La scelta tra infrastruttura in sede e cloud è una decisione architetturale fondamentale, non una semplice selezione di un fornitore. Rappresenta un compromesso tra due forze opposte: controllo assoluto e agilità operativa.
L’architettura in sede offre controllo fisico e diretto su hardware e dati, un requisito imprescindibile per molte industrie regolamentate. Il cloud, al contrario, fornisce scalabilità elastica e astrarrisce la gestione dell’infrastruttura, consentendo cicli di sviluppo rapidi e risposte di mercato senza un significativo investimento di capitale iniziale.
Definire i compromessi architetturali principali
Il dibattito tra infrastruttura in sede e cloud è una decisione strategica che determina il modello finanziario di un’azienda, la sua struttura operativa e le capacità di conformità a lungo termine. Non si tratta di acquistare server contro affittarli; è un impegno architetturale che impatta la velocità di sviluppo, la postura di sicurezza e la resilienza.
Per i leader tecnici, questo richiede di andare oltre definizioni semplicistiche per affrontare le realtà pratiche della costruzione e dell’esercizio di sistemi software solidi.
La scelta ottimale dipende interamente dal contesto di business. Sei vincolato da rigidi quadri normativi? I requisiti di performance richiedono una latenza minima? La rapidità di ingresso sul mercato è il tuo principale vantaggio competitivo? Questa guida fornisce un quadro pragmatico per CTO, fondatori e responsabili IT per orientarsi in questa decisione complessa con chiarezza architetturale.
Dimensioni chiave della decisione
Prima di analizzare implementazioni specifiche, dobbiamo inquadrare il confronto attraverso dimensioni critiche di business e tecniche. Ogni modello presenta una proposta di valore distinta e un insieme di vincoli:
- Modello finanziario: L’infrastruttura in sede è caratterizzata da un significativo capitale iniziale (CapEx) per l’hardware, seguito da spese operative (OpEx) continue per manutenzione e personale. I servizi cloud invertono questo paradigma, operando quasi interamente su un modello OpEx pay-as-you-go.
- Controllo e sovranità: L’infrastruttura in sede fornisce controllo fisico e logico completo su dati e hardware. Questo è essenziale per settori soggetti a rigide normative sulla localizzazione dei dati o per chi gestisce proprietà intellettuale altamente sensibile in cui l’accesso di terze parti è un rischio inaccettabile.
- Scalabilità e agilità: Il cloud offre scalabilità quasi istantanea delle risorse per gestire carichi di traffico imprevedibili o una crescita rapida. La scalabilità in sede è un processo manuale e prolungato che coinvolge approvvigionamento, installazione e cicli di configurazione dell’hardware.
- Onere operativo: Con l’infrastruttura in sede, il tuo team interno è responsabile dell’intero stack—manutenzione hardware, configurazione di rete, sicurezza fisica e patching. I provider cloud astraono questa complessità, permettendo ai team di ingegneria di concentrarsi sullo sviluppo a livello applicativo.
La decisione riguarda meno quale modello sia oggettivamente “migliore” e più quale insieme di vincoli e compromessi si allinei ai tuoi obiettivi strategici. Una startup che prioritizza la velocità di sviluppo accetterà rischi diversi rispetto a un’istituzione finanziaria soggetta alle regolamentazioni DORA.
Per chiarire queste distinzioni, la tabella seguente fornisce una panoramica di alto livello per guidare l’analisi approfondita nelle sezioni successive.
Confronto a colpo d’occhio: modelli in sede vs. cloud
| Dimensione | In sede | Cloud |
|---|---|---|
| Struttura dei costi | Alto CapEx iniziale, OpEx prevedibile | Poco/nullo CapEx iniziale, OpEx variabile |
| Controllo | Controllo fisico e logico completo sull’infrastruttura | Modello di responsabilità condivisa; controllo fisico limitato |
| Scalabilità | Manuale, pianificata e finita | Automatizzata, on-demand ed elastica |
| Sicurezza | Responsabilità totale per sicurezza fisica e di rete | Il provider gestisce la sicurezza dell’infrastruttura; tu gestisci applicazioni/dati |
| Conformità | Il controllo diretto semplifica le verifiche per normative specifiche | Richiede configurazioni attente per soddisfare standard (es. GDPR, NIS2) |
| Manutenzione | Team interno responsabile di tutto l’aggiornamento hardware e software | Gestita dal provider cloud |
In definitiva, questa tabella mette in evidenza il compromesso architetturale fondamentale. L’infrastruttura in sede fornisce controllo assoluto a costo di oneri operativi, mentre il cloud offre agilità e scalabilità astrarre tale complessità.
