La scelta tra cloud computing e infrastruttura on-premise ruota attorno a una sola domanda critica: possiedi e gestisci hardware fisico, oppure consumi capacità di calcolo come servizio? La risposta determina dove il tuo team di ingegneria investe il proprio tempo — mantenere server o costruire prodotti. Per founder, CTO e responsabili della conformità, questa non è semplicemente una decisione tecnica; è strategica e ha implicazioni a lungo termine sui costi, sulla sicurezza e sull’agilità.
La scelta fondamentale: proprietà dell’infrastruttura vs consumo di servizi
Per decenni, distribuire software seguiva un copione rigido: acquistare server, apparecchiature di rete e storage, quindi collocarli in un data center o in una server room on-premise. Questo è il classico modello on-premise, definito da significativi esborsi in conto capitale (CapEx). L’azienda sostiene l’intero costo di acquisto e manutenzione dell’hardware fisico prima che venga distribuita anche una sola riga di codice.
Il problema principale di questo modello di proprietà è la sua rigidità intrinseca. Costringe i team di ingegneria a prevedere le esigenze di capacità anni in anticipo — un compito quasi impossibile per un’azienda in crescita o per un prodotto con domanda incerta. Il sovradimensionamento spreca capitale su hardware inattivo. Il sottodimensionamento crea colli di bottiglia nelle prestazioni che impattano direttamente gli utenti e i ricavi.
Inoltre, un team IT dedicato è assorbito da oneri operativi:
- Approvvigionamento, installazione e cicli di sostituzione dell’hardware.
- Patch del sistema operativo e aggiornamenti software.
- Gestione dell’alimentazione, del raffreddamento e della sicurezza fisica del data center.
- Progettazione, implementazione e test dei piani di disaster recovery.
Questo ciclo di manutenzione consuma risorse di ingegneria preziose che altrimenti potrebbero essere allocate all’innovazione e allo sviluppo del prodotto.
La transizione al consumo di servizi
Il cloud computing inverte questo modello. Invece di possedere hardware, consumi risorse di calcolo come utility da provider come AWS, Azure, o Google Cloud. Ciò sposta immediatamente il modello finanziario da CapEx a Spesa operativa (OpEx), creando una struttura pay-as-you-go che allinea i costi all’uso effettivo.
Questa svolta strategica dalla proprietà dell’infrastruttura al consumo di servizi è il compromesso centrale. Scambia il controllo assoluto dello stack fisico per agilità operativa e cicli di sviluppo accelerati.
Questo modello orientato ai servizi è tipicamente offerto su tre livelli, ciascuno dei quali astrae diversi livelli di responsabilità di gestione.
| Service Model | Description | Managed By Provider | Managed By You |
|---|---|---|---|
| IaaS (Infrastruttura come Servizio) | Blocchi fondamentali: server virtuali, storage, networking. | Data center fisico, server, networking e virtualizzazione dello storage. | Sistema operativo, middleware, applicazioni e dati. |
| PaaS (Piattaforma come Servizio) | Una piattaforma gestita per costruire e distribuire applicazioni senza gestire l’infrastruttura sottostante. | Tutto in IaaS, più il SO, il middleware e il runtime. | Applicazioni e dati. |
| SaaS (Software come Servizio) | Software pronto all’uso erogato via internet, tipicamente tramite abbonamento. | L’intero stack, compresa l’applicazione stessa. | Accesso utenti e configurazione dei dati all’interno dell’applicazione. |
Confronto tra Cloud e On-Premise attraverso pilastri critici
La decisione tra cloud e on-premise non riguarda la ricerca di una soluzione universalmente “migliore”. È un esercizio strategico di valutazione dei compromessi. Per la leadership tecnica, la scelta dipende da un confronto pragmatico tra le dimensioni che impattano direttamente le operazioni, il budget e il profilo di rischio: Costo totale di possesso (TCO), sicurezza, prestazioni, scalabilità e manutenzione.
Una valutazione equilibrata riconosce che nessun modello è intrinsecamente superiore. La scelta ottimale è contestuale, guidata da requisiti di business specifici, vincoli normativi e realtà tecniche. Questo albero decisionale fornisce un quadro di alto livello per orientarsi in questa scelta strategica.
