Servizi GCP: come bilanciare controllo e automazione

Google Cloud Platform (GCP) è uno dei principali attori nel campo del cloud computing e offre servizi che vanno dall’infrastruttura grezza a soluzioni completamente gestite e potenziate dall’AI. Quello che molti non realizzano è che non tutti questi servizi funzionano allo stesso modo. Alcuni richiedono gestione manuale, altri sono totalmente automatizzati. La chiave è conoscere la differenza tra Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) e Software-as-a-Service (SaaS) e, all’interno di queste categorie, quanta libertà di controllo hai davvero.

Perché è importante? Perché influisce direttamente su costi, efficienza operativa e persino sicurezza. Scegliere il servizio giusto può fare la differenza tra passare ore a gestire l’infrastruttura o concentrarti totalmente sulla creazione e la scalabilità della tua applicazione. Troppo controllo può sommergere il team di attività di manutenzione, troppo poco può limitarne la flessibilità.

In questo articolo analizzeremo i modelli di servizio e i livelli di gestione di GCP e spiegheremo come fare la scelta giusta in base alle esigenze del tuo team.

Prima di iniziare: se sei completamente nuovo al cloud computing, ti consiglio di seguire prima il nostro corso Introduction to Cloud Computing. Questo corso spiega le basi del cloud, chiarisce termini chiave come scalabilità e latenza e illustra i vantaggi degli strumenti cloud di provider come GCP.

Modelli di servizio e livelli di gestione di Google Cloud Platform (GCP)

GCP offre un’ampia gamma di servizi, ma non funzionano tutti allo stesso modo. La chiave per scegliere il servizio giusto è comprendere due concetti fondamentali:

1. Modello di servizio: quanta astrazione offre il servizio (IaaS, PaaS, SaaS).
2. Livello di gestione: quanto controllo e quanta responsabilità hai (autogestito, parzialmente gestito o completamente gestito).

Modelli di servizio GCP

I servizi GCP rientrano in tre ampie categorie, ognuna con un diverso livello di astrazione:

• IaaS (Infrastructure-as-a-Service): Gestisci la maggior parte dei componenti, incluse macchine virtuali (VM), rete e storage. È l’esperienza più vicina a gestire un tuo data center, solo senza l’hardware fisico. Include servizi come Compute Engine (VM), Cloud Storage e VPC Networking.
• PaaS (Platform-as-a-Service): Ti concentri su scrittura e distribuzione delle applicazioni mentre Google gestisce l’infrastruttura per te. Riduce l’onere operativo ma mantiene flessibilità. Include servizi come App Engine, Cloud Functions e Google Kubernetes Engine (GKE).
• SaaS (Software-as-a-Service): Applicazioni completamente gestite che usi e basta, senza dover pensare alla gestione dell’infrastruttura o della piattaforma. Include servizi come Looker Studio, Google Workspace e Security Command Center.

Fonte: Google Cloud

Ora che abbiamo visto i modelli di servizio di base, è importante capire come Google Cloud gestisce il livello di gestione all’interno di questi modelli. A seconda del livello di automazione di cui hai bisogno, la responsabilità gestionale si sposta da te a Google.

Livelli di gestione GCP

All’interno di questi modelli di servizio, il livello di gestione fornito da Google varia:

• Servizi autogestiti: principalmente in IaaS, ti danno pieno controllo sull’infrastruttura, richiedendo provisioning, aggiornamenti, sicurezza e scalabilità manuali. Esempi: Bare Metal Solutions, Persistent Disk, VPC Networking.
• Servizi parzialmente gestiti: per lo più in PaaS e in alcune offerte IaaS, forniscono automazione ma richiedono ancora input dell’utente per configurazioni, ottimizzazioni o gestione. Google Kubernetes Engine (GKE), Compute Engine e Cloud Dataproc sono servizi parzialmente gestiti.
• Servizi gestiti: i servizi gestiti GCP si trovano soprattutto in PaaS e SaaS e gestiscono automaticamente provisioning, scalabilità, aggiornamenti, patch di sicurezza e monitoraggio. Tu ti concentri solo sull’utilizzo. Esempi: Cloud SQL, Cloud Run e Vertex AI.

Scegliere il servizio GCP giusto per le tue esigenze

Ora che abbiamo visto i modelli di servizio e i livelli di gestione di GCP, come decidi quale usare? La scelta giusta dipende da fattori come le competenze del team, l’onere operativo, la scalabilità e il budget. La seguente categorizzazione non è una soluzione valida per tutti, ma dovrebbe aiutarti a capire meglio di cosa hai bisogno.