Decomporre il costo totale di proprietà
Un confronto superficiale dei costi tra soluzione in sede e cloud—inquadrandolo come una semplice scelta tra spese in conto capitale (CapEx) e spese operative (OpEx)—è fuorviante e finanziariamente irresponsabile. Una decisione architetturale solida richiede un’analisi rigorosa del Costo Totale di Proprietà (TCO), che tenga conto di tutti i costi diretti, indiretti e nascosti durante il ciclo di vita dell’infrastruttura.
Un’analisi TCO ingenua spesso porta a significativi sforamenti di budget e a fallimenti operativi.
Per carichi di lavoro prevedibili che girano a utilizzo elevato e costante, l’infrastruttura in sede può offrire un TCO inferiore su un orizzonte pluriennale. Al contrario, il modello pay-as-you-go del cloud offre indiscutibile agilità finanziaria per sistemi con domanda volatile o in fase di rapida crescita. Per costruire un modello finanziario realistico, bisogna andare oltre il binomio CapEx vs. OpEx.
Il vero costo dell’infrastruttura in sede
Il TCO in sede si estende ben oltre l’acquisto iniziale dei server. Un budget completo deve considerare l’intera gamma di spese dirette e indirette che si accumulano nel ciclo di vita dell’hardware. Calcolare male questi costi è una causa comune di insuccessi nei progetti.
I principali componenti di costo includono:
- Acquisto dell’hardware: Server, array di storage e apparecchiature di rete rappresentano un significativo investimento di capitale iniziale.
- Licenze software: Sistemi operativi, piattaforme di virtualizzazione, database e applicazioni enterprise spesso comportano costi di licenza sostanziali, che possono essere perpetui o basati su abbonamento.
- Infrastruttura fisica: L’hardware richiede un ambiente adeguato. Ciò include spazio in data center (o costi di colocation), distribuzione di alimentazione, sistemi di raffreddamento ridondanti e controlli di accesso fisico. Questi sono costi materiali e ricorrenti.
- Capitale umano: Serve un team IT qualificato per gestione, manutenzione e sicurezza. Gli stipendi di amministratori di sistema, ingegneri di rete e specialisti della sicurezza costituiscono una spesa operativa rilevante e continua.
Il costo più frequentemente sottostimato in un modello in sede è l’elemento umano. L’onere operativo non è solo una voce di bilancio; è un drenaggio strategico delle risorse di ingegneria che potrebbero altrimenti essere dedicate all’innovazione del prodotto.
Smontare l’economia del cloud e le spese nascoste
Il modello OpEx del cloud sembra semplice, ma il suo TCO è ugualmente complesso. Pur eliminando i costi hardware iniziali, una governance poco disciplinata può portare a spese in rapido aumento, annullando i risparmi iniziali. Comprendere questi driver di costo è critico per la prevedibilità finanziaria.
I principali componenti di costo del cloud sono:
- Tariffe di abbonamento e utilizzo: Il cuore della fattura, basato su compute, storage e risorse di database consumate. Prevedere con precisione questo per workload dinamici è una sfida significativa.
- Addebiti per uscita dati (data egress): Una causa comune di shock di budget. I provider cloud tipicamente addebitano per i dati trasferiti fuori dalla loro rete. Per applicazioni intensive di dati, queste spese possono diventare una porzione consistente della fattura mensile.
- Servizi accessori: Monitoraggio, logging, bilanciamento del carico e funzionalità avanzate di sicurezza raramente sono incluse nel prezzo base. Vengono fatturate come voci separate e possono accumularsi rapidamente.
- Sforamenti di budget: La facilità di provisioning di nuove risorse è una lama a doppio taglio. Senza una rigorosa gestione dei costi e governance, gli ingegneri possono inavvertitamente innescare sforamenti massicci e imprevisti.
Per workload specializzati come l’AI, i modelli finanziari divergono nettamente. Per l’inferenza AI dove latenza bassa e sovranità dei dati sono critiche, l’infrastruttura in sede richiede un ingente investimento iniziale ma può portare a un rapido ritorno. Un’analisi TCO per Generative AI mostra che i sistemi in sede possono raggiungere il pareggio in meno di quattro mesi per workload ad alta utilizzazione, offrendo significativi risparmi per milione di token rispetto alle API cloud.
