11 progetti di Cloud Computing per costruire un portfolio per ruoli cloud (2026)

Il miglior progetto di cloud computing per il tuo portfolio non è quello più impressionante. È quello che dimostra esattamente la competenza richiesta dal ruolo a cui punti e di cui puoi parlare con sicurezza in un colloquio. Se stai passando a un ruolo di cloud engineer, DevOps o site reliability engineer (SRE), un set mirato di progetti guidati su infrastructure as code, container, CI/CD e osservabilità ti porta più lontano di una dozzina di tutorial senza focus.

Questa guida elenca 11 progetti raggruppati per la competenza che ciascuno dimostra, con una nota su ciò che segnala a un responsabile delle assunzioni e un percorso guidato per realizzarlo. Che tu sia uno sviluppatore backend che aggiunge il cloud al proprio stack o un sysadmin che fa il salto, scegli i due o tre che colmano i maggiori vuoti nelle tue prove. Secondo la nostra guida agli stipendi dei cloud engineer, i cloud engineer junior negli Stati Uniti partono da circa 127.000 $, quindi vale la pena investire nello sviluppo di prove concrete.

Abbiamo scelto questi progetti con tre criteri: usano strumenti presenti nelle job description cloud del 2026 (Terraform, Kubernetes, GitHub Actions), producono qualcosa da mostrare (una repo GitHub, una demo live, un diagramma architetturale) e ognuno è collegato a un corso o tutorial guidato così non studi da solo. Nuovo nel campo? Inizia con il nostro corso Understanding Cloud Computing e con la guida su come diventare cloud engineer, poi torna e costruisci.

TL;DR

Come scegliere il progetto giusto per il ruolo a cui punti

Il portfolio più forte non è quello con più progetti. È quello che allinea le prove allo specifico ruolo per cui ti candidi e copre le aree di competenza che più spesso mancano nei portfolio junior. Prima di costruire, rispondi a tre domande e abbina la tua scelta al divario.

• Quale job title sto mirando ora? Cloud engineer, DevOps engineer, SRE o cloud data engineer? Costruisci prima i progetti taggati per quel ruolo.
• Quale competenza ho meno prove di possedere? Infrastructure as code, container, CI/CD, dati o sicurezza? Un progetto di monitoraggio o sicurezza aggiunge più valore di una terza build di sola infrastruttura.
• Posso spiegare ogni decisione in questo progetto? Se un progetto non ha ragionamenti documentati, sembra un tutorial seguito passo-passo, non un pezzo da portfolio.

Progetti di infrastruttura e IaC per ruoli da Cloud Engineer e DevOps

I progetti di infrastruttura dimostrano che sai progettare e fornire ambienti cloud come codice. Sono segnali forti per ruoli cloud engineer, DevOps e SRE perché l'infrastructure as code è come lavorano i team reali.

1. Provisiona un'architettura a tre livelli con Terraform

Questo è il progetto che trasforma una web app cliccata da console nella prova che sai costruire infrastruttura cloud come codice. Rielabora la classica build a tre livelli definendo ogni risorsa in Terraform invece che nella console.

Provisioni un load balancer, un gruppo di web server in autoscaling, un livello database privato e un bastion host su AWS o GCP, tutto in HashiCorp Configuration Language (HCL). Il design del networking è dove emergono le decisioni vere: subnet private, security group o regole firewall e uscita controllata. Tieni lo state di Terraform in un backend S3 cifrato con locking così il progetto assomiglia a produzione, non a un sandbox.

Architettura a tre livelli: un livello di presentazione, uno logico e uno dati, ciascuno scalato e messo in sicurezza separatamente. Fonte: documentazione AWS.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: sai progettare una topologia di produzione standard e gestirla come codice, non a mano nella console web.

Percorso guidato: inizia con i tutorial di DataCamp primi passi con Terraform e automatizzare l'infrastruttura AWS con Terraform, e segui prima il corso Understanding Cloud Computing se le basi sono nuove. Usa la reference architecture AWS a tre livelli come approfondimento della topologia.

