Le piattaforme Aws e Google Cloud introducono nel 2025 aggiornamenti che ridefiniscono AI, sicurezza, storage, workflow serverless e accessibilità, segnando un’evoluzione profonda nello sviluppo di applicazioni intelligenti. Aws amplia Bedrock, Lambda, Rds, Security Hub, OpenSearch e S3 con funzioni automatizzate e integrazioni AI, mentre Google Cloud rafforza formazione, ottimizzazione GPU e agenti AI con training gratuiti e guide tecniche. Entrambe le piattaforme puntano a riduzione costi, maggiore produttività, scalabilità intelligente e sicurezza potenziata, offrendo funzionalità pronte all’uso per imprese e sviluppatori.
Cosa leggere
Avanzamenti in intelligenza artificiale
Aws espande l’integrazione della AI su numerosi servizi, con un focus su sviluppo agentico, controlli granulari e ottimizzazioni modello. Bedrock AgentCore introduce policy per definire confini delle azioni degli agenti tramite linguaggio naturale o Cedar, oltre alle valutazioni qualità che monitorano accuratezza e sicurezza delle risposte. La memoria episodica registra contesti e risultati delle interazioni, fornendo insight utili ai successivi turni di conversazione. Il runtime bidirezionale permette conversazioni naturali con interruzioni, facilitando esperienze agentiche più fluide.
Le Lambda durable functions offrono workflow multi-step resistenti a interruzioni, con attese configurabili fino a un anno senza costi idle. Lo Sdk open source per Python e Node.js permette la costruzione di pipeline avanzate, particolarmente utili per automazioni AI. In parallelo, SageMaker AI con Mlflow serverless rimuove la necessità di gestione infrastruttura, scalando automaticamente per tracciare esperimenti, includendo tracing distribuito in Mlflow 3.4.
Bedrock amplia il catalogo con 18 modelli open weight, tra cui Mistral Large 3 per contesti lunghi e capacità multimodali, e Ministral 3 per deployment edge. Nova 2 Lite propone reasoning rapido con budget di calcolo configurabili, mentre Nova Forge abilita la costruzione di modelli frontier personalizzati partendo da checkpoint Nova. Nova 2 Sonic, pensato per voci poliglotte e interazioni vocali, attiva turn-taking naturale con detection dell’attività vocale.
Parallelamente, Google Cloud rafforza la componente AI tramite hackathon GKE, con progetti come Cart-to-Kitchen che, usando Gemini e Adk, analizza carrelli per suggerire ricette. La guida dedicata alla memoria Hbm spiega come pesi modello e ottimizzatori consumino risorse GPU, suggerendo tecniche come LoRa per ridurre overhead su hardware entry-level. Skills introduce corsi gratuiti su temi come Generative AI Leader e Gemini Enterprise, potenziando competenze di sviluppatori e professionisti.
Miglioramenti in sicurezza e compliance
Aws intensifica la sicurezza con strumenti più proattivi e intelligenti. Security Agent, in anteprima, esegue una revisione profonda di design e codice per identificare vulnerabilità Owasp, includendo penetration test multi-step su richiesta. L’integrazione con GitHub consente di analizzare pull request e applicare policy personalizzate, riducendo rischi nelle fasi di sviluppo. Security Hub migliora analisi near real-time correlando segnali da GuardDuty, Inspector e Macie. I dati storici fino a un anno supportano investigazioni mentre i grafi path attacco identificano esposizioni critiche, assegnando priorità tramite analisi contestuale. GuardDuty amplia detection per sequenze d’attacco su Ec2 ed Ecs, raggruppando segnali correlati in finding unici. I piani Support aggiungono raccomandazioni AI contestuali e monitoraggio continuo con risposta entro cinque minuti per incidenti. CloudWatch normalizza log in Ocsf per unificare operations, security e compliance, abilitando pipeline di ingestione da terze parti come CrowdStrike. I modelli Nova includono safeguard integrati per moderazione contenuti, rafforzando protezione a livello modello. Sul fronte Google Cloud, progetti come Vigil AI, sviluppati durante hackathon, mostrano rilevamento frodi gerarchico su GKE, evidenziando un approccio cloud-native alla sicurezza agentica.
Ottimizzazioni storage e database
Aws introduce una serie di miglioramenti dedicati a storage e database. Replication per S3 Tables sincronizza copie consistenti di tabelle Apache Iceberg tra Regioni e account diversi, riducendo latenza per team distribuiti. Intelligent-Tiering sposta dati non accessibili da 30 o 90 giorni in tier più economici, ottimizzando i costi. S3 Storage Lens aggiunge metriche performance per miliardi di prefissi e abilita export diretto in S3 Tables per analisi tramite Athena o QuickSight. S3 Vectors permette la gestione di due miliardi di vettori per indice con latenze sotto 100 ms, ideale per applicazioni di ricerca neurale e integrazioni Bedrock. Fsx for NetApp Ontap introduce Access Points S3, facilitando accesso dati senza migrazioni. OpenSearch Service beneficia di GPU e auto-ottimizzazione, con miglioramenti nel recall dei database vettoriali. Nel segmento database, Rds per Oracle e Sql Server supporta storage fino a 256 TiB tramite volumi gp3 e io2, offre Developer Edition gratuita e consente ottimizzazione Cpu su M7i/R7i per licenze basate su vCpu. I Database Savings Plans garantiscono sconti fino al 35% su commitment orari, includendo servizi come Aurora, DynamoDB e Rds serverless. Google Cloud contribuisce con la guida Hbm dedicata alla gestione memoria per evitare out-of-memory, suggerendo quantizzazione e FlashAttention per ottimizzare pipeline AI.
Nuove istanze e workflow
Aws espande la gamma di istanze e semplifica workflow multi-step. Le nuove Ec2 X8aedz adottano Cpu Amd Epyc 5th Gen con frequenza fino a 5 Ghz e memoria abbondante, adatte a workload memory-intensive come Eda e database enterprise. Offrono prestazioni raddoppiate rispetto alle generazioni precedenti e storage Nvme fino a 8 Tb. Le Lambda durable functions abilitano flussi paralleli, step ritentabili e polling condizioni in scenari AI complessi. CloudWatch Facets semplifica la ricerca dati con interfaccia intuitiva e query cross-account. I piani Support introducono automazione AI e Tam evoluti per prevenzione incidenti. Sul fronte Google Cloud, l’hackathon evidenzia l’efficacia di Gke Autopilot nell’orchestrare agenti AI multi-modello, con applicazioni per shopping personalizzato, banking vocale e logistica intelligente. L’iniziativa Gear, prevista per il 2026, offrirà programmi educativi per deployment di agenti su vasta scala.
Espansioni accessibilità e training
Google Cloud arricchisce l’offerta formativa con Skills, proponendo training AI gratuiti che includono laboratori su Gemini Code Assist e Mcp per sviluppare integrazioni nei servizi cloud. I corsi non tecnici, come AI Essentials, favoriscono l’adozione di strumenti AI come NotebookLm in contesti produttivi. Aws introduce il DevOps Agent in anteprima per velocizzare la risposta agli incidenti, oltre alle nuove funzioni agentiche in Bedrock. L’accessibilità rimane un tema centrale: modelli come Nova 2 Sonic gestiscono input crossmodali e interazioni vocali più fluide, mentre integrazioni AI nei servizi cloud rendono le piattaforme più intuitive per sviluppatori e imprese. L’obiettivo congiunto è democratizzare l’adozione dell’intelligenza artificiale, offrendo strumenti avanzati, modelli efficienti e onboarding più semplice.