Per esempio, una configurazione in sede con un CapEx di $277,897 ha un OpEx orario di soli $8.79. La tariffa equivalente on-demand nel cloud è $84.81/hr. Puoi scoprire ulteriori approfondimenti su questo confronto di infrastrutture IT.
Orientarsi nelle realtà di sicurezza e conformità
Sicurezza e conformità non sono funzionalità; sono proprietà architetturali che devono essere progettate fin dall’inizio. La scelta tra in sede e cloud non riguarda quale sia intrinsecamente “più sicuro”, ma quale modello di responsabilità e quale insieme di compromessi un’organizzazione è in grado di gestire. Un approccio ingenuo a entrambi i modelli espone l’azienda a sanzioni regolamentari significative e a danni reputazionali. Per qualsiasi sistema B2B che elabora dati sensibili sotto normative come GDPR, NIS2 o DORA, questa è una delle decisioni architetturali iniziali più critiche.
Il cloud e il modello di responsabilità condivisa
Una convinzione comune è che migrare al cloud scarichi gli obblighi di sicurezza. La realtà è che entri in un modello di responsabilità condivisa. Mentre il provider cloud protegge l’infrastruttura di base—data center fisici, server e networking core—sei pienamente responsabile per la sicurezza di tutto ciò che costruisci su quell’infrastruttura.
Questo significa che il tuo team è responsabile di:
- Sicurezza dei dati: Implementare la crittografia per i dati in transito e a riposo, inclusa una solida gestione delle chiavi.
- Controlli a livello applicativo: Proteggere il codice proprietario da vulnerabilità come attacchi di injection e deserializzazione insicura.
- Identity and Access Management (IAM): Configurare correttamente permessi e ruoli degli utenti. Una singola policy IAM mal configurata può portare a un’esposizione catastrofica dei dati.
- Configurazione di rete: Progettare Virtual Private Cloud (VPC), gruppi di sicurezza e regole firewall per applicare la segmentazione di rete e controllare il flusso del traffico.
Il rischio maggiore in questo modello è una falsa sensazione di sicurezza. Il provider offre primitive sicure, ma il tuo team deve usarle correttamente. Dare per scontato che il provider gestisca tutto è una strada diretta verso una violazione dei dati.
Un provider cloud mette in sicurezza l’edificio, ma sei tu responsabile di chiudere le porte del tuo ufficio. Dimenticare questa distinzione è uno degli errori più comuni e costosi nell’adozione del cloud.
Il controllo in sede e l’onere della proprietà
Il principale vantaggio di sicurezza di un’architettura in sede è il controllo totale. Possiedi l’intero stack, dal server fisico in un armadio chiuso a chiave fino al codice applicativo. Per organizzazioni in settori fortemente regolamentati o che proteggono proprietà intellettuali mission-critical, questo livello di controllo è spesso un requisito di base. Una società di servizi finanziari soggetta al Digital Operational Resilience Act (DORA) potrebbe scegliere una soluzione on-premises per garantire supervisione diretta e semplificare le verifiche. Allo stesso modo, un’azienda deep-tech che sviluppa un algoritmo proprietario può richiedere che la sua proprietà intellettuale rimanga completamente isolata (air-gapped) da qualsiasi infrastruttura di terze parti.
Tuttavia, questo controllo comporta un significativo onere operativo. Sei l’unico responsabile di tutto:
- Sicurezza fisica: Mettere in sicurezza il data center contro accessi non autorizzati.
- Patch di hardware e firmware: Mantenere un rigoroso calendario di gestione delle patch per ogni server, router e switch.
- Difesa della rete: Implementare e gestire firewall, sistemi di rilevamento delle intrusioni e mitigazione DDoS.
- Monitoraggio 24/7 e risposta agli incidenti: Dotarsi di un security operations center (SOC) in grado di rispondere alle minacce in qualsiasi momento.
Senza un adeguato investimento in queste funzioni, la proprietà fisica crea un falso senso di sicurezza. Possedere l’hardware è inutile senza le competenze specializzate per difenderlo. Questo è un principale modo di fallimento per le strategie on-premises: sottovalutare il reale investimento necessario in personale di sicurezza e strumenti. Puoi approfondire come incorporare questi principi fin dalle basi nella nostra guida su implementare la privacy by design secondo il GDPR.
