Cos'è la governance del cloud?

I framework di governance definiscono tutti i ruoli e i controlli tecnici impiegati da un'azienda per garantire che l'uso del cloud rimanga sicuro, trasparente e allineato agli obiettivi aziendali più ampi. I framework di governance fungono da "regole interne" per il cloud. Definiscono chi può creare o eliminare risorse, quali misure di sicurezza devono essere adottate, come i team controlleranno i costi e come l'azienda rimarrà conforme alle leggi e alle normative.

I framework di governance del cloud sono costruiti e scritti per affrontare una serie di componenti di governance. Questi componenti sono:

• Governance dei costi per mantenere sotto controllo la spesa cloud.
  
  
• Governance della sicurezza per proteggere i sistemi cloud e i dati in essi contenuti da usi impropri o abusi.
  
  
• Governance degli accessi per gestire chi può accedere a quali risorse e quali azioni può intraprendere.
  
  
• Governance della conformità per garantire l'adesione a normative quali il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).
  
  
• Governance operativa per mantenere l'affidabilità e la visibilità del sistema.
  
  
• La governance dei dati per stabilire il modo in cui i dati vengono classificati, memorizzati, spostati ed eliminati.

Le piattaforme cloud semplificano la creazione di nuove istanze di risorse e asset con qualche clic. Senza guardrail chiari, il rischio di spese incontrollate, lacune di sicurezza e caos operativo aumenta notevolmente in questi ambienti.

I framework di governance cloud aiutano a prevenire questi problemi impostando politiche (regole scritte), processi (come vengono seguite queste regole), controlli (meccanismi tecnici che fanno rispettare le regole) e ruoli chiaramente definiti (chi può fare cosa).

In definitiva, l'obiettivo della governance del cloud è permettere alle organizzazioni di godere dei benefici dei cloud service implementando misure di sicurezza e responsabilità per mitigare i rischi.

Le strategie di governance del cloud aiutano le aziende ad affrontare le sfide comunemente associate all'adozione del cloud, tra cui complessità, gestione delle superfici di attacco, shadow IT e gestione dei costi.

In generale, l'adozione del cloud è stata una benedizione per le imprese. I cloud service consentono ai team di sviluppo e operazioni di aumentare o diminuire rapidamente le risorse per soddisfare la domanda (invece di sovraccaricare l'hardware per gestire i picchi di capacità), aumentando la flessibilità degli ambienti IT. Aiutano gli sviluppatori a fornire infrastruttura in pochi minuti, accelerando il processo di costruzione, test e distribuzione di nuove applicazioni e servizi.

I provider di cloud service spesso progettano le proprie piattaforme con funzionalità di ridondanza e disaster recovery che aumentano la disponibilità del sistema in diverse regioni.

Tuttavia, il cloud computing non è privo di sfide.  

Gli ambienti cloud sono intrinsecamente complessi, la maggior parte delle aziende distribuisce cloud service all'interno di enormi ambienti hybrid cloud e multicloud geograficamente dispersi.

I cloud service aggiungono inoltre più endpoint rivolti a internet: app web, application programming interface (API), bilanciatori di carico, a un ambiente IT, ampliando in modo significativo la superficie di attacco. Superfici di attacco più ampie creano maggiori opportunità per problemi di sicurezza e violazioni dei dati. Secondo il Report Cost of a Data Breach 2025 di IBM, il 30% delle violazioni dei dati coinvolge dati distribuiti su più ambienti.

Dipendenti e reparti possono spesso avviare i propri strumenti cloud senza approvazione, favorendo una crescita incontrollata dei servizi senza un percorso di proprietà chiaro o pratiche di gestione. Questo fenomeno, denominato "cloud sprawl" rende quasi impossibile per i team vedere ogni asset, workload, flusso di dati e identità tra cloud, data center e regioni. Diventa difficile mantenere la visibilità su ciò che accade nei sistemi cloud e gestire la spesa per il cloud.

Quasi la metà (44%) di tutte le aziende ha una visibilità limitata sulla propria spesa per il cloud. Le fonti di dati non gestite (shadow data) che proliferano in ambienti cloud rappresentano obiettivi interessanti per i criminali informatici, quindi la proliferazione del cloud può anche creare notevoli rischi e vulnerabilità per la sicurezza dei dati.

E poiché gli ambienti cloud richiedono che i dati attraversino piattaforme e servizi decentralizzati, può essere difficile applicare protocolli di crittografia e controlli di accesso adeguati a ogni componente.

