SPONSORED STORY

Come innovare e modernizzare le applicazioni migrando ai managed kubernetes service



Indirizzo copiato

I servizi Kubernetes gestiti sono un’opzione da considerare, sia per le organizzazioni che realizzano nuovi progetti cloud-native, sia per le aziende concentrate sull’ammodernamento delle applicazioni esistenti

Pubblicato il 29 set 2025



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
formazione digitale; prova informatica; dispositivi mobili PA ia editoria Ai per l'education; sicurezza Spid; managed kubernets service



Negli ultimi anni, il numero di organizzazioni che utilizzano applicazioni containerizzate è cresciuto rapidamente. Allo stesso tempo, è aumentata l’esigenza di infrastrutture cloud-native scalabili e affidabili. Questi fattori hanno favorito l’espansione del mercato globale dei managed Kubernetes service, ossia i servizi Kubernetes gestiti, offerti dai principali cloud provider. Il quadro emerge da un rapporto della società di analisi Market Research Intellect, secondo cui il comparto passerà, da un valore di 5,3 miliardi di dollari del 2024, a 12,4 miliardi di dollari entro il 2033, registrando un tasso annuo di crescita composto (CAGR) pari all’11,2% (2026-2033).

Benefici dei managed Kubernetes service

Le aziende di diversi settori industriali stanno passando a Kubernetes come piattaforma di orchestrazione dei container, perché permette di automatizzare l’implementazione, la scalabilità e l’amministrazione delle applicazioni. I managed Kubernetes service forniti dai cloud provider semplificano ulteriormente queste attività, facendosi carico di attività tecniche complesse, come l’amministrazione della sicurezza, il monitoraggio dell’infrastruttura, le operazioni di aggiornamento e patching.

I managed Kubernetes service, chiarisce il rapporto, aiutano a velocizzare la trasformazione digitale e l’integrazione con la metodologia DevOps, soprattutto nelle aziende che non possiedono solide competenze Kubernetes in-house.

Lo studio indica anche che la crescente complessità degli ambienti IT e la domanda di soluzioni più semplici di gestione dell’infrastruttura guidano entrambi l’adozione dei managed Kubernetes service. Infatti, sempre più organizzazioni implementano infrastrutture multicloud e cloud ibridi, e, in tali contesti, i managed Kubernetes service consentono di eliminare il vendor lock-in, quindi i vincoli verso singoli fornitori, consentendo di distribuire con uniformità i carichi di lavoro, grazie alla loro capacità di creare un singolo livello di orchestrazione per tutti gli ambienti, che semplifica la gestione e aumenta la produttività degli sviluppatori.

Perché migrare a Kubernetes

Migrare ai managed Kubernetes service aiuta le organizzazioni a ridurre la dipendenza da una particolare tecnologia cloud. Inizialmente creato dagli ingegneri di Google nel 2014, e successivamente gestito dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF), che ne garantisce la neutralità rispetto ai differenti cloud provider (cloud neutrality), il progetto open source Kubernetes impedisce il vendor lock-in, non essendo legato alla tecnologia di un singolo fornitore cloud. Ciò, come accennato, permette alle aziende utenti di far girare i carichi di lavoro su diversi cloud pubblici, come su infrastrutture on-premise, o in ambienti ibridi, semplificando la gestione dell’IT.

Il codice aperto di Kubernetes favorisce poi un’innovazione rapida e continua, un’evoluzione costante del software e una rapida risoluzione dei problemi, anche in virtù della vasta comunità di sviluppatori esistente, e dell’ampio ecosistema di strumenti, servizi, integrazioni e soluzioni di terze parti che arricchiscono la piattaforma.

Grazie alle funzionalità di Kubernetes, i managed Kubernetes service possono essere adottati non soltanto per realizzare nuovi progetti cloud-native, ma anche per ammodernare le applicazioni esistenti, migliorandone agilità, scalabilità e resilienza. È ad esempio possibile containerizzare, con tutte le sue dipendenze (lift-and-shift), una tradizionale applicazione monolitica per eseguirla su qualsiasi cloud. Ma è anche possibile continuare a lasciar funzionare il monolite su Kubernetes, e intanto estrarre gradualmente singole funzionalità o servizi critici che richiedono scalabilità, sviluppandoli come microservizi separati, indipendenti e implementati sullo stesso cluster Kubernetes.

Vantaggi dei managed Kubernetes service: l’offerta Seeweb

Come visto finora, Kubernetes fornisce alle organizzazioni vantaggi significativi in temini di indipendenza tecnologica e flessibilità di gestione dei workload in ambienti IT ibridi. D’altra parte, implementare e amministrare un cluster Kubernetes in-house con le proprie risorse risulta complesso, richiedendo tempo e competenze tecniche specialistiche. Ecco perché i managed Kubernetes service rappresentano una soluzione ideale per le aziende che vogliono concentrarsi sul proprio core business, senza doversi preoccupare della gestione dell’infrastruttura. Essendo implementati nel cloud del fornitore del servizio, i managed Kubernetes service garantiscono alta disponibilità, resilienza, sicurezza, scalabilità automatica. Il managed Kubernetes service di Seeweb, Seeweb Kubernetes Service (SKS), mette a disposizione cluster Kubernetes altamente scalabili, gestiti dalla squadra di cloud engineer del provider. Il team di tecnici esperti è in grado di affiancare un’organizzazione sia nell’implementazione di nuovi progetti cloud-native, sia nelle iniziative di migrazione delle applicazioni aziendali esistenti verso Kubernetes e la tecnologia a microservizi.

La tecnologia Kubernetes è un punto di riferimento per Seeweb anche nel contesto delle infrastrutture per HPC (High Performance Computing) e intelligenza artificiale (AI). Quando l’esigenza di un’organizzazione è estendere la potenza di calcolo disponibile per supportare applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning (ML), Seeweb fornisce il servizio Serverless GPU, che consente di eseguire rapidamente il provisioning delle risorse GPU richieste dai workload AI e ML implementati in produzione, in ambienti on-premise o nel cloud.

Per ottimizzare le prestazioni di Kubernetes a livello di storage, Seeweb rende disponibile anche l’offerta Kubernetes Storage, basata sulla piattaforma VAST Data, e studiata specificamente per supportare carichi di lavoro critici e i workload AI in applicazioni containerizzate su Kubernetes.

Un aspetto non trascurabile, soprattutto nell’ottica della tutela della sovranità digitale delle organizzazioni che operano nel Vecchio continente, è l’appartenenza di Seeweb al gruppo DHH (Dominion Hosting Holding). DHH è una società quotata in borsa di respiro europeo, che ha la missione prioritaria di sostenere tutte le imprese che fanno business in Europa: di essa fanno parte aziende di

cloud hosting, cloud computing, servizi di accesso a Internet. L’obiettivo del gruppo è fornire infrastrutture in linea con gli standard europei, valorizzando principi come il no lock-in, la sostenibilità ambientale e la cura nella progettazione dei servizi e della loro qualità di esercizio, all’interno di una rete europea affidabile e ridondata.

Articolo realizzato in partnership con Seeweb

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership

Articoli correlati

0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x