Quando l’edge computing si fonde con il cloud ibrido, dal proof of concept alla piena operatività: una roadmap in quattro fasi per le aziende data-driven che vogliono ottimizzare la gestione dei dati in tempo reale, ridurre la latenza e aumentare la resilienza operativa
L’integrazione tra edge e hybrid cloud permette alle aziende di elaborare le informazioni là dove vengono generate, mantenendo al contempo la flessibilità e la scalabilità del cloud. Il risultato: maggiore agilità nei processi, miglior controllo dei dati e capacità di risposta più rapida alle esigenze del business. La crescita del mercato dell’edge computing, insieme a quella dell’hybrid cloud, è trainata da una serie di trend tecnologici e aziendali convergenti. L’adozione sempre più diffusa di dispositivi IoT in settori come sanità, automotive, manifatturiero e retail richiede capacità di elaborazione a bassa latenza, rendendo l’edge una componente essenziale delle infrastrutture moderne. Parallelamente, l’espansione dell’hybrid cloud è sostenuta dalla crescente domanda di storage scalabile, gestione efficiente dei dati e soluzioni IT economicamente vantaggiose.
Il mercato dell’edge è in forte espansione: secondo la “Worldwide Edge Computing Spending Guide” di IDC, la spesa globale raggiungerà 261 miliardi di dollari nel 2025, crescendo con un CAGR del 13,8% fino ad arrivare a 380 miliardi entro il 2028. Il settore retail e dei servizi sarà il principale traino degli investimenti, con quasi il 28% della spesa complessiva, spinto da casi d’uso come l’analisi video in tempo reale e l’ottimizzazione operativa. Subito dopo il retail, una quota significativa degli investimenti sarà destinata ai comparti manifatturiero e alla gestione delle risorse operative e aziendali, inclusi sistemi di pianificazione (ERP) e supply chain: complessivamente, questi ambiti rappresenteranno circa il 25% della spesa globale prevista. I servizi finanziari, invece, registreranno il tasso di crescita più elevato, con un CAGR del 15%, sotto la spinta delle applicazioni di intelligenza artificiale per l’analisi antifrode avanzata. Un’importante quota degli investimenti arriverà anche dai Service Provider, che punteranno su soluzioni infrastrutturali – quali il multi-access edge computing (MEC), le reti di distribuzione dei contenuti e le funzioni di rete virtuali – per un totale previsto di quasi 100 miliardi di dollari entro il 2028.
L’edge computing si sta evolvendo verso soluzioni settoriali personalizzate, capaci di soddisfare esigenze operative specifiche. Inoltre, crescono gli investimenti in reti a bassa latenza, analisi edge potenziate dall’intelligenza artificiale, e partnership per creare infrastrutture scalabili e sicure, fondamentali per abilitare impianti produttivi intelligenti e sistemi sanitari reattivi. In questo momento, l’hardware la fa da padrone, sostenuto dalla domanda di processori di intelligenza artificiale, elaborazione in tempo reale ed endpoint intelligenti. Tuttavia, entro il 2028, i servizi gestiti e professionali supereranno l’hardware in termini di quota di mercato, crescendo con un CAGR superiore al 18%. Nell’ambito dei servizi gestiti, il segmento a più rapida crescita sarà l’Infrastructure as a Service (IaaS), sostenuto dalla necessità di soluzioni scalabili, flessibili ed economicamente efficienti per carichi di lavoro sempre più complessi legati all’intelligenza artificiale.
PREVISIONI E PROSPETTIVE
Il futuro dell’edge computing è guidato da una combinazione di fattori tecnologici, normativi e di mercato che ne accelerano l’adozione. La proliferazione di dispositivi intelligenti in diversi settori – tra cui la manifattura, la sanità e i trasporti – genera enormi quantità di dati che richiedono elaborazione in tempo reale. L’edge computing risponde a questa esigenza, portando il calcolo vicino alla fonte dei dati per garantire maggiore efficienza e reattività. Le tecnologie emergenti – tra cui i veicoli autonomi, la realtà aumentata/virtuale (AR/VR) e l’analisi in tempo reale – richiedono tempi di risposta rapidissimi, spesso in millisecondi.
