A una prima occhiata, le piattaforme cloud AWS e Microsoft Azure offrono capacità molto simili in termini di calcolo on-demand, storage cloud, networking e pricing. Entrambe offrono, tra centinaia di servizi, autoscaling flessibile, provisioning delle risorse self-service, un modello di prezzo pay-per-use, soluzioni robuste di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM) e strumenti di analisi dei big data. Tuttavia, il diavolo sta nei dettagli e AWS e Azure presentano lievi asimmetrie nella selezione delle tecnologie sottostanti e nelle capacità offerte. In questo articolo, andremo a confrontare le principali capacità di entrambe le piattaforme cloud e delineeremo similarità e differenze tra i due CSP per comprenderne i punti di forza.
Il cloud computing si è evoluto significativamente negli ultimi anni, diventando una base essenziale per le operazioni aziendali moderne, con l'89% delle imprese che si affidano a più servizi di cloud computing per le loro infrastrutture digitali.
Inizialmente concepito per centralizzare l'archiviazione dei dati, il mondo del cloud si è sviluppato in un ecosistema sofisticato e flessibile che consente a imprese e individui di accedere e utilizzare risorse su richiesta senza possedere e mantenere un'infrastruttura fisica. Questa trasformazione permette alle aziende di migliorare l'efficienza e l'efficacia operativa a livelli senza precedenti.
Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure sono al momento i due fornitori di servizi cloud (CSP) che dominano il mercato e, secondo i dati attuali della Synergy Research Group, AWS detiene il 29% del mercato e Microsoft Azure tra il 22 e il 24%. Entrambi hanno registrato una crescita a doppia cifra, con i numeri dell’anno corrente che continuano a seguire questo forte trend di crescita.
Per molte aziende, non c’è momento migliore di adesso per intraprendere il percorso verso il cloud, ma si tratta di una scelta che richiede una valutazione meticolosa e, al centro di questa decisione, si trova la scelta cruciale tra queste due piattaforme (entrambe riconosciute come leader del settore) che hanno rivoluzionato il modo in cui le organizzazioni gestiscono la propria infrastruttura digitale.
Dunque, quale scegliere?
La risposta a questo tipo di domande è, come sempre, un po’ più complicata di quello che si pensa.
Vediamo quindi di arrivare in fondo alla questione.
Prima di cominciare, facciamo un breve ripasso.
Con il cloud computing, la fornitura e l'esecuzione delle risorse IT vengono gestite tramite internet, il che significa che le organizzazioni non devono acquistare e mantenere i propri data center e server. Grandi fornitori di servizi cloud, come Microsoft e Amazon, offrono una varietà di servizi cloud gestiti che sono interamente o parzialmente gestiti dal fornitore, riducendo il carico di lavoro del team IT di un'organizzazione.
Questi servizi includono l'infrastruttura come servizio (IaaS), che rappresenta i mattoni fondamentali per un ambiente IT basato su cloud, la piattaforma come servizio (PaaS), che si concentra sulla distribuzione e gestione delle applicazioni senza la necessità di gestire hardware e sistemi operativi, e infine il software come servizio (SaaS), che fornisce un'esperienza di prodotto virtuale completa, interamente gestita dal fornitore del software.
Inoltre, il cloud computing consente alle organizzazioni di scalare in base alle proprie esigenze, quindi se è necessario più potere di calcolo, più spazio di archiviazione o più database, il cloud computing permette di ottenere ciò di cui si ha bisogno in modo facile e rapido.
Nello specifico, il cloud computing consente alle organizzazioni di:
A livello generale, il cloud computing esegue l'elenco di servizi sopra menzionato attraverso un processo chiamato virtualizzazione.
La virtualizzazione significa che la potenza di calcolo necessaria per eseguire un'applicazione, utilizzare un desktop o ospitare un sito web avviene interamente tramite internet, con data center e server che svolgono il lavoro pesante dietro le quinte per gestire la potenza di calcolo, la sicurezza, l'accesso e l'esperienza utente.
Il principale vantaggio del cloud computing per le aziende è che non devono mantenere il proprio hardware, come server e database, e possono invece fare affidamento sui fornitori di servizi cloud per gestire tale infrastruttura. Per le aziende che utilizzano il cloud, ciò si traduce in risparmi sui costi, minori spese IT e operazioni tecniche più sicure.
Cominciamo il confronto tra Azure e AWS con uno sguardo generale ai due CPS.