• Livello: Intermedio
• Stack: Terraform, AWS o GCP, load balancer, VPC, autoscaling
• Ideale per: Sviluppatori backend e sysadmin che passano alla cloud engineering

2. Crea un setup Terraform multi-ambiente

È il progetto giusto per dimostrare che capisci come funziona l'infrastructure as code in un'azienda reale, non solo eseguire terraform apply una volta. È un pattern usato in quasi tutte le organizzazioni ingegneristiche serie.

Crea un codebase Terraform con moduli condivisi, file di variabili e workspace o directory separati per dev, staging e produzione. Conserva lo stato in remoto su S3 o Terraform Cloud con locking e riusa un modulo su tutti e tre gli ambienti in modo che la differenza sia la configurazione, non il copia-incolla. Documenta perché hai suddiviso i moduli in quel modo.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: comprendi il riuso dei moduli, la gestione dello stato e l'isolamento degli ambienti, ovvero una struttura IaC reale anziché uno script una tantum.

Percorso guidato: segui i tutorial di DataCamp Terraform su AWS e Terraform import per familiarizzare con moduli e stato prima di separare gli ambienti.

• Livello: Intermedio
• Stack: Terraform, stato remoto, moduli, workspace
• Ideale per: Chiunque punti a un ruolo DevOps o di platform engineering

Progetti di CI/CD e automazione per ruoli DevOps e Platform

I progetti di automazione dimostrano che sai costruire delivery ripetibile e affidabile. Sono centrali per i ruoli DevOps e sempre più attesi anche nella cloud engineering.

3. Crea una pipeline CI/CD per un'app containerizzata con GitHub Actions

Una pipeline CI/CD per un'app containerizzata è il progetto di automazione più frequentemente atteso per ruoli cloud e DevOps junior. Se costruisci un solo progetto di automazione, fai questo.

Crea un workflow GitHub Actions che esegue linting del codice, i test, builda un'immagine Docker, la invia a un registro come Amazon ECR, Google Artifact Registry o Docker Hub e la distribuisce su un servizio cloud. Attivalo su push e su pull request così ogni fase fa qualcosa di significativo. Una pipeline che stampa solo "hello world" non inganna nessuno: rendi ogni step reale.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: sai consegnare codice in modo automatico e affidabile, che è il lavoro quotidiano in ambito platform e cloud.

Percorso guidato: il corso di DataCamp CI/CD for Machine Learning insegna eventi, job, runner e pipeline in GitHub Actions, e la meccanica si trasferisce direttamente a un deploy cloud. Abbinalo a Introduction to Git e Introduction to GitHub Concepts, poi segui il tutorial passo-passo CI/CD per un esempio completo.

• Livello: Intermedio
• Stack: GitHub Actions, Docker, un registro container, un runtime cloud
• Ideale per: Sviluppatori che puntano a ruoli DevOps e platform

4. Pianifica un'attività di automazione serverless

È un progetto piccolo e veloce che mostra pensiero operativo, più raro nei portfolio junior rispetto alla pura abilità di costruzione. Puoi finirlo in un pomeriggio.

Usa Amazon EventBridge o Google Cloud Scheduler per attivare una Lambda o una Cloud Function a orario. Buone opzioni sono un report giornaliero dei costi, un job di archiviazione di record vecchi o un job di pulizia che rimuove risorse obsolete. Assegna alla funzione un ruolo IAM a privilegi minimi e registra ciò che fa.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: pensi alle operazioni e al controllo dei costi, non solo a mettere in piedi servizi.

Percorso guidato: segui AWS Cloud Technology and Services per i mattoncini serverless, poi usa il tutorial su AWS Step Functions per orchestrare automazioni multi-step.