Quando usare l’autogestito (IaaS)

• Ti serve il massimo controllo su configurazioni, sistema operativo e rete.
• Hai le competenze per gestire l’infrastruttura e vuoi ottimizzare i costi.
• Esempi: eseguire un database ad alte prestazioni su Compute Engine, configurare una VPC personalizzata.

Quando usare servizi parzialmente gestiti

• Vuoi un equilibrio tra flessibilità e automazione.
• Hai bisogno di personalizzazione ma non vuoi occuparti della manutenzione dell’hardware.
• Esempi: distribuire app containerizzate con GKE, usare Cloud Dataproc per il big data.

Quando usare servizi completamente gestiti (PaaS/SaaS)

• Vuoi concentrarti su sviluppo e logica di business, non sull’infrastruttura.
• Ti servono scalabilità automatica, aggiornamenti di sicurezza e manutenzione.
• Esempi: ospitare una web app su App Engine, usare Cloud SQL per database gestiti.

Facciamo un esempio pratico:

Lucy è la CTO di una startup SaaS in rapida crescita. Il suo team è piccolo, con un solo DevOps, alcuni sviluppatori backend e un forte focus sul rilascio rapido di funzionalità. Devono costruire un backend scalabile per la loro app mobile, che gestirà migliaia di utenti contemporanei.

Ha due opzioni per distribuire il backend:

1. Compute Engine (IaaS autogestito)
• Dà al team pieno controllo su VM, rete e configurazioni del sistema operativo.
• Richiede di impostare manualmente auto scaling, patch di sicurezza e monitoraggio.
• Maggiore flessibilità ma più onere operativo.
2. App Engine (PaaS completamente gestito)
• Esegue automaticamente lo scaling in base al traffico.
• Gestisce manutenzione dei server, aggiornamenti di sicurezza e rete.
• Riduce il controllo ma permette al team di concentrarsi solo sullo sviluppo.

Secondo te cosa dovrebbe scegliere Lucy?

Visti le competenze e le priorità del suo team, Lucy probabilmente dovrebbe usare App Engine. Costa leggermente di più per richiesta, ma il tempo risparmiato sulla gestione dell’infrastruttura consente agli ingegneri di rilasciare funzionalità più in fretta. Se l’azienda cresce e in futuro servirà più controllo, potranno valutare la migrazione a Google Kubernetes Engine (GKE) per maggiore flessibilità.

Aggiungo anche che non devi scegliere un modello o un livello di gestione e restarci. Anzi, dovresti sfruttare la flessibilità di GCP e combinare i servizi in base a ciò che ti serve. Per esempio, potresti eseguire l’applicazione core su App Engine per la sua scalabilità e usare Compute Engine per carichi batch che richiedono configurazioni personalizzate.

Servizi professionali e di consulenza GCP

Anche con tutta la documentazione e le risorse online disponibili, orientarsi in Google Cloud non è sempre semplice. Quando affronti una migrazione complessa, vuoi fare upskilling del team o hai bisogno di supporto pratico per carichi critici, Google offre servizi professionali di supporto. Ma quando vale davvero la pena usarli?

Servizi di consulenza cloud

Se stai spostando carichi su GCP o ottimizzando una configurazione esistente, i servizi di consulenza di Google offrono guida strategica. Possono essere utili per aziende che gestiscono migrazioni su larga scala, architetture complesse o ambienti con forti requisiti di conformità. Aiutano a scegliere i servizi giusti, ottimizzare i costi e garantire le best practice di sicurezza.

Se sei una startup, vale sicuramente la pena verificare se hai accesso a servizi di consulenza gratuiti. Se aderisci al Startups Cloud Program, riceverai un buon numero di crediti per usare i servizi GCP e un esperto tecnico dedicato che ti aiuterà a impostare il tuo business nel cloud! I pochi success manager con cui ho interagito sono sempre stati super disponibili e rapidi nel rispondere, quindi lo consiglierei senza dubbio.

Formazione e certificazione

GCP offre programmi di formazione e certificazioni per aiutare ingegneri, data scientist e team IT a mettersi al passo con le tecnologie cloud. Se il tuo team è nuovo su GCP o ha bisogno di competenze in aree come Kubernetes, data engineering o AI, una formazione strutturata può accelerare l’apprendimento. Se sei un nuovo learner, puoi anche iniziare con una prova gratuita di 30 giorni.

In alternativa, ci sono molti corsi GCP online non sviluppati dalla piattaforma ufficiale GCP ma altrettanto validi. Ad esempio, questo tutorial per data scientist ti insegnerà a creare una nuova istanza Compute Engine ed eseguire notebook Jupyter. Se cerchi qualcosa di più generale, puoi seguire questo corso introduttivo a GCP e imparare a conoscere storage, gestione dei dati e modernizzazione del business con GCP.