Di fatto, l’edge è in grado di offrire prestazioni migliori rispetto ai modelli di cloud centralizzato, grazie alla vicinanza tra l’elaborazione e l’utente finale. Inoltre, l’implementazione globale delle reti 5G amplifica le potenzialità dell’edge, grazie a velocità di trasmissione più elevate e latenza ridotta, abilitando applicazioni mission-critical e contenuti ad alta larghezza di banda, quali: lo streaming avanzato o il controllo remoto in ambienti industriali. Le normative sempre più stringenti sulla protezione dei dati spingono le organizzazioni a evitare il trasferimento di informazioni sensibili verso server centralizzati. L’elaborazione locale attraverso l’edge computing riduce i rischi, facilitando la conformità e migliorando la sicurezza complessiva. Infine, l’integrazione dell’intelligenza artificiale, direttamente nei nodi edge, consente un’elaborazione veloce e decisioni autonome in tempo reale, senza la necessità di connessioni continue con il cloud. Tale tendenza è già evidente in ambiti come le smart city, l’automazione industriale e i sistemi di sorveglianza intelligenti.
I dati della “Semiannual edge spending guide 2025” di IDC confermano che il Nord America rimarrà leader nella spesa edge per tutto il periodo di previsione, seguito da Europa occidentale e Cina. Inoltre, Europa occidentale, Cina e America Latina registreranno la crescita della spesa più rapida nei prossimi cinque anni. Per quanto riguarda il cloud ibrido, i dati più recenti diffusi dalla società di ricerca Precedence Research indicano che il mercato globale dell’hybrid cloud ha raggiunto un valore di 114,10 miliardi di dollari nel 2024. Le previsioni stimano una crescita a 134,22 miliardi di dollari nel 2025, fino a superare i 578,72 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 17,63% nel periodo 2025–2034. La crescita del mercato è attribuibile alla diffusione sempre più ampia di soluzioni basate su cloud da parte delle aziende a livello globale, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza operativa e ottimizzare i processi. Il mercato hybrid cloud continua a registrare una crescita significativa a diverse latitudini. Nel 2024, il Nord America ha detenuto la quota di mercato più elevata e, grazie a un ecosistema consolidato di provider come AWS e Microsoft Azure, si stima che arriverà a rappresentare da solo circa il 40% del mercato mondiale, a fronte del 24% detenuto dall’Europa.
Guardando all’Asia-Pacifico, invece, è atteso il tasso di crescita più rapido nel periodo di previsione a fronte dell’adozione sempre più spinta di tecnologie avanzate e servizi digitali, nonché dall’espansione delle piccole e medie imprese. Entro il 2030, la digital economy del Sud-est asiatico beneficerà di una crescita esponenziale sia delle applicazioni sia del numero di consumatori digitali. All’interno della regione APAC, Cina e India si affermeranno come mercati chiave per l’hybrid cloud, grazie alle infrastrutture in rapido sviluppo e alle politiche industriali di incentivazione.
Il futuro del mercato del cloud ibrido sarà influenzato da diverse tendenze chiave. La maggiore digitalizzazione è destinata a stimolare la crescita del mercato, supportando la trasformazione digitale con un’infrastruttura IT flessibile e scalabile. Inoltre, l’adozione di tecnologie avanzate, quali l’intelligenza artificiale, l’IoT e l’edge computing, contribuirà alla crescita del mercato, poiché queste tecnologie richiedono un’elevata potenza di calcolo e un’infrastruttura scalabile, che può essere fornita da un hybrid cloud. Infine, le crescenti preoccupazioni relative alla sicurezza e alla privacy dei dati incoraggiano le aziende a orientarsi verso soluzioni cloud, stimolando ulteriormente la crescita del mercato.
I VANTAGGI DELL’EDGE
L’adozione dell’edge computing sta rivoluzionando l’efficienza operativa aziendale, consentendo l’elaborazione dei dati direttamente all’origine dove vengono generati (“at the edge”) – o nelle immediate vicinanze – senza dover dipendere da infrastrutture centralizzate come cloud pubblici o data center remoti. Questo approccio consente alle imprese di ottenere insights in tempo reale, o quasi, accelerando i processi decisionali critici e migliorando l’agilità operativa.
Ma i vantaggi non si fermano qui: l’edge computing contribuisce anche ad aumentare la produttività dei dipendenti, fornendo accesso immediato ai dati rilevanti per lo svolgimento delle attività quotidiane, riducendo al contempo errori evitabili e interruzioni, grazie all’integrazione di automazione e manutenzione predittiva. Un ulteriore beneficio è rappresentato dall’ottimizzazione dei costi IT. Elaborando i dati localmente, le aziende riducono la dipendenza dal cloud pubblico, filtrando in anticipo le informazioni non essenziali e limitando così il volume di dati da trasferire, elaborare e archiviare nel cloud. Il risultato è una significativa riduzione delle spese legate alla connettività, alla capacità di calcolo e allo storage.
