Strategie di conversione da AWS Lambda a Azure Functions implementate in linguaggio Go attraverso l’uso di LLMs.
Spostare un’AWS Lambda verso una Funzione Azure non rappresenta una mera traduzione tra piattaforme, ma un processo di rifacimento che coinvolge diversi aspetti strutturali e funzionali del codice. Partendo dalla premessa che AWS Lambda e Azure Functions presentano sottili ma significative differenze strutturali, esaminiamo le strategie per convertire funzioni scritte in Go per AWS Lambda in equivalenti per Azure Functions, avvalendoci delle Modern Language Models (LLMs).
I LLMs stanno emergendo come potenti strumenti capaci di supportare i programmatori nell’adattare il codice tra diverse piattaforme. La loro applicazione in questo contesto va oltre la semplice generazione di codice, introducendo aspetti di ingegneria dei prompt e tecniche specialistiche per massimizzare l’efficacia dei modelli.
Partiamo dall’analisi delle differenze:
- AWS Lambda non sfrutta i “bindings”, mentre Azure Functions li utilizza estensivamente per l’integrazione con altri servizi Azure.
- Le Lambda ricevono gli input come oggetti JSON e utilizzano SDK specifici per la gestione dell’output.
In Go, una funzione Lambda si presenta tipicamente con queste caratteristiche:
package mainimport ( "context" "fmt" "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda")type MyEvent struct { Name string `json:"name"`}type MyResponse struct { Message string `json:"message"`}func HandleRequest(ctx context.Context, event *MyEvent) (*MyResponse, error) { // logica della funzione}func main() { lambda.Start(HandleRequest)}La conversione richiede l’adattamento dell’entrypoint e il cambio degli SDK AWS con un’interfaccia compatibile sia con AWS che Azure. Questo passaggio è particolarmente importante durante il periodo di migrazione, permettendo una transizione fluida senza interrompere i servizi esistenti.
Il processo di conversione si fa più concreto analizzando le peculiarità dei custome handlers di Azure, che non disponendo di handler specifici per Go, richiedono l’uso di un server HTTP. Un framework idoneo a tale scopo è Gin Web Framework, il cui esempio di adattamento potrebbe apparire così:
package mainimport ( "net/http" "github.com/gin-gonic/gin")// Strutture dati e logica della funzione rimanenti invariatefunc HandleRequest(ctx *gin.Context) { // adattamento della logica alla struttura di Gin}func main() { r := gin.Default() r.POST("/HandleRequest", HandleRequest) r.Run()}I LLMs possono essere equipaggiati per facilitare questo processo di conversione mediante l’uso di tecniche adeguate di prompt engineering, come Chain-of-Thought (CoT) o tecniche basate su esempi di codice (Few Shots). La Tree of Thoughts e ReAct sono altre due strategie che possono essere combinate per indurre i modelli linguistici a produrre implementazioni incrementali e confrontarle per selezionare la più efficiente.
Per affrontare queste fasi, il prompt engineering risulta un artefice cruciale per guidare intelligentemente il LLM verso la creazione dell’architettura desiderata, arrivando a configurazioni finali che richiedono un’attenta revisione e possibili iterazioni per raggiungere lo standard di funzionamento atteso.
Infine, la generazione automatica di file di configurazione per Azure, come host.json e function.json, rapisce l’attenzione come potenziale ambito in cui i LLMs, una volta adeguatamente istruiti, potrebbero svolgere un ruolo cardinale.