Top 10 software di Cloud Workload Automation e 7 casi d'uso
Sebbene 71% delle aziende utilizzi data warehouse cloud pubblici, l'integrazione di ambienti multi-cloud frammentati e il controllo dei costi del cloud rappresentano una doppia sfida.1 Tuttavia, l'automazione dei carichi di lavoro nel cloud può orchestrare le pipeline di dati che alimentano queste piattaforme per ottimizzare sia la connettività sia l'efficienza delle risorse.
Scopri le differenze tra automazione dei carichi di lavoro cloud e ibrida, i migliori strumenti e i casi d'uso dell'automazione dei carichi di lavoro ibrida e cloud.
Che cos'è la gestione dei carichi di lavoro nel cloud?
La gestione dei carichi di lavoro nel cloud si riferisce al processo di distribuzione, monitoraggio, scalabilità e ottimizzazione efficienti di applicazioni, servizi o processi (ossia carichi di lavoro) in esecuzione in ambienti cloud. Un carico di lavoro in questo contesto può essere qualsiasi cosa, da un microservizio o un'applicazione web a un processo di elaborazione dati su larga scala.
Aspetti chiave della gestione dei carichi di lavoro nel cloud:
- Collocazione dei carichi di lavoro: decidere dove eseguire i carichi di lavoro (ad es. cloud pubblico o privato, regioni o zone di disponibilità specifiche oppure tipi specifici di istanze di calcolo come VM, container o funzioni serverless).
- Ottimizzazione delle risorse: abbinare i carichi di lavoro alla giusta quantità e tipologia di risorse di calcolo, memoria, storage e rete per evitare un provisioning eccessivo o insufficiente.
- Autoscaling: aumentare o ridurre automaticamente le risorse in base alla domanda, ai modelli di utilizzo o alle metriche delle prestazioni.
- Monitoraggio e osservabilità: monitorare prestazioni, disponibilità, costi e sicurezza dei carichi di lavoro utilizzando strumenti come Prometheus, Grafana o sistemi di monitoraggio cloud-native (ad es. AWS CloudWatch, Azure Monitor).
- Applicazione delle policy: applicare policy di governance al comportamento dei carichi di lavoro, tra cui sicurezza, conformità, controllo dei costi e SLA sulle prestazioni.
- Gestione della sicurezza: garantire che i carichi di lavoro siano isolati, crittografati e protetti tramite controlli degli accessi, firewall e gestione delle vulnerabilità.
- Coordinamento multi-cloud o cloud ibrido: gestire i carichi di lavoro tra più provider cloud o tra ambienti cloud e on-premise, spesso utilizzando piattaforme di orchestrazione come Kubernetes o strumenti infrastructure-as-code.
Qual è la differenza tra automazione dei carichi di lavoro cloud e ibrida?
Cloud Workload Automation (CWA) è progettata per ambienti cloud come configurazioni pubbliche, private e multi-cloud. Aiuta ad automatizzare le attività su diverse piattaforme cloud. Questo tipo di automazione si adatta bene alla natura flessibile delle risorse cloud, riuscendo a scalare al crescere o al diminuire delle esigenze. La CWA è utile per le aziende che sono completamente nel cloud o che stanno migrando al cloud. Si sovrappone anche all'orchestrazione cloud, che si concentra sul coordinamento di più servizi e flussi di lavoro cloud per garantire che vengano eseguiti in modo efficiente insieme.
Hybrid Workload Automation (HWA) riguarda ambienti cloud e on-premise (come un ufficio o un data center). Aiuta a gestire le attività in entrambe le aree, collegando il lavoro tradizionale del data center ai servizi cloud.
L'HWA è essenziale per le aziende che dispongono sia di sistemi on-premise sia di servizi cloud. È particolarmente utile quando alcuni dati o programmi devono rimanere on-premise per motivi quali norme di sicurezza, prestazioni, costi o sicurezza, ma l'azienda utilizza anche la tecnologia cloud.
Questo tipo di automazione collega e organizza risorse e attività tra le configurazioni IT tradizionali e i sistemi basati su cloud. Consulta i migliori scheduler di job per cloud ibrido per ulteriori informazioni.
I migliori software di automazione dei carichi di lavoro nel cloud
*Le valutazioni si basano su recensioni di utenti B2B. I fornitori sono classificati in base alle loro recensioni, ad eccezione degli abbonati, i cui link sono inclusi nella tabella sopra.
