L’italiano che ha ridisegnato i data center di Amazon

C’è un italiano dietro una delle rivoluzioni tecnologiche più silenziose e più concrete degli ultimi anni. Si chiama Giacomo Bernardi, ha 44 anni, è originario di Bologna e lavora come Principal Applied Scientist per Amazon Web Services. La settimana scorsa, Amazon ha reso pubblica la tecnologia che lui e due colleghi hanno sviluppato e già distribuito su scala globale: si chiama Resilient Network Graph, abbreviata RNG, e sta cambiando il modo in cui funzionano i data center della più grande infrastruttura cloud del mondo.

Un problema aperto da decenni

Per capire cosa ha fatto Bernardi bisogna partire da come sono costruiti i data center. Fino ad oggi, la stragrande maggioranza di queste infrastrutture utilizzava un’architettura chiamata “fat-tree”: una struttura gerarchica a livelli di switch e router, pensata negli anni Ottanta e rimasta sostanzialmente invariata. Funziona, ma ha limiti precisi: è rigida, costosa, e quando un nodo centrale si guasta, le conseguenze si propagano in modo imprevedibile lungo tutta la rete.

La teoria dei grafi casuali, studiata dai matematici da decenni, suggeriva che una topologia di rete quasi-casuale avrebbe potuto essere molto più efficiente e resiliente. L’idea era considerata brillante in ambito accademico, ma inapplicabile su larga scala. Troppo complessa da costruire fisicamente, troppo difficile da gestire, troppo imprevedibile da validare. Bernardi, insieme al professor Ratul Mahajan dell’Università di Washington e al professor Seshadhri Comandur dell’Università della California a Santa Cruz, ha deciso di provarci davvero.

La soluzione: reti piatte e componenti ottici passivi

Il risultato del loro lavoro si chiama RNG e si basa su due elementi chiave. Il primo sono i cosiddetti ShuffleBox: dispositivi ottici passivi, cioè senza parti elettroniche attive, che fisicamente realizzano il cablaggio quasi-casuale tra i server. Il secondo è Spraypoint, un protocollo di instradamento progettato appositamente per funzionare in modo efficiente su questa topologia irregolare.

I numeri parlano da soli. Rispetto all’architettura fat-tree tradizionale, RNG consente di ridurre del 69% il numero di router necessari, aumenta la capacità di trasferimento dei dati del 33% e riduce i consumi elettrici dell’equipaggiamento di rete del 40%. Non è un prototipo di laboratorio: ad aprile 2026 questa architettura è già diventata quella predefinita per la maggior parte dei nuovi data center AWS nel mondo, compresi i nuovi hub in Spagna e Germania.

C’è anche un vantaggio meno ovvio ma altrettanto rilevante: la resilienza. In una rete fat-tree tradizionale, il guasto di un router centrale può avere effetti a cascata sull’intera infrastruttura. In una rete RNG, dove nessun nodo è strutturalmente più importante degli altri, la perdita dell’1% dei router si traduce in una perdita proporzionale dell’1% della capacità, e niente di più. Un degrado prevedibile e controllabile, molto meno problematico degli effetti catastrofici che un guasto centralizzato può causare.

La validazione che nessuno aveva mai fatto

Una delle sfide maggiori era dimostrare che una rete con un cablaggio quasi-casuale funzionasse davvero in produzione, su scala reale. Il team ha condotto simulazioni che hanno richiesto complessivamente 530 anni di tempo processore prima di poter procedere al deploy. Il paper scientifico che descrive l’intera architettura è stato pubblicato su arXiv nell’aprile 2026, con il numero di catalogo 2604.15261, e Amazon Science ne ha diffuso la spiegazione completa il 28 maggio scorso.

Bernardi ha descritto il progetto come la prima implementazione su larga scala in produzione di reti basate su grafi espansori, un concetto della teoria dei grafi che indica reti con un’elevata connettività rispetto alle loro dimensioni. Qualcosa che i matematici sapevano essere teoricamente possibile, ma che nessuno aveva mai costruito davvero su scala industriale.

Un ingegnere italiano a Cupertino

Le foto ufficiali di Amazon mostrano Bernardi con i suoi colleghi nel laboratorio di rete AWS di Cupertino, in California, davanti a un rack di server che integra già gli ShuffleBox. Il suo profilo LinkedIn lo indica come residente a Bologna, a conferma di una carriera costruita attraversando continenti, con studi all’Università di Edimburgo e poi il lavoro direttamente nel cuore tecnologico di Amazon.

Non è il tipo di storia che finisce sui giornali generalisti, almeno non subito. Ma è esattamente il tipo di storia che vale la pena raccontare: un ricercatore che prende un problema matematico che l’accademia considerava irrisolvibile nella pratica, lo affronta con rigore e pazienza, e in tre anni cambia il modo in cui funziona una parte dell’infrastruttura digitale globale. Senza annunci trionfali, senza conferenze stampa. Solo una rete di router in meno, qualche milione di kilowattora risparmiati, e i server di mezzo mondo che ora parlano tra loro in modo un po’ più intelligente.

Fonti: Amazon Science, 28 maggio 2026 — Wired, 28 maggio 2026 — arXiv, aprile 2026 (2604.15261)