Le iniziative di governance cloud aiutano le aziende a creare una singola fonte affidabile per le politiche cloud e le best practice, consentendo un processo decisionale più chiaro e basato sui dati. I team possono impostare guardrail e controlli di sicurezza coerenti in tutti gli ambienti cloud. Le stesse regole vengono applicate a tutte le risorse cloud e il livello di sicurezza dell'ambiente IT diventa più forte.

La governance consente alle aziende di standardizzare il modo in cui vengono creati gli ambienti, chi possiede cosa e come vengono apportate le modifiche, in modo che i diversi team possano utilizzare le risorse cloud approvate in modo sicuro e semplice. Un modello di governance solido chiarisce inoltre ruoli e responsabilità per il processo decisionale relativo al cloud. Se qualcosa va storto con un workload cloud, tutti sanno quale utente è responsabile di risolvere il problema. Questa maggiore standardizzazione e chiarezza dei ruoli aiuta a promuovere l'efficienza operativa tra i reparti.  

La governance del cloud supporta il monitoraggio centralizzato e la segnalazione sull'utilizzo del cloud, offrendo agli utenti una migliore visibilità sugli ambienti cloud. Queste caratteristiche aiutano le aziende a monitorare la spesa cloud, ad associare i costi a persone o azioni specifiche e a ottimizzare i budget cloud nel tempo.

Inoltre, i framework di governance cloud possono aiutare le organizzazioni a garantire che gli investimenti cloud offrano un valore misurabile, invece di limitarsi ad aggiungere tecnologia avanzata all'architettura.

L'integrazione di tecnologie nuove ed emergenti in un ambiente IT presenta notevoli benefici, ma queste tecnologie devono avere uno scopo chiaro. La buona governance richiede ai team di collegare direttamente le decisioni cloud ai risultati aziendali e di articolare la proposta di valore dei nuovi investimenti prima di espandere i cloud service, incoraggiando l'ottimizzazione dei costi.

Le organizzazioni spesso utilizzano soluzioni di governance cloud per implementare i relativi framework. Queste soluzioni comprendono una gamma di strumenti avanzati di cloud management che automatizzano le pratiche di governance e l'applicazione delle politiche. L'ampia funzionalità delle soluzioni di governance del cloud aiuta a ridurne la complessità, consentendo alle aziende di semplificare l'applicazione nell'intero ecosistema IT.

I framework efficaci di governance cloud si basano su un insieme di principi comuni.

I framework di governance cloud permettono alle aziende di sviluppare e applicare politiche rigorose per l'interazione con i cloud service, facilitando così la gestione di cloud dinamico complesso.

Come disciplina, la governance del cloud combina diversi tipi di gestione IT per fornire framework completi per la protezione dei cloud service end-to-end. 

La componente di gestione dei dati della governance cloud stabilisce regole su come i dati vengono classificati, memorizzati, protetti, conservati e cancellati nel cloud.

Enormi quantità di dati sono archiviate nel cloud. Oggi, oltre la metà dei dati aziendali (51%) risiede nei cloud pubblici.

Le piattaforme cloud rendono più facile raccogliere e analizzare dati su questa scala. Allo stesso tempo, l'esistenza di workflow di big data e database nel cloud rende la gestione dei dati ancora più integrata nella governance del cloud.

La gestione dei dati inizia in genere con uno schema di classificazione dei dati che utilizza categorie come "pubblico", "interno", "riservato" e "altamente riservato". Ogni classificazione è mappata ai protocolli di crittografia, alle restrizioni di accesso, ai vincoli di geolocalizzazione e alle politiche di backup appropriati.

Le politiche di gestione dei dati ne riguardano anche la gestione del ciclo di vita. La gestione del ciclo di vita dei dati stabilisce quando i dati devono essere archiviati, per quanto tempo devono essere conservati per motivi legali o aziendali e come eliminarli in modo sicuro. Definisce i requisiti per la sovranità dei dati (le leggi che regolano le modalità di trattamento e archiviazione dei dati in diversi paesi e regioni), i trasferimenti transfrontalieri e la privacy dei dati, in particolare quando sono coinvolte informazioni di identificazione personale.

La gestione delle operazioni definisce le operazioni cloud quotidiane, ad esempio:

• Provisioning, il processo controllato di creazione, modifica e dismissione di risorse cloud come macchine virtuali, database, account, cluster Kubernetes e altri sistemi.

• La gestione del cambiamento determina il modo in cui le modifiche agli ambienti di produzione (come le distribuzioni di codice e infrastruttura) vengono proposte, riviste, approvate, testate e infine implementate. Le pratiche di gestione del cambiamento aiutano i team a minimizzare i rischi mantenendo (o addirittura aumentando) la velocità di implementazione.

• Le pratiche di implementazione specificano il modo in cui le nuove versioni di applicazioni e servizi vengono rilasciate negli ambienti cloud.