Anche le operazioni in sedi remote traggono vantaggio dall’edge computing, che consente di gestire ed elaborare i dati localmente in contesti dove la connettività Internet è intermittente o la larghezza di banda risulta limitata. In questi scenari, l’elaborazione in locale permette di garantire continuità operativa, riducendo la dipendenza dalle infrastrutture centrali. Una volta ristabilita la connessione, i dati rilevanti possono essere trasferiti in modo efficiente verso data center o ambienti cloud per ulteriori analisi e integrazione.
Infine, l’edge computing rappresenta una risposta strategica alle normative sulla sovranità dei dati, permettendo alle aziende di elaborare e archiviare le informazioni all’interno dei confini geografici richiesti dalle leggi locali, riducendo così i rischi di non conformità e rafforzando la governance dei dati.
I VANTAGGI DELL’IBRIDO
L’adozione del cloud ibrido consente alle organizzazioni di ottenere maggiore flessibilità e agilità operativa, grazie alla possibilità di accedere rapidamente alle risorse necessarie per avviare nuove applicazioni, supportare ambienti di sviluppo e test, o rispondere a esigenze impreviste. Tale agilità deriva dalla capacità di spostare dinamicamente i carichi di lavoro tra infrastrutture on-premise e cloud pubblici o privati, sfruttando i vantaggi specifici di ciascun ambiente, anche se occorre considerare le complessità introdotte da differenze tra API e architetture dei vari provider. Un ulteriore beneficio è rappresentato dalla scalabilità ed elasticità che il modello ibrido offre. Nei settori soggetti a variazioni stagionali della domanda – come il retail – consente di aumentare le risorse nei momenti di picco e di ridurle successivamente, ottimizzando l’impiego delle risorse e contenendo i costi operativi. A ciò si aggiunge la possibilità di offrire accesso self-service alle risorse, attraverso portali intuitivi che permettono a team IT e ai responsabili di business di gestire in autonomia infrastrutture e servizi digitali, snellendo i processi e riducendo la dipendenza dall’IT centrale.
La capacità di risposta immediata alle esigenze del business si traduce in una significativa accelerazione del time-to-market, in altre parole, i team tecnici possono accedere con rapidità a ciò che serve per progettare, testare e distribuire nuove soluzioni, favorendo l’innovazione e rafforzando la competitività. Inoltre, l’hybrid cloud consente una più accurata ottimizzazione dei costi, poiché permette di scegliere – per ciascuna applicazione – l’ambiente più efficiente in base a performance e spesa, adottando modelli pay-per-use ed evitando investimenti eccessivi in infrastrutture sovradimensionate.
Un altro aspetto rilevante è la mitigazione del rischio di vendor lock-in: il modello ibrido garantisce una maggiore libertà di scelta, permettendo alle aziende di combinare soluzioni diverse, riducendo vincoli tecnologici e finanziari e aumentando la resilienza complessiva, anche se le differenze tra ecosistemi (linguaggi, API, strumenti) possono comunque rappresentare delle barriere. Infine, grazie alla sua flessibilità, l’hybrid cloud offre accesso rapido a tecnologie all’avanguardia, consentendo l’integrazione di innovazioni come l’intelligenza artificiale nei processi aziendali, oltre a favorire nuove opportunità di sviluppo e crescita.
OTTIMIZZAZIONE REAL-TIME
L’esplosione dei dati IoT, dei sensori industriali e delle applicazioni mobili ha creato un collo di bottiglia nelle architetture cloud tradizionali. Ogni secondo vengono generati miliardi di byte di dati, ma solo una ridotta percentuale viene effettivamente analizzata e utilizzata per decisioni operative. Inoltre, le architetture cloud centralizzate mostrano i limiti strutturali nella gestione di picchi di traffico distribuiti geograficamente, con conseguente degrado delle performance e potenziali interruzioni di servizio. Infine, la dipendenza dalla connettività Internet espone a rischi di business continuity in caso di interruzioni di rete. Pertanto, emerge la necessità di un nuovo paradigma che avvicini la capacità computazionale ai punti di generazione e consumo dei dati, mantenendo al tempo stesso i benefici di scalabilità e gestione centralizzata del cloud. L’integrazione tra edge computing e hybrid cloud costituisce la risposta strategica alle sfide della trasformazione digitale, sia supportando applicazioni mission-critical sia garantendo continuità operativa e abilitando nuovi modelli di business basati su dati e analytics distribuiti. Di fatto, tale sinergia crea un continuum computazionale che ottimizza la collocazione dei workload in base ai requisiti specifici di latenza, sicurezza e costi, dove l’edge gestisce elaborazioni time-sensitive e pre-elaborazione dei dati, mentre il cloud ibrido fornisce capacità di calcolo scalabile e storage a lungo termine.
