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Costo per task, non costo per token: l'unit economics dei workloads LLM di frontiera
I prezzi per token sono fuorvianti per i workloads agentici. Questa analisi confronta Claude e OpenAI sul costo per task risolto, considerando retry, affidabilità, caching e costi di correzione.
Basta lottare con i permessi complessi: una boccata d'aria fresca per il tuo codice
Stanco di controlli if/else sparsi in tutto il codice? Scopri come Amazon Verified Permissions centralizza le autorizzazioni, con l'esempio reale AWS PetStore.
DoiT diventa membro fondatore della Tokenomics Foundation e contribuisce a definire lo standard per l'attribuzione dei costi AI
DoiT entra nella Tokenomics Foundation come membro fondatore, mettendo a disposizione l'esperienza di misurazione runtime alla base di Attribute per contribuire a definire standard aperti per l'attribuzione e la governance della spesa AI.
I nostri recruiter ora rilasciano software
Il team di talent acquisition di DoiT, affiancato da un Applied AI engineer embedded, oggi rilascia software in produzione: un generatore AI di job description, uno screener di candidati, un tool di sourcing e altro ancora.
Basta over-provisioning per l'avvio: il nuovo CPU Startup Boost di GKE
Il nuovo CPU startup boost di GKE assegna CPU extra ai container durante l'inizializzazione, per poi tornare al valore di base in place: niente più over-provisioning per il warm-up della JVM.
DynamoDB: cosa sbaglia la maggior parte dei team prima ancora di scrivere una riga di codice
DynamoDB è uno dei database più potenti di AWS, ma la maggior parte dei team che incontra difficoltà commette gli stessi errori di progettazione dello schema. Ecco cosa sapere prima di costruire.
Monitorare job Kubernetes brevi su larga scala
I job Kubernetes generano perdita di metriche ed esplosioni di cardinalità? Scopra come la streaming aggregation di vmagent risolve l'observability dei workloads effimeri su larga scala.
Cos'è la Tokenomics?
La Tokenomics è la disciplina che misura e attribuisce il consumo di token AI a clienti, funzionalità e agent. Ecco perché il tagging FinOps tradizionale non regge di fronte alla spesa AI.
Portare il database su un data lake Iceberg (Parte 2)
La seconda parte della serie dedicata ai data lake Iceberg entra nel vivo dell'implementazione: deploy di Debezium Server su GKE per replicare Postgres in tabelle Iceberg su GCS.
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Attribuzione dei costi AI: perché tag, SDK e modifiche al codice non funzionano
L'infrastruttura AI manda in crisi il modello basato su tag e SDK che ha retto per anni l'allocazione dei costi cloud. La misurazione eBPF a livello kernel offre una soluzione strutturale, senza toccare il codice.
Cos'è un sensore eBPF?
I sensori eBPF eseguono programmi in sandbox all'interno del kernel Linux per osservare ogni syscall, pacchetto e interazione con la GPU. Ecco perché stanno diventando la base della moderna attribuzione dei costi AI.