Perché costruiamo sistemi AI su Cloudflare Workers
Quando la maggior parte delle aziende pensa a lanciare sistemi AI, la scelta ricade automaticamente su AWS, Azure o Google Cloud.
Sono piattaforme solide — ma portano con sé complessità, costi imprevedibili e overhead infrastrutturale che i team più piccoli faticano a gestire.
In Datsugi, nell'ultimo anno abbiamo costruito sistemi AI-powered su Cloudflare Workers. I risultati hanno generalmente sempre sorpreso sia noi che i nostri clienti.
Il problema con i cloud provider tradizionali
AWS e Azure sono potenti, ma sono costruiti per una scala di cui la maggior parte delle aziende mid-market non ha bisogno. Finisci per pagare flessibilità che non userai, gestire servizi che non comprendi appieno, e guardare la bolletta mensile salire in modi difficili da prevedere.
Un deployment AI tipico su AWS potrebbe coinvolgere Lambda per il compute, S3 per lo storage, SQS per le code, API Gateway per il routing, CloudWatch per i log e IAM per i permessi.
Ogni servizio ha il proprio modello di pricing, la propria configurazione e le proprie modalità di fallimento. Prima ancora di aver scritto logica di business, stai già gestendo sei sistemi diversi.
Per le aziende che necessitano di infrastruttura enterprise-grade e hanno team DevOps dedicati, questa complessità è gestibile. Per tutti gli altri, è una tassa su ogni progetto.
Cosa fa Cloudflare Workers di diverso
Cloudflare Workers adotta un approccio diverso.
Invece di assemblare infrastruttura da decine di servizi, ottieni una piattaforma unificata dove compute, storage, database, code e inferenza AI funzionano tutti insieme nativamente.
Serve un database? Cloudflare D1 è integrato.
Object storage? R2 è pronto.
Key-value store per il caching? KV è disponibile.
Vector database per sistemi RAG? Vectorize lo gestisce.
Task a cadenza regolare? I cron trigger sono nativi.
E con Workers AI, puoi eseguire inferenza su modelli come Llama direttamente all'edge — senza chiamate API esterne. L'architettura è più semplice. Il deployment è più veloce.
E il pricing è prevedibile.
Risparmi reali su progetti reali
Un esempio: abbiamo costruito una pipeline di sync MySQL-to-HubSpot per un cliente che elabora decine di migliaia di record.
L'intera infrastruttura — trigger schedulati, query al database via Hyperdrive, trasformazione dati e chiamate API a HubSpot — gira per meno di $25 al mese.
Su AWS, lo stesso sistema avrebbe coinvolto invocazioni Lambda, connessioni RDS proxy, log CloudWatch e richieste API Gateway. L'architettura sarebbe stata più complessa, il debugging avrebbe richiesto più tempo, e i costi sarebbero stati almeno 3-5 volte superiori.
Per i workload AI in particolare, la rete edge di Cloudflare significa latenza inferiore per utenti in tutto il mondo. Quando costruisci pipeline di elaborazione documenti o sistemi RAG che devono rispondere rapidamente, questo fa la differenza.
Cosa significa per i nostri clienti
Non siamo contro AWS o Azure. Per certi workload — specialmente quelli che richiedono servizi specializzati o scala estrema — rimangono la scelta giusta.
Ma per la maggior parte dei progetti AI e dati che consegniamo, Cloudflare Workers offre un equilibrio migliore: costi inferiori, architettura più semplice, time-to-production più rapido e infrastruttura che non richiede un team dedicato per essere gestita.
I nostri clienti ottengono sistemi AI che funzionano in produzione — non proof of concept che necessitano sei mesi di lavoro infrastrutturale prima di essere utilizzabili.
Questo è il vantaggio competitivo che trasmettiamo ai nostri clienti.
In sintesi
Cloudflare Workers non sostituirà AWS per tutti.
Ma per le aziende che vogliono sistemi AI deployati rapidamente, in modo affidabile e a costi contenuti — è diventata la nostra piattaforma di riferimento.