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Il piano gratuito di AWS non funziona per me e
Pay-as-you-go è nascosto per nuove distribuzioni CloudFront sulla console AWS.

Self-hosting LLMs mantiene i dati, i modelli e l’inferenza sotto il tuo controllo: un percorso pratico verso la sovrania dell’AI per team, aziende e nazioni.
Ecco: cosa significa sovranità dell’AI, quali aspetti e metodi vengono utilizzati per costruirla, come l’LLM self-hosting si inserisce, e come i paesi affrontano la sfida.

Deploying a Hugo static site to AWS S3 utilizzando l’AWS CLI fornisce una soluzione robusta e scalabile per ospitare il tuo sito web. Questa guida copre l’intero processo di deployment, dall’impostazione iniziale alle strategie di automazione avanzata e gestione del cache.

Scegliere il giusto archivio vettoriale può fare la differenza tra il successo e il fallimento delle prestazioni, dei costi e della scalabilità dell’applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari del 2024-2025.

Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, è diventato più urgente il bisogno di sistemi di orchestrazione robusti. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire lo strato di orchestrazione dei pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.

Prometheus è diventato lo standard de facto per il monitoraggio delle applicazioni e dell’infrastruttura cloud-native, offrendo la raccolta di metriche, interrogazioni e integrazione con strumenti di visualizzazione.

Helm ha rivoluzionato Kubernetes il deployment di applicazioni introducendo concetti di gestione dei pacchetti familiari provenienti da sistemi operativi tradizionali.

Strategie di caching per Hugo sono essenziali per massimizzare le prestazioni del tuo generatore di siti statici. Sebbene Hugo generi file statici che sono intrinsecamente veloci, l’implementazione di un corretto caching a diversi livelli può migliorare drasticamente i tempi di costruzione, ridurre il carico del server e migliorare l’esperienza utente.

Architettura a conoscenza zero rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui progettiamo sistemi che preservano la privacy.

Quando i dati rappresentano un bene prezioso, garantirne la sicurezza è mai stato più critico.
Dall’istante in cui l’informazione viene creata fino al momento in cui viene eliminata,
il suo percorso è pieno di rischi - sia che venga archiviata, trasferita o utilizzata attivamente.

Scegliere il giusto headless CMS può fare la differenza nel tuo piano di gestione del contenuto. Confrontiamo tre soluzioni open source che influenzano il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni guidate dal contenuto.

L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.

AWS Kinesis è diventato un pilastro per la costruzione di moderne architetture microservizi basate sugli eventi, consentendo il processing in tempo reale dei dati su larga scala con un minimo overhead operativo.

Nextcloud è la piattaforma di archiviazione e collaborazione cloud open source e autoospitata leader che mette completamente sotto il tuo controllo i tuoi dati.

Elasticsearch è un potente motore di ricerca e analisi distribuito costruito su Apache Lucene. Questo completo riferimento rapido copre comandi essenziali, best practice e riferimenti rapidi per lavorare con i cluster Elasticsearch.

Scopri come implementare e ottimizzare le architetture di service mesh utilizzando Istio e Linkerd. Questa guida copre strategie di deployment, confronti di prestazioni, configurazioni di sicurezza e best practice per ambienti di produzione.