I 10 migliori software di automazione del carico di lavoro cloud e 7 casi d'uso
Sebbene il 71% delle aziende utilizzi data warehouse cloud pubblici, integrare ambienti multi-cloud frammentati controllando al contempo i costi del cloud rappresenta una doppia sfida.1 Tuttavia, l'automazione del carico 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 automazione del carico di lavoro cloud e ibrida, i principali strumenti e i casi d'uso dell'automazione del carico di lavoro ibrida e cloud.
Che cos'è la gestione del carico di lavoro cloud?
La gestione del carico di lavoro cloud si riferisce al processo di distribuzione, monitoraggio, scalabilità e ottimizzazione efficienti di applicazioni, servizi o processi (ovvero carichi di lavoro) eseguiti in ambienti cloud. In questo contesto, un carico di lavoro può essere qualsiasi cosa, da un microservizio o un'applicazione web a un processo di elaborazione dati su larga scala.
Aspetti chiave della gestione del carico di lavoro cloud:
- Collocazione del carico 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).
- 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 relative al comportamento dei carichi di lavoro, inclusi 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 di accesso, 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 del carico di lavoro cloud e ibrida?
L'automazione del carico di lavoro cloud (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, il che significa che può regolarsi bene all'aumentare o 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 funzionino in modo efficiente insieme.
L'automazione del carico di lavoro ibrido (HWA) riguarda ambienti cloud e on-premise (come un ufficio o un data center). Aiuta a gestire le attività in entrambe queste aree, collegando il lavoro tradizionale dei 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 come 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 processi per cloud ibrido per maggiori informazioni.
I migliori software di automazione del carico di lavoro cloud
*Le valutazioni si basano sulle recensioni degli utenti B2B. I fornitori sono classificati in base alle loro recensioni, ad eccezione degli sponsor, i cui link sono inclusi nella tabella sopra.
I 7 principali casi d'uso dell'automazione del carico 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 del carico di lavoro ibridi e cloud aiutano le aziende a 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 per la sovranità digitale e lo ha utilizzato per assegnare un contratto del settore pubblico da €180 milioni. Framework come questo spingono le aziende regolamentate ad automatizzare dove 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 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 processi e migliorare le prestazioni del sistema.
La soluzione ha permesso loro di automatizzare processi aziendali critici, come la valutazione del rischio e gli aggiornamenti del software di trading, il reporting SSRS e le operazioni IT e la gestione dell'infrastruttura. 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 entro 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 assegnare un contratto del settore pubblico da €180 milioni, dando ai settori regolamentati come i servizi finanziari uno standard rispetto al quale automatizzare la collocazione.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 inferiori 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 spostato 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 sul cloud e ha controllato 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 rapido, portando a rilasci più rapidi, risparmi sui costi e una migliore qualità delle applicazioni.
Esempio reale sulla 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 suo ambiente ibrido.5
Risultati:
- Le applicazioni container 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 impostare il monitoraggio automatizzato di applicazioni e infrastrutture. Gli strumenti di automazione cloud possono raccogliere dati su varie metriche, come l'utilizzo della CPU, il traffico di rete, lo spazio su disco e altro ancora, tra 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 automatizzati 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, avvisando immediatamente i team responsabili in caso di problemi.
Quando si tratta di correzione, 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 possibile mantenere anche uno 'stato desiderato' dell'infrastruttura controllato tramite versioni. Se vengono rilevate deviazioni da questo stato desiderato, il sistema può essere corretto automaticamente per corrispondere a questo stato. Ciò semplifica il mantenimento di ambienti coerenti e riduce il rischio di deriva della configurazione.
La correzione automatizzata può essere utilizzata anche nel contesto della sicurezza. Se viene rilevata una potenziale minaccia alla sicurezza, il sistema può intraprendere un'azione immediata, come isolare un sistema compromesso o applicare 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 unito come partner di lancio nel 2025, integrandosi con più di 20 servizi AWS per automatizzare rilevamento e risposta.6
Gli agenti IA estendono l'automazione oltre la correzione fissa basata su regole. Questi sistemi anticipano potenziali guasti e regolano operazioni come la collocazione 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 loro piattaforme.
