I 8 migliori progetti di cloud computing per tutti i livelli

Le organizzazioni stanno spostando le proprie risorse IT sul cloud, favorendo lo sviluppo del cloud computing. L’obiettivo è trovare modi per utilizzare piattaforme cloud come AWS, GCP e Azure per creare soluzioni in linea con le esigenze dell’organizzazione. Di conseguenza, cresce la domanda di professionisti tech, come i cloud engineer, con conoscenze degli ambienti cloud.

Sviluppa le tue competenze con questi progetti di cloud computing e inizia una carriera nel cloud. Se sei alle prime armi, dai un’occhiata al nostro corso Understanding Cloud Computing e leggi la nostra guida su come diventare cloud engineer.

Perché lavorare su progetti di cloud computing?

Il cloud può essere un ecosistema complesso che richiede esperienza diretta per essere compreso a fondo. Fare pratica è il modo migliore per capire come funzionano gli ambienti cloud. Ecco perché sono importanti i progetti di cloud computing: ti permettono di fare esperienza e costruire qualcosa da usare durante la ricerca di lavoro.

Progetti di cloud computing per principianti

Questi progetti per principianti ti faranno iniziare a usare una piattaforma cloud per compiti semplici. Si concentrano su attività normalmente svolte on-premises, come l’hosting di un sito web, ma realizzate nel cloud.

1. Hosting di un sito statico

Ospitare un sito web su una piattaforma cloud è un progetto fondamentale che dimostra una comprensione di base del cloud. Ti aiuta a capire il ruolo del cloud computing nel sostituire l’infrastruttura IT tradizionale e ti introduce alle molte funzionalità del cloud.

Risorse:

Una guida utile da seguire è la lista dei migliori progetti per AWS su DataCamp. Se sei nuovo ad AWS in generale, valuta di seguire prima il corso introduttivo su AWS per fare un po’ di pratica con la piattaforma. Insieme, questi due ti metteranno sulla buona strada per il tuo primo progetto di cloud computing!

Competenze acquisite:

• Come usare AWS per l’hosting web
• HTML di base e design di siti
• Nozioni di base su AWS

2. Applicazione serverless per email/SMS

Il passo successivo è usare il cloud per interagire con gli utenti. Una funzione comune è contattare i clienti dopo la compilazione di un form: per promozioni, conferme o prenotazioni. Con il cloud possiamo gestire tutto tramite una connessione API. L’idea è avere un sito statico ospitato su un servizio cloud che invia le informazioni ad altri componenti cloud, i quali poi spediscono l’email o l’SMS corrispondente.

Da cloudisfree: diagramma di flusso di come potrebbe apparire un’applicazione serverless per email/SMS

Risorse:

Un’ottima fonte è cloudisfree, che ti guida nella realizzazione di una serverless sending application. Usa anche Amazon AWS e dovrebbe integrarsi facilmente con il progetto precedente se hai creato correttamente un sito dinamico. È anche il momento giusto per rafforzare le competenze AWS con il corso AWS Cloud and Technology services su DataCamp.

Competenze acquisite:

• AWS Lambda
• API Gateway
• AWS Step Functions
• Competenze in Python per creare funzioni
• HTML e JSON per l’interattività del sito

Progetti di cloud computing intermedi

Ora che hai esperienza con le basi del cloud, è il momento di fare un passo avanti con applicazioni più pratiche. In questi progetti ci concentreremo sul consolidamento delle competenze fondamentali apprese. Dovresti ormai essere in grado di usare il cloud per creare applicazioni pronte per la produzione seguendo un’architettura moderna.

3. Data analytics nel cloud

Una quota crescente del cloud computing è dedicata all’analisi dei dati. Con l’aumento dei volumi, le organizzazioni si affidano sempre più a soluzioni dati basate su cloud per rispondere alle loro domande. Come cloud engineer, puoi creare analisi automatizzate usando la piattaforma cloud. Grazie alla scalabilità, le soluzioni di analytics nel cloud crescono facilmente con la domanda. In questo progetto farai pratica con il deployment end-to-end, dallo storage all’analisi. In questo modo capirai pienamente come i dati entrano nel cloud e si trasformano in risposte.

Risorse:

Consulta la nostra guida per iniziare con Azure Synapse. Se non hai molta esperienza con Azure, ti consiglio prima di guardare il corso Understanding Microsoft Azure e leggere alcuni articoli su Azure, la soluzione cloud di Microsoft. Sta crescendo in quota di mercato e potrebbe diventare dominante in alcuni settori rispetto ad AWS e GCP.

Competenze acquisite:

• Fondamenti di Azure Storage
• Azure Synapse
• Data analytics nel cloud

4. Web app a 3 livelli

È l’evoluzione naturale di un sito statico. Crei un’architettura web più complessa che sfrutta al meglio il cloud. Una web app a 3 livelli separa i livelli web, applicativo e dati. Il livello web cura l’interfaccia utente, quello applicativo il backend e quello dati l’archiviazione. È un’ottima soluzione perché ogni parte può scalare in modo indipendente e avere sicurezza separata per ciascun componente. 

Realizzare una web app a 3 livelli nel cloud richiede di capire quali prodotti cloud sono più adatti a ciascun livello e come collegarli in un unico servizio.

Da documentazione AWS: diagramma architetturale di una web app a tre livelli

Risorse:

Assicurati di avere una buona comprensione dei fondamenti del cloud. Segui questa guida su come costruire una web application a 3 livelli per realizzare questo progetto più complesso.  Se non hai mai creato una web app, valuta di costruire qualcosa come questa web app in Python con Bokeh. Prova a separare la UI nel livello web e l’elaborazione dei dati nel livello applicativo.