La gestione efficace dei dati generati ai margini della rete passa attraverso l’adozione di algoritmi intelligenti, in grado di ottimizzare i flussi informativi selezionando in tempo reale ciò che va elaborato localmente e ciò che può essere inviato al cloud per analisi approfondite. Inoltre, l’edge analytics – supportato da machine learning in tempo reale – consente decisioni autonome e riduce la dipendenza dalla rete centrale. Strumenti di data streaming come Apache Kafka e Apache Flink garantiscono l’elaborazione in tempo reale di flussi ad alta velocità, mentre database – quali InfluxDB e TimescaleDB – offrono performance elevate per lo storage temporale. Infine, il caching distribuito – tramite CDN (Content Delivery Network) estese all’edge – migliora la reattività delle applicazioni, Il data tiering automatico, invece, ottimizza l’archiviazione, spostando i dati tra edge computing e hybrid cloud in base all’utilizzo.
Le architetture event-driven con CEP (Complex Event Processing) distribuito permettono risposte rapide agli eventi critici. Mentre i digital twin aggiornati in tempo reale mantengono sincronizzati il mondo fisico e quello digitale. Inoltre, la gestione automatizzata del ciclo di vita dei dati applica policy di retention distribuite per bilanciare conformità, costi e prestazioni. Infine, tecniche di compressione e deduplicazione aiutano a contenere il volume dei dati senza compromettere la qualità delle analisi.
SFIDE DI SICUREZZA
Per affrontare in modo efficace le sfide legate alla sicurezza della convergenza tra edge computing e hybrid cloud, è necessario adottare un’architettura Zero Trust con un approccio multilivello, capace di proteggere i dati, le applicazioni e le infrastrutture in modo coerente e continuo. Uno degli elementi chiave di questa strategia è la micro-segmentazione della rete, che consente di isolare i workload critici e limitare la superficie d’attacco, affiancata da una gestione federata delle identità per controllare in modo rigoroso gli accessi distribuiti tra ambienti eterogenei.
La protezione dei dati rappresenta una priorità assoluta: per garantire la riservatezza e l’integrità delle informazioni in transito, vengono utilizzati protocolli di crittografia end-to-end come TLS 1.3, insieme a soluzioni post-quantum per anticipare minacce future. In parallelo, il key management distribuito, supportato da Hardware Security Module (HSM), assicura la protezione delle chiavi anche in ambienti edge potenzialmente meno sicuri.
Sul fronte del rilevamento e della risposta, l’impiego dell’intelligenza artificiale permette di analizzare eventi provenienti da fonti eterogenee per identificare comportamenti anomali e potenziali minacce. Tali capacità sono amplificate da piattaforme SOAR (Security Orchestration, Automation and Response), che consentono una risposta automatizzata e tempestiva agli incidenti di sicurezza, riducendo tempi di reazione e impatto operativo. Inoltre, la conformità e la governance dei dati – soprattutto in relazione al GDPR – vengono garantite mediante meccanismi di controllo sulla localizzazione dei dati, audit trail distribuiti e l’applicazione del principio di privacy-by-design, assicurando trasparenza, tracciabilità e rispetto delle normative sin dalla progettazione delle soluzioni. Infine, la sicurezza dell’infrastruttura viene tutelata attraverso tecnologie avanzate, quali il container security scanning, il secure boot e l’attestazione hardware, ovvero strumenti che assicurano l’integrità dei workload e una protezione robusta anche nei contesti edge più esposti, rafforzando l’affidabilità dell’intero ecosistema ibrido.
ROADMAP IN QUATTRO FASI
L’integrazione tra edge computing e cloud ibrido si configura come una delle principali leve strategiche per le imprese che puntano all’efficienza, all’agilità e alla resilienza operativa. Ma come avviare con successo questa convergenza? Per farlo serve un approccio strutturato, che parte dalla comprensione dell’infrastruttura esistente e arriva all’adozione scalabile e sostenibile delle nuove architetture distribuite.
