08 ago 2025·8 min
Jeff Dean: l’ingegnere che ha aiutato a scalare l'AI in Google
Uno sguardo pratico alla carriera di Jeff Dean e ai sistemi che hanno permesso a Google di scalare l'AI: MapReduce, Bigtable e lezioni sull'infrastruttura ML moderna.
Uno sguardo pratico alla carriera di Jeff Dean e ai sistemi che hanno permesso a Google di scalare l'AI: MapReduce, Bigtable e lezioni sull'infrastruttura ML moderna.
Jeff Dean è importante per l'AI per una ragione semplice: molte delle “svolte” che la gente associa al machine learning moderno diventano utili solo quando possono girare in modo affidabile, ripetuto ed economico su enormi quantità di dati. Gran parte del suo lavoro più influente vive nel divario tra un'idea promettente e un sistema che può servire milioni di utenti.
Quando i team dicono che vogliono “scalare l'AI”, di solito stanno bilanciando più vincoli insieme:
L'AI a scala riguarda meno un singolo modello e più una catena di montaggio: pipeline, storage, esecuzione distribuita, monitoraggio e interfacce ben definite che permettono a molti team di costruire senza ostacolarsi a vicenda.
Questo non è un profilo da celebrità né una rivendicazione che una sola persona “ha inventato” l'AI di Google. Il successo di Google è venuto da grandi gruppi di ingegneri e ricercatori, e molti progetti sono stati co-autori e co-costruiti.
Invece, questo post si concentra su schemi ingegneristici che ricorrono nei sistemi ampiamente citati a cui Jeff Dean ha contribuito o che ha influenzato—MapReduce, Bigtable e lavori successivi sull'infrastruttura ML. L'obiettivo è estrarre idee applicabili: come progettare per il fallimento, come standardizzare i workflow e come rendere l'esperimentazione routine invece che eroica.
Se ti interessa spedire machine learning che regge traffico reale e vincoli reali, la prospettiva sistemica è la storia—e la carriera di Jeff Dean è un filo utile da seguire.
Jeff Dean è entrato in Google quando l'azienda stava ancora definendo cosa significasse “produzione” su Internet aperto: un numero ridotto di servizi, una base utenti in rapida crescita e l'aspettativa che i risultati di ricerca apparissero istantaneamente—ogni volta.
Google dell'era della ricerca affrontava vincoli che suonano familiari a qualsiasi team che scala:
Questo impose una mentalità pratica: assumere che i guasti accadranno, progettare per il recupero e fare funzionare le prestazioni a livello di sistema—non con affinamenti manuali su un singolo server.
Poiché una query di ricerca coinvolge molte macchine, piccole inefficienze si moltiplicavano velocemente. Quella pressione favorì schemi che:
Anche quando Google si è poi espanso nell'elaborazione dati su larga scala e nel machine learning, quelle priorità sono rimaste coerenti: prestazioni prevedibili, sicurezza operativa e design che tollerano guasti parziali.
Un tema ricorrente legato all'impatto di Dean è la leva. Invece di risolvere ogni nuova sfida di scaling da zero, Google investì in mattoni interni—sistemi condivisi che permettono a molti team di rilasciare più velocemente con meno esperti.
Quella mentalità da piattaforma diventa cruciale quando hai dozzine (poi centinaia) di team. Non si tratta solo di rendere veloce un sistema; si tratta di rendere l'intera organizzazione capace di costruire sistemi veloci senza reinventare le basi ogni volta.
Quando un carico cresce oltre una singola macchina, il primo collo di bottiglia non è “più CPU”. È il divario crescente tra ciò che vuoi calcolare e ciò che il sistema può coordinare in modo sicuro. Training e serving di sistemi AI stressano tutto insieme: compute (tempo GPU/TPU), dati (throughput e storage) e affidabilità (cosa succede quando qualcosa inevitabilmente fallisce).
Una singola macchina che fallisce è un fastidio. In una flotta, è normale. Quando i job si estendono su centinaia o migliaia di macchine, iniziano a emergere punti dolenti prevedibili: stragglers (un worker lento blocca tutti), contesa di rete, letture di dati incoerenti e retry a cascata che amplificano il problema originale.