Mappare la conformità all’infrastruttura
La tua scelta infrastrutturale deve rispecchiare direttamente i tuoi obblighi normativi. Non basta essere sicuri; devi essere in grado di dimostrare la conformità agli auditor.
- GDPR: Richiede controlli rigorosi sui dati personali e sulla loro collocazione geografica. Mentre i principali provider cloud offrono regioni UE per soddisfare i requisiti di residenza dei dati, una distribuzione on-premises fornisce una prova inequivocabile che i dati non lasciano mai il tuo controllo fisico.
- NIS2: Questa direttiva UE per le infrastrutture critiche impone stringenti obblighi di sicurezza e di segnalazione degli incidenti. Il controllo diretto di un sistema on-premises può semplificare le dimostrazioni di conformità agli auditor riducendo il numero di dipendenze da terze parti.
In ultima analisi, entrambi i modelli possono essere progettati per essere sicuri e conformi. La decisione dipende dal fatto se preferisci gestire la complessità fisica della proprietà totale o le sfide di configurazione e governance di un modello a responsabilità condivisa.
Bilanciare prestazioni, scalabilità e carico operativo
Il compromesso ingegneristico fondamentale tra on-premises e cloud non riguarda le specifiche dell’hardware; è una scelta strategica tra prestazioni prevedibili e scalabilità on-demand. Questa decisione determina come allocare la tua risorsa più preziosa: il tempo del team di ingegneria. Gestiranno l’infrastruttura o costruiranno funzionalità?
Un ambiente on-premises offre prestazioni limitate ma altamente prevedibili. Controlli l’hardware, la topologia di rete e puoi ottimizzare ogni componente per latenza minima. Per carichi di lavoro come il trading ad alta frequenza, l’automazione industriale in tempo reale o il calcolo scientifico su larga scala, quel controllo diretto è non negoziabile.
Il cloud offre un paradigma di prestazioni diverso: elasticità quasi infinita, pensata per sistemi con domanda imprevedibile.
Una distinzione fondamentale nel dibattito on-premises vs cloud è come ciascun modello gestisce i picchi di carico. L’on-premises richiede di dotarsi per la domanda massima prevista, il che significa che hardware costoso spesso resta inattivo. Il cloud ti permette di scalare le risorse su e giù dinamicamente, pagando solo per ciò che usi.
Le dinamiche dell’elasticità cloud
Il principale vantaggio prestazionale del cloud è la capacità di scalare orizzontalmente su richiesta. Considera una piattaforma SaaS B2B che lancia una funzionalità che registra un’adozione virale inaspettata. Un sistema on-premises probabilmente fallirebbe sotto il carico, provocando downtime mentre nuovo hardware viene approvvigionato e distribuito — un processo che può richiedere settimane.
In un’architettura cloud-native, questo viene risolto con gruppi di auto-scaling. Quando una metrica come l’utilizzo della CPU supera una soglia predefinita, il provider cloud fornisce automaticamente nuove macchine virtuali per distribuire il carico. Quando la domanda diminuisce, quelle istanze vengono terminate e la fatturazione si interrompe.
Questa elasticità è fondamentale per la consegna del software moderno, permettendo:
- Crescita rapida: Le startup possono sostenere una crescita esplosiva degli utenti senza prevedere i bisogni hardware mesi prima.
- Efficienza dei costi: Le risorse sono abbinate precisamente alla domanda, eliminando lo spreco di sovra-provisioning per la capacità di picco.
- Resilienza: Il fallimento di una singola istanza è un non-evento. Il sistema la sostituisce automaticamente, garantendo alta disponibilità.
Il beneficio operativo è immenso. Gli ingegneri passano dall’installazione dei rack e dalla gestione delle reti fisiche alla definizione dell’infrastruttura come codice e all’affinamento delle politiche di auto-scaling. Questo modello operativo è un prerequisito per le pratiche di sviluppo moderne, come descritto nella nostra guida per costruire una pipeline CI/CD.
Il peso delle operazioni on-premises
Sebbene l’on-premises offra controllo totale, quel controllo impone un significativo costo operativo. L’onere di gestire l’intero ciclo di vita dell’infrastruttura — dalla distribuzione alla dismissione — ricade interamente sul tuo team interno. Ciò richiede un investimento continuo in talenti specializzati.