Microsoft Azure, lanciato originariamente come Windows Azure nel 2010, è emerso dall'iniziativa interna di Microsoft nota come Project Red Dog. L'obiettivo era costruire una piattaforma di cloud computing di prim’ordine per competere con l’allora leader indiscusso del settore cloud AWS.
La piattaforma è stata progettata per fornire risorse e servizi di calcolo scalabili, inclusi macchine virtuali, archiviazione e database, attraverso la rete globale di data center di Microsoft.
Nel corso del tempo, Azure si è evoluto in una piattaforma cloud completa che offre soluzioni di infrastruttura come servizio (IaaS), piattaforma come servizio (PaaS) e software come servizio (SaaS), supportando una vasta gamma di esigenze aziendali e di sviluppo in tutto il mondo.
L'idea per la tecnologia e i servizi cloud di AWS è nata nei primi anni 2000 dall'esigenza interna di Amazon di gestire la propria infrastruttura in modo più efficiente. Riconoscendo il potenziale di fornire servizi di cloud computing a una vasta gamma di organizzazioni al di là delle proprie operazioni, la leadership di Amazon ha sviluppato e lanciato AWS come unità aziendale strategica.
Questa iniziativa mirava a offrire servizi cloud scalabili e affidabili, portando AWS a diventare un attore dominante nel settore del cloud computing.
Essendo il primo grande fornitore di cloud, AWS ha acquisito un notevole vantaggio stabilendo una leadership precoce nel cloud computing. Questo ha permesso ad AWS di essere un pioniere di molti servizi cloud fondamentali e di fissare gli standard del settore.
Dal suo lancio, quasi due decenni fa, AWS si è evoluto per rispondere alle esigenze di milioni di clienti, risultando in un set di funzionalità esteso per una vasta gamma di casi d'uso.
Nella tabella seguente, proponiamo un confronto fra i principali servizi messi a disposizione da entrambe le piattaforme, per cominciare a farci un’idea delle proposte messe sul tavolo da questi due giganti del cloud:
Abbiamo creato il team Infra&Security, verticale sul cloud Azure, per rispondere alle esigenze dei clienti che ci coinvolgono nelle decisioni tecniche e strategiche. Oltre a configurare e gestire il loro tenant, ci occupiamo di:
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Sia AWS che Azure offrono una suite completa di servizi e soluzioni cloud per soddisfare le esigenze delle singole aziende, a volte molto simili tra di loro.
Ma, come sempre, le differenze più importanti stanno nei piccoli dettagli.
Vediamo quindi le caratteristiche principali di ciascuna piattaforma, esaminando le loro capacità in diversi contesti, per cercare di capire quali sono i loro punti di forza.
Le macchine virtuali (VM) sono rappresentazioni software di computer fisici che emulano ambienti di calcolo tradizionali. Sono ampiamente utilizzate negli ambienti di cloud computing per allocare e gestire in modo efficiente le risorse di calcolo, consentendo alle aziende di distribuire e scalare dinamicamente le applicazioni senza i vincoli dell'hardware fisico.
L'offerta di macchine virtuali in AWS è chiamata Amazon EC2 (Elastic Cloud Computing), mentre il servizio equivalente in Azure è Azure Virtual Machine (VMs). Entrambi i servizi offrono server virtuali che supportano sistemi operativi Linux e Windows e forniscono una notevole flessibilità nella configurazione delle VM, consentendo la personalizzazione delle dimensioni, delle opzioni di archiviazione e delle impostazioni di rete.
Tuttavia, ci sono delle differenze che andiamo a vedere nelle prossime sottosezioni.
I tipi di instance in AWS EC2 sono raggruppati in categorie: general purpose, compute-optimized, memory-optimized e storage-optimized. Ogni categoria è progettata con configurazioni specifiche di CPU, memoria e archiviazione per soddisfare diverse esigenze di carico di lavoro.
Allo stesso modo, le Azure VM utilizzano classificazioni simili, ma includono anche instance specializzate come le GPU instances per attività che richiedono un'elaborazione grafica intensiva.
Per quanto riguarda la scalabilità, AWS EC2 utilizza Auto Scaling per regolare automaticamente la capacità di calcolo in base alle fluttuazioni del carico di lavoro. Questo funziona regolando il numero di EC2 instances, ECS tasks o DynamoDB capacity units in base a politiche predefinite e può scalare metriche come l'utilizzo della CPU e il traffico di rete.
