Per oltre dieci anni l’architettura cloud è stata costruita attorno a questa idea: scomporre le applicazioni in servizi il più possibile stateless, distribuirli su infrastrutture elastiche e misurarne disponibilità, latenza e throughput. Tutto bene fin quando è arrivata l’intelligenza artificiale. Quando un modello AI entra in un processo operativo, il suo comportamento dipende anche dai dati recuperati, dalla versione del prompt, dagli strumenti invocati, dai controlli applicati e dal contesto accumulato. In altre parole, l’unità da governare non coincide più con il singolo workload.
vademecum
Enterprise AI, perché è tempo di ripensare l’architettura cloud
Le piattaforme nate per applicazioni stateless e carichi prevedibili mostrano ora i propri limiti. Dati distribuiti, stato persistente, GPU, costi per token, controlli in esecuzione e vincoli normativi richiedono un’architettura diversa: ibrida per scelta, osservabile a livello di servizio e governata lungo l’intero ciclo di vita
Pubblicato il 20 ago 2026
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