Secondo il Flexera 2026 State of the Cloud Report, l’88% delle organizzazioni utilizza una strategia multicloud, mentre il 73% opera in ambienti hybrid cloud. Il multicloud nasce spesso da una scelta strategica: usare il provider più adatto a ciascun workload, aumentare la resilienza e ridurre il vendor lock-in. In altri casi, però, emerge nel tempo da acquisizioni, scelte autonome dei team e architetture stratificate, con un inevitabile aumento della complessità gestionale.
In questa sede parliamo di ottimizzazione del workload placement in ambienti multicloud, cioè di come decidere dove collocare applicazioni, dati e servizi quando l’azienda utilizza più provider. Una scelta non banale, perché decisioni prive di approccio strategico possono aumentare non solo la complessità, ma anche TCO e debito tecnico.
Key Points
- Il multicloud offre flessibilità e resilienza, ma aumenta la complessità da governare. Più provider significano più tecnologie, integrazioni, policy, costi e dipendenze da coordinare.
- Una delle sfide è il workload placement. Decisioni prese ad hoc possono favorire cloud sprawl, duplicazioni, aumento del TCO e debito tecnico.
- La risposta passa da una workload placement policy formale. Assessment, mappatura delle dipendenze, vincoli tecnici e normativi, affinità tecnologiche e valutazione del TCO.
Come nasce il cloud sprawl
“Un workload placement ‘ad hoc’ genera cloud sprawl e inefficienza”. In questo modo, gli analisti di Gartner avviano una riflessione sui rischi di un approccio al workload placement basato su decisioni isolate e prive di criteri condivisi.
L’iperframmentazione dell’architettura cloud (cloud sprawl) raramente nasce da una singola decisione; più spesso è il risultato di molte scelte tecnicamente sensate prese in momenti diversi. Un team adotta un servizio gestito su Azure, un altro sceglie AWS per un nuovo workload, un’applicazione legacy resta on-premise, mentre un componente analytics viene spostato su Google Cloud. Nel frattempo, acquisizioni e integrazioni aggiungono ulteriori ambienti e dipendenze.
A livello architetturale, lo sprawl può assumere forme diverse. Può infatti riguardare:
- Interi workload distribuiti tra provider differenti;
- Singoli componenti dello stesso workload: front-end, backend, database, sistemi di identity, data platform e servizi di terze parti;
- Stack operativi frammentati, con strumenti diversi per monitoring, security, IAM, backup, networking e CI/CD.
Le conseguenze: costi, complessità, sicurezza e debito tecnico
Quando workload e componenti si distribuiscono tra ambienti cloud diversi, l’azienda si espone a diversi rischi.
Aumento della complessità gestionale
La prima ovvia conseguenza è l’aumento della complessità gestionale. Crescono infatti le integrazioni cross-cloud, le configurazioni di rete, i sistemi IAM, i flussi di dati e gli strumenti necessari per monitorare infrastrutture che non condividono (necessariamente) le stesse tecnologie. Anche attività ordinarie come troubleshooting, patching, backup o incident response possono richiedere competenze e procedure differenti.
Aumento del TCO
A questa complessità si aggiunge un impatto diretto sul Total Cost of Ownership. Il costo di un workload non coincide infatti con quello delle sole risorse di compute o storage: vanno considerati anche data transfer ed egress, connettività tra cloud, licenze, strumenti duplicati, supporto, competenze specialistiche e maggiore effort operativo. Una scelta conveniente se valutata isolatamente può quindi risultare meno vantaggiosa quando viene inserita nel contesto dell’intero ecosistema IT.
Sicurezza e compliance
La frammentazione aumenta la superficie da governare sul piano della sicurezza e della compliance. Provider diversi adottano modelli, servizi, policy e tool differenti, rendendo difficile applicare in modo uniforme principi come least privilege, segmentazione, cifratura e tracciabilità degli accessi. Inoltre, la distribuzione di dati e workload tra region e provider diversi può complicare data residency, audit, raccolta delle evidenze e applicazione coerente dei principi di sovranità digitale. Il rischio non è necessariamente che il multicloud sia meno sicuro, ma che una crescita non governata produca configurazioni incoerenti e gap di visibilità.