Il carico operativo include:
- Manutenzione hardware: Sostituzione proattiva di componenti guasti come hard disk, alimentatori e ventole.
- Patch software e firmware: Aggiornamento diligente di ogni server, switch e array di storage per mitigare le vulnerabilità di sicurezza.
- Monitoraggio e allertamento: Costruire e mantenere un sistema di monitoraggio 24/7 robusto per rilevare i problemi prima che provochino interruzioni.
- Pianificazione della capacità: Analizzare continuamente le tendenze di utilizzo per prevedere e giustificare futuri acquisti hardware.
Questa responsabilità operativa sottrae direttamente innovazione. Ogni ora che un ingegnere dedica alla manutenzione dell’infrastruttura è un’ora in meno spesa per lo sviluppo di funzionalità che offrono valore al cliente. C’è una ragione per cui il mercato globale del cloud computing è cresciuto fino a USD 781,27 miliardi: le aziende si stanno strategicamente allontanando dalle operazioni on-premises per ottenere scalabilità e ridurre i costi hardware iniziali. Le imprese hanno speso USD 330 miliardi in infrastrutture cloud in un singolo anno, spinte in gran parte dalla necessità di sistemi pronti per l’AI che i modelli on-premises fanno fatica a fornire senza massicci investimenti in capitale (CapEx).
Oltre il tutto-o-niente: modelli ibridi e rimpatrio strategico
Il dibattito on-premises vs cloud è spesso presentato come una scelta binaria, ma questa è una falsa dicotomia. Un approccio tutto-o-niente è raramente ottimale, poiché costringe i carichi di lavoro in ambienti che potrebbero non essere adatti per prestazioni, costi o requisiti di conformità. Una strategia più matura prevede un’architettura ibrida, che fonde entrambi i modelli per creare un sistema coeso.
Questo approccio ti consente di collocare ogni carico di lavoro nel suo ambiente ottimale, bilanciando costo, sicurezza e prestazioni. Un modello ibrido non è un compromesso temporaneo; è un pattern architetturale deliberato e sofisticato.
La potenza delle architetture ibride
Un’architettura cloud ibrida combina infrastruttura on-premises con servizi cloud pubblici, permettendo ai dati e alle applicazioni di muoversi tra di essi. Il risultato è un unico ambiente flessibile che sfrutta i punti di forza di ciascun modello mitigandone i rispettivi punti deboli. Si tratta di progettare un sistema in cui ogni componente risiede nella sua collocazione ideale.
I pattern ibridi comuni includono:
- Separazione guidata dalla conformità: Conservare dati altamente sensibili (es. PII, IP critico) on-premises per soddisfare normative severe come GDPR o NIS2, mentre eseguire front-end web senza stato e scalabili nel cloud pubblico.
- Cloud bursting per i picchi di carico: Eseguire i carichi di base su hardware on-premises economico e prevedibile. Quando si verifica un picco di traffico, il sistema “burst” automaticamente nel cloud per capacità aggiuntiva, evitando la necessità di sovra-provisionare server on-premises che altrimenti resterebbero inattivi.
- Disaster recovery e resilienza: Utilizzare il cloud come sito secondario per il disaster recovery è una strategia altamente costo-efficace per la continuità aziendale rispetto alla costruzione e alla manutenzione di un data center fisico duplicato. Approfondisci nella nostra guida su progettare un piano di disaster recovery nel cloud.
L’architettura ibrida è il riconoscimento pratico che nessun ambiente è perfetto per ogni carico di lavoro. Si tratta di effettuare trade-off deliberati per allineare l’infrastruttura ai requisiti aziendali e tecnici specifici, dalla elaborazione a bassa latenza alla scalabilità globale.
Comprendere il rimpatrio cloud
Il cloud repatriation — il processo di spostare applicazioni da un cloud pubblico di nuovo a infrastrutture on-premises — una volta era visto come un segno di una strategia cloud fallita. Oggi è riconosciuto come una risposta matura ai bisogni aziendali in evoluzione, specialmente quando i costi cloud per carichi di lavoro stabili e prevedibili diventano insostenibili.
Il driver primario è quasi sempre finanziario. Mentre il cloud è eccellente per la domanda variabile, il suo modello pay-as-you-go può trasformarsi in una significativa responsabilità finanziaria per applicazioni con utilizzo elevato e costante. Oltre una certa scala, il TCO di eseguire un carico di lavoro stabile on-premises può essere sostanzialmente più basso che pagare tariffe cloud perpetue.
