I miei costi per l’infrastruttura cloud stanno aumentando: ecco il mio piano

Salve a tutti, Jules Martin qui, di nuovo su agntmax.com. Oggi è il 22 marzo 2026 e sto affrontando qualcosa di cui, scommetto, si preoccupa anche molti di voi: l’aumento progressivo dei costi dell’infrastruttura cloud, in particolare per mantenere i nostri agenti reattivi.

Voglio dire, vi ricordate cinque anni fa? Tutti mettevano tutto nel cloud, esaltando l’elasticità e la scalabilità. Ed è fantastico. Fino a quando non ricevi quella fattura. Il mio percorso personale a riguardo è stato… rivelatore, per dirla gentilmente. Per un certo periodo, ho lanciato più potenza di calcolo sui problemi, pensando che fosse questo il significato del cloud. Il mio team ha iniziato a chiamarlo “l’equivalente digitale di un bambino che aggiunge più blocchi a una torre che inizia a tremare.” Non esattamente un distintivo d’onore.

Oggi voglio parlare di un argomento specifico, attuale e, francamente, un po’ doloroso se non si fa attenzione: Ottimizzare i costi del cloud per le prestazioni degli agenti senza sacrificare la velocità.

Il freno nascosto: risorse non utilizzate e processi zombie

Il mio primo campanello d’allarme è scattato quando la nostra fattura mensile AWS per un particolare set di microservizi a supporto dei nostri agenti di servizio clienti è aumentata del 30% in due mesi. Nessuna nuova funzionalità importante, nessuna ondata massiccia di traffico. Solo… più soldi spesi. Il mio primo pensiero è stato: “Qualcuno ha lasciato un server acceso da qualche parte.” E onestamente, non ero lontano dalla verità.

Ciò che abbiamo scoperto, dopo un’analisi approfondita (e qualche notte insonne alimentata da caffè dubbio), era una combinazione di cose. Principalmente, si trattava di risorse fornite per carichi di picco che non erano quasi mai raggiunti, e ciò che ho affettuosamente iniziato a chiamare “processi zombie” – compiti in background o servizi dimenticati che consumavano CPU e memoria senza realmente fare qualcosa di utile per i nostri agenti.

Pensateci: un agente si connette, utilizza uno strumento, si disconnette. Questo strumento potrebbe aver avviato un contenitore, un’istanza, una funzione serverless. Se questa risorsa non viene ridimensionata correttamente o terminata, rimane lì, bruciando cicli e denaro. Per le prestazioni degli agenti, tendiamo spesso a sovrapprovisionare per garantire tempi di risposta inferiori a un secondo. Ma questa sovrapprovisionatura può essere un enorme drenaggio se non gestita correttamente.

Il mio mini-disastro: il processore di log invisibile

Qualche mese fa, ho impostato un piccolo servizio di elaborazione log per un progetto personale. Doveva funzionare una volta all’ora, elaborare dati e fermarsi. Semplice. O almeno, così credevo. Ho utilizzato un’istanza EC2 a basso costo, pensando “andrà benissimo.” Ciò che non avevo realizzato è che una cattiva configurazione del cron significava che in realtà avviava una nuova istanza ogni ora, lasciando l’anziana accesa. Dopo un giorno avevo 24 istanze funzionanti, tutte che non facevano nulla. La fattura non era astronomica perché erano piccole, ma dimostrava chiaramente quanto rapidamente le cose possano andare male. E per i sistemi critici a fronte degli agenti, questi “piccoli” problemi possono diventare giganteschi.

Strategie per un’infrastruttura di performance degli agenti più efficiente

Quindi, come affrontiamo tutto ciò senza che i nostri agenti guardino cursori di caricamento tutto il giorno? È un esercizio di equilibrismo, ma è assolutamente fattibile. Ecco alcuni aspetti che hanno fatto una differenza tangibile per noi.

1. Dimensionare correttamente le vostre istanze – L’approccio di Raperonzolo

È probabilmente il passo più fondamentale. State usando un m5.xlarge mentre un m5.large andrebbe bene? O peggio, un r6g.2xlarge solo perché “potreste” avere bisogno di tanta RAM? Per i nostri strumenti di agente, inizialmente abbiamo puntato in alto per evitare qualsiasi lamento di latenza. Ma dopo aver esaminato le metriche reali di utilizzo della CPU e della memoria per diverse settimane, abbiamo trovato uno spazio significativo.

Esempio pratico: Monitoraggio e regolazione delle istanze EC2

La maggior parte dei fornitori di cloud offre un monitoraggio dettagliato. Per AWS, CloudWatch è il vostro amico. Abbiamo impostato dashboard specificamente per l’utilizzo della CPU, l’utilizzo della memoria (potreste aver bisogno di installare un agente per questo su EC2) e il networking E/S per tutte le istanze che supportano le nostre applicazioni di agente.