L’intuizione chiave è che la scelta dell’infrastruttura riflette direttamente la strategia aziendale — ottimizzare per carichi di lavoro prevedibili con controllo massimo o perseguire un’ingresso rapido sul mercato con la massima agilità.
Costo totale di possesso (TCO)
La differenza più immediata è di natura finanziaria. L’on-premise è dominato da significative Spese in conto capitale (CapEx) — l’acquisto di server, storage, hardware di rete e licenze software, oltre ai costi di spazio fisico, energia e raffreddamento.
Il cloud opera su un modello di Spesa operativa (OpEx). Paghi una tariffa ricorrente basata sul consumo, evitando grandi investimenti iniziali. Questo approccio pay-as-you-go offre una flessibilità finanziaria cruciale, in particolare per startup e PMI che cercano di preservare capitale.
Tuttavia, un semplice confronto CapEx vs OpEx è superficiale. Un’analisi TCO robusta deve tenere conto dei costi nascosti. Per l’on-premise, questi includono:
- Costi del personale: stipendi per il team IT necessario a gestire, mantenere e mettere in sicurezza l’infrastruttura fisica.
- Contratti di manutenzione: tariffe continue per il supporto hardware e gli aggiornamenti software.
- Cicli di aggiornamento: il CapEx ricorrente necessario per sostituire l’hardware obsoleto ogni pochi anni.
Il TCO del cloud ha le sue complessità:
- Costi di uscita dei dati: le tariffe per il trasferimento di dati fuori dal cloud possono essere significative, specialmente per applicazioni ad alta intensità di dati.
- Dilatazione delle risorse: la facilità di provisioning può portare a risorse sottoutilizzate o dimenticate, causando aumenti di costo imprevisti.
- Premi per i servizi gestiti: la comodità delle offerte PaaS ha un costo premium rispetto all’auto-gestione degli stessi servizi su macchine virtuali di base.
La tendenza del settore è chiara: la spesa per il cloud pubblico è prevista crescere da meno del 17% della spesa IT aziendale nel 2021 a oltre il 45% entro il 2026. Questo riflette un’ampia riconoscenza dei vantaggi operativi del cloud. Per le PMI, il 63% dei carichi di lavoro e il 62% dei dati sono già nel cloud, liberando i team IT per concentrarsi sull’ingegneria del prodotto anziché sulla manutenzione dell’infrastruttura. Puoi trovare ulteriori informazioni su queste tendenze di adozione del cloud da Spacelift.
Sicurezza e conformità
La sicurezza non è una caratteristica intrinseca di un modello o dell’altro; è una funzione dell’implementazione e della governance. L’infrastruttura on-premise offre il potenziale per un controllo assoluto. Il tuo team possiede l’intero stack di sicurezza, dall’accesso fisico al data center fino alle configurazioni del firewall e all’indurimento del sistema operativo.
Questo controllo totale si traduce in responsabilità totale. L’onere di mettere in sicurezza l’infrastruttura e di soddisfare i requisiti di conformità come GDPR, DORA o HIPAA ricade interamente sul tuo team interno. Pur consentendo una postura di sicurezza altamente personalizzata, richiede competenze interne profonde e vigilanza continua.
Il compromesso fondamentale in termini di sicurezza è tra il controllo assoluto di un ambiente on-premise e l’infrastruttura di sicurezza specializzata e su larga scala di un grande provider cloud.
La sicurezza cloud opera su un modello di responsabilità condivisa. Il provider è responsabile della sicurezza del cloud (data center fisici, hardware, networking core). Tu sei responsabile della sicurezza nel cloud (configurazione delle applicazioni, gestione degli accessi, crittografia dei dati, regole di rete). Un ambiente cloud mal configurato può essere significativamente più esposto di un ambiente on-premise ben progettato.
Prestazioni e affidabilità
Per alcune applicazioni, la prossimità fisica è imprescindibile. L’on-premise eccelle negli scenari che richiedono latenza ultra-bassa, come l’alta frequenza di trading, l’automazione industriale o i sistemi di produzione in tempo reale. Puoi progettare la rete e l’hardware per prestazioni ottimali senza i vincoli della topologia dei data center regionali di un provider cloud.
