FinOps: ottimizzare il Cloud per trasformare dati e AI in valore reale per il business

Cloud e FinOps: una sinergia naturale

Il Cloud, per sua natura, abilita una gestione dinamica delle risorse: l'elasticità intrinseca delle piattaforme Cloud-native consente di aumentare o ridurre la capacità computazionale in tempo reale, in base al carico di lavoro e alle esigenze del business. Inoltre, i modelli di billing a consumo e la possibilità di monitorare costi e utilizzo in modo dettagliato, rendono il Cloud il terreno ideale per applicare i principi FinOps. In questo senso, possiamo dire che il Cloud è "FinOps by design": nato per abilitare trasparenza e agilità operativa.

Ovviamente, l'efficacia di questo modello dipende dalla capacità delle organizzazioni di adottare una visione strategica che vada oltre la semplice riduzione della spesa, ragionando in termini di ottimizzazione, scalabilità e sostenibilità . Un esempio? Supponiamo che un'azienda debba decidere se migrare un workload in Cloud così com'è o riprogettarlo in modalità Cloud-native. La seconda opzione può sembrare più costosa all'inizio, ma consente di sfruttare appieno le potenzialità del Cloud: elasticità e automazione. Il risultato? Costi più sostenibili nel tempo e maggiore adattabilità del sistema.

La chiave è, quindi, una valutazione approfondita del Total Cost of Ownership (TCO), includendo anche fattori legati all'impatto ambientale, come l'energia utilizzata dai data center. Spesso, le infrastrutture più "green" possono essere più costose, ma abilitano certificazioni di sostenibilità sempre più richieste dai mercati finanziari e dagli stakeholder.

FinOps e GreenOps: due facce della stessa medaglia

Le pratiche di FinOps si stanno sempre più intrecciando con quelle di GreenOps, un paradigma emergente che pone al centro la sostenibilità energetica e ambientale delle soluzioni tecnologiche. In questa prospettiva, la riduzione del workload computazionale e un uso più intelligente dei dati servono soprattutto a migliorare l'impronta ecologica dell'infrastruttura tecnologica.

Un classico esempio è il disaster recovery: replicare tutti i dati in tempo reale è costoso e spesso inutile. Un'analisi FinOps permette di individuare quali dati vanno effettivamente protetti e con quale frequenza, riducendo la spesa, i tempi di ripristino e la carbon footprint, senza compromettere la continuità operativa.

Allo stesso modo, anche scegliere data center di ultima generazione, più sostenibili dal punto di vista energetico, sebbene spesso comportino costi maggiori, può rappresentare un investimento strategico, poiché consente di accedere a classificazioni di sostenibilità utili in termini di reputazione, conformità e accesso a incentivi ESG.

Dal dato al valore: FinOps per l'AI e l'Analytics

Se l'economia diventa sempre più data-driven e AI-based, l'approccio FinOps diventa un punto di partenza essenziale per abilitare la trasformazione digitale.

Il trattamento massivo dei dati, infatti, comporta un uso intensivo di risorse Cloud, con costi variabili in base a volumi, frequenza di accesso, politiche di archiviazione e modelli di calcolo. Pensiamo, per esempio, a un'applicazione che calcola preventivi di polizze assicurative in tempo reale: persino una latenza di 10 millisecondi può determinare l'abbandono della pagina da parte dell'utente. In questo caso, il costo maggiore di una configurazione performante ha un ritorno diretto in termini di conversioni.

Il modello FinOps rappresenta, quindi, un approccio collaborativo che consente alle aziende di governare la complessità dell'ecosistema Cloud. Perché questo approccio funzioni davvero, serve un cambio di mentalità : non si tratta solo di tagliare le risorse inutilizzate, ma di capire perché si usano, come influiscono sull'esperienza utente e quale valore generano.

Come GFT Interpreta il modello FinOps

Per GFT, il modello FinOps si traduce in un approccio multidimensionale che considera contemporaneamente:

• efficienza tecnologica (dimensionamento corretto di risorse e architetture);

• esperienza utente (qualità del servizio e impatto sul business);

• sostenibilità economica e ambientale (TCO, carbon footprint, resilienza).

Quando supportiamo i nostri clienti nel sizing di una soluzione tecnologica, non ci limitiamo a calcolare costi e risorse. Analizziamo la capacità computazionale effettivamente necessaria, le performance attese, le strategie multi-Cloud, le esigenze di sicurezza e compliance.

Questo approccio consente di evitare sovradimensionamenti inutili, sprechi di risorse e architetture poco scalabili, migliorando al contempo la trasparenza e la responsabilità finanziaria tra team IT, finance e business.

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