Una delle principali preoccupazioni degli IT Manager nella migrazione al cloud riguarda la prevedibilità dei costi. Piattaforme come Azure, AWS e gli altri hyperscaler adottano infatti un modello di pricing fortemente variabile, nel quale la spesa finale dipende da numerosi fattori: consumo delle risorse, traffico dati, storage, servizi attivati, licenze e politiche commerciali che possono evolvere nel tempo. Anche utilizzando i calcolatori messi a disposizione dai provider o strumenti di terze parti, stimare con precisione il budget necessario per l'anno in corso rappresenta spesso una sfida complessa. Se prevedere la spesa a dodici mesi è già difficile, effettuare proiezioni attendibili su tre o cinque anni diventa ancora più impegnativo. Questa incertezza è uno dei motivi che ancora oggi rallentano l'adozione del cloud in molte organizzazioni. Non si tratta necessariamente di arretratezza tecnologica, di una strategia errata o di una mentalità legacy. È semplicemente una questione di controllo economico. Le infrastrutture on-premise o in housing richiedono investimenti iniziali più elevati, ma presentano costi operativi generalmente stabili e prevedibili. Questo permette agli IT Manager e alla direzione aziendale di costruire budget più accurati e di pianificare gli investimenti con maggiore serenità. La forte variabilità dei costi è invece una caratteristica tipica dei grandi provider infrastrutturali, che mettono a disposizione capacità elaborativa, storage e connettività attraverso piattaforme condivise tra milioni di clienti. L'efficienza economica di questi modelli deriva proprio dall'elevato grado di consolidamento delle risorse. Diversa è la situazione nei servizi SaaS specializzati, come CRM, ERP, piattaforme HR, sistemi documentali o soluzioni di Endpoint Management. In questi casi il cliente acquista un servizio già dimensionato, spesso con canoni mensili o annuali facilmente prevedibili. Il provider tende inoltre a mantenere livelli di saturazione più conservativi, privilegiando la continuità del servizio rispetto alla massima ottimizzazione dell'infrastruttura. Alla base del cloud infrastrutturale vi è invece il principio dell'oversubscription, ovvero l'assegnazione virtuale di una quantità di risorse superiore a quella fisicamente disponibile, facendo affidamento sul fatto che statisticamente non tutti i clienti utilizzeranno contemporaneamente il massimo delle capacità acquistate. Questa tecnica è consolidata da decenni nel settore IT e nelle telecomunicazioni e consente di aumentare notevolmente l'efficienza delle infrastrutture. Il modello può essere ulteriormente ottimizzato scegliendo clienti appartenenti a fusi orari differenti o caratterizzati da modelli di utilizzo complementari, riducendo così la probabilità che i picchi di carico coincidano. Tutto questo rende il cloud estremamente efficiente dal punto di vista del provider, ma introduce inevitabilmente una maggiore complessità nella previsione dei costi da parte del cliente. Come stimare il costo reale di una piattaforma cloud Esiste però un approccio pratico che permette di ottenere stime molto più affidabili rispetto a quelle fornite dai semplici configuratori online. Il primo passo consiste nel separare i costi fissi da quelli variabili. La prima misurazione dovrebbe essere eseguita con tutti i workload già configurati ma completamente spenti. In questa fase è possibile determinare il costo minimo necessario semplicemente per "esistere" sulla piattaforma cloud. Rientrano in questa categoria dischi persistenti, snapshot, indirizzi IP pubblici, bilanciatori, backup, licenze, reti virtuali e tutte quelle risorse che continuano a generare costi anche quando nessuna macchina sta elaborando dati. Successivamente è opportuno avviare le macchine virtuali o i servizi previsti, lasciandoli però completamente inattivi dal punto di vista applicativo. In questo modo si misura il costo dell'infrastruttura pronta all'uso, separando ciò che deriva dalla semplice disponibilità delle risorse da ciò che dipenderà successivamente dal loro utilizzo. Solo nella terza fase ha senso distribuire le applicazioni ed eseguire test di carico progressivi, simulando scenari il più possibile vicini all'ambiente di produzione. Confrontando le misurazioni con quelle ottenute nelle fasi precedenti è possibile determinare con buona precisione il costo incrementale generato dall'effettivo utilizzo delle risorse: CPU, memoria, operazioni disco, database, traffico di rete, servizi gestiti e così via. Questo metodo consente di costruire un modello di costo molto più affidabile rispetto a una semplice simulazione teorica. Inoltre permette di individuare rapidamente quali componenti incidono maggiormente sulla spesa complessiva, facilitando eventuali interventi di ottimizzazione. La domanda corretta, quindi, non dovrebbe essere "quanto costa il cloud?", ma "quale parte del costo è strutturale e quale dipende realmente dal mio utilizzo?". Solo distinguendo questi due elementi è possibile costruire budget credibili, effettuare proiezioni pluriennali attendibili e prendere decisioni tecnologiche basate su dati concreti anziché su semplici stime. Per collegare le scelte tecniche alla pianificazione economica, leggi anche Nel budget IT il dialogo con finance va impostato presto, non a fine anno e Un inventario applicativo serio è il primo alleato di chi vuole governare il budget IT.