I 7 principali casi d'uso dell'automazione dei carichi di lavoro nel cloud
1. Conformità normativa
La mancata conformità alle normative sulla privacy dei dati può comportare sanzioni e danni alla reputazione di un'azienda. Gli strumenti di automazione ibrida e dei carichi di lavoro nel cloud aiutano le aziende a archiviare, classificare e utilizzare i dati.
Le attività programmate regolarmente per audit di sicurezza, controlli di conformità e aggiornamenti possono essere automatizzate, garantendo che queste attività critiche vengano eseguite in modo coerente e senza interruzioni, riducendo così il rischio di violazioni della sicurezza e sanzioni per non conformità.
Nel 2025 la Commissione europea ha introdotto un Cloud Sovereignty Framework che valuta i servizi cloud in base alla sovranità digitale e lo ha utilizzato per assegnare un contratto del settore pubblico da €180 milioni. Quadri di questo tipo spingono le aziende regolamentate ad automatizzare il luogo in cui vengono eseguiti i carichi di lavoro, mantenendo i dati sensibili in regioni conformi o sovrane e instradando gli altri carichi di lavoro verso risorse globali.2
Esempio reale di conformità
BlueBay Asset Management, una società di investimento finanziario con sede nel Regno Unito, ha implementato con successo ActiveBatch Workload Automation per centralizzare la pianificazione dei job e migliorare le prestazioni del sistema.
La soluzione ha consentito loro di automatizzare processi aziendali critici, come la valutazione del rischio e gli aggiornamenti del software di trading, il reporting SSRS e la gestione delle operazioni IT e dell'infrastruttura. BlueBay ha ottenuto risparmi sui costi, una migliore conformità e una maggiore visibilità sui propri flussi di lavoro.3
Le norme sulla residenza dei dati richiedono che alcuni carichi di lavoro rimangano all'interno di giurisdizioni specifiche. Nel 2025 la Commissione europea ha formalizzato tali requisiti con un Cloud Sovereignty Framework che valuta i servizi cloud in base alla sovranità digitale e lo ha utilizzato per assegnare un contratto del settore pubblico da €180 milioni, offrendo a settori regolamentati come i servizi finanziari uno standard rispetto al quale automatizzare il posizionamento.2
2. Provisioning cloud
Se un'azienda utilizza server virtuali, configurare ed effettuare il provisioning dei servizi manualmente richiede molto tempo. Ciò può comportare prestazioni ridotte e costi elevati. Gli strumenti di automazione cloud creano alcuni modelli e guidano la configurazione dei server virtuali.
Esempio reale di provisioning cloud
Un importante operatore wireless statunitense impiegava 5,5 giorni lavorativi per effettuare manualmente il provisioning di ogni server virtuale. L'azienda ha automatizzato il provisioning con ServiceNow Cloud Management, consentendo ai team di ordinare VM standardizzate e preconfigurate da un catalogo self-service.
Risultati:
- Il tempo di provisioning delle VM è passato da circa una settimana a meno di un'ora
- Oltre 5 milioni di dollari di risparmi OPEX annuali
- Personale liberato dal provisioning manuale per dedicarsi ad altri progetti di automazione.4
3. Distribuzione delle applicazioni
L'automazione ibrida e cloud accorcia i cicli di rilascio e rende le distribuzioni più affidabili, liberando il team di sviluppo affinché si concentri sulla creazione di nuove funzionalità e sul miglioramento dell'applicazione invece di dedicare tempo ad attività ripetitive di deploy.
Gli strumenti HWA e CWA riducono inoltre gli errori causati dagli interventi manuali; le organizzazioni possono rendere il processo più efficiente, affidabile e rapido, portando a rilasci più rapidi, risparmi sui costi e una migliore qualità delle applicazioni.
Esempio reale di distribuzione delle applicazioni
AXA Svizzera ha spostato le proprie applicazioni su OpenShift su Azure, ma quelle applicazioni containerizzate dipendevano ancora dai dati presenti sul mainframe. Per questo motivo, la compagnia assicurativa ha utilizzato Stonebranch UAC con OpenShift per distribuire applicazioni basate su container e orchestrare il flusso di dati nel proprio ambiente ibrido.5
Risultati:
- Le applicazioni containerizzate vengono eseguite su OpenShift, orchestrate centralmente da UAC.
- Il portale myAXA consente ad agenti e clienti di accedere in modo sicuro a documenti, fatture e dati personali.
- AXA ha segnalato una migrazione più rapida.
