel caso di MutuiperlaCasa, la verifica del merito creditizio richiede interrogazioni a sistemi esterni (es. CRIF o Centrali Rischi) che possono impiegare dai 30 secondi a diversi minuti.
Se utilizzassimo una Lambda per attendere questa risposta, pagheremmo per tutto il tempo di “idle” (attesa). La soluzione ingegneristica corretta è l’uso di AWS Step Functions.
Per ottimizzare i costi, è cruciale scegliere il tipo di workflow corretto:
Implementando i workflow Standard per le chiamate asincrone, MutuiperlaCasa ha eliminato migliaia di ore di esecuzione Lambda “vuote”, riducendo la fattura di calcolo per questi processi del 90%.
Non tutto può essere una funzione Lambda. Generare i report PDF dei contratti o elaborare i log notturni sono task che richiedono tempi lunghi e risorse costanti. Qui entra in gioco AWS Fargate, il motore serverless per container.
Per massimizzare l’ottimizzazione costi serverless, la strategia prevede l’uso esclusivo di Fargate Spot. Le istanze Spot sfruttano la capacità inutilizzata di AWS offrendo sconti fino al 70% rispetto al prezzo On-Demand.
L’unico svantaggio delle istanze Spot è che possono essere terminate con un preavviso di due minuti se AWS necessita delle risorse. Per gestire questo in un ambiente di produzione:
SIGTERM nel container per salvare lo stato (checkpointing) su Amazon S3 o DynamoDB prima della chiusura.L’applicazione rigorosa di queste strategie di ottimizzazione costi serverless ha portato ai seguenti risultati per MutuiperlaCasa:
L’adozione del serverless non è una bacchetta magica per i costi, ma uno strumento potente se governato da principi FinOps solidi. La chiave del successo risiede nel comprendere le sfumature dei modelli di pricing (come la differenza tra pagare per durata vs transizione) e nell’architettare il software per sfruttare queste differenze. Per le aziende fintech come MutuiperlaCasa, questo approccio non solo libera risorse economiche, ma permette di scalare all’infinito mantenendo i margini di profitto sani.
Il Serverless FinOps è una disciplina che applica principi di gestione finanziaria alle architetture cloud serverless, trasformando l ottimizzazione dei costi in una pratica ingegneristica. Il vantaggio principale risiede nel passaggio da un modello di spesa fissa basato sulla capacità prenotata a un modello pay-per-use, dove si paga solo per l effettiva esecuzione del codice. Questo approccio permette di eliminare gli sprechi per le risorse inattive e di ridurre drasticamente le spese operative, spesso fino al 60% rispetto alle infrastrutture tradizionali.
Per evitare i costi fissi della Provisioned Concurrency pur mantenendo alte prestazioni, la strategia migliore è utilizzare AWS Lambda SnapStart, specialmente per runtime come Java. Questa tecnologia crea e memorizza uno snapshot dell ambiente di esecuzione inizializzato, permettendo alla funzione di avviarsi quasi istantaneamente al momento della richiesta. In questo modo si ottengono latenze minime pagando solo per le invocazioni standard, senza dover mantenere istanze sempre attive.
Utilizzare le funzioni Lambda per attendere risposte da servizi esterni o processi lunghi è finanziariamente inefficiente perché si paga per tutto il tempo di attesa inattiva. AWS Step Functions, in particolare con i Workflow Standard, risolve questo problema permettendo di mettere in pausa l esecuzione senza costi aggiuntivi finché non si riceve una risposta esterna. Si paga solo per le transizioni di stato e non per la durata dell attesa, generando un risparmio significativo sui processi asincroni.
AWS Fargate Spot è ideale per task che non richiedono esecuzione immediata o continuità assoluta, come l elaborazione batch di dati, la generazione di report o l analisi di log. Offre sconti fino al 70% rispetto alle tariffe On-Demand sfruttando la capacità inutilizzata del cloud. Tuttavia, poiché le istanze possono essere interrotte con breve preavviso, è fondamentale che le applicazioni siano stateless e capaci di salvare il proprio stato per riprendere il lavoro in caso di interruzione.
Una semplice migrazione diretta del codice, nota come lift-and-shift, senza un adeguato tuning può paradossalmente aumentare i costi invece di ridurli. I rischi principali includono configurazioni di memoria errate che prolungano la durata di fatturazione e l uso improprio di funzioni Lambda per compiti di attesa. Per garantire il risparmio è necessario riprogettare l architettura sfruttando servizi specifici per l orchestrazione e ottimizzare i tempi di esecuzione del codice.