Le Azure VMs, invece, utilizzano gli Azure Virtual Machine Scale Sets (AVMSS) per scalare automaticamente le instance in base alla domanda o a una pianificazione e possono anch'esse scalare su metriche come l'utilizzo della CPU e il traffico di rete.
Amazon offre AWS Outposts, un servizio completamente gestito che estende l'infrastruttura, i servizi, le API e gli strumenti di AWS a quasi qualsiasi data center dei clienti, spazio di co-locazione o struttura on-premises.
Permette ai clienti di eseguire servizi AWS come compute, storage, database e altri localmente, offrendo un'esperienza ibrida coerente tra le regioni cloud di AWS e gli ambienti on-premises. In pratica, estende AWS negli ambienti on-premises, fornendo un'integrazione senza soluzione di continuità tra i servizi cloud e l'infrastruttura locale.
Azure, invece, dispone di Azure Arc, che consente ai clienti di gestire risorse come virtual machines, Kubernetes clusters e servizi dati su ambienti on-premises, multi-cloud ed edge utilizzando gli strumenti e i servizi di gestione Azure. Aiuta a centralizzare la governance, applicare politiche e implementare servizi Azure su infrastrutture distribuite oltre Azure stesso.
In sostanza, AWS Outposts estende i servizi AWS alle sedi on-premises, mentre Azure Arc estende le capacità di gestione di Azure agli ambienti ibridi e multi-cloud, senza necessariamente fornire hardware dedicato. Entrambi servono aspetti diversi delle strategie di cloud ibrido e multi-cloud.
AWS e Azure offrono una gamma completa di servizi di database che soddisfano le esigenze di dati strutturati e non strutturati, inclusi i Big Data. In termini di durabilità della gestione dei dati, gli utenti di AWS beneficiano del servizio di database relazionale Amazon RDS, mentre Azure fornisce il database Azure SQL Server.
RDS di AWS supporta sei motori di database: MariaDB, Amazon Aurora, MySQL, Microsoft SQL, PostgreSQL e Oracle. Azure offre supporto affidabile ed efficiente per i database SQL Server, MySQL, PostgreSQL e MariaDB.
Sebbene AWS fornisca una gamma più ampia di tipi di instance tra cui scegliere, Azure si distingue per i suoi strumenti facili da usare e l'interfaccia intuitiva, semplificando le varie operazioni di database.
Sia AWS che Azure offrono modelli di prezzo flessibili per soddisfare le diverse esigenze dei propri utenti, con la possibilità di ottimizzare i costi dei servizi di cui si usufruisce tramite sofisticati strumenti di controllo.
Entrare nel dettaglio del pricing di ogni singolo servizio richiederebbe diversi articoli a parte; ci limiteremo dunque a esaminare i modelli di prezzo dei due servizi in un’ottica semplificata.
AWS:
Azure:
AWS:
Azure:
Entrambe le piattaforme forniscono misure di sicurezza robuste per soddisfare i diversi requisiti di conformità nei vari settori, garantendo una protezione efficace dei carichi di lavoro e dei dati nel cloud.
Quando si valuta la sicurezza dei fornitori di cloud, si devono considerare tre fattori principali:
Sia AWS che Azure offrono solide caratteristiche di sicurezza e ampie certificazioni, sebbene ci siano alcune differenze che andremo a vedere meglio facendo un confronto semplificato delle varie caratteristiche di conformità e sicurezza dei due provider.
AWS:
Azure:
I benchmark delle prestazioni indicano generalmente che AWS e Azure offrono entrambi elevate capacità di calcolo ad alte prestazioni, ma i risultati specifici possono variare in base ai tipi di instance e alle configurazioni utilizzate.
AWS è spesso riconosciuto per la sua potenza di calcolo grezza, rendendolo una scelta forte per applicazioni che richiedono elevata potenza computazionale, mentre Azure tende a eccellere nelle prestazioni dei servizi integrati, in particolare per applicazioni che sono profondamente integrate con i servizi Microsoft, come SQL Server e applicazioni aziendali che utilizzano Visual Studio.
Tuttavia, le prestazioni di AWS e Azure possono dipendere da vari fattori, inclusi i tipi di instance, le configurazioni e il tipo di connessioni dedicate utilizzate.