4. Monitoraggio, remediation e auto-riparazione
Gli strumenti di automazione ibrida e cloud possono essere utilizzati per configurare il monitoraggio automatico di applicazioni e infrastrutture. Gli strumenti di automazione cloud possono raccogliere specificamente dati su diverse metriche, come utilizzo della CPU, traffico di rete, spazio su disco e altro, su tutte le risorse nell'ambiente cloud. Questi dati possono essere utilizzati per analizzare le prestazioni e lo stato di salute di applicazioni e infrastrutture.
I sistemi di monitoraggio automatizzato possono offrire visibilità in tempo reale sulle operazioni del sistema, consentendo di rilevare le anomalie nel momento in cui si verificano. Sono in grado di generare avvisi in base a condizioni predefinite, avvisando immediatamente i team responsabili se si verifica un problema.
Per quanto riguarda la remediation, gli strumenti di automazione cloud possono intraprendere azioni predefinite in base a condizioni specifiche. Ad esempio, se un server si arresta, lo strumento può avviare automaticamente un nuovo server per garantire la continuità del servizio. Ciò garantisce che l'impatto di eventuali problemi sia ridotto al minimo e che i servizi rimangano disponibili per gli utenti.
Utilizzando Infrastructure as Code (IaC), è inoltre possibile mantenere uno “stato desiderato” dell'infrastruttura controllato da versione. Se vengono rilevate deviazioni da questo stato desiderato, il sistema può essere corretto automaticamente per corrispondere a tale stato. Ciò rende più semplice mantenere ambienti coerenti e riduce il rischio di deriva della configurazione.
La remediation automatizzata può essere utilizzata anche nell'ambito della sicurezza. Se viene rilevata una potenziale minaccia alla sicurezza, il sistema può intervenire immediatamente, ad esempio isolando un sistema compromesso o applicando una patch necessaria.
AWS Security Hub, ad esempio, correla i risultati di sicurezza in un ambiente e può attivare automaticamente queste risposte; SentinelOne vi ha aderito come partner di lancio nel 2025, integrandosi con più di 20 servizi AWS per automatizzare rilevamento e risposta.6
Gli agenti di intelligenza artificiale estendono l'automazione oltre la remediation fissa e basata su regole. Questi sistemi anticipano potenziali guasti e regolano operazioni come il posizionamento dei carichi di lavoro, l'allocazione delle risorse e il ripristino in base alle condizioni in tempo reale, con un intervento umano limitato.
Scopri quali fornitori integrano tali funzionalità di intelligenza artificiale nelle loro piattaforme.
Esempio reale di remediation
Salling Group rischiava che merce errata arrivasse nei negozi quando la previsione e il rifornimento manuali fallivano. Ha sostituito il vecchio scheduler con RunMyJobs per ottenere visibilità sulla supply chain e avvisi sugli errori.7
RMJ ha aggiunto 15 punti di controllo di monitoraggio con dashboard in tempo reale e una remediation a livello di job che riavvia i job e segnala gli errori da sola, un elemento di auto-riparazione a livello di workflow, non di infrastruttura.
Risultati:
- I dati anagrafici errati vengono rilevati immediatamente, controllati a livello di database.
- Le anomalie di durata attivano avvisi: un job di un'ora che viene eseguito per tre ore viene rilevato rispetto alle baseline storiche.
- Il supporto alla schedulazione esternalizzato 24/7 è stato in gran parte eliminato, riducendo i costi, poiché il personale non tecnico può gestirlo internamente.
- La precisione di previsione e rifornimento è migliorata grazie a un'automazione end-to-end coerente.
- Il personale individua i problemi in anticipo, con meno lavoro manuale e minori tempi di inattività.
5. Pianificazione e gestione delle risorse
Grazie alle sue capacità di pianificazione intelligente, l'automazione ibrida e cloud dei carichi di lavoro garantisce che le attività vengano eseguite nei momenti ottimali e in condizioni predefinite. Ad esempio, un'azienda che elabora grandi quantità di dati durante la notte potrebbe pianificare questi carichi di lavoro nelle ore non di punta per ridurre i costi tramite l'automazione dei carichi di lavoro o un software di schedulazione dei job. Ciò è analogo a un processo produttivo in cui le attività vengono pianificate in base alle loro dipendenze per massimizzare il throughput riducendo al minimo i tempi morti.