Sharding divide dati e lavoro in pezzi gestibili così nessuna macchina diventa un collo di bottiglia.
Replica mantiene copie multiple così i guasti non diventano downtime o perdita di dati.
Tolleranza ai guasti assume fallimenti parziali e progetta il recupero: riavviare task, riassegnare shard, verificare i risultati.
Backpressure previene l'overload rallentando i producer quando i consumer non reggono—critico per code, pipeline e input di training.
A scala, una piattaforma che molti team sanno usare correttamente vale più di un sistema personalizzato e ad alte prestazioni che solo i suoi autori sanno operare. Default chiari, API coerenti e modalità di fallimento prevedibili riducono la complessità accidentale—soprattutto quando gli utenti sono ricercatori che iterano rapidamente.
Raramente massimizzi tutte e tre le dimensioni. Caching aggressivo e processi asincroni migliorano le prestazioni ma complicano la correttezza. Consistenza rigorosa e validazioni migliorano la correttezza ma possono ridurre il throughput. L'operabilità—debug, metriche, rollout sicuri—spesso determina se un sistema sopravvive al contatto con la produzione.
Questa tensione ha plasmato l'infrastruttura che Jeff Dean ha contribuito a rendere popolare: sistemi costruiti per scalare non solo il calcolo, ma anche l'affidabilità e l'uso umano contemporaneamente.
MapReduce è un'idea semplice con impatto enorme: spezzare un grande job dati in molti task piccoli ("map"), eseguirli in parallelo su un cluster e poi combinare i risultati parziali ("reduce"). Se hai mai contato parole in milioni di documenti, raggruppato log per utente o costruito indici di ricerca, hai già fatto la versione mentale di MapReduce—solo non alla scala di Google.
Prima di MapReduce, processare dataset a scala internet richiedeva spesso codice distribuito personalizzato. Quel codice era difficile da scrivere, fragile da operare e facile da sbagliare.
MapReduce assumeva qualcosa di cruciale: le macchine falliranno, i dischi moriranno, le reti faranno i capricci. Invece di trattare i guasti come eccezioni rare, il sistema li trattava come routine. I task potevano essere rieseguiti automaticamente, i risultati intermedi potevano essere ricreati e il job complessivo poteva comunque completarsi senza che un umano babysittasse ogni crash.
Questa mentalità orientata al fallimento ha contato anche per l'ML, perché le pipeline di training grandi dipendono dagli stessi ingredienti—dataset massivi, molte macchine e job a lunga durata.
MapReduce non ha solo accelerato il calcolo; lo ha standardizzato.
I team potevano esprimere l'elaborazione dati come un job ripetibile, eseguirlo su infrastruttura condivisa e aspettarsi comportamenti consistenti. Invece di ogni gruppo che inventava i propri script di cluster, monitoring e logica di retry, si affidavano a una piattaforma comune. Questo ha accelerato l'esperimentazione (rilanciare un job con un filtro diverso), ha reso i risultati più riproducibili e ha ridotto il fattore “ingegnere eroe”.
Ha anche aiutato a trattare i dati come un prodotto: una volta che le pipeline erano affidabili, potevi pianificarle, versionarle e consegnare i loro output a sistemi downstream con fiducia.
Molte organizzazioni ora usano sistemi come Spark, Flink, Beam o strumenti ETL cloud-native. Sono più flessibili (streaming, query interattive), ma le lezioni fondamentali di MapReduce restano: rendi la parallelizzazione la modalità predefinita, progetta per i retry e investi in tooling di pipeline condiviso così i team passano tempo su qualità dei dati e modellazione—non sulla sopravvivenza del cluster.
Il progresso nel machine learning non riguarda solo modelli migliori—riguarda ottenere coerentemente i dati giusti per i job giusti, alla giusta scala. In Google, la mentalità sistemica che Dean ha aiutato a rafforzare ha elevato lo storage da “tubo di fondo” a parte integrante della storia ML e analytics. Bigtable è diventato uno dei mattoni chiave: un sistema di storage progettato per throughput massivo, latenza prevedibile e controllo operativo.