Il percorso inizia con una fase di valutazione strategica, durante la quale le organizzazioni devono eseguire un audit dell’ambiente IT per identificare i carichi di lavoro che possono trarre beneficio dall’elaborazione ai margini della rete. In questa fase è fondamentale analizzare i requisiti di latenza, la localizzazione dei dati e i vincoli normativi, sviluppando al contempo un business case che evidenzi ritorno sull’investimento, priorità operative e opportunità per una sperimentazione iniziale su scala ridotta. Segue quindi la fase di proof of concept (PoC), in cui si testa concretamente l’integrazione edge-cloud attraverso un caso d’uso limitato ma rappresentativo. L’obiettivo è misurare in modo puntuale l’impatto in termini di latenza, consumo di banda ed efficienza operativa, preparando i team attraverso una formazione mirata sulle nuove tecnologie e processi abilitanti.
Superata con successo la fase di sperimentazione, si può procedere con il deployment controllato in ambienti di produzione, avviando un’integrazione graduale dell’infrastruttura edge con l’ecosistema IT esistente. In questa fase, è necessario predisporre strumenti di monitoraggio avanzati, test di disaster recovery, procedure operative standard e misure di sicurezza coerenti con i framework in uso, così da garantire continuità operativa e compliance. Infine, si entra in una fase di scalabilità e ottimizzazione continua, in cui l’infrastruttura edge-cloud viene estesa geograficamente e funzionalmente. Le decisioni vengono guidate dalla telemetria operativa e da processi automatizzati, mentre funzionalità self-service consentono ai team di sviluppo di lavorare con maggiore autonomia. Questa evoluzione permette di aumentare la velocità di rilascio delle soluzioni digitali, migliorare la gestione dei costi e rafforzare la resilienza operativa dell’organizzazione.
EFFICIENZA E ROI
Per valutare con precisione l’efficacia e il ritorno dell’investimento di un’architettura edge-hybrid cloud, è essenziale adottare un sistema strutturato di metriche tecniche, operative e di business, capace di fornire una visione completa delle prestazioni e del valore generato. Le performance metrics permettono di monitorare parametri chiave come la latenza media e quella registrata ai percentili più critici nelle transazioni sensibili, il throughput sostenuto – per esempio in termini di richieste al secondo – e l’uptime, misurato in funzione di SLA differenziati in base al livello di servizio richiesto. Inoltre, l’efficienza della rete viene valutata analizzando l’utilizzo di banda e il grado di ottimizzazione nel trasferimento dei dati verso il cloud centrale.
Le metriche operative forniscono, invece, un quadro della resilienza e dell’efficienza gestionale dell’architettura. Tra queste, il Mean Time To Recovery (MTTR) per la risoluzione degli incidenti, la frequenza di rilascio e il lead time per introdurre nuove funzionalità, così come il monitoraggio dell’utilizzo delle risorse edge e cloud, il costo per transazione processata e il Total Cost of Ownership (TCO) complessivo. Inoltre, per valutare l’impatto sul business, si utilizzano business value indicators che misurano, per esempio, la customer satisfaction nelle applicazioni rivolte all’utente finale, il contributo ai ricavi derivanti da nuove capacità digitali e la riduzione del time-to-market per il lancio di nuovi servizi. A questi si aggiunge il miglioramento dell’efficienza operativa, spesso evidenziato dalla riduzione del personale necessario (FTE) e dall’incremento dell’automazione nei processi aziendali.
Ancora, a supporto di queste analisi, è necessario considerare un Financial ROI Framework strutturato su un orizzonte triennale che permette di considerare in modo sistematico le spese in conto capitale (CapEx) e quelle operative (OpEx), includendo voci quali costi infrastrutturali, gestione operativa, programmi di formazione e manutenzione. I benefici vengono quantificati in termini di cost avoidance (riduzione dei downtime), revenue enablement (abilitazione di nuovi servizi) ed efficienza operativa. Tutto ciò è reso fruibile grazie a dashboard in tempo reale, che aggregano KPI tecnici e di business e garantiscono visibilità continua a stakeholder differenti, attraverso report automatizzati con metriche rilevanti per ciascun ruolo, dal management tecnico ai responsabili di business.