• Livello: Principiante
• Stack: AWS Lambda o Cloud Functions, EventBridge o Cloud Scheduler, IAM
• Ideale per: Professionisti a inizio carriera che vogliono segnali operativi

Progetti su container e Kubernetes per ruoli da Cloud Engineer, DevOps e SRE

I progetti Kubernetes hanno alto valore per ruoli cloud engineer, DevOps e SRE. Anche un progetto su un cluster locale, come kind o minikube, è notevole quando manifest e architettura sono ben pensati.

5. Distribuisci un'app multi-servizio su Kubernetes con Helm

Questo è il progetto che dimostra una padronanza dei container a livello production e copre la maggior parte delle aspettative per un ruolo Kubernetes junior. Funziona su un cluster gestito o in locale.

Distribuisci una piccola applicazione con due o tre servizi (un frontend web, un backend API e un database) usando manifest Deployment, Service, ConfigMap, Secret e un controller Ingress. Poi impacchettala come chart Helm con file values separati per ambiente e aggiungi richieste e limiti di risorse più un Horizontal Pod Autoscaler. Documenta perché hai scelto quelle soglie: è ciò che trasforma un deploy di base in uno che mostra pensiero reale.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: sai eseguire carichi containerizzati come in produzione, con packaging e gestione delle risorse, non solo un singolo manifest.

Percorso guidato: segui Introduction to Kubernetes per pratica con kubectl e i manifest, poi Getting Started with Google Kubernetes Engine per un cluster gestito. Il track Containerization and Virtualization with Docker and Kubernetes e il tutorial Kubernetes coprono l'intero percorso, e Introduction to Docker è il prerequisito.

• Livello: Avanzato
• Stack: Kubernetes, Helm, Docker, Ingress, HPA
• Ideale per: Cloud engineer e candidati DevOps che puntano a team con forte uso di container

Progetti serverless ed event-driven per chi cambia carriera e per chi è a inizio percorso

I progetti serverless dimostrano che comprendi architetture event-driven e compute gestito. Si costruiscono velocemente, quindi sono un buon primo progetto end-to-end quando hai poco tempo.

6. Crea un sito statico con un form di contatto serverless

È il percorso più rapido verso il tuo primo progetto cloud completo e produce un URL live da condividere. Trasforma l'hosting statico di base in qualcosa che fa davvero lavoro lato backend.

Ospita un sito statico su Amazon S3 con CloudFront, o su Google Cloud Storage, poi aggiungi un form di contatto che chiama API Gateway e una funzione Lambda (o Cloud Functions). La funzione invia una conferma tramite Amazon SES o SNS. Il tutto è serverless, quindi costa quasi nulla da eseguire e dimostra come i componenti gestiti si connettono.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: sai collegare hosting statico, compute serverless e messaging gestito in un'unica app funzionante end-to-end.

Percorso guidato: segui il corso AWS Concepts per i servizi core e Understanding Cloud Computing per le basi dietro hosting e serverless.

• Livello: Principiante
• Stack: S3 o Cloud Storage, CloudFront, API Gateway, Lambda, SES o SNS
• Ideale per: Principianti assoluti che vogliono un primo progetto live

7. Crea una pipeline di elaborazione file event-driven

Questo progetto insegna il pattern event-driven che ricorre continuamente nelle architetture cloud reali. È un naturale passo avanti rispetto al form di contatto.

Un upload su S3 o Cloud Storage attiva una Lambda o una Cloud Function che elabora il file, ad esempio ridimensionando un'immagine, parsando un CSV o estraendo testo, quindi scrive il risultato nello storage e invia una notifica tramite SNS o Pub/Sub. Assegna alla funzione un ruolo IAM limitato solo ai bucket e ai topic necessari. L'IAM a privilegi minimi è dove molti principianti inciampano, quindi farlo bene è un elemento distintivo.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: comprendi il design event-driven e l'IAM a privilegi minimi, due elementi che distinguono una build ragionata da un clone di tutorial.

Percorso guidato: il tutorial su AWS Step Functions di DataCamp e il corso AWS Cloud Technology and Services coprono trigger, funzioni e orchestrazione.