Fonte: Google Cloud

Supporto clienti e servizi enterprise

Per carichi di lavoro mission-critical, downtime o incidenti di sicurezza possono essere un incubo. GCP offre piani di supporto a più livelli, dal troubleshooting di base a technical account manager dedicati che monitorano e ottimizzano proattivamente la tua infrastruttura. 

Io non ho mai usato personalmente questo servizio, quindi non ho consigli “dietro le quinte” da darti. In generale, se gestisci applicazioni ad alta disponibilità, potrebbe valere la pena investire nel supporto enterprise.

Trend futuri nella gestione dei servizi cloud

Il cloud computing sta diventando più intelligente, più automatizzato e sempre più hands-off. Ecco alcuni trend che stanno plasmando il futuro della gestione dei servizi cloud e cosa significano per il tuo business:

1. L’ascesa delle operazioni cloud guidate dall’AI

Le piattaforme cloud sfruttano l’AI per ottimizzare le prestazioni, ridurre i costi e prevedere i guasti prima che accadano. Servizi come Autopilot per Kubernetes di GCP e i suggerimenti basati su AI nella Cloud Operations Suite rendono la gestione dell’infrastruttura più proattiva e meno manuale.

Cosa significa per te: invece di passare tempo a fare tuning e troubleshooting, i tuoi team possono affidarsi a insight basati su AI per automatizzare lo scaling, rilevare anomalie e migliorare la sicurezza.

2. Più servizi completamente gestiti

Il passaggio verso soluzioni completamente gestite continua, poiché le aziende vogliono scaricare le preoccupazioni infrastrutturali. Google Cloud sta espandendo i servizi gestiti in ambito database (come AlloyDB), machine learning (Vertex AI) e sicurezza (Security Command Center) per permettere ai team di concentrarsi sulla creazione, non sulla manutenzione.

Per i data scientist, sfruttare le risorse cloud può semplificare drasticamente il processo di analisi dei dati. Se ti interessa come le aziende già beneficiano di Google Cloud in questo ambito, dai un’occhiata a questo articolo su Google Cloud for Data Scientists: Harnessing Cloud Resources for Data Analysis.

Cosa significa per te: aspettati più servizi in cui Google si occupa di provisioning, scalabilità e aggiornamenti.

3. Ibrido e multi-cloud come nuovo standard

Sono finiti i tempi in cui le aziende restavano con un solo provider cloud. Sempre più realtà adottano strategie ibride e multi-cloud per evitare il lock-in, aumentare la resilienza e rispettare le normative locali sui dati. Strumenti come Anthos e BigQuery Omni semplificano l’esecuzione di carichi in ambienti cloud diversi.

Cosa significa per te: il futuro è la flessibilità, che si tratti di eseguire carichi su AWS, Azure e GCP o di integrare l’infrastruttura on-prem con il cloud.

4. Automazione di sicurezza e compliance

Con la crescita delle minacce informatiche, i provider cloud stanno automatizzando le best practice di sicurezza. Google sta integrando rilevamento delle minacce basato su AI, modelli di sicurezza zero-trust e monitoraggio automatico della conformità per aiutare le aziende a proteggere i carichi con il minimo sforzo manuale.

Cosa significa per te: la sicurezza sarà sempre più integrata di default, riducendo la necessità per team specializzati di configurare e monitorare costantemente gli ambienti cloud.

5. Crescono le architetture serverless ed event-driven

Sempre più applicazioni si spostano dai server tradizionali verso modelli event-driven e serverless. Google Cloud Functions, Cloud Run e le architetture event-driven facilitano la creazione di applicazioni scalabili senza doversi preoccupare dell’infrastruttura.

Cosa significa per te: gli sviluppatori si concentreranno più sul codice e meno sulla gestione dei server, rendendo più rapido ed economico costruire applicazioni scalabili.

Ecco una tabella ben strutturata (o due) che riassume i servizi GCP menzionati nell’articolo, raggruppati per categoria per maggiore chiarezza.

Elenco dei servizi GCP

Per riunire i servizi citati in tutto l’articolo, ecco una tabella di facile consultazione.

Il nostro post sul blog What is Google Cloud Platform (GCP)? include anche informazioni su molti altri importanti servizi GCP. 

Conclusione

Il panorama del cloud è in costante evoluzione e GCP offre un’enorme flessibilità per adattarsi alle tue esigenze in ogni fase. Non aver paura di sperimentare combinazioni diverse di servizi per trovare ciò che funziona meglio per il tuo team!

Se vuoi fare pratica con GCP in modo pratico, ecco 10 idee di progetto per prendere confidenza con la piattaforma! E dai un’occhiata alla nostra ricca collezione di corsi cloud.