Al contrario, i provider cloud offrono reti distribuite globalmente con ridondanza integrata. Forniscono alta affidabilità e uptime attraverso funzionalità come zone di disponibilità e failover automatizzato — capacità che sono proibitivamente costose e complesse da replicare on-premise. La chiave è progettare le applicazioni per sfruttare correttamente queste funzionalità distribuite.
Scalabilità ed elasticità
La scalabilità è un driver primario dell’adozione del cloud. La capacità di allocare e rilasciare risorse su richiesta — l’elasticità — è essenziale per applicazioni con traffico imprevedibile, come una piattaforma di e-commerce durante una promozione o un prodotto SaaS in rapida crescita.
Scalare on-premise è un processo lento e intensivo di capitale. Comporta l’approvvigionamento, l’installazione e la configurazione di nuovo hardware, che può richiedere settimane o mesi. Questo lo rende inadatto a gestire picchi improvvisi di domanda e spesso porta al sovradimensionamento — l’acquisto di capacità in eccesso “per sicurezza”, con conseguente spreco di capitale.
Manutenzione e operazioni
Con un’architettura on-premise, il tuo team IT è responsabile dell’intero ciclo di vita operativo: riparazioni hardware, aggiornamenti firmware, patch del SO e gestione dell’ambiente fisico. Questo overhead operativo consuma risorse di ingegneria che potrebbero essere dedicate alla creazione di nuove funzionalità.
Nel cloud, il provider gestisce questo “lavoro pesante non differenziante”. Il tuo team è liberato dalla gestione dell’hardware fisico, spostando il focus su attività a maggior valore come Infrastructure-as-Code (IaC), deployment automatizzati e ottimizzazione delle prestazioni, favorendo una cultura DevOps più agile.
Matrice decisionale strategica: Cloud vs On-Premise
Questa tabella riassume le differenze principali attraverso le dimensioni tecniche e di business chiave. Usala per mappare le priorità critiche della tua azienda al modello di infrastruttura più adatto.
| Dimension | Cloud Computing (As-a-Service) | On-Premise (Self-Hosted) |
|---|---|---|
| Cost Model | OpEx (Spesa operativa): Pay-as-you-go, basato su abbonamento. | CapEx (Spesa in conto capitale): Grande investimento iniziale in hardware/software. |
| Scalability | Alta elasticità: Scala risorse su o giù su richiesta in pochi minuti. | Limitata e lenta: Richiede approvvigionamento e configurazione manuale dell’hardware. |
| Control | Controllo condiviso: Tu controlli SO/app; il provider controlla l’hardware. | Controllo totale: Possiedi e gestisci l’intero stack infrastrutturale. |
| Security | Modello di responsabilità condivisa: Il provider protegge il cloud; tu proteg ciò che è al suo interno. | Responsabilità totale: Sei responsabile per tutta la sicurezza, fisica e digitale. |
| Maintenance | Gestito dal provider: Tutta la manutenzione dell’hardware e dell’infrastruttura sottostante è gestita. | Autogestito: Il tuo team è responsabile di tutta la manutenzione, delle riparazioni e degli aggiornamenti. |
| Performance | Distribuito globalmente: Alta affidabilità ma la latenza dipende da architettura/regione. | Specifico per ubicazione: Potenzialmente latenza inferiore per utenti/sistemi locali. |
| Ideal Use Case | Startup, carichi di lavoro variabili, applicazioni in rapida crescita, ambienti DevOps. | Industrie altamente regolate, carichi di lavoro prevedibili, esigenze di latenza ultra-bassa. |
Questa matrice evidenzia il compromesso fondamentale: il cloud offre agilità e riduce l’onere operativo a costo di una parte del controllo, mentre l’on-premise fornisce controllo massimo e personalizzazione delle prestazioni a fronte di un investimento iniziale maggiore e di un overhead di gestione.