Bigtable è un wide-column store: invece di pensare in righe con un set fisso di colonne, puoi conservare dati sparsi e in evoluzione dove righe diverse possono avere “forme” diverse. I dati sono divisi in tablets (intervalli di righe), che possono spostarsi tra server per bilanciare il carico.
Questa struttura si adatta a pattern di accesso su larga scala comuni:
Il design dello storage influenza silenziosamente quali feature i team generano e quanto affidabilmente possono allenare.
Se il tuo store supporta scansioni di intervallo efficienti e dati versionati, puoi ricostruire set di training per una finestra temporale specifica o riprodurre un esperimento del mese scorso. Se le letture sono lente o incoerenti, la generazione di feature diventa fragile e i team iniziano a “campionare attorno” ai problemi—portando a dataset distorti e comportamenti di modello difficili da debugare.
L'accesso in stile Bigtable incoraggia anche un approccio pratico: scrivi segnali grezzi una volta, quindi deriva molte viste di feature senza duplicare tutto in database ad hoc.
A scala, i guasti di storage non appaiono come un unico grande outage—appaiono come attriti piccoli e costanti. Le lezioni classiche di Bigtable si traducono direttamente in infrastruttura ML:
Quando l'accesso ai dati è prevedibile, il training diventa prevedibile—e questo è ciò che trasforma l'ML da sforzo di ricerca a capacità di prodotto affidabile.
Addestrare un modello su una macchina è principalmente una questione di “quanto veloce è la macchina?”. Addestrare su molte macchine aggiunge una domanda più difficile: “come facciamo a far sembrare dozzine o migliaia di worker un unico training coerente?”. Questo divario è il motivo per cui il training distribuito è spesso più ostico dell'elaborazione dati distribuita.
Con sistemi come MapReduce, i task possono essere rieseguiti perché l'output è deterministico: riesegui lo stesso input e ottieni lo stesso risultato. L'addestramento di reti neurali è iterativo e con stato. Ogni passo aggiorna parametri condivisi e piccole differenze temporali possono cambiare il percorso di apprendimento. Non stai solo spartendo lavoro—stai coordinando un bersaglio in movimento.
Alcune difficoltà emergono subito quando allarghi il training:
In Google, lavori associati a Jeff Dean hanno aiutato a spostare sistemi come DistBelief dall'essere un'idea di ricerca eccitante a qualcosa che poteva girare ripetutamente, su flotte reali, con risultati prevedibili. Lo spostamento chiave è stato trattare il training come un workload di produzione: tolleranza ai guasti esplicita, metriche di performance chiare e automazione su scheduling e monitoraggio dei job.
Quello che si trasferisce alla maggior parte delle organizzazioni non è l'architettura esatta, ma la disciplina:
Quando Google Brain ha spostato il machine learning da pochi progetti di ricerca a qualcosa che molti team di prodotto volevano usare, il collo di bottiglia non era solo migliori modelli—era coordinazione. Una piattaforma ML condivisa riduce l'attrito trasformando workflow una tantum in strade asfaltate che centinaia di ingegneri possono usare in sicurezza.
Senza tooling comune, ogni team ricostruisce le stesse basi: estrazione dati, script di training, codice di valutazione e colla di deployment. Quella duplicazione crea qualità incoerente e rende difficile confrontare risultati tra team. Una piattaforma centrale standardizza le parti noiose così i team possono spendere tempo sul problema che stanno risolvendo invece di reimparare training distribuito, validazione dei dati o rollout in produzione.
Una piattaforma ML pratica tipicamente copre:
Il lavoro di piattaforma rende gli esperimenti ripetibili: esecuzioni guidate dalla configurazione, dati e codice versionati, e tracciamento degli esperimenti che registra cosa è cambiato e perché un modello è migliorato (o no). Questo è meno glamour che inventare una nuova architettura, ma impedisce che “non riusciamo a riprodurre il miglioramento della scorsa settimana” diventi normale.
Una migliore infrastruttura non crea modelli più intelligenti di per sé—ma alza il piano minimo. Dati più puliti, feature coerenti, valutazioni affidabili e deploy più sicuri riducono errori nascosti. Col tempo, questo significa meno falsi miglioramenti, iterazioni più veloci e modelli che si comportano in produzione in modo più prevedibile.
