Quando si introduce Kubernetes in azienda, la prima decisione strutturale riguarda il modello di gestione del cluster. Questa scelta incide direttamente su responsabilità operative, velocità di delivery e capacità di governare l’evoluzione nel tempo.
I servizi Kubernetes gestiti spostano sul provider la gestione del control plane, la “parte di governo” di Kubernetes. Aggiornamenti e integrazione con i servizi cloud di base diventano parte del servizio. Questo approccio riduce sensibilmente il carico operativo e riduce la complessità iniziale dell’adozione, soprattutto per organizzazioni che vogliono concentrarsi sullo sviluppo applicativo più che sulla piattaforma sottostante.
Il modello self-managed mantiene invece il controllo all’interno dell’organizzazione. Versioni, configurazioni di rete, sicurezza e componenti aggiuntivi restano sotto la responsabilità del team. È una scelta che offre maggiore flessibilità, ma che richiede competenze consolidate, processi di gestione maturi e una chiara assunzione di responsabilità sul piano operativo e di sicurezza.
I servizi gestiti risultano più adatti quando il time-to-market è prioritario, il team DevOps è contenuto o si vuole ridurre la complessità iniziale. Il self-managed, invece, in presenza di vincoli specifici su dati, architetture ibride o requisiti di controllo che non possono essere delegati. Un modello è “migliore” dell’altro nella misura in cui è la soluzione più sostenibile per l’organizzazione nel tempo.
All’interno del perimetro dei servizi gestiti, le differenze tra le piattaforme non si giocano tanto sulle funzionalità di base, quanto sul modo in cui Kubernetes si inserisce nell’ecosistema cloud esistente senza creare attrito con ciò che esiste già: processi, strumenti e modelli di sicurezza.
Google Cloud propone con GKE uno dei servizi più maturi sul mercato. D’altronde Kubernetes è nato in Google, prima di diventare un progetto open source della Cloud Native Computing Foundation. L’esperienza è fortemente orientata all’automazione e alla standardizzazione, con un’integrazione molto naturale con i servizi di logging, monitoring e identity. È una piattaforma che si adatta bene a contesti cloud native, in cui la velocità di rilascio e l’uso estensivo di microservizi e workload data-driven sono centrali.
AWS, con EKS, si rivolge soprattutto alle organizzazioni che hanno già costruito il proprio core IT sull’ecosistema Amazon. Il valore principale non è tanto nel servizio Kubernetes in sé, quanto nella sua integrazione con networking, sicurezza, database e servizi gestiti già presenti. In questi contesti, EKS consente di estendere modelli operativi consolidati verso i container, senza introdurre discontinuità.
Azure, attraverso AKS, offre un’esperienza particolarmente coerente per ambienti enterprise Microsoft-centric. L’integrazione con i servizi di identità, gli strumenti di sviluppo e il monitoraggio semplifica l’adozione per i team che lavorano già su questo stack. È spesso una scelta naturale nei percorsi di modernizzazione di applicazioni esistenti.
In molte organizzazioni, la scelta non si limita a un singolo provider, ma nel combinare più ambienti in una strategia coerente: nuovi workload su cluster gestiti in cloud, applicazioni esistenti su cluster self‑managed o on‑premise sotto un unico modello di governance.
Il multi-cloud nasce spesso come risposta a esigenze diverse: vincoli normativi, acquisizioni, scelte tecnologiche pregresse. Il rischio di questa soluzione è quello di ottenere una somma di silos scollegati.
Per evitare che questo accada un approccio efficace consiste nella definizione di un modello operativo comune. Sicurezza e gestione delle identità devono seguire principi coerenti e occorre evitare implementazioni ad hoc per ogni cluster. Lo stesso vale per le pipeline di delivery, che dovrebbero funzionare in modo uniforme indipendentemente dalla piattaforma sottostante.
Anche l’osservabilità gioca un ruolo chiave. Senza una visione trasversale su cluster e workload, il multi-cloud aumenta la complessità senza restituire reale controllo. Infine, il costo va valutato in modo complessivo, includendo, oltre alle risorse, anche l’impatto operativo e organizzativo delle scelte architetturali.
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