10 Marzo 2025

Cloud Computing 2025: trend, architetture ibride e nuove competenze

Il cloud computing nel 2025 si posiziona come l’infrastruttura abilitante per la trasformazione digitale, caratterizzata da un’accelerazione nell’adozione di modelli ibridi, strategie multicloud e integrazione avanzata dell’intelligenza artificiale. L’ottimizzazione dei costi e delle prestazioni sta raggiungendo livelli senza precedenti e anche per questo il cloud sta diventando una scelta sempre più strategica per le aziende. Secondo le analisi di Gartner (fonte, link esterno), infatti, la spesa globale per i servizi di cloud pubblico raggiungerà i 884,5 miliardi di dollari nel 2025, con un tasso di crescita medio quinquennale del 20,2% fino al 2028. Anche in Italia il mercato digitale continua a espandersi, con un tasso di crescita previsto del 3,8%.

Sempre più imprese italiane adottano strategie multi-cloud e ibride per ridurre la dipendenza da un singolo fornitore, mitigare i rischi e massimizzare la flessibilità operativa. Ma la tendenza non si limita al territorio italiano: entro il 2027, infatti, si prevede che il 90% delle organizzazioni adotterà un approccio di cloud ibrido (fonte, link esterno). Questa accelerazione è in gran parte dovuta all’Intelligenza Artificiale, che sta trasformando il cloud ibrido in una soluzione ottimale per migliorare efficienza operativa, sicurezza e sostenibilità. Le aziende possono così bilanciare scalabilità e controllo sui dati sensibili, rispondendo alle crescenti esigenze di compliance e governance.

In questo articolo analizzeremo i principali trend del cloud computing nel 2025, evidenziando le innovazioni tecnologiche e le nuove competenze richieste per rimanere competitivi in un settore in continua evoluzione.

Le tendenze del cloud computing nel 2025

Vediamo prima di tutto quali sono le principali tendenze del cloud computing nel 2025.

Integrazione dell’IA e costi infrastrutturali

L’Intelligenza Artificiale sta diventando un elemento chiave nelle strategie dei provider cloud, che stanno investendo in modo massivo per potenziare servizi avanzati come analisi predittiva, machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale. Queste tecnologie permettono di elaborare dati in tempo reale e offrono esperienze più personalizzate ed efficienti. L’impatto dell’AI sul cloud computing si manifesta in tre aree principali:

  • AI-Enhanced Cloud Services: l’integrazione dell’AI nei servizi cloud sta trasformando le operazioni aziendali. I principali provider stanno ampliando le loro offerte includendo strumenti avanzati per analisi dei dati, automazione intelligente e ottimizzazione delle performance.
  • AI-Driven Cost Optimization: l’automazione guidata dall’AI sarà una parte fondamentale del controllo dei costi del cloud e aiuterà le aziende a mantenere bassi i costi, ottimizzare le risorse, e massimizzare il valore della spesa multi-cloud.
  • AI-Powered Cloud Services: l’adozione di servizi cloud potenziati dall’AI migliorerà la protezione dei dati, l’efficienza operativa e la user experience, rendendo i sistemi più reattivi e resilienti.

Tuttavia, l’adozione su larga scala dell’AI nel cloud pone nuove sfide infrastrutturali. I data lake tradizionali, spesso non adeguati alle esigenze computazionali dell’AI, richiedono un’importante modernizzazione. Per far fronte a queste sfide, le organizzazioni stanno migrando verso database a grafo per migliorare la gestione delle relazioni tra dataset e stanno adottando pipeline di dati event-driven per supportare l’elaborazione in tempo reale. Questa transizione comporta un aumento dei costi operativi: si stima che le aziende destineranno fino al 20% del budget IT aggiuntivo esclusivamente all’ottimizzazione dei dati per l’AI.

Architetture Ibride e Multicloud

Le aziende europee stanno adottando in modo massivo le architetture ibride per ottimizzare costi, sicurezza e flessibilità operativa. Questo approccio risponde alla cosiddetta “Tassa AWS”, un fenomeno per cui i costi legati agli hyperscaler tradizionali diventano insostenibili per carichi di lavoro stabili. In Italia, progetti pilota hanno dimostrato che una riallocazione selettiva dei workload verso data center regionali può ridurre i costi operativi (alcuni progetti di esempio sono: Data Center Regionale di Modena, la Data Valley dell’Emilia Romagna e il Data Center Regionale Unitario in Umbria) .