Decidere tra AWS e Azure dipende da diversi criteri, tra cui le esigenze specifiche della tua azienda, il tuo settore e le tendenze future nel cloud computing.
Innanzitutto, valuta la tua attuale infrastruttura e stack tecnologico.
AWS, noto per la sua vasta offerta di servizi e le prestazioni computazionali grezze, potrebbe essere più adatto per le aziende che richiedono elevata potenza computazionale, seppure con il caveat di una maggiore complessità d’utilizzo che richiede l’impiego estensivo di risorse IT specializzare nell’utilizzo dei software open source messi a disposizione dalla piattaforma.
Azure, con la sua integrazione senza soluzione di continuità con i prodotti Microsoft, è ideale per le aziende fortemente investite nelle tecnologie Microsoft o già familiari con le suite per il lavoro d’ufficio della casa di Redmond, offrendo prestazioni superiori per applicazioni come SQL Server e strumenti aziendali che utilizzano Visual Studio.
Le raccomandazioni specifiche per settore giocano anche un ruolo cruciale.
Le estese certificazioni specifiche per settore di Azure, come HITRUST e FedRAMP High, offrono un vantaggio per i settori che richiedono conformità rigorosa e altissimi livelli di sicurezza. Al contrario, la vasta gamma di servizi di AWS, rendono la piattaforma una scelta versatile per diversi settori, dove nel settore della fornitura di servizi commerciali continua a tenere stretta la leadership nelle classifiche d’utilizzo.
Le tendenze future nel cloud computing suggeriscono un crescente focus su AI, machine learning e soluzioni di cloud ibrido. AWS e Azure stanno investendo pesantemente in questi settori, ma Azure Arc e AWS Outposts offrono strategie di cloud ibrido diverse che potrebbero influenzare la propria scelta a seconda dei piani IT a lungo termine che si preferirà adottare.
Azure è una scelta naturale per le organizzazioni che già utilizzano prodotti Microsoft o SAP. Azure offre sconti sulle licenze per gli utenti di Windows, Office 365 e Dynamics 365, tra gli altri servizi. Rispetto ad AWS, Azure include una gamma più ampia di servizi gestiti e capacità predefinite che i team possono accedere immediatamente.
Microsoft e SAP hanno una partnership strategica, mirata a costruire una maggiore sinergia tecnologica. La migrazione o il deployment di SAP su Azure è un processo piuttosto semplice, grazie alle integrazioni e agli strumenti di migrazione disponibili. Spostando SAP nel cloud di Azure, le aziende possono risparmiare fino al 60% sui costi di archiviazione e dal 40% al 75% sul TCO.
Azure consente backup dei dati senza soluzione di continuità del database SAP HANA per garantire un'efficace ripresa da disastri e continuità aziendale. I clienti SAP possono ora utilizzare il servizio Microsoft Entra ID per implementare il single sign-on (SSO) utilizzando le credenziali Microsoft e semplificare la gestione dell'identità degli utenti.
Le soluzioni SAP SuccessFactors hanno anche un'integrazione diretta ora con Microsoft 365 Copilot e Copilot in Viva Learning, permettendo agli utenti di beneficiare dei servizi di Generative AI.
Se si desidera accedere a database ad alte prestazioni e scalabili, Cosmos DB è l'opzione leader sul mercato. Servizio di database NoSQL, multi-master e gestito, Cosmos DB è utilizzato da aziende come OpenAI per creare applicazioni web ad alto traffico e garantire l'elaborazione dei dati a bassa latenza in tempo reale.
Con una gestione semplificata, distribuzione dei dati multi-regione, scalabilità automatica, aggiornamenti e patching, Azure Cosmos DB elimina il peso dell'amministrazione del database. Gli utenti hanno anche accesso a API open-source per l'analisi dei big data e integrazione fluida con i servizi Azure AI per supportare il Retrieval Augmented Generation (RAG).
Alcuni degli usi più comuni di Cosmos DB includono l'elaborazione dei dati IoT e telematici, l'analisi e-commerce basata su eventi, la personalizzazione dei contenuti in tempo reale e altro ancora.
Azure Synapse Analytics combina il data warehousing SQL di livello enterprise con strumenti integrati di analisi dei big data. Offre accesso a tecnologie proprietarie (ad es., Azure Data Factory, Azure Machine Learning, Power BI) e open-source come Apache Spark.