Abbiamo stabilito una regola: se l’utilizzo medio della CPU di un’istanza su un periodo di 24 ore resta costantemente sotto il 20-30% e che l’utilizzo della memoria è inferiore al 50% per usi non cache, è candidata al ridimensionamento. Non riduciamo la dimensione alla cieca; prima testeremo la più piccola istanza durante le ore di bassa attività e poi monitoreremo attentamente.

Ecco un comando semplificato del CloudWatch CLI per ottenere la media CPU di un’istanza:

aws cloudwatch get-metric-statistics \
 --namespace AWS/EC2 \
 --metric-name CPUUtilization \
 --dimensions Name=InstanceId,Value=i-0abcdef1234567890 \
 --start-time 2026-03-21T00:00:00Z \
 --end-time 2026-03-22T00:00:00Z \
 --period 3600 \
 --statistics Average

Automatizzate tutto ciò con uno script, analizzate i risultati, e avrete un motore di raccomandazioni di ridimensionamento continuo.

2. Adottare il serverless per i carichi di picco

Tutti gli aspetti della vostra infrastruttura per gli agenti non devono essere un server in esecuzione continua. Molti compiti orientati agli agenti vengono attivati da eventi: recuperare la cronologia dei clienti, elaborare una transazione veloce, aggiornare un record CRM. Questi sono candidati ideali per funzioni serverless (come AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions).

Avevamo un servizio legacy che estraeva la cronologia dettagliata delle interazioni dei clienti. Funzionava su un’istanza EC2 24/7, aspettando solo che un agente cliccasse su un pulsante. Il tasso medio di richieste era basso, ma quando c’era una richiesta, doveva essere veloce. Abbiamo rifattorizzato tutto ciò in una funzione Lambda. Ora funziona solo quando viene chiamata, si scala istantaneamente e paghiamo solo per il tempo di calcolo utilizzato – spesso solo millisecondi.

Lo sforzo iniziale di rifattorizzazione è stato reale, ma i risparmi sono stati immediati e significativi. Inoltre, ha realmente migliorato la percezione delle prestazioni per gli agenti, perché i tempi di avvio a freddo per Lambda sono spesso più rapidi rispetto al risveglio di un’istanza EC2 pigra che è stata sottoutilizzata.

Esempio pratico: Lambda per il recupero dei dati degli agenti

Immaginate che un agente clicchi su “Visualizza profilo cliente.” Questo attiva un endpoint API Gateway, il quale a sua volta invocherà una funzione Lambda. La funzione Lambda interroga un database (ad esempio, DynamoDB), recupera i dati e li restituisce. La funzione si esegue solo per la durata di questa richiesta.

// Esempio di funzione Python Lambda per recuperare i dati dei clienti
import json
import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('AgentCustomerData')

def lambda_handler(event, context):
 customer_id = event['queryStringParameters']['customerId']
 
 try:
 response = table.get_item(Key={'customer_id': customer_id})
 item = response.get('Item')
 
 if item:
 return {
 'statusCode': 200,
 'headers': {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 'body': json.dumps(item)
 }
 else:
 return {
 'statusCode': 404,
 'headers': {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 'body': json.dumps({'message': 'Cliente non trovato'})
 }
 except Exception as e:
 print(f"Errore durante il recupero dei dati del cliente: {e}")
 return {
 'statusCode': 500,
 'headers': {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 'body': json.dumps({'message': 'Errore interno del server'})
 }

Questo modello è incredibilmente economico per compiti poco frequenti, sporadici o attivati da eventi che richiedono una bassa latenza.

3. Implementare politiche aggressive di autoscaling e terminazione

È qui che abbiamo davvero iniziato a fare progressi contro questi “processi zombie.” L’autoscaling non riguarda solo l’aumento; è crucialmente una questione di riduzione anche. Per i nostri dashboard di agenti, abbiamo un gruppo di autoscaling per i nostri server frontend. Devono gestire centinaia di sessioni di agenti simultanee durante le ore di punta, ma durante la notte, quel numero scende a pochi.

All’inizio, la nostra politica di riduzione era troppo conservativa. Le istanze rimanevano attive per diverse ore dopo che il carico era diminuito, solo “nel caso”. Abbiamo notevolmente ristretto questo aspetto. Ora, se l’CPU medio scende sotto il 15% per 10 minuti, iniziamo a terminare le istanze, assicurandoci così di mantenere sempre un numero minimo per un avvio rapido. La chiave è monitorare le proprie metriche e trovare il giusto equilibrio tra reattività e costi.