Se stai costruendo questo tipo di “paved road” in un'organizzazione più piccola, la chiave è ridurre il costo di coordinazione. Un approccio pratico è standardizzare come vengono creati app, servizi e workflow basati su dati. Per esempio, Koder.ai è una piattaforma vibe-coding che consente ai team di costruire applicazioni web, backend e mobile via chat (React per web, Go + PostgreSQL per backend, Flutter per mobile). Usata con giudizio, uno strumento del genere può accelerare la costruzione degli scaffolding e del tooling interno attorno ai sistemi ML—console admin, app di revisione dati, dashboard di esperimenti o wrapper di servizio—mantenendo l'esportazione del codice sorgente, il deployment e il rollback disponibili quando serve il controllo di produzione.
TensorFlow è un esempio utile di cosa succede quando un'azienda smette di trattare il codice ML come progetti di ricerca isolati e comincia a impacchettarlo come infrastruttura. Invece di far reinventare a ogni team pipeline dati, loop di training e colla per il deployment, un framework condiviso può rendere “il modo predefinito” di fare ML più veloce, più sicuro e più mantenibile.
Dentro Google, la sfida non era solo allenare modelli più grandi—era aiutare molti team a allenare e rilasciare modelli con coerenza. TensorFlow ha trasformato un insieme di pratiche interne in un workflow ripetibile: definire un modello, eseguirlo su hardware diverso, distribuire il training quando serve ed esportarlo nei sistemi di produzione.
Questo tipo di packaging conta perché riduce il costo della coordinazione. Quando i team condividono le stesse primitive, ci sono meno tool su misura, meno assunzioni nascoste e più componenti riutilizzabili (metriche, processamento degli input, formati di serving dei modelli).
I primi TensorFlow puntavano sui grafi di calcolo: descrivi cosa deve essere calcolo e il sistema decide come eseguirlo in modo efficiente. Questa separazione ha reso più semplice mirare a CPU, GPU e più tardi acceleratori specializzati senza riscrivere ogni modello.
La portabilità è il superpotere silenzioso: un modello che si sposta tra ambienti—notebook di ricerca, cluster di training, servizi di produzione—taglia il costo del “funziona qui, rompe lì” che rallenta i team.
Anche se la tua azienda non open-sourcerà mai nulla, adottare una mentalità di tooling condiviso aiuta: API chiare, convenzioni condivise, garanzie di compatibilità e documentazione che assume nuovi utenti. La standardizzazione migliora la velocità perché l'onboarding è più semplice e il debug più prevedibile.
È facile esagerare su chi ha “inventato” cosa. La lezione trasferibile non è la novità—è l'impatto: scegli poche astrazioni chiave, rendile ampiamente utilizzabili e investi nel rendere la strada standard quella più semplice.
Il deep learning non ha chiesto solo “più server”. Ha chiesto un diverso tipo di macchina. Con la crescita dei modelli e dei dataset, le CPU generiche sono diventate il collo di bottiglia—ottime per flessibilità, inefficienti per l'algebra lineare densa al cuore delle reti neurali.
Le GPU hanno dimostrato che chip massivamente paralleli potevano allenare modelli molto più velocemente per dollaro rispetto alle CPU. Il cambiamento più grande, però, è stato culturale: il training è diventato qualcosa per cui si progetta attivamente (banda di memoria, dimensione batch, strategie di parallelismo), non qualcosa su cui si “spera e si aspetta”.
Le TPU hanno portato l'idea oltre, ottimizzando l'hardware per le operazioni ML comuni. Il risultato non è stato solo velocità—è stata prevedibilità. Quando i tempi di training passano da settimane a giorni (o ore), i loop di iterazione si accorciano e la ricerca inizia ad assomigliare a produzione.
L'hardware specializzato paga solo se lo stack software lo tiene occupato. Ecco perché compilatori, kernel e scheduling contano:\n\n- I compilatori traducono i grafi dei modelli in programmi efficienti per il dispositivo.\n- I kernel implementano le operazioni calde (matmul, convoluzioni) con overhead minimo.\n- Lo scheduling decide dove e quando il lavoro gira così gli acceleratori non restino inattivi.