Quando scegliere un’architettura on-premise
Nonostante la diffusione delle strategie cloud-first, la scelta di un'architettura on-premise è spesso una decisione deliberata e pragmatica. Per alcuni scenari ad alto rischio, rimane l'opzione più sicura e affidabile. Questa scelta è guidata da requisiti non negoziabili che il modello di infrastruttura condivisa del cloud pubblico non è in grado di soddisfare adeguatamente, in particolare per quanto riguarda prestazioni, sicurezza e residenza dei dati.Scenari che richiedono latenza ultra-bassa
La prossimità fisica è una variabile di prestazioni che non può essere astratta. Per sistemi in cui una latenza a livello di millisecondi determina il successo o il fallimento, la natura distribuita del cloud introduce ritardi inaccettabili.
Considera questi casi d’uso:
- Trading ad alta frequenza (HFT): Le società finanziarie richiedono che i server siano fisicamente co-locati negli stessi data center delle borse valori. Pochi millisecondi di latenza di rete possono tradursi in perdite finanziarie significative.
- IoT industriale e manifatturiero: Robotica automatizzata e controlli di processo in tempo reale su un piano di produzione richiedono loop di feedback istantanei. Un’interruzione di Internet o la latenza di rete potrebbero fermare completamente la produzione.
- Imaging medico in tempo reale: In un contesto chirurgico, l’assistenza robotica o flussi diagnostici in diretta richiedono assenza di ritardi. Una risposta di sistema prevedibile e istantanea è una questione di sicurezza del paziente, cosa che l’hardware on-premise garantisce.
Gestire la sovranità dei dati e la conformità stringente
Per le aziende in settori regolamentati, la governance dei dati è un requisito fondamentale. Mantenere i dati sensibili in una posizione controllata fisicamente e verificabile è spesso il modo più semplice per conformarsi a norme come GDPR, DORA o HIPAA.
Quando la conformità richiede certezza assoluta sulla localizzazione dei dati e sull’accesso fisico, un’architettura on-premise elimina le ambiguità del modello di responsabilità condivisa del cloud. Si scambia la comodità con la certezza.
Questo è particolarmente critico per agenzie governative, appaltatori della difesa e istituzioni finanziarie. Dimostrare la conformità diventa una questione di mostrare il controllo sui propri armadi server, sui log di accesso e sui perimetri di rete, piuttosto che fare affidamento sulle attestazioni di un provider terzo.
Gestire sistemi legacy integrati e costi prevedibili
Molte imprese consolidate si affidano a sistemi legacy profondamente integrati che costituiscono la spina dorsale delle loro operazioni. Una migrazione completa al cloud per questi sistemi è spesso un progetto ad alto rischio e pluriennale con un ROI incerto.
In questi casi, mantenere l’ambiente on-premise è l’approccio pragmatico. La stabilità e le prestazioni conosciute della configurazione esistente prevalgono sui potenziali benefici di una migrazione rischiosa. Questa strategia è esplorata più approfonditamente nella nostra guida a Progetti Kaizen per la manutenzione dei sistemi esistenti.
On-premise può anche offrire un Costo totale di proprietà (TCO) inferiore per carichi di lavoro con richieste di risorse prevedibili e ad alto volume. Se un’applicazione gira a ritmo costante e intensivo 24/7, una spesa in conto capitale una tantum (CapEx) per l’hardware può essere più conveniente sul lungo termine rispetto al pagamento perpetuo di spese operative (OpEx) a un provider cloud. Questo modello offre anche protezione da costi imprevedibili come le tariffe di uscita dei dati, che possono aumentare rapidamente con analisi o operazioni di backup ad alto volume.
Quando scegliere un’architettura cloud
Se velocità, agilità e reattività al mercato sono i principali driver aziendali, un’architettura cloud è quasi sempre la scelta corretta. Mentre l’on-premise eccelle in scenari che richiedono controllo assoluto, il cloud è diventato il default per lo sviluppo software moderno, dove l’adattabilità è un vantaggio competitivo chiave.
La decisione di adottare un approccio cloud-native è strategica, mirata ad accelerare l’innovazione rimuovendo l’attrito di gestire l’infrastruttura fisica.
Il modello finanziario pay-as-you-go trasforma quella che sarebbe una significativa spesa in conto capitale (CapEx) in una spesa operativa prevedibile (OpEx). Questo consente a un team snello di testare un’idea di business, pivotare in base al feedback degli utenti e scalare le risorse esattamente secondo necessità, senza investire pesantemente in hardware che potrebbe diventare sottoutilizzato o obsoleto.