Se la propria azienda utilizza già Azure per il data warehousing, scegliere Azure Synapse Analytics ha perfettamente senso grazie alle integrazioni predefinite. Inoltre, Azure Synapse si integra direttamente con Cosmos DB, abilitando scenari di business intelligence in tempo reale e analisi avanzate.
Microsoft è un leader indiscusso nella tecnologia low-code. Power Platform combina strumenti di sviluppo visivo di applicazioni e automazione dei flussi di lavoro con capacità più avanzate per costruire rapidamente integrazioni back-end a supporto di una vasta gamma di casi d'uso aziendali.
Gli utenti possono anche integrare vari servizi Azure in Power Apps (dalle Azure Functions per lo sviluppo di logica personalizzata ai servizi Azure Cognitive) per creare prodotti innovativi per il luogo di lavoro con costi e tempi di sviluppo ridotti di 2-4 volte.
Sebbene AWS mantenga ancora la quota di mercato più grande, Microsoft sta acquisendo nuovi clienti più rapidamente poiché le aziende desiderano utilizzare Azure OpenAI per lanciare modelli Gen AI privati. Circa il 3% della crescita di Azure nel quarto trimestre dell’anno scorso è stata legata all'AI.
Grazie alla partnership esclusiva (e a una partecipazione negli investimenti) in OpenAI, gli utenti di Azure hanno potuto accedere alla maggior parte dei modelli fondamentali come API.
In pratica, le aziende possono lanciare modelli Gen AI privati nel cloud di Azure, applicare fine-tuning personalizzato e implementare soluzioni RAG (Retrieval Augmented Generation) per utilizzare i dati aziendali nella generazione dei risultati, mantenendo i dati sensibili protetti. Microsoft contribuisce anche al Semantic Kernel, che mira a portare strumenti di ingegneria dei prompt e orchestrazione LLM agli sviluppatori di C# e Python.
Microsoft offre anche uno dei migliori database vettoriali, Azure Cosmos DB, e ha recentemente aggiunto il supporto alla ricerca semantica a Azure Cache for Redis Enterprise. Entrambi facilitano la fornitura di dati per l'addestramento dei modelli AI.
Amazon è entrata nella corsa Gen AI un po' più tardi, puntando a cercare di recuperare rapidamente lo svantaggio nei confronti del colosso di Redmond in campo AI. I tre servizi Gen AI disponibili includono Amazon Bedrock, Amazon Titan e Amazon SageMaker JumpStart.
SageMaker JumpStart offre un ambiente di sviluppo integrato per la creazione e il deployment di modelli ML. Oltre agli strumenti MLOps popolari, l'IDE consente agli utenti di integrare e affinare facilmente i modelli open-source di Hugging Face. Amazon Titan e Amazon Bedrock offrono accesso a modelli Gen AI forniti dai partner e proprietari per la generazione di testi e immagini, ricerca semantica e generazione aumentata da recupero.
Sebbene gli sforzi di Amazon nel campo dell’AI stiano cominciando a dare i primi risultati di pregio, la posizione di Azure in questo ambito rimane assolutamente dominante su AWS, sia per la maggiore quantità di documentazione che facilita l’operato degli sviluppatori, sia per la maggiore semplicità d’uso rispetto all’offerta della piattaforma cloud del signor Bezos.
La scelta di un provider cloud non è assolutamente da prendere sottogamba e può fare la differenza per la propria organizzazione sia in termini di costi che di qualità della vita dei propri impiegati e qualità dei servizi che propone alla propria clientela.
Sia AWS che Azure offrono servizi di cloud computing robusti e adatti a diverse esigenze aziendali. A volte questi servizi possono offrire all’utente finale (fatti i dovuti aggiustamenti in entrambi i casi) gli stessi risultati, ma le sottili differenze tra i due possono seriamente influenzare il peso della decisione da uno all’altro piatto della bilancia.
Sebbene AWS sia ancora la piattaforma cloud leader nel settore, con i recenti trend nell’ambito del cloud computing legati al forte interesse per l’AI e il Machine Learning (senza contare anche costi di utilizzo leggermente inferiori), Azure si sta aggiudicando per il momento un solido vantaggio strategico a lungo termine sulla piattaforma di cloud computing di Amazon.