Infine, un’attività di benchmarking continuo, con revisioni trimestrali delle performance rispetto a standard di settore e competitor, consente di individuare opportunità di ottimizzazione, correggere eventuali inefficienze e definire con maggiore precisione le priorità di investimento nella roadmap evolutiva dell’architettura.
IL FUTURO È DISTRIBUITO
L’ecosistema edge-hybrid cloud è destinato a subire una profonda trasformazione nei prossimi anni, trainato dall’evoluzione continua di tecnologie che ne potenzieranno autonomia, sicurezza, sostenibilità e capacità applicative. Tale cambiamento sarà guidato da innovazioni che ne ridefiniranno l’architettura e i modelli operativi, rendendolo sempre più intelligente, resiliente e integrato nei processi digitali aziendali. Di fatto, l’infrastruttura diventerà progressivamente autonoma, grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale per la gestione automatica dei workload. Inoltre, i sistemi basati su reinforcement learning saranno in grado di orchestrare in modo dinamico e ottimizzato le risorse distribuite, adattandosi ai pattern operativi in tempo reale. Ne conseguirà un’infrastruttura capace di scalare automaticamente, ripararsi da sola e migliorare costantemente le proprie prestazioni, riducendo la necessità di interventi umani.
Sul fronte della sicurezza, l’adozione di tecnologie quantum-safe sarà determinante per garantire la protezione dei dati più sensibili nel lungo periodo. Inoltre, la crittografia post-quantum – affiancata a soluzioni come la Quantum Key Distribution (QKD) su reti in fibra ottica – renderà le comunicazioni tra edge computing e hybrid cloud intrinsecamente sicure, requisito fondamentale per gli ambienti mission-critical e per le infrastrutture che richiedono la massima riservatezza.
In questo contesto, la sostenibilità diventerà un principio guida nella progettazione e gestione dei data center edge che, alimentati sempre più da fonti rinnovabili, adotteranno pratiche di green computing che includono il workload scheduling “carbon-aware”, ossia la distribuzione dei carichi di lavoro in base all’intensità carbonica della rete elettrica in un dato momento. A ciò si aggiungeranno soluzioni tecnologiche avanzate, quali il raffreddamento a liquido e chip ad alta efficienza, con l’obiettivo di ridurre il consumo energetico complessivo. Assisteremo anche a una significativa espansione del paradigma serverless all’edge, mentre l’introduzione della Function as a Service (FaaS) in ambienti edge consentirà un’elaborazione reattiva basata su eventi, senza l’onere della gestione dell’infrastruttura sottostante.
Inoltre, tecnologie come WebAssembly (WASM) abiliteranno ambienti di esecuzione altamente performanti e sicuri, capaci di operare su architetture hardware eterogenee, garantendo portabilità, scalabilità e velocità di risposta. Ovvero, un futuro in cui edge e cloud non solo saranno perfettamente integrati, ma anche dotati di capacità evolutive che li renderanno sempre più strategici per la competitività e la resilienza delle organizzazioni digitali.
VISIONE E GOVERNANCE
L’integrazione tra edge e hybrid cloud rappresenta una scelta strategica necessaria per le aziende che vogliono restare al passo con la trasformazione digitale. Tuttavia, per garantirne l’efficacia, non è sufficiente l’adozione tecnologica: servono visione di lungo termine e governance strutturata. A partire dal supporto attivo del top management, è essenziale favorire lo sviluppo di competenze avanzate all’interno dei team IT e business, promuovere partnership mirate con fornitori tecnologici e adottare un approccio incrementale all’implementazione. Il percorso deve iniziare con un assessment accurato dell’infrastruttura esistente, per individuare i workload più critici e i casi d’uso a maggior valore, costruendo su di essi un modello di business solido e sostenibile. In parallelo, investire nella formazione e nel change management rappresenta una leva chiave per l’allineamento organizzativo e per l’adozione efficace delle nuove soluzioni. Dal punto di vista degli investimenti, occorre trovare un equilibrio tra costi infrastrutturali e operativi, facendo leva su cloud provider ibridi, servizi gestiti e modelli di pricing flessibili. Solo così sarà possibile mantenere la scalabilità e la resilienza senza compromettere la sostenibilità economica.
Infine, una governance efficace dovrà poggiare su un centro di eccellenza dedicato, standard architetturali condivisi, policy di sicurezza rigorose e sistemi di monitoraggio continuo. Questi elementi saranno decisivi per costruire un ecosistema edge-hybrid cloud sicuro, interoperabile e in grado di adattarsi in modo dinamico alle evoluzioni del business.