• Le pratiche di monitoraggio e avviso definiscono quali metriche e altri dati devono essere monitorati e stabiliscono gli standard di allerta, in modo che i team possano rilevare i problemi in anticipo e rispondere rapidamente.

• La gestione degli incidenti, il processo per gestire interruzioni impreviste o degrado dei servizi (inclusi violazioni di dati e attacchi informatici). La gestione degli incidenti stabilisce cosa si qualifica come incidente; come gli incidenti vengono classificati, rilevati e registrati e chi è responsabile della gestione di ciascun incidente.

• La pianificazione della capacità aiuta a garantire che i cloud service dispongano di risorse sufficienti (calcolo, storage, larghezza di banda di rete) per soddisfare la domanda, senza eccedere nel provisioning. Le funzioni di pianificazione della capacità definiscono le soglie e i trigger per la scalabilità delle risorse. Utilizzano inoltre caratteristiche di autoscaling dove necessario e monitorano le tendenze di utilizzo per aiutare i team a prevedere le future esigenze di allocazione delle risorse.

Le operazioni stabiliscono inoltre gli obiettivi di livello di servizio (SLO) e gli accordi di livello di servizio (SLA) che definiscono le prestazioni per i cloud service.

La sicurezza e la gestione della conformità, un componente critico del cloud management, aiuta a garantire che ogni workload cloud sia protetto, che le politiche di sicurezza vengano applicate e che i requisiti normativi vengano rispettati.

In pratica, ciò significa trasformare gli obblighi di alto livello ("dobbiamo proteggere i dati personali", ad esempio) in controlli concreti, come l'autenticazione a più fattori (MFA). Implica anche l'applicazione coerente dei controlli in tutti gli ambienti cloud.

Le pratiche di gestione della sicurezza e della conformità si basano fortemente sui sistemi di gestione delle identità e degli accessi (IAM). I sistemi di gestione delle identità e degli accessi (IAM) aiutano ad applicare politiche di accesso granulari, come i controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC), che stabiliscono chi può visualizzare, modificare o implementare ogni componente.

La gestione della sicurezza del cloud comprende anche la sicurezza di rete (tramite firewall e pratiche di segmentazione), strumenti e procedure di risposta agli incidenti (come software di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza) e protocolli di raccolta delle prove.

La gestione dei costi del cloud garantisce che la spesa per il cloud sia intenzionale, conveniente e legata agli obiettivi aziendali.

Quasi l'85% dei leader esecutivi e dei professionisti tecnici di tutto il mondo citano la spesa per il cloud come la sfida principale. Poiché è così facile creare nuove istanze e servizi, la spesa per il cloud può sfuggire rapidamente al controllo. La maggior parte delle aziende (76%) spende più di 5 milioni di USD ogni mese per i cloud service.

Le pratiche di gestione dei costi aggiungono disciplina finanziaria alle decisioni tecniche, in modo che i team riflettano sempre su budget e ROI nella scelta dei cloud service.

La gestione finanziaria consiste nella definizione di processi di budgeting, modelli di chargeback o showback e meccanismi di allocazione dei costi (ad esempio, utilizzando dei tag per mappare la spesa su specifiche operazioni o unità aziendali). I modelli di showback mostrano ai team i costi di utilizzo del cloud senza fatturarli direttamente, mentre i modelli di chargeback fatturano direttamente ai team l'utilizzo dei cloud service.

Gli obiettivi principali della gestione dei costi del cloud includono l'ottimizzazione delle risorse del cloud e l'eliminazione degli sprechi di risorse, che rappresentano il 29% della spesa per il cloud.

La gestione del rischio consente alle aziende di identificare e valutare rischi specifici del cloud, come il vendor lock-in (che rende difficile per le aziende cambiare provider di cloud senza costi significativi, sforzi o interruzioni). Si tratta di capire cosa può andare storto, quanto grave sarebbe e quanto è probabile che accada. Armati di queste conoscenze, le organizzazioni possono mettere in atto dei controlli per evitare, mitigare, condividere o accettare esplicitamente i rischi.

La gestione del rischio influenza anche la progettazione dei controlli preventivi, investigativi e correttivi.

Ipotizziamo che un team di sicurezza cloud trovi un servizio di object storage che contiene dati sensibili dei clienti, ma con policy dei bucket eccessivamente permissive (che possono portare a delle fughe di dati).

Il team potrebbe creare una regola a livello aziendale in cui qualsiasi tentativo di creare un bucket in un account di produzione deve avere le impostazioni "accesso pubblico bloccato" abilitate (controlli preventivi). Se il modello di distribuzione di un utente cerca di rendere pubblico un bucket, la distribuzione non riuscirà e restituirà un messaggio di errore.