Questo, unito al crescente interesse di Microsoft nei confronti del software open source (fino a pochi anni fa, cavallo di battaglia di AWS), all’approccio low-code (da sempre fiore all’occhiello di Microsoft) e alla maggiore familiarità negli ambienti aziendali con i software della casa di Redmond, fa di Azure (a meno di stravolgenti sviluppi futuri) la scelta più sicura al momento per tutte quelle organizzazioni che vogliono migrare le loro infrastrutture digitali “nelle nuvole” senza eccessive preoccupazioni.
Sebbene entrambe le piattaforme offrano servizi cloud completi e in apparenza simili, le differenze risiedono nelle tecnologie sottostanti, nella gestione dei servizi e nell’approccio all’integrazione con altri strumenti. Azure si distingue per la sua integrazione profonda con l’ecosistema Microsoft, mentre AWS si è affermata per la varietà di configurazioni disponibili, l’approccio open-source e un’ampia gamma di funzionalità.
In un ambiente aziendale già basato su soluzioni Microsoft, Azure rappresenta generalmente la scelta più vantaggiosa. Offre integrazioni native, condizioni economiche favorevoli per chi utilizza già licenze Microsoft e una maggiore continuità operativa con l'infrastruttura esistente.
Le prestazioni variano a seconda delle configurazioni e dei casi d’uso. AWS si distingue per la sua potenza di calcolo, rendendolo adatto ad applicazioni ad alta intensità computazionale. Azure, invece, è particolarmente efficiente per applicazioni integrate con servizi Microsoft, offrendo performance ottimizzate nei contesti aziendali familiari con strumenti come SQL Server e Visual Studio.
La convenienza dipende dal tipo di utilizzo e dagli impegni assunti nel tempo. Entrambe le piattaforme adottano modelli di prezzo flessibili e offrono strumenti per stimare e ottimizzare i costi. Azure tende a essere più vantaggiosa per le aziende che già utilizzano servizi Microsoft, mentre AWS può risultare più efficace per chi ricerca una flessibilità estrema e ha competenze tecniche consolidate.
Microsoft Azure è attualmente in posizione dominante nel campo dell’AI grazie alla sua integrazione con i modelli di OpenAI. Gli utenti possono facilmente creare soluzioni basate su intelligenza artificiale generativa, personalizzare i modelli e integrarli con altri servizi Azure. AWS offre alternative competitive come SageMaker e Bedrock, ma l’ecosistema Azure risulta più maturo e accessibile per molte organizzazioni.
Sì, Azure si integra con la Microsoft Power Platform, permettendo lo sviluppo rapido di applicazioni e automazioni anche senza scrivere codice. Questa integrazione consente di ridurre i tempi di sviluppo e i costi, facilitando l’innovazione all’interno delle aziende. AWS offre strumenti di sviluppo, ma non ha una proposta low-code integrata potente quanto quella di Azure.
Azure propone Cosmos DB, un database NoSQL ad alte prestazioni, gestito, scalabile e distribuito su più regioni. È particolarmente indicato per applicazioni ad alto traffico, analisi in tempo reale e casi d’uso legati all’intelligenza artificiale. AWS offre DynamoDB e altri database NoSQL, ma Cosmos DB è spesso citato come più completo per i casi d'uso avanzati.
Entrambi offrono soluzioni ibride efficaci, ma con approcci differenti. AWS propone Outposts, che porta l’infrastruttura cloud direttamente on-premises. Azure, invece, utilizza Azure Arc, che consente di gestire risorse anche su ambienti esterni al cloud Microsoft, offrendo maggiore flessibilità gestionale senza hardware aggiuntivo.
Entrambe le piattaforme presentano alti standard di sicurezza. Azure si distingue per un’offerta più ampia in termini di governance, monitoraggio e strumenti SIEM grazie a servizi come Microsoft Sentinel e Defender for Cloud. AWS eccelle nella protezione DDoS e nel supporto per ambienti open-source, ma Azure è spesso la prima scelta nei settori altamente regolamentati.
Sebbene AWS detenga ancora la quota di mercato più ampia, Azure sta registrando tassi di crescita più rapidi, spinti in particolare dalla domanda di soluzioni AI e dall’integrazione nativa con l’ambiente Microsoft, molto diffuso in ambito aziendale.
Il team Infra & Security è verticale sulla gestione ed evoluzione dei tenant Microsoft Azure dei nostri clienti. Oltre a configurare e gestire il tenant, si occupa della creazione dei deployment applicativi tramite le pipelines di DevOps, monitora e gestisce tutti gli aspetti di sicurezza del tenant, supportando i Security Operations Centers (SOC).