La strategia multicloud cessa quindi di essere un’opzione e si trasforma in necessità: le grandi imprese stanno utilizzando almeno tre provider cloud per evitare il vendor lock-in e sfruttare i vantaggi distintivi di ciascuna piattaforma:

  • AWS per le capacità avanzate di machine learning;
  • Google Cloud per la gestione e analisi dei big data;
  • Azure per la perfetta integrazione con gli ecosistemi Microsoft.

Tuttavia, la crescente complessità nella gestione di ambienti multicloud sta spingendo le aziende a investire in strumenti di orchestrazione cross-cloud. Si prevede un aumento negli investimenti in piattaforme di gestione unificate, fondamentali per garantire coerenza operativa, governance efficace e sicurezza in ambienti distribuiti.

Cloud computing trend 2025

Edge Computing e IoT

Si prevede che il mercato globale dell’edge computing raggiungerà i 33, 4 miliardi di dollari entro il 2025, con un tasso di crescita annuale del 36,9% fino al 2030 (fonte, link esterno). Questo modello distribuito porta l’elaborazione dati più vicino alle fonti di generazione, riducendo la latenza a meno di 5 ms per applicazioni critiche come guida autonoma, telemedicina e automazione industriale. In ambito industriale, l’integrazione tra edge computing e IoT avanzati abilita la manutenzione predittiva, con riduzioni importanti  nei tempi di fermo macchina.

La decentralizzazione comporta però sfide progettuali complesse: le aziende segnalano infatti difficoltà nel mantenere la coerenza tra i nodi edge e il cloud centrale. Soluzioni emergenti includono, ad esempio: database multimodali sincronizzati via blockchain e framework di federated learning per l’addestramento distribuito di modelli. Sul fronte cybersecurity, le architetture zero-trust diventano essenziali per proteggere ambienti edge-to-cloud, mentre la cifratura end-to-end ora copre la gran parte dei flussi di dati.

Ottimizzazione dei costi e FinOps

La gestione finanziaria del cloud è ormai una priorità strategica per le aziende: in Europa, infatti, il 26% delle organizzazioni ha implementato team FinOps dedicati (fonte, link esterno). Questi team combinano analisi predittiva, ottimizzazione automatizzata e contrattazione dinamica con i provider cloud per massimizzare l’efficienza dei costi. Le tecniche più avanzate includono:

  • Sfruttamento dei differenziali di prezzo tra regioni cloud
  • Riconfigurazione delle applicazioni per utilizzare istanze più economiche, senza compromettere le prestazioni.
  • Allocazione dinamica delle risorse basata su costi energetici e impatto ambientale, migliorando sia l’efficienza economica che la sostenibilità.

Un trend significativo è il ritorno on-premise di alcuni carichi di lavoro critici: le aziende che operano in settori come finanza e sanità stanno riportando in-house determinate operazioni, sia per ragioni di compliance, sia per una maggiore prevedibilità dei costi, un’inversione rispetto alle precedenti previsioni di full cloud adoption.

Serverless Computing

Il serverless computing è un modello di cloud computing in cui il provider gestisce automaticamente l’infrastruttura sottostante, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi esclusivamente sul codice e sulla logica applicativa. Questo approccio elimina la necessità di provisioning, scalabilità manuale e manutenzione dei server, ottimizzando tempi e costi operativi.

Nel 2025, il serverless entrerà in una fase di adozione massiva, con una crescita media annua del 25% fino al 2032 (fonte, link esterno). Soluzioni come AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions e IBM Cloud Functions permettono l’esecuzione automatica del codice in risposta a trigger specifici, garantendo:

  • Scalabilità on-demand, senza intervento umano.
  • Modello di costo basato sul consumo reale, riducendo gli sprechi.
  • Maggiore agilità nello sviluppo e nel deployment delle applicazioni.

L’adozione del serverless computing sarà strategica per le aziende che vogliono ottimizzare le proprie operazioni IT, riducendo i costi infrastrutturali e migliorando la time-to-market delle applicazioni.