Progettare per una domanda imprevedibile
L’elasticità del cloud — la capacità di scalare automaticamente le risorse in risposta alla domanda in tempo reale — è un abilitatore architetturale critico. È essenziale per qualsiasi applicazione con carichi di lavoro variabili, dove una soluzione on-premise costringerebbe a scegliere tra sprecare capitale in capacità inattiva o rischiare il fallimento del servizio sotto carico.
Considera questi scenari:
- Crescita di un prodotto SaaS: Quando una nuova piattaforma SaaS guadagna trazione, risorse di calcolo e database devono scalare senza soluzione di continuità per mantenere una buona esperienza utente. Il cloud consente politiche automatizzate per aggiungere o rimuovere server basate su metriche come l’utilizzo della CPU o la latenza delle richieste.
- Picchi di traffico dell’e-commerce: Un rivenditore online che si prepara a una vendita come il Black Friday può predisporre una capacità server massiccia per pochi giorni o ore e poi ridimensionare. Questa capacità di “bursting” non è finanziariamente o operativamente fattibile con l’hardware on-premise.
- Carichi di lavoro per l’elaborazione dei dati: Un team di business intelligence può avviare un cluster di calcolo potente per poche ore al giorno per eseguire analisi pesanti e poi spegnerlo, pagando solo per il tempo in cui è stato attivo.
Per qualsiasi sistema in cui la domanda degli utenti non è una linea piatta e prevedibile, l’elasticità scalabile del cloud è un abilitatore architetturale fondamentale. Sposta il problema da “Quanto hardware dobbiamo comprare?” a “Quali sono le regole per il nostro gruppo di auto-scaling?”
Accelerare lo sviluppo con servizi gestiti
Il vero valore di un’architettura cloud va oltre l’IaaS fino ai servizi di piattaforma gestiti (PaaS). Offerte come funzioni serverless (AWS Lambda) o database gestiti (Azure SQL) astraggono una significativa complessità operativa dietro a una semplice API. Questo permette ai team di ingegneria di concentrarsi sulla costruzione di funzionalità che generano valore per il cliente.
Invece di passare settimane a configurare, mettere in sicurezza e patchare un cluster di database, un team può provisioningare un database pronto per la produzione e altamente disponibile in pochi minuti. Questo riduce drasticamente il time-to-market per nuovi prodotti e funzionalità.
Delegando al provider cloud i carichi operativi non differenzianti, il talento ingegneristico è libero di risolvere i problemi core di business. Questa efficienza operativa crea un potente vantaggio competitivo, consentendo iterazioni più rapide e maggiore reattività al mercato. Il compromesso è un certo grado di lock-in del fornitore, ma per la maggior parte delle organizzazioni il guadagno in velocità di sviluppo è uno scambio accettabile.
Implementare una strategia cloud ibrida pragmatica
Per molte organizzazioni consolidate, il dibattito cloud vs on-premise non è una scelta binaria. Un modello ibrido, che unisce la stabilità dei sistemi on-premise esistenti con l’agilità del cloud, è spesso la strada più pragmatica. Questo approccio consente la modernizzazione senza il rischio e la spesa di una revisione completa.
Un’architettura ibrida è una strategia deliberata e a lungo termine. Consente a un’azienda di mantenere in sicurezza dati sensibili o applicazioni legacy core on-premise sfruttando al contempo il cloud pubblico per i suoi vantaggi distinti in termini di scalabilità, agilità nello sviluppo e disaster recovery.
Questo modello sblocca modelli architetturali pratici che risolvono problemi aziendali specifici e concreti.
Modelli comuni di cloud ibrido
Una strategia ibrida permette miglioramenti mirati e ad alto impatto attraverso diversi pattern consolidati, ognuno dei quali affronta una diversa sfida operativa.
- Cloud Bursting: Il cloud pubblico funge da sfogo per l’infrastruttura on-premise. Quando il traffico aumenta, i carichi di lavoro si estendono automaticamente alle risorse cloud. Questo fornisce elasticità per gestire la domanda di picco senza investire in hardware on-premise che rimarrebbe inattivo la maggior parte del tempo.
