I migliori 10 software di automazione dei carichi di lavoro cloud e 7 casi d'uso

Anche se il 71% delle aziende utilizza data warehouse cloud pubblici, integrare ambienti multi-cloud frammentati controllando al contempo i costi del cloud rappresenta una doppia sfida.¹ Tuttavia, l'automazione dei carichi di lavoro cloud può orchestrare le pipeline di dati che alimentano queste piattaforme per ottimizzare sia la connettività sia l'efficienza delle risorse.

Esplora le differenze tra l'automazione dei carichi di lavoro cloud e ibrida, i principali strumenti e i casi d'uso dell'automazione dei carichi di lavoro ibrida e cloud.

Che cos'è la gestione dei carichi di lavoro cloud?

La gestione dei carichi di lavoro cloud si riferisce al processo di distribuzione, monitoraggio, scalabilità e ottimizzazione efficienti di applicazioni, servizi o processi (ovvero i carichi di lavoro) in esecuzione in ambienti cloud. In questo contesto, un carico di lavoro può essere qualsiasi elemento, da un microservizio o un'applicazione web a un processo di elaborazione dati su larga scala.

Aspetti chiave della gestione dei carichi di lavoro cloud:

1. Posizionamento dei carichi di lavoro: Decidere dove eseguire i carichi di lavoro (ad es. cloud pubblico o privato, regioni o zone di disponibilità specifiche o tipi specifici di istanze di calcolo come VM, container o funzioni serverless).
2. Ottimizzazione delle risorse: Associare ai carichi di lavoro la giusta quantità e il giusto tipo di risorse di calcolo, memoria, storage e rete per evitare un provisioning eccessivo o insufficiente.
3. Autoscaling: Aumentare o ridurre automaticamente le risorse in base alla domanda, ai modelli di utilizzo o alle metriche delle prestazioni.
4. 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).
5. Applicazione delle policy: Applicare policy di governance al comportamento dei carichi di lavoro, inclusi sicurezza, conformità, controllo dei costi e SLA sulle prestazioni.
6. Gestione della sicurezza: Garantire che i carichi di lavoro siano isolati, crittografati e protetti tramite controlli degli accessi, firewall e gestione delle vulnerabilità.
7. 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?

L'automazione dei carichi di lavoro cloud (CWA) è pensata 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 regolarsi all'aumentare 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) gestisce 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 con i 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 normative di sicurezza, prestazioni, costi o sicurezza, ma l'azienda utilizza anche la tecnologia cloud.

Questo tipo di automazione collega e organizza risorse e attività sia nelle configurazioni IT tradizionali sia nei sistemi basati su cloud. Per ulteriori informazioni, consulta i migliori scheduler di job per cloud ibrido.

I migliori software di automazione dei carichi di lavoro 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 collegamenti sono inclusi nella tabella sopra.

I 7 principali casi d'uso dell'automazione dei carichi di lavoro cloud

1. Conformità normativa

La mancata conformità alle normative sulla privacy dei dati può comportare multe e danni alla reputazione di un'azienda. Gli strumenti di automazione dei carichi di lavoro ibrida e cloud aiutano le aziende ad archiviare, classificare e utilizzare i dati.

Le attività pianificate 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 errori, 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 aggiudicare un contratto pubblico da €180 milioni. Quadri normativi come questo spingono le aziende regolamentate ad automatizzare l'esecuzione dei carichi di lavoro, mantenendo i dati sensibili in regioni conformi o sovrane e indirizzando gli altri carichi di lavoro verso risorse globali.²

Esempio reale sulla conformità

BlueBay Asset Management, una società di investimenti finanziari 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 e dell'infrastruttura IT. BlueBay ha ottenuto risparmi sui costi, una migliore conformità e una maggiore visibilità nei 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 per la sovranità digitale e lo ha utilizzato per aggiudicare un contratto pubblico da €180 milioni, offrendo ai 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 manuale dei servizi richiede molto tempo. Questo può causare prestazioni ridotte e costi elevati. Gli strumenti di automazione cloud creano alcuni modelli e guidano la configurazione dei server virtuali.

Esempio reale sul provisioning cloud

Amazon ha migrato le proprie operazioni nel cloud nel 2010 e ha beneficiato dell'automazione cloud in molti servizi. L'azienda ha automatizzato il proprio sistema di provisioning nel cloud e ha gestito in modo efficiente la capacità di scalabilità. 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 di distribuzione ripetitive.