Esempio reale sulla correzione
Salling Group rischiava che scorte errate raggiungessero i negozi quando la previsione manuale e il rifornimento fallivano. Hanno sostituito il vecchio scheduler con RunMyJobs per ottenere visibilità sulla catena di approvvigionamento 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 processo che riavvia i processi e segnala gli errori da sola, un elemento di self-healing a livello di flusso di lavoro, non a livello di infrastruttura.
Risultati:
- I dati master errati vengono rilevati immediatamente e controllati a livello di database.
- Le anomalie di durata attivano avvisi: un processo di un'ora che ne impiega tre viene individuato rispetto alle baseline storiche.
- Il supporto alla pianificazione esternalizzato 24/7 è stato in gran parte eliminato, riducendo i costi, poiché il personale non tecnico può gestirlo internamente.
- L'accuratezza delle previsioni e del rifornimento è migliorata grazie a un'automazione end-to-end coerente.
- Il personale individua i problemi in anticipo, con meno sforzo manuale e minori tempi di inattività.
5. Pianificazione e gestione delle risorse
Grazie alle sue funzionalità di pianificazione intelligente, l'automazione del carico 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 potrebbe pianificare questi carichi di lavoro nelle ore non di punta per ridurre i costi tramite l'automazione del carico di lavoro o il software di pianificazione dei processi. Ciò è analogo a un processo di produzione in cui le attività vengono pianificate in base alle loro dipendenze per massimizzare il throughput riducendo al minimo i tempi di inattività.
La gestione dei costi del 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 gestiva uno scheduler di processi obsoleto con un'intera giornata di latenza che non riusciva a coordinare le attività della catena di approvvigionamento tra fusi orari man mano che l'azienda si espandeva. RS Components ha spostato tutta la pianificazione end-to-end della catena di approvvigionamento 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 si completa in meno di 20 minuti, e gli ordini web in circa 3 minuti.
- È andato in produzione entro una scadenza di transizione ristretta di 3 mesi dopo un pilot di 7 giorni.
- Ha riportato internamente la pianificazione precedentemente esternalizzata, riducendo i costi.
6. Migliorare la scalabilità
Uno degli utilizzi principali dell'automazione del carico di lavoro ibrida e cloud nella scalabilità è la sua capacità di allocare le risorse dinamicamente in base alla domanda in tempo reale. In uno scenario in cui un'organizzazione registra carichi di lavoro fluttuanti o imprevedibili, la scalabilità manuale delle risorse può essere lenta e inefficiente. Gli strumenti di automazione del carico di lavoro ibrido possono aumentare o ridurre automaticamente le risorse a seconda del carico di lavoro corrente.
Uno dei migliori esempi di come l'automazione del carico di lavoro ibrida e cloud possa incidere sull'efficienza è 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 il traffico torna normale. Questa flessibilità garantisce un'esperienza cliente ottimale ottimizzando al contempo la spesa cloud.
Esempio reale sulla scalabilità
In assenza di una gestione centrale, ACES ha adottato ActiveBatch per orchestrare migliaia di flussi di lavoro cross-platform guidati dagli eventi. Ciò consente loro di scalare il volume dei processi e il throughput tra sistemi ibridi, distintamente dall'autoscaling elastico del calcolo.9
Risultati:
- Aumento del 1000% dei processi giornalieri, da meno di 100 a migliaia al giorno.
- Elaborazione 60x più veloce, da diverse ore a pochi minuti.
- 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 processi, 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 comportare perdite significative per le aziende. L'automazione ibrida e cloud consente alle aziende di automatizzare 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 del carico di lavoro. In base a regole aziendali predefinite, gli strumenti di automazione cloud possono rilevare le deviazioni (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 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 di scripting ripetitivo.