- Disaster Recovery (DR): Costruire e mantenere un sito DR secondario on-premise è spesso proibitivamente costoso. Un modello ibrido offre un’alternativa economicamente efficiente in cui il cloud funge da ambiente di failover. Dati e applicazioni critiche vengono replicati nel cloud, pronti per l’attivazione se il sito primario fallisce.
- Architettura applicativa a livelli: Nuove applicazioni cloud-native vengono sviluppate nel cloud pubblico integrandosi in modo sicuro con i sistemi core on-premise di record, come un database clienti o un ERP. Questo permette un’innovazione rapida nel livello esposto agli utenti senza interrompere i sistemi backend mission-critical. Eseguire ciò richiede automazione robusta, rendendo essenziale una pipeline CI/CD ben definita per gestire le distribuzioni in entrambi gli ambienti.
Complessità e considerazioni di implementazione
Un approccio ingenuo al cloud ibrido introduce rischi significativi. Colmare con successo due ambienti distinti richiede una pianificazione architetturale accurata per gestire la complessità e garantire una governance coerente.
Un cloud ibrido non significa semplicemente avere risorse sia on-premise che cloud; significa creare un tessuto coeso, sicuro e gestibile che si estenda a entrambi. Il lavoro vero sta nell’integrazione, non nell’approvvigionamento.
Le sfide chiave da affrontare includono:
- Connettività di rete sicura: Un collegamento affidabile e sicuro è imprescindibile. Opzioni come una connessione privata dedicata (es. AWS Direct Connect o Azure ExpressRoute) o una VPN site-to-site sono necessarie per garantire che i dati possano muoversi tra gli ambienti senza attraversare Internet pubblico.
- Gestione delle identità federata: Un sistema unificato di identity e access management (IAM) è critico. Gli utenti dovrebbero avere un’identità unica che conceda i permessi appropriati sia sulle risorse on-premise sia su quelle cloud, prevenendo falle di sicurezza e semplificando l’amministrazione.
- Politiche di sicurezza coerenti: Politiche di sicurezza, monitoraggio e rilevamento delle minacce devono essere applicate in modo consistente su entrambi gli ambienti. Un sistema di Security Information and Event Management (SIEM) in grado di ingerire log da tutte le risorse è essenziale per mantenere una postura di sicurezza unificata.
Come la scelta dell’infrastruttura influisce sui carichi di lavoro per l’IA
La decisione infrastrutturale per i carichi di lavoro IA impatta direttamente l’accesso all’hardware specializzato, la velocità di sviluppo e la fattibilità economica della strategia IA. La sfida principale per la maggior parte delle organizzazioni è procurarsi e gestire l’hardware necessario.
Un approccio on-premise allo sviluppo di IA si scontra immediatamente con una barriera di spesa in conto capitale significativa. L’hardware specializzato, in particolare le potenti GPU richieste per l’addestramento dei modelli, è costoso da acquistare e complesso da mantenere. Questo modello impone una previsione ad alto rischio dei bisogni futuri, con il rischio di sovrainvestire in asset che si deprezzano rapidamente o di sotto-finanziare l’infrastruttura, soffocando l’innovazione.
Il cloud come acceleratore per l’IA
Le piattaforme cloud affrontano direttamente il problema dell’approvvigionamento hardware offrendo accesso on-demand a un vasto inventario, costantemente aggiornato, di GPU, TPU e altri acceleratori per l’IA. Questo trasforma una grande sfida di CapEx in un modello OpEx gestibile, permettendo ai team di sperimentare diverse configurazioni hardware e di scalare le risorse in base ai requisiti specifici di ogni lavoro di training o inferenza.
Il vantaggio architetturale decisivo del cloud per l’IA è che scollega la sperimentazione dall’approvvigionamento. Il tuo team può avviare hardware all’avanguardia per poche ore, non per pochi anni, il che abbassa radicalmente la barriera d’ingresso per costruire modelli seri.