Gli strumenti HWA e CWA riducono inoltre gli errori causati dagli interventi manuali; le organizzazioni possono rendere il processo più efficiente, affidabile e veloce, portando a rilasci più rapidi, risparmi sui costi e una migliore qualità delle applicazioni.

Esempio reale sulla distribuzione delle applicazioni

AXA Switzerland ha migrato 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 app 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, correzione e self-healing

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 in particolare raccogliere dati su diverse metriche, come l'utilizzo della CPU, il traffico di rete, lo spazio su disco e altro, su tutte le risorse dell'ambiente cloud. Questi dati possono essere utilizzati per analizzare le prestazioni e lo stato di salute di applicazioni e infrastrutture.

I sistemi di monitoraggio automatico possono fornire 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, notificando immediatamente i team responsabili se si verifica un problema.

Per quanto riguarda la correzione, gli strumenti di automazione cloud possono intraprendere azioni predefinite in base a condizioni specifiche. Ad esempio, se un server si interrompe, 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 l'Infrastructure as Code (IaC), è inoltre possibile mantenere uno 'stato desiderato' dell'infrastruttura controllato tramite versionamento. Se vengono rilevate deviazioni da questo stato desiderato, il sistema può essere corretto automaticamente per adeguarsi a tale stato. Ciò semplifica il mantenimento di ambienti coerenti e riduce il rischio di deriva della configurazione.

La correzione automatica 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 si è unita come partner di lancio nel 2025, integrandosi con oltre 20 servizi AWS per automatizzare rilevamento e risposta.⁶

Gli agenti IA estendono l'automazione oltre la correzione 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 IA nelle proprie piattaforme.

Esempio reale sulla correzione

Salling Group rischiava che merce errata raggiungesse i negozi quando la previsione e il rifornimento manuali fallivano. L'azienda 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 correzione a livello di job che riavvia i job e segnala autonomamente gli errori, un elemento di self-healing a livello di flusso di lavoro, non a livello di infrastruttura.

Risultati:

• I dati anagrafici errati vengono rilevati immediatamente, con un controllo a livello di database.
• Le anomalie di durata attivano avvisi; un job di un'ora che viene eseguito per tre ore viene individuato rispetto alle baseline storiche.
• Il supporto esternalizzato per la pianificazione 24/7 è stato in gran parte abbandonato, riducendo i costi, poiché il personale non tecnico può gestirlo internamente.
• L'accuratezza della previsione e del 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 dei carichi di lavoro ibrida e cloud 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 può pianificare questi carichi di lavoro nelle ore non di punta per ridurre i costi tramite l'automazione dei carichi di lavoro o il software di pianificazione dei job. Questo è analogo a un processo di produzione in cui le attività vengono pianificate in base alle dipendenze per massimizzare il throughput riducendo al minimo i tempi di inattività.

La gestione dei costi cloud (FinOps) può essere integrata nella pianificazione e nella gestione delle risorse. L'automazione può scalare 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 sulla pianificazione e gestione delle risorse

RS Components utilizzava un job scheduler obsoleto con un'intera giornata di latenza che non riusciva a coordinare le attività della supply chain tra i fusi orari man mano che l'azienda si espandeva. RS Components ha spostato tutta la pianificazione end-to-end della supply chain su RunMyJobs, utilizzando un unico modello di automazione riutilizzabile che funzionava in ogni Paese e fuso orario.⁸

Risultati:

• Un ROI positivo entro il primo anno, poi esteso all'intera regione Asia-Pacifico.
• Il ciclo ordine-imballaggio ora richiede meno di 20 minuti e gli ordini web circa 3 minuti.
• È andato in produzione entro una scadenza di transizione ristretta 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 utilizzi principali dell'automazione dei carichi di lavoro ibrida e cloud in termini di scalabilità è la capacità di allocare le risorse dinamicamente in base alla domanda in tempo reale. In uno scenario in cui un'organizzazione deve affrontare carichi di lavoro fluttuanti o imprevedibili, la scalabilità manuale delle risorse può essere lenta e inefficiente. Gli strumenti di automazione dei carichi di lavoro ibridi possono scalare automaticamente le risorse verso l'alto o verso il basso, a seconda del carico di lavoro corrente.