• Livello: Intermedio
• Stack: S3 o Cloud Storage, Lambda o Cloud Functions, SNS o Pub/Sub, IAM
• Ideale per: Chi ha già un progetto serverless e vuole andare più a fondo

Progetti di dati cloud e ML per ruoli da Cloud Data Engineer

I progetti di dati e ML sono preziosi se punti a ruoli di cloud data engineering, analytics engineering o piattaforme in aziende data-intensive. Contano più l'architettura e la qualità del codice che la dimensione del dataset.

8. Crea una pipeline dati batch verso un data warehouse cloud

È il progetto giusto se punti a un ruolo di cloud data engineer o analytics engineering. Rielabora la vecchia idea di analytics sul cloud in una pipeline pulita end-to-end.

Acquisisci un dataset pubblico, trasformalo con Python o SQL, caricalo in un warehouse cloud come BigQuery, Amazon Redshift o Azure Synapse e visualizza il risultato di una query. Un dataset piccolo va bene, perché l'obiettivo è la pipeline, non il volume. Documenta le scelte di schema e come programmeresti la pipeline per esecuzioni periodiche.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: sai spostare i dati end-to-end in un warehouse, che è la spina dorsale dei ruoli data nel cloud.

Percorso guidato: segui il tutorial di DataCamp primi passi con Azure Synapse e il corso Introduction to GCP per BigQuery. Il track Associate Data Engineer in SQL ti aiuta a costruire le basi della pipeline.

• Livello: Intermedio
• Stack: BigQuery, Redshift o Synapse, Python o SQL, cloud storage
• Ideale per: Analyst e ingegneri che puntano a ruoli data nel cloud

9. Crea un servizio di inferenza ML serverless

Questo progetto mostra che sai mettere un modello dietro un'API senza gestire server, un'aspettativa moderna per i ruoli applicati. Consolida le vecchie idee di machine learning serverless e chatbot in un'unica build utile.

Imballa un modello, per classificazione di immagini o testo, dietro API Gateway e una funzione Lambda o Cloud Functions, e archivia input e output in DynamoDB o Firestore. Puoi usare un servizio gestito come Amazon Rekognition o un modello Hugging Face per mantenere lo scope contenuto. Nella write-up, annota i trade-off di cold start e costo dell'inferenza serverless: è ciò che mostra giudizio reale.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: comprendi il compute gestito, il serving dei modelli e i trade-off di costo dell'inferenza in modalità serverless.

Percorso guidato: leggi la guida su architettura cloud per data science e machine learning, poi usa il tutorial su AWS Step Functions per concatenare i passaggi di elaborazione.

• Livello: Avanzato
• Stack: API Gateway, Lambda o Cloud Functions, DynamoDB o Firestore, un servizio di modelli
• Ideale per: Professionisti dei dati che si spostano verso cloud e ML engineering

Progetti di osservabilità e sicurezza

I progetti di osservabilità e sicurezza mancano nella maggior parte dei portfolio junior, ed è proprio per questo che spiccano. La nostra copertura guidata è più scarsa in queste due aree, quindi questi progetti si appoggiano più alla documentazione ufficiale rispetto al resto della lista, e lo diciamo onestamente qui sotto.

10. Crea uno stack di monitoraggio e alerting

I progetti di osservabilità sono presi sul serio dai responsabili delle assunzioni per ruoli cloud e SRE perché mostrano che pensi oltre il momento del deploy. La maggior parte dei candidati junior salta questo passaggio, quindi è un modo rapido per distinguerti.

Distribuisci Prometheus per raccogliere metriche da un'applicazione e dal sistema sottostante, poi costruisci una dashboard Grafana con almeno due regole di alert. È sufficiente eseguirlo su una singola VM o su un cluster kind locale. In alternativa ai servizi del provider, centralizza i log in Amazon CloudWatch o Google Cloud Logging, scrivi una query che evidenzi un pattern di errore specifico e collega un alert. Documenta le soglie e perché le hai scelte.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: pensi a cosa succede dopo il deploy, un segnale da senior anche a livello junior.

