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Google App Engine – Una piattaforma come servizio

Google App Engine è una PaaS ( Platform as a Service ) e vale a dire una vera e propria piattaforma software completamente in Cloud in cui i compiti dell’utilizzatore sono esclusivamente quello del design e sviluppo del software senza doversi preoccupare di scalabilità ed architettura di rete o sistemistiche poichè il tutto viene gestito da Google

Cloud computing

La possibilità di elaborare i dati direttamente in rete viene definita Cloud Computing e GAE, abbreviazione nota di Google App Engine, è una delle tecnologie che permettono la realizzazione del Cloud Computing. Tra le tecnologie più note vi è sicuramente Amazon con il suo AWS che però si differenzia fortemente da GAE in quanto AWS è una Iaas (Infrastructure as a Service) cioè viene fornita al cliente un’infrastruttura in Cloud in cui il cliente amministra e gestisce sia la singola istanza di Sistema Operativo sia la capacità di computing sia la scalabilità, in sostanza amministra il sistema.

Platform as a Service, il futuro

Perchè usare GAE

Scegliere GAE come piattaforma tecnologica per un progetto software rappresenta uno sforzo archietturale e di design che va valutato e pensato. Il fatto di poter eliminare scalabilità e amministrazione del sistema permette una conclusione più speditiva di un progetto e dei costi iniziali minori in termini di personale; bisogna però tenere conto di alcuni vincoli stringenti quali:

  • E’ necessario utilizzare esclusivamente Python, Java e Go come linguaggi di sviluppo
  • Il database dei dati, chiamato in GAE datastore, non è del tipo relazionale ma è del tipo noSQL

Accanto ai vincoli, vivono anche enormi vantaggi:

  • Scalabilità
  • Costi iniziali bassissimi che aumentano in base all’effettivo utilizzo del software
  • Garanzia del salvataggio dei dati

La prova

Glue Labs ha scelto Google App Engine per un suo progetto SaaS ( Software as a Service ), che al momento non vi possiamo svelare, e stiamo riscontrando ottime qualità ed i vincoli sono stati trattati come vantaggi, potendo quindi utilizzare un datastore noSQL per determinati tipi di dati ed un’integrazione con Google Cloud SQL per sfruttare la gestione delle relazioni.

Casi di Successo

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