Il programma AWS Service Delivery permette ai clienti AWS di identificare i consulting partner AWS con esperienza e conoscenza approfondita di servizi AWS specifici, in questo caso di AWS Lambda.

I partner AWS Lambda ti aiutano a creare servizi e applicazioni senza bisogno di provisioning o gestione di server; ti aiutano a creare o migrare soluzioni ed architetture di microservizi in esecuzione su computing serverless.

Conseguire questo importante riconoscimento permette a CTMobi di distinguersi come membro dell’AWS Partner Network che fornisce competenze tecniche specializzate nella fornitura di AWS Lambda ai clienti finali. Per ricevere questa designazione, i partner APN devono possedere una profonda esperienza su AWS e devono essere in grado di fornire soluzioni in modo efficace su AWS.

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Come si applica il machine learning al marketing? Come sfruttare l’intelligenza artificiale nell’editoria digitale?

Digital360

Digital360 è un importante attore del B2B nazionale che opera nel mercato delle tech company (vendor, software house, system integrator, startup, ecc.).

I suoi 55 portali web e gli 1,6 milioni di visitatori unici al mese fanno di Digital360 il più grande Network sull’innovazione digitale del nostro paese, con ben 45000 keyword in prima pagina su Google.

Tramite due distinte business unit, Demand Generation e Advisory & Coaching, l’azienda offre un pacchetto completo, che va dalla creazione di contenuti alla consulenza specializzata, a tutte le imprese con interessi nel mercato digitale.

Il cuore della Demand Generation viene definito Engine:

“[L’Engine] genera un flusso continuativo di comunicazione integrando storytelling, SEO, digital PR, social sia sulle testate del network Digital360 sia sulle property delle aziende clienti. Ma soprattutto è in grado di generare contatti profilati e concrete opportunità di vendita, grazie alla marketing automation e a contenuti di qualità che richiedono una sottoscrizione, i cosiddetti “gated content”.

-Andrea Rangone – CEO di Digital360 per EconomyUp

L’obiettivo

All’interno di ognuno dei 55 portali del network è possibile navigare tra diversi contenuti ottenendo suggerimenti di lettura.

Dunque, l’obiettivo di Digital360 è quello di migliorare i suggerimenti di lettura utilizzando contenuti di valore per l’utente, personalizzati sulla base dei suoi specifici interessi.

Seguendo questo approccio è possibile migliorare contemporaneamente l’esperienza utente sul sito e le probabilità di conversione.

La soluzione

Digital360 è il più grande network in Italia di testate e portali B2B dedicati ai temi della Trasformazione Digitale e dell’Innovazione Imprenditoriale.

Dopo una attenta analisi, abbiamo proposto a Digital360 un motore in grado di migliorare i suggerimenti non solo all’interno di un singolo portale, bensì tra tutti i portali del Network Digital360.

Lo abbiamo chiamato “Smart Recommendations“.

“Un motore in grado di migliorare i suggerimenti di lettura sfruttando tutti i contenuti del Network”

In questo modo possiamo ottenere un altissimo grado di personalizzazione, perché più si conosce il lettore e le tematiche alle quali è interessato, più è possibile suggerirgli contenuti che abbiano valore per lui.

In quanto AWS Partner, abbiamo progettato Smart Recommendations sul paradigma dei microservizi serverless.

Scopriamo come funziona.

Smart Recommendations – Machine Learning per le testate editoriali

Amazon dichiara che oltre il 30% delle page views su Amazon.com deriva da prodotti suggeriti

Smart Recommendations è un motore che usa sofisticati algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale per riuscire a  prevedere e suggerire i contenuti di maggior interesse per l’utente.

Ma come funziona Smart Recommendations?

Ecco come si sviluppano le diverse fasi dell’architettura di Smart Recommendations.

Prima fase – il tracciamento degli utenti

Il primo passo nella progettazione di un servizio che fornisce suggerimenti non può che essere il tracciamento degli utenti.

A questo scopo, Smart Recommendations raccoglie le informazioni e gli interessi degli utenti tramite un piccolo snippet Javascript che contiene un pixel di tracciamento.

Ottenuti i dati, si passa quindi alla seconda fase.

Seconda fase – l’arricchimento dei dati

Il Data Enrichment consiste nell’incrocio di dati tra database diversi con l’obiettivo di ottenere un dato finale più dettagliato.

Avendo a disposizione i dati di visualizzazione delle pagine, possiamo interrogare alcuni database pubblici ed incrociare le informazioni per arricchire il dato grezzo, aggiungendo informazioni utili per il motore di machine learning.

Ad esempio, partendo dall’indirizzo IP possiamo stimare la posizione geografica dell’utente, il provider di connessione e l’azienda.