Percorso guidato: usa la documentazione ufficiale di Prometheus e Grafana per la parte pratica. Il corso di DataCamp MLOps Concepts copre i principi di monitoraggio (monitoraggio statistico e computazionale) che si trasferiscono all'infrastruttura.

• Livello: Intermedio
• Stack: Prometheus, Grafana, o CloudWatch e Cloud Logging
• Ideale per: Candidati che puntano a ruoli SRE e cloud focalizzati sull'affidabilità

11. Implementa IAM a privilegi minimi e hardening dei segreti

Il pensiero sulla sicurezza ti distingue dai candidati che fanno solo funzionare le cose. Non serve essere specialisti di sicurezza per dimostrarlo, e qualsiasi ingegnere può emergere.

Parti da un setup volutamente sovra-permesso, usa IAM Access Analyzer su AWS o Policy Analyzer su GCP per trovare i permessi eccessivi e riducili al minimo necessario. Poi rimuovi eventuali credenziali hardcodate e spostale in AWS Secrets Manager, Google Secret Manager o HashiCorp Vault. Documenta lo stato iniziale e ogni modifica che hai fatto e perché.

Cosa dimostra a un responsabile delle assunzioni: tratti la sicurezza come impostazione predefinita invece che come ripensamento e sai giustificare ogni permesso concesso.

Percorso guidato: Understanding Cloud Computing copre le basi della sicurezza e la parte pratica usa la documentazione del provider per IAM Access Analyzer e Secrets Manager. È volutamente una build guidata dai docs.

• Livello: Intermedio
• Stack: IAM Access Analyzer, Secrets Manager o Vault, tool di sicurezza del provider
• Ideale per: Ingegneri che vogliono un elemento distintivo che manca in molti portfolio

Cosa rende un progetto cloud davvero efficace

Il tipo di progetto conta meno dell'esecuzione. Due cose distinguono costantemente un pezzo da portfolio da un clone di tutorial, e entrambe sono gratuite da aggiungere.

• Decisioni documentate nel README. Spiega perché questo servizio, perché questi permessi IAM, perché questo design di rete. Un progetto senza ragionamenti documentati sembra un follow-along.
• Sicurezza non imbullonata alla fine. Niente permessi IAM jolly, niente segreti in semplice variabile d'ambiente, niente di pubblico che dovrebbe essere privato.
• Profondità rispetto al conteggio. Due o tre progetti ben eseguiti in aree di competenza diverse battono sempre sei superficiali.
• Copertura dei vuoti. Una pipeline CI/CD per un'app containerizzata è il progetto di automazione che la maggior parte dei ruoli junior si aspetta, e uno stack di monitoraggio è quello che manca a molti portfolio.

Considerazioni finali

Per la maggior parte di chi sta passando a ruoli cloud, il progetto Terraform a tre livelli è il punto giusto da cui partire, perché l'infrastructure as code è una competenza richiesta in quasi tutti i lavori cloud e DevOps. Se miri dritto a ruoli DevOps o platform, costruisci prima la pipeline CI/CD con GitHub Actions. Da lì, aggiungi un progetto in un'area di competenza per cui non hai ancora prove, e rendilo di osservabilità o sicurezza se puoi.

Alcune oneste avvertenze. Costruisci le parti cloud di questi progetti nel free tier del provider, non dentro una piattaforma didattica, quindi ti servirà un account AWS, Azure o GCP e dovrai fare attenzione a piccoli costi per i servizi fuori dal free tier. Tratta i corsi guidati come il modo rapido per imparare i concetti, poi fai tu la build reale, così il lavoro è davvero tuo.

Se vuoi prima i concetti, la guida Learn Cloud Computing From Scratch e il corso Understanding Cloud Computing coprono le basi in poche ore di contenuti.