Competenze acquisite:

• Web app in Python
• Web app a 3 livelli
• Sviluppo web basato su cloud

Progetti di cloud computing avanzati

Questi progetti avanzati puntano a sfruttare appieno il cloud. Sono incentrati sulla creazione di prodotti finali e demo tecniche avanzate con servizi cloud.  

5. Machine learning serverless

Uno degli scopi più importanti del cloud computing è stato ampliare le capacità di machine learning delle aziende. Il machine learning richiede molta potenza di calcolo, che comporterebbe numerosi server on-premise. Non tutte le aziende hanno spazio fisico o risorse per acquistare così tanta infrastruttura. 

Grazie al cloud, le aziende possono eseguire machine learning in modalità serverless sfruttando prodotti come AWS Lambda o GCS BigQuery. Realizzare un progetto di machine learning serverless dimostra conoscenza dei trend moderni e competenze avanzate nel cloud.

Risorse:

Assicurati di avere una solida comprensione di architettura cloud per data science e machine learning. Puoi poi iniziare con la guida AWS per il serverless image processing.  Questo progetto in particolare usa Amazon Rekognition per l’elaborazione delle immagini (in particolare il riconoscimento facciale). Prova anche questo tutorial sulle AWS Step Functions, molto utilizzate anche qui. Aggiungendo altri servizi AWS come AWS Lambda, DynamoDB ed EventBridge, avrai un progetto completo di riconoscimento immagini!

Competenze acquisite:

• Machine learning serverless
• AWS Rekognition
• AWS Lambda
• AWS Step Functions
• AWS DynamoDB
• AWS EventBridge

6. Chatbot basato su cloud

Con sempre più persone online per servizi come shopping e banking, l’assistenza clienti sul web è ancora più importante. Le aziende puntano su chatbot AI per ridurre i costi e gestire le domande più semplici. Grazie alla scalabilità, i clienti avranno attese minime quando cercano risposte ai loro problemi. Questo consente alle aziende di ridurre il numero di operatori necessari e i tempi di attesa. Con prodotti facilmente distribuibili come Amazon Lex, ci sono molte opzioni per fare pratica.

Risorse:

Assicurati di avere una solida comprensione di architettura cloud per data science e machine learning e dei suoi vantaggi per l’AI. Amazon offre una guida semplice per iniziare rapidamente con Amazon Lex. Per semplificare, questo progetto usa Amazon CloudFormation per un template web immediato. Il deployment dovrebbe essere lineare, perché si basa su molte delle competenze usate nel progetto di machine learning serverless qui sopra.

Competenze acquisite:

• Chatbot su cloud
• AI nel cloud
• Amazon Lex

Progetti open source di cloud computing

Infine, alcuni progetti focalizzati sul cloud open source. Questi progetti ti permettono di costruire un ambiente cloud quasi da zero e in modo più personalizzabile. Dimostrano che comprendi a fondo come sono costruiti i sistemi cloud: dai server e la sicurezza fino alla connessione dell’utente finale.

7. OpenStack

OpenStack è una delle maggiori piattaforme cloud open source. Consente di costruire stack cloud completamente personalizzati usando software open source. Open source non significa poco robusto: grandi aziende come Rakuten, T-Mobile e Target hanno componenti personalizzati in OpenStack per le loro operazioni. Imparare questo stack può essere estremamente prezioso.

Risorse:

Esistono molte risorse su come usare OpenStack. Inizia leggendo la documentazione di OpenStack per scoprire come ottenerlo e ricevere formazione. Cerca anche video su YouTube e guide introduttive su OpenStack. È un’ottima occasione per ripassare il corso Cloud Computing su DataCamp per ricordare le basi dell’infrastruttura cloud.

Competenze acquisite:

• Costruire il cloud da zero
• Progetti cloud open source
• Utilizzo di OpenStack

8. OpenNebula

Un’alternativa a OpenStack è OpenNebula. Questo progetto punta su un’architettura più monolitica a singolo server per la gestione di macchine virtuali e container. È un modo più semplice per distribuire un cloud personalizzato con deployment rapido e configurazione intuitiva. Se ti interessa usare hypervisor e container come base del tuo cloud, OpenNebula è un’ottima scelta.

Risorse:

OpenNebula è un po’ meno popolare di OpenStack, quindi trovare risorse può essere più impegnativo. La documentazione di OpenNebula è un ottimo punto di partenza per metterti rapidamente in moto e imparare le basi dello strumento. Completa con un corso su Docker e sarai sulla buona strada per creare un’infrastruttura cloud basata su container.

Competenze acquisite:

• Costruzione di un cloud incentrato sulla virtualizzazione
• Esperienza pratica con il cloud open source
• Utilizzo di OpenNebula
• Docker

Riepilogo

Ecco una rapida panoramica di tutti i progetti di cui abbiamo parlato e di come potrebbero inserirsi nel tuo piano di apprendimento.

Conclusione

Abbiamo visto che esistono numerosi progetti per iniziare con il cloud computing. Tutti sono ottime opzioni per costruire un portfolio nel cloud. Assicurati di comprendere a fondo ogni progetto e di saperne parlare con sicurezza per dimostrare davvero la tua competenza. Continua a far crescere le tue conoscenze sui fondamenti e sulle possibili certificazioni. Ecco alcune risorse per iniziare:

• Le 5 migliori certificazioni cloud
• Certificazione Google Cloud
• I 12 migliori progetti AWS