“Questo non è un evento marketing”: esordisce così Luca Giuratrabocchetta, che di AWS è contry leader in Italia. Non è questione di mettere le mani avanti, quanto invece di offrire una lettura chiara e univoca del programma delle giornata milanese di AWS Summit 2019: ovvero portare all’attenzione di aziende e sviluppatori le migliori soluzioni e strumenti che la piattaforma cloud di Amazon è in grado di mettergli a disposizione, all’interno di un ecosistema che cresce del 45% anno su anno e che ormai sfiora i 30 miliardi di fatturato ogni 12 mesi.

Nessuno pensi, poi, che il cloud sia una soluzione adatta soltanto alle grandi aziende: sul palco sale anche Alessandro Enginoli di Assolombarda, per annunciare una delle collaborazioni tra il mondo delle imprese (tutte: le PMI in Italia sono 3 milioni, danno lavoro a 10 milioni di persone) e AWS con l’obiettivo di accelerare la trasformazione digitale. “Non è questione di se, è questione di come e quanto velocemente” dice Giuratrabocchetta: che per questo annuncia anche che entro il prossimo anno anche l’Italia potrà vantare una region AWS, così da accelerare l’adozione e il funzionamento dei servizi cloud nel nostro Paese.

Dall’America arriva Marco Argenti

L’ospite d’onore della giornata, diciamo così, è Marco Argenti: il vicepresidente di AWS è volato a Milano direttamente da Seattle per raccontare al pubblico le novità della piattaforma Amazon Web Services. Si va dal machine learning sempre più presente lungo tutta la filiera fino al più semplice, ma comunque fondamentale, passaggio della propria infrastruttura tradizionale (magari on premise) a un nuovo paradigma il più possibile virtualizzato e magari anche serverless.

“Per noi si tratta di creare gli strumenti giusti per farvi trasformare le vostre idee in realtà” spiega Argenti, “Disporre degli strumenti giusti è importante: i compromessi hanno un costo, significa limitare l’adattabilità e la scalabilità del proprio business, e ogni volta che accettate un compromesso perdete competitività”. Compromessi che per numeri e varietà di soluzioni offerte, dice il vicepresidente AWS, non sono necessari sulla sua piattaforma cloud.

Che anzi si spinge sempre più avanti: fino a offrire gli stessi strumenti che hanno reso Amazon.com un successo planetario, sia in termini di analisi dei dati che per quanto attiene la previsione tramite machine learning, fino alla personalizzazione della piattaforma con lo stesso grado di flessibilità che AWS offre ai propri colleghi dell’e-commerce.

E poi si va dal compute, con oltre 200 tipi di istanze diverse sulla piattaforma, ai container docker o kubernetes, fino alle applicazioni serverless con lambda, e poi una scelta di non meno di 14 tipi di versi di database, e lo storage su S3. AWS ha anche sviluppato delle soluzioni specifiche per la cybersecurity, analytics in tempo reale sui database, e infine prodotti su misura del machine learning: per consentire a qualsiasi livello di astrazione di impiegare algoritmi di computer vision, text recognition e analisi del sentiment nell’elaborazione dei propri dati.

Viaggio in Italia: Cuebiq

Sul palco di Milano c’è anche Walter Ferrara, country manager di Cuebiq: se questo nome vi risulta familiare è perché lo scorso anno questa startup ha messo a segno un significativo round da 27 milioni di dollari raccolti negli USA. Ma Cuebiq ha cuore e cervello in Italia: è stata fondata da quattro italiani, tra cui lo stesso Ferrara e poi Antonio Tomarchio, Filippo Privitera e William Nespoli. E ancora, per scelta, il team r&d di Cuebiq sta proprio a Milano (e si espanderà sensibilmente nel corso di quest’anno, puntando a diventare un polo d’eccellenza a livello mondiale).

Incontriamo Ferrara dopo il suo intervento, e gli chiediamo come siano riusciti a mettere in piedi una società che in 24 mesi è arrivata ad assemblare un team da oltre 80 persone solo nel gruppo di ricerca e sviluppo a Milano: “Ho conosciuto Antonio Tomarchio forse 20 anni fa, e da allora abbiamo messo in piedi qualche startup: nel 2011 per esempio abbiamo dato vita a Beintoo in un seminterrato, e siamo riuscita a farla crescere. Poi Antonio si trasferì negli USA nel 2013, e si rese conto che il mercato offriva spunti diversi e interessanti. Così è nata Cuebiq”.

Nel giro di due anni Cuebiq è passata da piccola impresa, con i dipendenti che si contavano sulle dita di una mano, a scaleup con uffici a New York, San Francisco, Chicago, Milano e Shanghai. Con in testa però un pensiero fisso: “Uno dei miei obiettivi – continua Ferrara – è stato sempre quello di cercare di riunire il mondo della scienza, quello dei PhD in matematica e statistica, con il mondo dell’informatica: colmare quel gap tra una bella idea e un algoritmo capace di scalare su grandi quantità di dati. Lo stato dell’arte applicato al mondo del business”.

Da questo principio scaturiscono tutta una serie di scelte che Cuebiq ha intrapreso: come l’adozione di moltissimi strumenti AWS serverless nel proprio workflow. “AWS Fargate per esempio elimina la necessità di fare provisioning e dimensionare la macchina su cui dovrà girare il tuo algoritmo: la sua adozione – ci racconta Ferrara – non ha cambiato sostanzialmente nulla lato sviluppo, ma ci ha permesso di rendere più scalabile la nostra struttura. Così come Athena ci permette di gestire gestire flussi dati da decine di terabyte “.

Concentrarsi sul core business

Cuebiq, continua Ferrara, ha scelto da un punto di vista strategico di puntare su servizi managed: “Abbiamo avuto modo di studiare diverse alternative, ma in tutti i casi il nostro costo operativo era sempre troppo alto: non volevamo tenere impegnate la metà delle nostre risorse a manutenere le macchine, abbiamo scelto di concentrarci sul nostro core business di data intelligence. Se sei bravo a scrivere algoritmi predittivi è un peccato costringerti a occuparti di altro”.

Non è questione (solo) di Total Cost of Ownership (in gergo, TCO): “Oggi abbiamo una infrastruttura fluida, su cui possiamo testare nuove funzioni più velocemente e in cui possiamo operare sui diversi aspetti del business senza impattare sul resto della piattaforma”. In questo rientra anche l’approccio agile di Cuebiq, che consente di accelerare le operazioni per portare una nuova funzione in produzione accorciando il cosiddetto “time to market”.