I principali provider cloud offrono inoltre piattaforme AI gestite che astraggono gran parte della complessità dell’infrastruttura sottostante. Questi servizi forniscono ambienti e strumenti preconfigurati che coprono l’intero ciclo di vita del machine learning — dalla preparazione dei dati e training fino al deployment e al monitoraggio. Questo permette agli ingegneri di concentrarsi sul miglioramento del modello piuttosto che sulla gestione dei server.
Compromessi Cruciali e Punti di Forza On-Premise
Tuttavia, il cloud non è una soluzione universale per tutti i carichi di lavoro IA. La comodità on-demand ha un costo. Le istanze cloud ad alte prestazioni sono costose, e i cicli di training intensivi possono portare a costi in aumento. Inoltre, le commissioni di uscita dei dati possono diventare una spesa significativa, spesso trascurata, quando si lavora con dataset di grandi dimensioni. Trasferire terabyte di dati fuori dal cloud può risultare in fatture sostanziali e inaspettate.
Qui è dove una soluzione on-premise mantiene valore strategico per specifici casi d’uso dell’IA:
- Governance dei Dati Sensibili: Quando si addestrano modelli su dati altamente sensibili soggetti a regolamentazioni rigorose come il GDPR, mantenere sia i dati che i modelli all’interno di un ambiente on-premise fisicamente sicuro e verificabile è il percorso più diretto per la conformità. Riduce al minimo i rischi di residenza dei dati e semplifica le verifiche. La nostra Checklist sui Rischi e la Privacy dell’IA fornisce un framework strutturato per questa valutazione.
- Inferenza all’Edge e Bassa Latenza: Per applicazioni IA in cui il tempo di risposta a livello di millisecondi è critico — come la robotica industriale o l’analisi video in tempo reale — distribuire i modelli di inferenza on-premise, vicino alla fonte dei dati, è essenziale. Garantisce l’ultra-bassa latenza che un viaggio di andata e ritorno verso un data center remoto non può offrire. In questi scenari, il confronto tra cloud computing e on-premise è fortemente sbilanciato a favore dell’elaborazione locale.
Domande Frequenti
Qual è più sicuro: cloud o on-premise?
Nessuno dei due modelli è intrinsecamente più sicuro; la sicurezza dipende interamente dall’implementazione e dalla governance.
L’on-premise offre controllo assoluto, il che significa anche responsabilità assoluta per tutti i livelli di sicurezza — dall’accesso fisico al data center e l’hardware di rete fino alla patching del software e al rilevamento delle intrusioni.
I fornitori cloud gestiscono la sicurezza dell’infrastruttura di livello mondiale, ma la sicurezza opera su un modello di responsabilità condivisa. Rimane responsabilità vostra configurare correttamente applicazioni, controlli di accesso e la sicurezza dei dati. Un ambiente cloud mal configurato può essere molto meno sicuro di un on-premise ben gestito.
Posso migrare dall’on-premise al cloud in seguito?
Sì, migrare dall’on-premise al cloud è una strategia comune, ma raramente è una semplice operazione di “lift-and-shift”. È una trasformazione significativa che richiede una pianificazione meticolosa.
Una migrazione di successo comporta una valutazione approfondita delle applicazioni, un possibile refactoring o re-architettura, un piano dettagliato per il trasferimento dei dati e rigorosi controlli di sicurezza e conformità. Per molte organizzazioni, un modello ibrido serve come passo intermedio pratico e meno dirompente.
Come si confrontano realmente i costi su un periodo di cinque anni?
Un’analisi dei costi su cinque anni è complessa e va oltre un semplice confronto OpEx vs. CapEx. L’on-premise richiede un grande CapEx iniziale seguito da OpEx continui per energia, raffreddamento, aggiornamenti hardware e personale specializzato.
Il cloud elimina il CapEx iniziale ma introduce un OpEx variabile che scala con l’utilizzo. Per le aziende con carichi di lavoro altamente prevedibili e stabili, l’on-premise può ottenere un costo totale di proprietà (TCO) inferiore.
Tuttavia, questo calcolo deve tener conto anche dei costi intangibili, come il costo opportunità di un’innovazione più lenta e l’ingente overhead ingegneristico necessario per mantenere e gestire l’infrastruttura in proprio.
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