La gestione dei costi del cloud (FinOps) può essere integrata nella pianificazione e nella gestione delle risorse. L'automazione può ridimensionare dinamicamente le risorse, applicare un'orchestrazione basata su policy e arrestare le istanze inattive o sottoutilizzate, riducendo gli sprechi e abbassando le spese cloud.
Esempio reale di pianificazione e gestione delle risorse
RS Components utilizzava un job scheduler obsoleto con un giorno intero di latenza che non riusciva a coordinare le attività della supply chain tra i fusi orari con l'espansione dell'attività. RS Components ha spostato l'intera pianificazione end-to-end della supply chain su RunMyJobs, utilizzando un modello di automazione riutilizzabile che funzionava in ogni paese e fuso orario.8
Risultati:
- ROI positivo entro il primo anno, poi esteso alla regione Asia-Pacifico.
- Il ciclo ordine-imballaggio ora viene eseguito in meno di 20 minuti e gli ordini web in circa 3 minuti.
- È entrato in funzione entro una scadenza di transizione stretta di 3 mesi dopo un pilota di 7 giorni.
- Ha riportato internamente la pianificazione precedentemente esternalizzata, riducendo i costi.
6. Migliorare la scalabilità
Uno degli usi principali dell'automazione ibrida e cloud dei carichi di lavoro nella scalabilità è la capacità di allocare le risorse dinamicamente in base alla domanda in tempo reale. In uno scenario in cui un'organizzazione sperimenta carichi di lavoro fluttuanti o imprevedibili, la scalabilità manuale delle risorse può essere lenta e inefficiente. Gli strumenti di automazione ibrida dei carichi di lavoro possono aumentare o ridurre automaticamente le risorse in base al carico di lavoro corrente.
Uno dei migliori esempi di come l'automazione ibrida e cloud dei carichi di lavoro possa influire sull'efficienza si ha durante eventi come il Black Friday o il Cyber Monday. Le aziende di e-commerce, ad esempio, possono utilizzare questi strumenti per aumentare dinamicamente le risorse per gestire il carico elevato e poi ridurle quando tornano i normali modelli di traffico. Questa flessibilità garantisce un'esperienza cliente ottimale, ottimizzando al contempo la spesa cloud.
Esempio reale di scalabilità
In assenza di una gestione centralizzata, ACES ha adottato ActiveBatch per orchestrare migliaia di workflow cross-platform guidati dagli eventi. Ciò consente loro di scalare il volume dei job e il throughput tra sistemi ibridi, distinguendosi dall'autoscaling elastico del calcolo.9
Risultati:
- Elaborazione 60x più rapida, da diverse ore a minuti.
- Aumento dei job giornalieri, da meno di 100 a migliaia al giorno.
- Dati e report vengono ora scambiati tra sistemi on-premise, piattaforme cloud e fornitori terzi.
- I workflow guidati dagli eventi riducono i tempi di attesa tra i job, migliorando l'affidabilità.
- Backup e archiviazione sono automatizzati, eliminando il lavoro manuale.
- Tempo risparmiato sufficiente affinché ACES possa probabilmente evitare di aggiungere un'altra risorsa.
7. Automazione di altre attività manuali nel cloud
Le attività manuali sono soggette a errori umani e possono causare perdite significative per le aziende. L'automazione ibrida e cloud consente alle aziende di automatizzare le attività manuali e ripetitive in un ambiente cloud. Gli strumenti HWA e CWA codificano i carichi di lavoro nel cloud e consentono allo strumento di ripeterli in futuro.
L'automazione ibrida e cloud elimina le pratiche soggette a errori e accelera i processi dei carichi di lavoro. In base a regole di business predefinite, gli strumenti di automazione cloud possono rilevare i superamenti (ad esempio violazioni degli SLA o sforamenti delle soglie di costo) e avvisare l'utente. Automatizzando i carichi di lavoro nel cloud, le aziende possono gestire i propri flussi di lavoro in modo rapido, sicuro e affidabile.
I team utilizzano assistenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale per redigere questa stessa automazione, generando una prima bozza di configurazioni Terraform o Ansible che gli ingegneri poi esaminano e adattano, accelerando le migrazioni e riducendo lo sforzo manuale della scrittura di script ripetitivi.
Esempio reale di automazione cloud
Netflix ha automatizzato una parte essenziale delle proprie operazioni DevOps nel cloud e ha acquisito flessibilità nel rilascio di nuove modifiche al proprio sito web.10 In caso di problemi con le modifiche al sito, gli utenti tornano alle versioni precedenti e continuano a guardare senza interruzioni, grazie all'automazione cloud.