Esempio reale sull'automazione cloud
Netflix ha automatizzato una parte essenziale delle proprie operazioni DevOps nel cloud e ha acquisito flessibilità nel rilasciare nuove modifiche al proprio sito web.10 In caso di problemi con le modifiche sul sito web, gli utenti tornano alle versioni precedenti e continuano a guardare senza interruzioni, grazie all'automazione cloud.
Quali sono i principali vantaggi dell'automazione del carico 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 sulle 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 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 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 automatizzate 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 piuttosto che su attività reattive.
- Time-to-market accelerato: Automatizzando la distribuzione e la gestione dell'infrastruttura, l'automazione cloud consente 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 innovazioni 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 significativi risparmi sui costi, fornendo al contempo una visione chiara e centralizzata dell'utilizzo delle risorse per migliorare budget e previsioni.
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Se stai cercando soluzioni di automazione cloud o ibride, consulta gli articoli su strumenti di automazione del carico di lavoro e scheduler di processi per ciascuna area:
- Per carichi di lavoro aziendali: Migliori scheduler per cloud ibrido
- Per le aziende che si basano su SAP: Migliori software di pianificazione dei processi SAP
- Per piccole imprese con esigenze di automazione semplici: Migliori scheduler open source e strumenti WLA
- Per l'automazione generale del carico di lavoro: Migliori 7+ strumenti di automazione del carico di lavoro
FAQ
A differenza dell'automazione del carico di lavoro tradizionale, spesso limitata ai data center on-premise, la CWA estende queste capacità al cloud. Ciò significa che può gestire risorse cloud dinamiche, scalare in base alla domanda e integrarsi con vari servizi cloud e APIs.
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 dal rispetto delle migliori pratiche di sicurezza da parte dell'utente.
Le soluzioni CWA possono spesso essere integrate con l'infrastruttura IT esistente tramite APIs, connettori e plugin, consentendo una combinazione di risorse cloud e on-premise.
L'automazione del carico di lavoro tradizionale è stata progettata per data center on-premise stabili, dove i processi vengono eseguiti su server dedicati tramite agenti installati e vengono attivati principalmente in base a pianificazioni temporali fisse; scalare quel modello di solito significa provisioning di ulteriore hardware e aggiornamento manuale delle configurazioni.
L'automazione del carico di lavoro cloud è invece progettata per ambienti elastici e distribuiti. Attiva i flussi di lavoro sia in base agli eventi sia in base alle pianificazioni. Ad esempio, l'arrivo di un file nello storage o la modifica di un record del database si integra con i servizi cloud tramite APIs e connettori nativi anziché script personalizzati, e scala automaticamente le risorse verso l'alto o verso il basso al variare della domanda.
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.
Ottimizzando l'utilizzo delle risorse e automatizzando i processi di routine, l'HWA può contribuire a ridurre i costi operativi e a minimizzare le spese inutili per le risorse IT.
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}Risultati e timestamp di 13 punti dati. Scarica i dati utilizzati in questo articolo come file ZIP contenente 2 file CSV.
Registro delle modifiche
10 aggiornamenti- 2025
Aggiunta una sezione, Che cos'è la gestione del carico di lavoro cloud, all'introduzione.
- 2024
Rimosso la citazione di McKinsey dall'introduzione.
- 2023
L'introduzione è stata aggiornata con nuove citazioni da Statista e McKinsey.
Aggiunta una sezione che confronta l'automazione del carico di lavoro cloud e ibrida.
Aggiunta la sezione "Automazione di altre attività manuali sul cloud".
Aggiunto un nuovo caso d'uso, "Pianificazione e gestione delle risorse", alla sezione "6 casi d'uso dell'automazione del carico di lavoro cloud".
Sostituita la piattaforma di gestione cloud di Redwood con ActiveBatch nel contenuto sponsorizzato.
Aggiunta la piattaforma di gestione cloud di Redwood all'elenco dei prodotti.
Rimossa la piattaforma di gestione del cloud di Redwood dall'esempio Netflix.
- 2022
Aggiunto un link per scaricare un whitepaper alla fine dell'articolo.
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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