Ultimata la fase di data enrichment bisogna organizzare i dati in modo tale da poter essere analizzati con il machine learning.

Terza fase – Data Warehouse

Tramite una pipeline il dato arricchito viene conservato in un Data Warehouse: Amazon Redshift.

Redshift è un servizio AWS di data warehousing completamente gestito e ad alte prestazioni che permette l’analisi di grandi quantità di dati ad un costo ridotto rispetto ai tradizionali sistemi di data warehouse locali.

Ecco alcune caratteristiche che lo rendono lo strumento giusto per le Smart Recommendations:

• Sistema a colonne: i dati vengono memorizzati in blocchi che contengono tipi di dati simili, permettendo un livello di compressione eccellente.
• Processing parallelo: Redshift usa un sistema di cluster in cui ogni cluster contiene uno o più database che vengono processati da due tipi diversi di nodi:
  • Un Leader node
  • Uno o più Compute node

Questi due nodi svolgono compiti diversi coordinandosi tra di loro:

• Il Leader Node riceve la query, coordina l’esecuzione parallela della query tra i Compute Node ed aggrega i risultati per restituirli all’application server.
• I Compute Node eseguono le istruzioni del Leader Node e gli trasmettono il dato intermedio, che viene aggregato prima di essere restituito.

Questo sistema di processing parallelo permette di ottenere altissime prestazioni, motivo per cui Redshift si configura come uno dei migliori servizi cloud per scopi di machine learning.

Ecco lo schema dell’architettura di tracking e data warehousing:

Quarta fase – il Machine Learning

Dopo aver memorizzato i dati nel nostro Data Warehouse, siamo pronti per mettere in moto Amazon Personalize.

Amazon Personalize è un servizio AWS di machine learning che sfrutta la tecnologia di Amazon.

In altre parole, usare Amazon Personalize nel nostro motore di Smart Recommendations vuol dire avere nel cofano la potenza dello stesso algoritmo che Amazon.com usa per generare suggerimenti di acquisto.

Personalize lavorerà dunque i dati contenuti nel Data Warehouse di Amazon Redshift, “imparando” dai comportamenti degli utenti tra le diverse testate del network e dalle loro preferenze tra topic diversi.

Attraverso alcune “ricette”, così vengono chiamati gli algoritmi di machine learning da Personalize, sarà in grado di prevedere e suggerire i contenuti giusti ai lettori giusti. Tutto in una manciata di secondi.

Smart Recommendations impara dai comportamenti degli utenti e suggerisce i contenuti giusti agli utenti giusti

Approfondimenti

Scopri i risultati dei nostri test di machine learning per Smart Recommendations.

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Cos’è una CDN

Una CDN è una rete di PoP (Punti di Presenza), ovvero server distribuiti su scala globale che fanno da ponte tra un server centrale e gli utenti. Viene utilizzato principalmente per ridurre la distanza fisica che li separa e quindi la latenza con cui questi ultimi accedono ai file ed alle pagine web. Ma non solo, perché permette anche al server centrale di evitare sovraccarichi – e quindi malfunzionamenti – redistribuendo le richieste a molti server secondari.

Ti è mai capitato di entrare in un sito e di abbandonarlo pochi secondi dopo perché “troppo lento” a caricare? Bene, la CDN è in grado di prevenire questo fastidioso problema. Ma come funziona?

Come funziona una CDN

Proviamo a fare un esempio pratico: scopriamo cosa succede senza CDN e cosa succede con una CDN.

Cosa succede senza CDN

Ipotizziamo che il nostro sito web si trovi su un server fisico a Milano.

In questo caso, gli utenti da Firenze saranno in grado di accedere al sito più velocemente rispetto agli utenti dagli Stati Uniti, perché i file che viaggiano dal server di Milano dovranno percorrere materialmente meno strada per raggiungere i primi rispetto ai secondi. Quindi, minore è la distanza fisica tra gli utenti ed il server di origine, maggiore sarà la velocità con cui questi potranno accedere ai contenuti.

Ricapitolando, con un unico server di origine a Milano, gli utenti dagli Stati Uniti dovranno mettersi in coda prima di riuscire a scaricare completamente le pagine web. Ed è qui che entra in gioco la CDN.

Cosa succede con una CDN

Utilizzando una CDN questo problema non si pone.

Nonostante il server di origine si trovi a Milano, la rete di PoP della CDN farà da tramite per gli utenti che si trovano più distanti. Ad esempio, se un utente dagli Stati Uniti richiede di accedere al sito sul server di Milano, la sua richiesta verrà indirizzata non al server di origine, ma al PoP più vicino a lui, che contiene una copia della pagina web.

Quindi, se il server è più vicino, i file percorrono meno strada e l’utente prova un’esperienza di caricamento più veloce.