Abbiamo anche implementato delle regole di ciclo di vita per i bucket S3 (per i registri degli agenti, i documenti della base di conoscenza interna, ecc.) per spostare automaticamente i dati più vecchi e meno consultati verso livelli di archiviazione più freddi e meno costosi (come Glacier) e eventualmente farli scadere se non sono più necessari dopo un certo periodo di retention. È un risparmio di costi di tipo “mettilo in atto e dimenticalo”.

4. Istanze Spot per attività di backend non critiche

Va bene, questo richiede una riflessione attenta, ma è un enorme risparmio sui costi se applicato correttamente. Le istanze Spot ti permettono di fare offerte per la capacità EC2 non utilizzata, spesso a prezzi notevolmente ridotti (fino al 90% di sconto sulla tariffa on-demand). Il rovescio della medaglia? AWS può recuperarle con breve preavviso.

Non faresti funzionare il tuo dashboard dell’agente principale su un’istanza Spot. Ma che ne dici del trattamento dei dati in background che alimentano i rapporti degli agenti? O delle attività di analisi che non devono essere in tempo reale? Noi utilizziamo istanze Spot per i nostri aggiornamenti notturni del data warehouse e per alcune delle nostre codifiche di video di formazione interni. Se un’istanza viene interrotta, il lavoro riparte semplicemente su un’altra istanza Spot o torna a un’istanza on-demand se è assolutamente necessario.

Questo richiede un po’ di riflessione architettonica – le tue applicazioni devono essere tolleranti ai guasti e in grado di gestire le interruzioni. Ma per attività che non impattano direttamente l’interazione in tempo reale di un agente, i risparmi sono troppo significativi per essere ignorati.

5. Monitoraggio e allerta costi consistenti

Si tratta meno di una tecnica di ottimizzazione che di igiene. Puoi implementare tutto quanto sopra, ma se non monitori costantemente le tue spese, rischi di perdere nuove inefficienze. Abbiamo messo in atto report via e-mail quotidiani utilizzando AWS Cost Explorer e avvisi di budget che ci notificano se le nostre spese mensili previste per l’infrastruttura degli agenti superano una certa soglia.

La chiave qui è la granularità. Non limitarti a guardare la tua fattura totale. Etichetta le tue risorse con attenzione (ad esempio, project:agent-dashboard, environment:production, owner:jules-team). Questo ti permette di scomporre i costi per applicazione, team o ambiente, facilitando notevolmente la localizzazione precisa di dove vanno i soldi e chi è responsabile della loro gestione.

Il mio team ha una battuta ricorrente: “Se non è etichettato, non esiste (nel budget).”

Consigli pratici per la tua infrastruttura d’agente

Bene, sei riuscito a seguire fin qui. Cosa puoi realmente fare a partire da domani?

1. Audit delle tue istanze: Sul serio, esamina ogni EC2, RDS o servizio simile in funzione continua che supporta i tuoi agenti. Guarda le metriche di CPU e memoria nell’ultimo mese. Stai pagando per una capacità che non stai utilizzando? Riduci le dimensioni se necessario, anche di un livello.
2. Identifica i candidati serverless: Pensa alle funzionalità orientate agli agenti che sono attivate da eventi o che richiedono picchi di carico. Possono essere rifattorizzate in Lambda o Azure Functions? Inizia con un’attività piccola e non critica.
3. Rivedi le tue politiche di auto-scaling: Per i tuoi servizi scalabili, controlla le tue impostazioni di riduzione della capacità. Sono sufficientemente aggressive? Non avere paura di sperimentare durante le ore non di punta.
4. Etichetta tutto: Se non lo fai già, inizia ora. Stabilisci una politica di etichettatura obbligatoria per tutte le nuove risorse. Questo sarà inestimabile per l’analisi dei costi futura.
5. Imposta avvisi di budget: Non attendere la fattura mensile. Configura avvisi che ti notificano (e al tuo team) se le spese quotidiane o settimanali superano le aspettative.
6. Considera le istanze Spot: Se hai elaborazioni in batch, report o attività di back-end non critiche, esplora la possibilità di spostarli su istanze Spot.

Ottimizzare i costi cloud non è un’azione una tantum; è un processo continuo. Richiede vigilanza, volontà di sperimentare e una profonda comprensione dei tuoi modelli di utilizzo reali. Ma i vantaggi – non solo in dollari risparmiati, ma anche in un’infrastruttura più efficiente e ben tarata che mantiene i tuoi agenti produttivi e il tuo CFO felice – ne valgono davvero la pena. Si tratta di lavorare in modo più intelligente, non solo di spendere di più.

È tutto da parte mia per oggi. Fammi sapere nei commenti quali sono i tuoi maggiori mal di testa legati ai costi cloud, o se hai suggerimenti astuti da condividere!

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🕒 Published: April 4, 2026