In altre parole: modello, runtime e chip sono un'unica storia di performance.
A scala, la domanda diventa throughput per watt e utilizzo per ora-acceleratore. I team iniziano a dimensionare i job, impacchettare i carichi e scegliere precisione/impostazioni di parallelismo che raggiungono la qualità richiesta senza sprecare capacità.
Gestire una flotta di acceleratori richiede anche pianificazione della capacità e ingegneria dell'affidabilità: gestire dispositivi scarsi, affrontare preemption, monitorare i guasti e progettare il training per recuperare senza ricominciare da zero.
L'influenza di Jeff Dean in Google non riguardava solo scrivere codice veloce—riguardava plasmare come i team prendono decisioni quando i sistemi diventano troppo grandi per essere compresi da una sola persona.
A scala, l'architettura non è dettata da un singolo diagramma; è guidata da principi che emergono nelle review e nelle scelte quotidiane. I leader che ricompensano sistematicamente certi tradeoff—semplicità rispetto all'ingegno, ownership chiara rispetto a “tutti ne sono responsabili”, affidabilità rispetto a ottimizzazioni una tantum—impostano silenziosamente l'architettura predefinita per tutta l'organizzazione.
Una cultura di review solida fa parte di questo. Non review per trovare errori, ma review che pongono domande prevedibili:\n\n- Cosa si rompe a carico 10×?\n- Qual è il piano di rollback?\n- Dove sono i punti critici per l'on-call?\n Quando quelle domande diventano routine, i team costruiscono sistemi più facili da operare—e da far evolvere.
Una mossa di leadership ricorrente è trattare il tempo degli altri come la risorsa più preziosa. Il mantra “rendi facile per gli altri” trasforma la produttività individuale in throughput organizzativo: default migliori, API più sicure, messaggi di errore più chiari e meno dipendenze nascoste.
Questo è come le piattaforme vincono internamente. Se la strada asfaltata è davvero liscia, l'adozione segue senza imposizioni.
I design doc e le interfacce nette non sono burocrazia; sono il modo per trasmettere intenti tra team e nel tempo. Un buon doc rende la disputa produttiva (“Quale assunzione è sbagliata?”) e riduce il rifacimento. Una buona interfaccia disegna confini che permettono a più team di rilasciare in parallelo senza ostacolarsi.
Se vuoi un punto di partenza semplice, standardizza un template leggero e mantienilo coerente tra i progetti (vedi /blog/design-doc-template).
Scalare le persone significa assumere per giudizio, non solo per trivia tecniche, e fare mentoring per maturità operativa: come fare debug sotto pressione, come semplificare un sistema in sicurezza e come comunicare il rischio. L'obiettivo è un team che può gestire infrastrutture critiche con calma—perché i team calmi fanno meno errori irreversibili.
La storia di Jeff Dean spesso si semplifica in una narrativa dell'“ingegnere 10x”: una persona che digita più veloce di tutti gli altri e inventa la scala da sola. Quella non è la parte utile.
La lezione trasferibile non è la produzione grezza—è la leva. Il lavoro più prezioso è quello che rende gli altri ingegneri più veloci e i sistemi più sicuri: interfacce più chiare, tooling condiviso, meno trappole e design che invecchiano bene.
Quando si parla di produttività leggendaria, spesso si ignorano i moltiplicatori nascosti: familiarità profonda con il sistema, prioritizzazione disciplinata e una propensione per cambiamenti che riducono lavoro futuro.
Alcune abitudini ricorrono nei team che scalano:
Queste abitudini non richiedono infrastruttura Google-scale; richiedono coerenza.
Le storie degli eroi possono nascondere il vero motivo per cui le cose hanno funzionato: esperimenti accurati, cultura di review forte e sistemi progettati per il fallimento. Invece di chiedere “Chi l'ha costruito?”, chiedi:\n\n- L'affidabilità è migliorata (meno incidenti, recupero più veloce)?\n- La velocità di iterazione è aumentata (tempi ciclo più corti, lanci più semplici)?\n- I costi sono andati nella direzione giusta (efficienza di compute, meno rifacimenti)?