Dopo aver analizzato il funzionamento di una CDN possiamo finalmente apprezzare l’architettura di CloudFront, la CDN di AWS.

Cos’è CloudFront

CloudFront è la CDN di Amazon Web Services, società leader nella fornitura di servizi di Cloud Computing. Vanta una distribuzione di server capillare nel mondo per un totale di 217 Punti di Presenza in 84 città di 42 paesi. I server di CloudFront si dividono in

• Regional Edge Cache
• Edge Location

Ecco una mappa dei PoP di CloudFront

Questo sistema a due livelli permette di tenere in memoria una quantità maggiore di dati, perché le Regional Edge Cache hanno più memoria e conservano anche quei file che con il tempo diventano meno popolari e che per questo vengono rimossi dalle Edge Location, lasciando più spazio ai contenuti maggiormente richiesti.

Ad esempio, quando un utente richiede una pagina sul tuo sito, il DNS indirizza la richiesta al PoP in grado di gestirla più velocemente. Generalmente si tratta della Edge Location più vicina all’utente. Dunque, se i file si trovano nella memoria della Edge Location, CloudFront li restituisce immediatamente all’utente. Se i file non si trovano nella memoria della Edge Location, CloudFront controlla nella Regional Edge Cache più vicina.

Con lo stesso meccanismo, se i file sono presenti nella Regional Edge Cache, CloudFront li invia alla Edge Location da cui è partita la richiesta, e da qui all’utente finale. Inoltre li conserva nella memoria della Edge Location per le richieste future.

Se i file non si trovano né nella Edge Location né nella Regional Edge Location, CloudFront li richiede al server di origine. Non appena i file arrivano dal server di origine alla Regional Edge Cache, vengono inoltrati alla Edge Location e da qui all’utente finale. In questo caso i file vengono conservati sia nella memoria della Regional Edge Cache che in quella della Edge Location per le richieste future.

Ma perché dovresti utilizzare una CDN come CloudFront?

Quanto è importante la velocità di caricamento?

Secondo un’indagine di Skilled, la velocità di caricamento è un fattore determinate per chi sceglie di fare business sul web, poiché influenza:

• Vendite – Il 79% dei clienti che sono rimasti insoddisfatti dalle performance del sito hanno meno probabilità di acquistare nuovamente dallo stesso sito.
• Esperienza mobile – Il 64% degli utenti mobile si aspetta che il caricamento delle pagine avvenga in meno di 4 secondi.
• Customer Experience – Il 47% dei clienti si aspetta che il caricamento delle pagine avvenga in 2 secondi o meno.
• Reddito – Se un sito web guadagna 100.000 dollari al giorno, migliorare di 1 secondo la velocità delle pagine può portare 7.000 dollari al giorno in più.
• SEO – 1 secondo di ritardo nel caricamento delle pagine porta all’11% di perdita di visualizzazioni di pagina.
• Conversioni – 1 secondo di ritardo vuol dire il 7% in meno di probabilità di convertire.

Infografica: come la velocità influenza il tuo sito web

Chi dovrebbe usare una CDN?

Usare una CDN è un’ottima soluzione per il tuo business specialmente se punti ad un target internazionale. Ecco una lista dei principali tipi di business che traggono vantaggio dall’uso di una CDN.

E-commerce

Chi naviga nel tuo e-commerce si aspetta un’esperienza rapida e senza intoppi. Il percorso verso la conversione passa in primo luogo dalle performance del tuo sito, ed una CDN può aiutarti a migliorare drasticamente questo aspetto.

Testate editoriali

I siti di news ed informazione tendono ad essere aggiornati molto spesso e contengono molti elementi come immagini o video. Grazie alla CDN puoi distribuire questi contenuti in modo rapido e senza rallentamenti per l’utente finale.

Applicazioni Mobile

Una CDN aumenta la responsività delle pagine della tua applicazione e garantisce una User Experience migliore ai tuoi utenti.

Istituti finanziari

La sicurezza è un fattore determinante per le operazioni finanziarie. Una CDN è in grado di proteggerti da attacchi DDoS e dai pericolosi sovraccarichi che rischiano di mettere KO i server.

Conclusioni

Se il web è il tuo business non puoi permetterti di avere un sito lento. E-commerce, testate editoriali ma anche semplici siti vetrina devono colpire l’utente, coinvolgerlo con i loro contenuti ed infine portarlo all’azione desiderata. Un acquisto, l’iscrizione ad una newsletter, un form contatti: gli utenti sono impazienti e se vuoi ottenere la loro attenzione ogni secondo è importante.

Hai bisogno di una consulenza per progettare la tua CDN? Compila il form e contattaci.

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