Quando considerare il rimpatrio
Il rimpatrio non è una semplice inversione ma un riallineamento strategico. Diventa praticabile quando le caratteristiche di un carico di lavoro si stabilizzano, permettendo una pianificazione della capacità sicura.
I trigger chiave che dovrebbero mettere il rimpatrio nella tua roadmap includono:
- Carichi di lavoro prevedibili: Applicazioni con traffico costante e alto che non traggono più beneficio dall’elasticità del cloud.
- Aumento dei costi di egress: Per applicazioni ad alta intensità di dati, le tariffe per il trasferimento dei dati fuori dal cloud possono diventare una spesa operativa crippling.
- Colli di bottiglia nelle prestazioni: Per sistemi che richiedono latenza ultra-bassa, hardware dedicato in stretta prossimità fisica agli utenti o ad altri sistemi offre prestazioni che il cloud pubblico spesso non può eguagliare.
Questa tendenza riflette uno spostamento più ampio verso un paradigma ibrido in cui le aziende sfruttano la flessibilità del cloud per sviluppo e capacità burst, mentre utilizzano hardware di proprietà per carichi di lavoro stabili e prevedibili nei costi. Man mano che la spesa cloud matura, sempre più organizzazioni rimpatriano specifici carichi di lavoro in data center privati o strutture di colocation per riacquisire controllo sui costi ed evitare le tariffe di egress per gigabyte. Per sistemi a bassa latenza, l’on-premises resta la scelta superiore. Combinando on-premises per la stabilità con un’adozione cloud selettiva, le aziende costruiscono architetture pragmatiche e resilienti.
Un quadro decisionale pratico per la tua azienda
La decisione on-premises vs cloud non riguarda la scelta di una tecnologia superiore; riguarda l’allineamento dell’infrastruttura alla realtà aziendale. Un approccio unico per tutti inevitabilmente porta a sprechi di capitale e attriti operativi. Un chiaro quadro decisionale che valuta sistematicamente i tuoi vincoli specifici e gli obiettivi strategici è essenziale.
Superando le liste generiche di pro e contro, emerge il percorso architetturale corretto. Questo processo costringe a confrontarsi con i compromessi del mondo reale tra controllo, costo e agilità che definiranno il futuro tecnico della tua azienda. È un esercizio strategico, non una checklist tecnica.
Valutare i tuoi requisiti fondamentali
Inizia valutando le esigenze della tua organizzazione in cinque domini critici. Questa valutazione rivelerà rapidamente quali punti di forza di ciascun modello sono allineati con le tue reali priorità.
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Vincoli normativi e di conformità: Sei soggetto a normative rigorose sulla sovranità dei dati come GDPR o a mandati specifici di settore come DORA o NIS2? In ambiti ad alto rischio la conformità spesso privilegia il controllo diretto tramite soluzioni on-premises o un ambiente cloud sovrano accuratamente configurato.
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Esigenze di scalabilità e prestazioni: I tuoi carichi mostrano pattern di traffico estremi e imprevedibili, oppure richiedono prestazioni costanti a bassa latenza? Una piattaforma SaaS in forte crescita necessita della scalabilità elastica del cloud. Un sistema di controllo industriale in tempo reale può trarre maggior beneficio da hardware dedicato on-premises.
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Disponibilità di capitale (CapEx vs OpEx): La tua organizzazione può sostenere un investimento iniziale significativo in hardware? Una startup in fase iniziale, finanziata da venture, quasi certamente preferirà il modello a consumo OpEx del cloud. Un’impresa matura con budget prevedibili potrebbe trovare più vantaggioso il TCO a lungo termine di un modello on-premises.
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Competenza tecnica interna: Hai un team dedicato con le competenze specializzate per gestire e mettere in sicurezza l’infrastruttura fisica 24/7? L’onere operativo dell’on-premises è significativo. Se il talento ingegneristico è più utile allo sviluppo del prodotto, i servizi gestiti del cloud offrono un vantaggio netto.
Raccomandazioni situazionali
La tua valutazione dovrebbe portare a una decisione chiara e difendibile che sia allineata al profilo della tua azienda.