Non servono hardware custom o dati planetari. Scegli un vincolo ad alto impatto—training lento, pipeline fragili, deploy dolorosi—e investi in un piccolo miglioramento di piattaforma: template standardizzati per job, un pannello metriche condiviso o una “golden path” minima per esperimenti.
Un acceleratore sottovalutato per i team piccoli è accorciare il divario dell'“infrastructure UI”. Quando il tooling interno è lento da costruire, i team non lo fanno—poi pagano il costo in operazioni manuali per sempre. Strumenti come Koder.ai possono aiutare a spedire superfici di prodotto e piattaforma (console ops, app di labeling, workflow di revisione) con snapshot/rollback e deploy/hosting che supportano l'ingegneria di piattaforma iterativa.
Il lavoro di Jeff Dean ricorda che “scalare l'AI” riguarda soprattutto ingegneria ripetibile: trasformare vittorie una tantum in una fabbrica affidabile per dati, training, valutazione e deployment.
Inizia con le parti noiose che moltiplicano ogni progetto futuro:
La maggior parte dei fallimenti di scaling non è “ci servono più GPU.” I blocchi comuni sono:
Debito di qualità dei dati: le etichette cambiano, le definizioni mutano e i valori mancanti si accumulano. Le correzioni richiedono ownership e SLA, non eroismi.
Gap di valutazione: i team si basano su una singola metrica offline e poi vengono sorpresi in produzione. Aggiungi report per slice (per regione, dispositivo, segmento cliente) e definisci soglie go/no-go.
Drift nel deployment: il training usa un calcolo di feature, il serving un altro. Risolvi con codice delle feature condiviso, test end-to-end e build riproducibili.
Scegli infrastrutture e standard di workflow che riducono il costo di coordinazione: meno pipeline su misura, meno assunzioni nascoste sui dati e regole di promozione più chiare. Quelle scelte si compongono—ogni nuovo modello diventa più economico, più sicuro e più veloce da distribuire.
"Scalare l'AI" significa rendere il ML ripetibile e affidabile sotto vincoli reali:
È più simile a costruire una catena di montaggio che a ottimizzare un singolo modello.
Perché molte idee di ML diventano utili solo quando possono girare in modo affidabile, ripetuto ed economico su grandi volumi di dati e traffico.
L'impatto spesso si trova nel “livello intermedio":
A scala di flotta, il fallimento è normale, non eccezionale. I primi punti di rottura tipici includono:
Progettare per il recupero (retry, checkpoint, backpressure) conta più della sola velocità massima di una macchina.
MapReduce ha reso l'elaborazione batch su larga scala standard e resistente:
Gli strumenti moderni (Spark/Flink/Beam e gli ETL cloud) hanno più funzionalità, ma la lezione durevole è la stessa: rendere la parallelizzazione e il retry la modalità predefinita.
Bigtable è un wide-column store progettato per alte prestazioni e latenza prevedibile. Idee chiave:
Per l'ML, l'accesso prevedibile ai dati rende più affidabili i piani di training e le riesecuzioni di esperimenti.
Le scelte di storage determinano quali dati puoi allenare in modo affidabile:
In breve: uno storage stabile spesso decide se l'ML è una capacità di prodotto o un continuo spegnimento di incendi.
L'addestramento è stateful e iterativo, quindi coordinare è più difficile:
Un approccio pratico è misurare il tempo end-to-end, semplificare la topologia prima di aggiungere ottimizzazioni, e automatizzare retry e checkpoint.
Una piattaforma condivisa trasforma workflow eroici in 'strade asfaltate':
Riduce duplicazioni e rende i risultati confrontabili tra team, migliorando la velocità di iterazione più di qualsiasi trucco di modello singolo.
La standardizzazione abbassa il costo di coordinamento:
Anche senza TensorFlow, la lezione si trasferisce: scegli poche astrazioni stabili, documentale e rendi la strada standard la via più semplice.
Puoi applicare i principi senza risorse Google-scale:
Se ti serve un modo leggero per allineare i team, comincia con un template di design document coerente come /blog/design-doc-template.