Debito tecnico
Un capitolo specifico riguarda il debito tecnico. Ogni scelta di placement introduce infatti dipendenze che devono essere mantenute nel tempo. Se componenti fortemente correlati vengono distribuiti tra provider diversi, questi diventano parte strutturale dell’architettura. Il risultato è che ogni futura modifica, migrazione o razionalizzazione richiede più lavoro e comporta maggiori rischi.
Come governare al meglio il workload placement nel multicloud
Citando Gartner, il punto chiave per governare al meglio il multicloud è definire una formal workload placement policy prima che la distribuzione tra più cloud diventi un problema per i CIO.
Non tutte le aziende arrivano a questo livello di maturità fin dall’inizio perché, come detto, il multicloud cresce spesso per stratificazione e le regole arrivano solo quando complessità, costi e dipendenze sono già aumentati. La policy serve proprio a trasformare il workload placement da scelta episodica a processo decisionale ripetibile.
Il primo passo, però, viene ancora prima della policy ed è un assessment strutturato dell’ambiente esistente. Prima di decidere dove collocare nuovi workload o come razionalizzare quelli già distribuiti, occorre avere una fotografia affidabile di applicazioni, dipendenze, flussi dati, integrazioni, requisiti di sicurezza e compliance, costi e competenze disponibili. Mai come in questi casi, è necessario che l’assessment iniziale sia affidabile e approfondito.
Su questa base, la workload placement policy può essere costruita attorno ad alcuni criteri decisionali ricorrenti.
Partire dalle dipendenze, non dal provider
Il placement dovrebbe partire dalla mappatura delle dipendenze e delle integrazioni dei workload, non dalle caratteristiche del singolo provider. Se componenti che comunicano frequentemente tra loro vengono collocati su cloud diversi, ogni interazione deve attraversare confini infrastrutturali differenti, con più latenza, traffico dati, configurazioni di rete, controlli di sicurezza e punti di possibile guasto. Per questo i provider raccomandano, quando possibile, di mantenere vicini i workload e i componenti strettamente correlati.
Definire prima i vincoli non negoziabili
Alcune decisioni possono essere escluse a monte. Compliance, data residency, disponibilità regionale dei servizi, requisiti di sicurezza, SLA e caratteristiche tecniche possono rendere un provider inadatto indipendentemente dal prezzo o dalle funzionalità offerte. La policy dovrebbe distinguere chiaramente i requisiti obbligatori da quelli sui quali è possibile effettuare un trade-off.
Valutare il TCO reale, non quello teorico
Come anticipato, il TCO è uno dei criteri centrali nel workload placement, ma nel multicloud stimarlo correttamente è meno banale di quanto sembri. I provider applicano modelli differenti per compute, storage, networking, data transfer, servizi gestiti, sconti e commitment; di conseguenza, confrontare due workload sulla sola base del listino rischia di produrre risultati poco significativi.
Gli hyperscaler mettono a disposizione pricing calculator per modellare configurazioni e consumi, mentre alcuni strumenti consentono di includere utilizzo storico, sconti contrattuali, reserved capacity o scenari di migrazione. La difficoltà aumenta quando il workload entra in un’architettura multicloud già esistente, perché in quel caso il TCO non va calcolato solo sul servizio di destinazione, ma anche sull’effetto che quella scelta produce sul resto dell’ambiente. Nuove connessioni, traffico cross-cloud, commitment già sottoscritti e capacità inutilizzata altrove possono cambiare il risultato economico.
Kirey: aiutiamo le aziende a valorizzare tutto il potenziale del multicloud
In Kirey aiutiamo le aziende a costruire e governare il proprio cloud journey, valorizzando da sempre i benefici dei modelli ibridi e multicloud. Grazie a un’esperienza decennale, sappiamo che le architetture più distribuite comportano anche un livello superiore di complessità, che va affrontato con metodo, visione e una governance coerente.
Nei nostri progetti, affianchiamo organizzazioni che operano in settori complessi e regolamentati e le aiutiamo a definire strategie multicloud che comprendono proprio il workload placement. Nel farlo, consideriamo non solo performance e requisiti tecnici, ma anche resilienza, sicurezza, compliance e sostenibilità economica. L’obiettivo è costruire architetture capaci di sfruttare la flessibilità del multicloud in modo funzionale ed efficace.
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