Se non vuoi creare un servizio statistico, come un cruscotto dati particolare, un modello statistico, un robot dei dati, etc., su un tuo PC aziendale, puoi farlo su un computer esterno all’azienda. O una frazione di un computer virtuale esterno. O in altre modalità. Può farti risparmiare tempo ma perderesti competenze interne.
Darò per scontato che conosci il significato di memoria, CPU, SSD.
Ad esempio su Digital Ocean possiamo creare molto comodamente frazioni virtuali di computer terzi tramite ciò che loro chiamano droplet, parola che personalmente mi lascia perplesso:
Nella prima colonna abbiamo la RAM, citata anche in un altro caso. Come osservi, nell’ultima riga abbiamo la scelta più performante, ma se ti fai due conti costa meno avere un PC aziendale con le stesse caratteristiche, anche perché di solito il PC aziendale ha anche una scheda grafica dedicata che ti permette di avere anche altri microservizi, ad esempio per l’elaborazione del linguaggio naturale, passando per i modelli linguistici.
Cosa succede se prendi l’opzione più economica? Ho tentato di replicarla su Replit, un banco di lavoro per codice remoto, dove abbiamo però metà CPU virtuale (0,5 vCPU):
basta installare una libreria di circa 10MB (shiny) per saturare interamente RAM. La CPU ha un picco del 100% per parecchio. Ci ha messo svariati minuti, verosimilmente con 1 vCPU avrebbe impiegato la metà. Comunque troppo. Chiaramente 1 vCPU, per un cruscotto shiny a regime, quindi post installazione, basta se pochi utenti accedono a quel microservizio.
Su Hetzner possiamo avere un server virtuale privato (VPS), parola a mio avviso confondente, che comunque indica una frazione di computer virtuale di terzi. Quando andiamo ad aggiungere un server ad un progetto, in “type” troviamo quanto segue:
Possiamo anche comprarlo all’asta, di solito si fanno affari migliori. Chiaramente le vCPU dedicate, anziché condivise, costano di più.
Per la maggior parte dei casi d’uso per micro e piccole aziende, consiglio di non scegliere mai meno di 8GB di RAM, 4 vCPU. Considera anche che le automazioni gratuite su GitHub utilizzano, non a caso, dalle 2 alle 4 vCPU messe a disposizione da Microsoft.
Su Amazon abbiamo EC2, una giungla di opzioni che di solito servono dalle medie aziende in su, quindi non ha senso discutere questa opzione in questa sede, anche per altri motivi.
Ti ricordo però che puoi creare frazioni di computer virtuali anche su qualche PC aziendale, o anche sugli acquisti di sopra, ovviamente opportunamente dimensionati.
Una volta che hai l’infrastruttura remota, il computer virtuale di terzi, ti serve la parte di “delega”: far eseguire il codice, microservizio desiderato. Ed esistono vari modi: in un articolo precedente ho messo assieme tutti gli ingredienti per eseguirlo sul PC dedicato, ma esiste anche l’approccio dove si impacchetta il codice, o meglio, standardizza tramite container. Cosa più tipicamente utilizzata dagli informatici.
Se ti serve una breve assistenza su questa casistica, possiamo sentirci in una chiamata gratuita di circa 30 minuti.
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