Architetture security-by-design

Questo modello di architettura integra misure di protezione fin dalle prime fasi dello sviluppo e adottano modelli avanzati per la tutela dei dati e delle infrastrutture.
Tra i modelli emergenti:

  • Confidential computing – protezione dei dati sensibili attraverso cifratura in-memory
  • Homomorphic encryption – Elaborazione su dati completamente cifrati
  • Quantum-safe cryptography, in preparazione per minacce post-quantum

L’adozione di hardware security module (HSM) cloud-based cresce particolarmente nel settore bancario. Si tratta, come suggerisce il nome, di un dispositivo hardware specializzato, offerto come servizio cloud, che gestisce in modo sicuro le chiavi crittografiche e le operazioni di cifratura. Grazie a tecnologie anti-manomissione e isolamento hardware, garantisce elevati standard di sicurezza per operazioni critiche senza necessità di gestire fisicamente il dispositivo.

Le nuove competenze in cloud computing

Per affrontare le sfide poste dalle tendenze del cloud computing nel 2025, i professionisti IT dovranno possedere un insieme diversificato di competenze che spaziano dalle conoscenze tecniche avanzate alla capacità di adattamento e apprendimento continuo. Ecco un’analisi dettagliata delle competenze necessarie:

  • Architetture Cloud-Native: conoscenza approfondita delle architetture cloud-native, che includono microservizi, container (Docker), orchestrazione dei container (Kubernetes) e serverless computing. Gli architetti cloud dovranno avere una conoscenza approfondita delle architetture e dei modelli di progettazione per creare sistemi scalabili, resilienti e sicuri.
  • AI e Machine Learning: comprensione dei principi di base dell’intelligenza artificiale e del machine learning, inclusi gli algoritmi di base, le tecniche di addestramento dei modelli e le piattaforme di AI/ML. La capacità di lavorare con algoritmi di base e piattaforme di AI/ML come AWS SageMaker, Azure ML e Google Vertex AI sarà sempre più richiesta.
  • Edge Computing: conoscenza dei principi dell’edge computing e della sua integrazione con il cloud. La capacità di sviluppare e implementare applicazioni che sfruttano questa tecnologia, migliorando le prestazioni e riducendo il tempo di risposta, è fondamentale, specialmente in contesti come la guida autonoma e la telemedicina.
  • Cybersecurity e cloud security: solida comprensione delle minacce alla sicurezza nel cloud e delle migliori pratiche per proteggere i dati e le applicazioni. Le competenze richieste includono la gestione delle identità e degli accessi (IAM), la crittografia, la protezione delle reti e la risposta agli incidenti. Inoltre, gli specialisti di sicurezza cloud devono essere esperti in zero-trust security e nella protezione dei dati sensibili, applicando i migliori standard di sicurezza per garantire la conformità alle normative.
  • DevOps e automazione: i professionisti DevOps devono saper gestire l’automazione di tutti i processi legati al ciclo di vita delle applicazioni. Questo include Continuous Integration & Deployment (CI/CD), gestione della configurazione, automazione dell’infrastruttura tramite Terraform, Ansible e altre piattaforme, nonché la gestione dei rilasci e delle operazioni cloud in modo efficiente.
  • Gestione dei dati: la capacità di progettare e implementare soluzioni per la gestione dei dati su larga scala sarà sempre più richiesta. Le competenze nella gestione dei dati includono: l’uso di database cloud, data warehouse, data lake e strumenti per l’analisi dei dati.
  • Networking: comprensione dei principi di networking nel cloud, inclusi virtual private cloud (VPC), Software Defined Network (SDN) e le tecniche di bilanciamento del carico. La capacità di configurare e gestire reti cloud sarà essenziale per garantire la connettività e le prestazioni delle applicazioni.

L’ecosistema cloud italiano sta vivendo una fase di crescita accelerata, trainato dall’innovazione tecnologica e dalla crescente necessità di digitalizzazione in tutti i settori economici. Le tendenze emergenti, quali l’adozione di architetture ibride e multicloud, l’integrazione dell’intelligenza artificiale e l’espansione del serverless computing, stanno rivoluzionando il modo in cui le imprese gestiscono le proprie infrastrutture IT. Parallelamente, il quadro normativo italiano ed europeo impone standard rigorosi per garantire trasparenza, sicurezza e conformità. In questo contesto, le aziende devono non solo investire in tecnologie all’avanguardia, ma anche potenziare le competenze interne per operare in un ambiente regolamentato e competitivo, contribuendo così a una trasformazione digitale responsabile e sostenibile.