La migliore architettura è una diretta riflessione della tua strategia di business. Per una startup SaaS in fase iniziale ossessionata dall’iterazione rapida, il cloud è la scelta predefinita. Per un’istituzione finanziaria consolidata soggetta a DORA, una soluzione ibrida o on-premises offre un controllo e una auditabilità molto migliori.
Questa decisione a flusso illustra come priorità come costo, controllo e agilità influenzino direttamente la soluzione ottimale.
Come indica il diagramma, dare priorità alla prevedibilità dei costi e al controllo diretto orienta la scelta verso l’on-premises. Se la tua attività dipende da agilità e scalabilità rapida, il cloud è la scelta logica.
L’utilizzo di un tale framework trasforma il dibattito da un esercizio teorico a una strategia pratica basata su evidenze che supporta i tuoi obiettivi a lungo termine. Garantisce che costruisci su una base che abilita la crescita invece di limitarla.
Domande comuni, risposte pratiche
Quando si valuta on-premises rispetto al cloud, emergono regolarmente diverse questioni pratiche. Affrontare le domande più comuni sulla migrazione, i carichi di lavoro specializzati e i costi a lungo termine aiuterà a chiarire la decisione.
Vale la pena migrare da on-premises al cloud?
La migrazione è un’impresa importante, e il suo valore è determinato dagli obiettivi di business, non dalla tecnologia. Una migrazione “lift-and-shift”, pur sembrando semplice, spesso si traduce in costi operativi elevati perché non sfrutta i vantaggi cloud-native; stai semplicemente affittando server in un altro data center.
Un approccio più strategico è rifattorizzare le applicazioni per utilizzare servizi cloud-native come database gestiti o funzioni serverless. Pur richiedendo un maggiore sforzo ingegneristico iniziale, questo produce sostanziali benefici in termini di TCO e scalabilità a lungo termine. La chiave è giustificare la migrazione con un business case chiaro — per esempio accelerare i cicli di sviluppo o ridurre l’attrito operativo — piuttosto che migrare per il solo gusto di farlo.
Il cloud può davvero gestire carichi di lavoro AI specializzati?
Sì, ma con compromessi critici. I cloud pubblici forniscono accesso immediato a GPU e TPU potenti, ideali per sperimentare modelli AI o gestire carichi di inferenza variabili senza un grande investimento hardware iniziale.
Tuttavia, per carichi AI coerenti e ad alto volume — come inferenze di modelli su larga scala 24/7 — le tariffe di egress dei dati e i costi orari del calcolo possono diventare proibitive. In questi scenari, un deployment dedicato on-premises o ibrido spesso offre un TCO inferiore. La decisione dipende dal fatto che la domanda AI sia prevedibile o volatile.
La vera domanda per l’AI non è se il cloud possa gestire il carico, ma a quale costo nel lungo periodo. Per sistemi AI stabili e ad alta utilizzazione, il caso finanziario per riportarli on-prem spesso diventa convincente nel giro di mesi, non anni.
Come posso prevedere i costi del cloud ed evitare sforamenti di budget?
Una gestione efficace dei costi cloud richiede il passaggio da un budgeting statico a un modello di governance dinamico, spesso chiamato FinOps. Il rischio maggiore è il provisioning incontrollato delle risorse da parte dei team di ingegneria, che porta a bollette mensili inaspettate e significative.
Per mantenere il controllo dei costi, implementa guardrail finanziari fondamentali:
- Policy di tagging: Imporre il tagging di ogni risorsa per progetto, team e ambiente. Le risorse non taggate sono intracciabili e incontrollabili.
- Avvisi di budget: Configura avvisi automatici che si attivano quando la spesa si avvicina a soglie predefinite per prevenire sorprese a fine mese.
- Reserved Instances: Per carichi prevedibili e di lunga durata, acquista reserved instances o savings plans. Questi possono offrire sconti fino al 70% rispetto ai prezzi on-demand.
Senza una governance disciplinata, il principale punto di forza del cloud — l’elasticità — può diventare la sua più grande responsabilità finanziaria.
Presso Devisia, consideriamo l’infrastruttura una scelta architetturale deliberata che deve servire i tuoi obiettivi di business, non una decisione predefinita. Progettiamo e costruiamo sistemi software affidabili e manutenibili — che si tratti di on-premises, cloud o di una soluzione ibrida pragmatica che si allinea con la tua realtà operativa. Trasforma la visione della tua azienda in un prodotto digitale robusto.