Il futuro del cloud e dell’edge computing: trend e prospettive

Il panorama tecnologico sta evolvendo rapidamente, e due tendenze stanno dominando la scena: il cloud computing e l’edge computing. Sebbene il cloud continui a essere una scelta popolare tra i Chief Information Officer (CIO) per la sua capacità di gestire e analizzare grandi quantità di dati, l’edge computing sta emergendo come una soluzione efficace per operazioni in tempo reale che richiedono bassa latenza.

La trasformazione digitale guidata dal cloud

Il cloud computing ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono i propri dati e applicazioni. Secondo un recente rapporto di IDC, il cloud pubblico rappresenterà oltre il 70% della spesa per le nuove applicazioni software enterprise entro il 2028. Questo trend è guidato dalla crescente domanda di applicazioni aziendali basate sul cloud, che si traduce in un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 16,5% nei prossimi cinque anni. L’intelligenza artificiale, in particolare l’IA generativa, sta giocando un ruolo chiave in questa crescita, favorendo l’adozione di soluzioni SaaS (Software as a Service) e cloud-enabled.

Le aziende italiane stanno investendo pesantemente nel cloud per sostenere la loro trasformazione digitale. Un esempio è Intred, un operatore di telecomunicazioni che ha adottato un modello hybrid cloud per bilanciare sicurezza e scalabilità. Secondo Alessandro Ballestriero, CTO di Intred, mantenere i dati critici on-premises garantisce una maggiore sicurezza, mentre l’adozione del cloud per altri servizi aziendali offre vantaggi significativi in termini di costo e flessibilità. Questa strategia permette alle aziende di virtualizzare un numero considerevole di macchine fisiche, riducendo i costi operativi e migliorando l’efficienza energetica.

L’ascesa dell’edge computing: efficienza e velocità in tempo reale

Mentre il cloud continua a dominare, l’edge computing sta emergendo come una soluzione complementare, particolarmente adatta per applicazioni che richiedono bassa latenza e velocità di elaborazione in tempo reale. L’edge computing, che prevede l’elaborazione dei dati alla periferia della rete, vicino alla fonte del dato, sta guadagnando terreno in settori come l’Internet of Things (IoT), l’automazione industriale e i veicoli connessi.

Gianni Sannino, Head of Operations IT & Services di Sirti Digital Solutions, sottolinea che molte applicazioni che in passato erano ospitate sul cloud si stanno spostando verso l’edge. Questo approccio riduce la latenza e aumenta la reattività delle applicazioni, migliorando l’efficienza operativa. Con l’avvento di nuovi microprocessori e processori quantici, sarà possibile eseguire applicazioni complesse direttamente su dispositivi locali, senza la necessità di una connessione costante a server remoti.

Il mercato dei data center edge è destinato a crescere rapidamente. Secondo Precedence Research, si prevede che il mercato dei data center edge raggiungerà i 60 miliardi di dollari entro il 2028, con un CAGR del 18,5%. Questa crescita è guidata dalla necessità di elaborare dati in tempo reale alla periferia della rete, supportando applicazioni critiche come l’intelligenza artificiale e l’IoT. Tuttavia, l’implementazione di data center edge presenta sfide significative in termini di sicurezza e gestione delle infrastrutture distribuite.

Il futuro dell’IT: un equilibrio tra cloud ed edge

Il futuro dell’IT non sarà dominato esclusivamente dal cloud o dall’edge computing, ma da una combinazione di entrambe le tecnologie. I CIO dovranno valutare attentamente i casi d’uso specifici e scegliere la combinazione ideale di cloud ed edge per le loro esigenze aziendali. Il cloud continuerà a essere fondamentale per le applicazioni che richiedono elevata capacità di calcolo e storage a lungo termine, mentre l’edge computing sarà cruciale per le applicazioni in tempo reale che richiedono bassa latenza.

L’intelligenza artificiale giocherà un ruolo chiave in questo equilibrio. Attualmente, molte aziende si concentrano su Large Language Models (LLM), che richiedono una potenza di calcolo significativa e sono generalmente gestiti nel cloud. Tuttavia, in futuro, aumenterà l’adozione di Small Language Models (SLM), che possono essere eseguiti direttamente su dispositivi edge grazie alla loro efficienza energetica e alla minore necessità di dati. Questo spostamento verso l’edge permetterà alle aziende di implementare applicazioni IA più mirate e efficienti.