Quali sono i principali vantaggi dell'automazione dei carichi di lavoro nel cloud?
Secondo McKinsey, l'automazione dei flussi di lavoro sui servizi cloud aiuta le aziende a ottenere flessibilità e consente loro di risparmiare tempo, sforzi e costi nelle attività manuali.11.
- Scalabilità e ottimizzazione delle prestazioni: gli ambienti cloud automatizzati consentono alle organizzazioni di scalare le proprie attività. Automatizzando il provisioning e la scalabilità delle risorse, le aziende possono adattarsi rapidamente alla domanda fluttuante senza interventi manuali, garantendo prestazioni ottimali nei periodi di punta ed evitando costi inutili nei periodi di basso utilizzo.
- Maggiore affidabilità e tempi di inattività ridotti: l'automazione può migliorare l'affidabilità del sistema gestendo la manutenzione ordinaria e orchestrando i processi di failover, riducendo così l'errore umano. I processi automatizzati supportano inoltre il disaster recovery, replicando carichi di lavoro e dati tra le regioni per garantire la continuità aziendale in caso di guasto.
- Maggiore sicurezza e conformità: l'automazione cloud aiuta ad applicare le policy di sicurezza e conformità in modo coerente. Con scansioni automatiche delle vulnerabilità, gestione della configurazione e controllo degli accessi, le organizzazioni possono monitorare la conformità alle normative di settore e ridurre al minimo i rischi, liberando i team affinché si concentrino su miglioramenti proattivi della sicurezza anziché su attività reattive.
- Time-to-market accelerato: automatizzando la distribuzione e la gestione dell'infrastruttura, l'automazione cloud favorisce le pratiche DevOps e CI/CD, riducendo il tempo necessario per portare nuovi prodotti o funzionalità sul mercato. Cicli di test e distribuzione più rapidi e automatizzati consentono iterazioni e innovazione rapide, posizionando le aziende per rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato.
- Risparmio sui costi e ottimizzazione delle risorse: l'automazione nel cloud consente un'allocazione ottimizzata delle risorse, riducendo le risorse inattive e il provisioning eccessivo. L'arresto automatico dei carichi di lavoro non essenziali e la regolazione in tempo reale delle risorse in base alla domanda possono portare a risparmi significativi, fornendo al contempo una visione chiara e centralizzata dell'utilizzo delle risorse per migliorare budget e previsioni.
Aggiungi come fonte preferitaUlteriori letture
Se stai cercando soluzioni di automazione cloud o ibride, consulta gli articoli sugli strumenti di automazione dei carichi di lavoro e sui job scheduler per ciascuna area:
- Per carichi di lavoro aziendali: I migliori job scheduler per cloud ibrido
- Per le aziende che si affidano a SAP: I migliori software di schedulazione dei job SAP
- Per piccole imprese con esigenze di automazione semplici: I migliori job scheduler open source e strumenti WLA
- Per l'automazione generale dei carichi di lavoro: I migliori 7+ strumenti di automazione dei carichi di lavoro
FAQ
Sì, la maggior parte delle soluzioni CWA è progettata per supportare ambienti multi-cloud, consentendo alle aziende di automatizzare i carichi di lavoro su diverse piattaforme cloud e fornitori di servizi.
Le soluzioni CWA offrono in genere funzionalità di sicurezza, ma la sicurezza complessiva dipende anche dai servizi cloud specifici utilizzati e dalla conformità dell'utente alle migliori pratiche di sicurezza.
L'automazione tradizionale dei carichi di lavoro viene eseguita su server on-premise dedicati utilizzando pianificazioni temporali fisse e scalabilità manuale.
L'automazione dei carichi di lavoro nel cloud opera in ambienti cloud elastici, utilizzando trigger di eventi in tempo reale (come caricamenti di file o aggiornamenti di database), integrazioni native tramite API e scalabilità automatica per gestire la domanda variabile.
Sì, la maggior parte delle soluzioni HWA è progettata per funzionare con più provider cloud, consentendo alle aziende di gestire e automatizzare i carichi di lavoro in diversi ambienti cloud.
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Registro delle modifiche
12 aggiornamentiAggiunti esempi reali per Salling Group, RS Components e AXA Switzerland.
Aggiunto l'esempio di AWS Security Hub e SentinelOne alla sezione sulla remediation della sicurezza.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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