Uno dei migliori esempi di come l'automazione dei carichi di lavoro ibrida e cloud 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 i modelli di traffico normali riprendono. Questa flessibilità garantisce un'esperienza cliente ottimale ottimizzando al contempo la spesa cloud.

Esempio reale sulla scalabilità

In assenza di una gestione centralizzata, ACES ha adottato ActiveBatch per orchestrare migliaia di flussi di lavoro cross-platform guidati dagli eventi. Ciò consente loro di scalare il volume dei job e il throughput attraverso sistemi ibridi, a differenza dell'autoscaling elastico delle risorse di calcolo.⁹

Risultati:

• Elaborazione 60x più veloce, da diverse ore a pochi minuti.
• Aumento dei job giornalieri, da meno di 100 a migliaia al giorno.
• Dati e report ora vengono scambiati tra sistemi on-premise, piattaforme cloud e fornitori terzi.
• I flussi di lavoro guidati dagli eventi riducono i tempi di attesa tra i job, migliorando l'affidabilità.
• Backup e archiviazione sono automatizzati, eliminando il lavoro manuale.
• È stato risparmiato tempo sufficiente affinché ACES potesse 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 comportare 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 relativi ai carichi di lavoro. In base a regole aziendali predefinite, gli strumenti di automazione cloud possono rilevare le anomalie (ad esempio violazioni degli SLA o superamenti 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 IA per redigere questa automazione, generando una prima bozza delle configurazioni Terraform o Ansible che gli ingegneri poi esaminano e modificano, accelerando le migrazioni e riducendo lo sforzo manuale degli script ripetitivi.

Esempio reale sull'automazione cloud

Netflix ha automatizzato una parte essenziale delle proprie operazioni DevOps nel cloud e ha ottenuto 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 cloud?

Secondo McKinsey, l'automazione dei flussi di lavoro sui servizi cloud aiuta le aziende a ottenere flessibilità e consente loro di risparmiare tempo, impegno e costi nelle attività manuali.¹¹.

• Scalabilità e ottimizzazione delle prestazioni: Gli ambienti cloud automatizzati consentono alle organizzazioni di scalare le proprie operazioni. 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 picco ed evitando costi inutili nei periodi di basso utilizzo.
• Maggiore affidabilità e minori tempi di inattività: L'automazione può migliorare l'affidabilità del sistema gestendo la manutenzione ordinaria e orchestrando i processi di failover, riducendo così gli errori umani. I processi automatizzati supportano anche 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, consentendo ai team di concentrarsi su miglioramenti proattivi della sicurezza invece che su attività reattive.
• Time-to-market accelerato: Automatizzando la distribuzione e la gestione dell'infrastruttura, l'automazione cloud abilita 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, mettendo le aziende in condizione di 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 sovra-provisioning. L'arresto automatico dei carichi di lavoro non essenziali e la regolazione in tempo reale delle risorse in base alla domanda possono portare a significativi risparmi sui costi, fornendo al contempo una visione chiara e centralizzata dell'utilizzo delle risorse per una migliore pianificazione e previsione.

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Ulteriori letture

Se stai cercando soluzioni di automazione cloud o ibrida, consulta gli articoli su strumenti di automazione dei carichi di lavoro e 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 pianificazione dei job SAP
• Per le 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

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Registro delle modifiche

12 aggiornamenti

20262025202420232022

1. 21 lug

   Aggiunti esempi reali per Salling Group, RS Components e AXA Switzerland.

2. 3 lug

   Aggiunto l'esempio di AWS Security Hub e SentinelOne alla sezione sulla remediation della sicurezza.

Collegamenti di riferimento

1.

2025 State of the Cloud Report | Flexera

2.

Sovereign Cloud Framework explained

3.

BlueBay Asset Management Improves Performance of SQL Environment by 30%

4.

Edge IP Restricted | eplexity.com | Cloudflare

5.

AXA Switzerland: Automation in a Hybrid IT Environment

6.

SentinelOne Debuts as Launch Partner for new AWS Security Hub at re:Inforce 2025 | SentinelOne

SentinelOne

7.

Salling Group Case Study

8.

Distributor Regains Control of End-to-End Supply Chain

9.

ACES Case Study: Productivity and Resource Savings with IT Automation

10.

Lower cloud costs without destroying value | McKinsey

McKinsey & Company

11.

Cloud-migration opportunity: Business value grows, but missteps abound | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

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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Ricercato da

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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