Il team può implementare la scansione continua della configurazione (controlli di rilevamento) utilizzando uno script che verifica la presenza di bucket contrassegnati come "pubblici" o contenenti oggetti con un tag "dati sensibili". Se le scansioni rilevano dei bucket che soddisfano i criteri, il team di sicurezza e il team proprietario del servizio riceveranno una notifica.

Il team di sicurezza potrebbe anche implementare funzioni automatiche di correzione (controlli correttivi). Quando un sistema di monitoraggio rileva un bucket pubblico con dati sensibili, rimuove automaticamente l'accesso pubblico dal bucket, abilita la crittografia predefinita e crea un ticket di incidente nel sistema di gestione dei servizi IT (ITSM).

Immagina che un'azienda sanitaria globale stia migrando il proprio sistema di cartelle cliniche elettroniche (EHR) su un cloud pubblico per migliorare la scalabilità e la disponibilità. L'azienda utilizza diversi account e servizi cloud, tra cui macchine virtuali (VM), database, object storage e funzioni serverless. La creazione di un framework di governance del cloud per questo ambiente potrebbe includere i seguenti passaggi:

L'azienda crea un comitato di governance del cloud composto da personale di sicurezza, conformità, IT, DevOps e finanza. Il consiglio di amministrazione stabilisce regole chiare, come ad esempio:

• Solo i team DevOps possono passare alla produzione.
  
  
• Tutti i dati dei pazienti devono essere crittografati, sia in transito che a destinazione.
  
  
• I dati dei pazienti devono rimanere negli Stati Uniti o in Canada.
  
  
• Ogni risorsa deve essere etichettata con un proprietario, un centro di costo, un ambiente e una classificazione dei dati.

Queste regole diventano politiche scritte. Ad esempio, "le informazioni sanitarie protette (PHI) devono essere crittografate e non accessibili al pubblico" e "solo il gruppo Clinical Apps può accedere ai database EHR di produzione".

Il consiglio di amministrazione decide come organizzare gli ambienti cloud. Crea degli account separati per lo sviluppo, il test, lo staging e la produzione. I workload EHR sensibili vengono eseguiti in account di produzione dedicati, mentre gli strumenti e i log risiedono in account di sicurezza condivisi.

Successivamente, definiscono le politiche RBAC. Gli sviluppatori possono lavorare nello sviluppo e nei test. Il personale delle operazioni può gestire lo staging e la produzione. I team di sicurezza possono visualizzare i log e le politiche di governance su tutto. Questi ruoli sono mappati ai gruppi delle risorse umane in modo che i controlli di accesso siano allineati alle mansioni delle persone.

L'azienda collega i suoi cloud service al sistema single sign-on (SSO). Gli utenti accedono con i loro account di lavoro e ottengono ruoli cloud (amministratore di produzione, visualizzatore in sola lettura, revisore della sicurezza e analista finanziario, per esempio) in base al loro gruppo di lavoro.

Il consiglio decide di richiedere l'MFA per ruoli sensibili. E per i ruoli più rischiosi, l'accesso viene concesso per un breve periodo di tempo, solo quando necessario (chiamato "accesso just-in-time") e poi rimosso automaticamente.

Ad esempio, se un nuovo ingegnere DevOps si unisce al team, viene assegnato al gruppo corretto e ottiene automaticamente le autorizzazioni cloud corrette per lo sviluppo e i test (ma non per la produzione).

L'azienda trasforma le politiche in regole di policy-as-code, che bloccano automaticamente le azioni rischiose. Con il modello "policy as code", le politiche di sicurezza, conformità e operative vengono scritte direttamente nel codice del software e applicate automaticamente da strumenti di governance o piattaforme cloud.

Ad esempio, le regole policy-as-code potrebbero bloccare la distribuzione dei workload PHI al di fuori degli Stati Uniti o del Canada o richiedere che i database abbiano i backup attivati.

Queste regole vengono applicate in due modi. A livello di piattaforma cloud, le pipeline di integrazione continua/consegna continua (CI/CD) controllano i modelli di infrastruttura cloud prima della distribuzione. Vengono inoltre applicate come politiche aziendali che impediscono modifiche non conformi, anche se qualcuno tenta di creare risorse manualmente tramite la console.

Poiché l'azienda gestisce i dati relativi allo stato di salute, è particolarmente rigorosa nella governance dei dati. Ogni storage dei dati è etichettato con una classificazione, tutti gli storage e i database sono criptati di default (usando chiavi di crittografia gestite a livello centrale) e agli sviluppatori è vietato disabilitare la crittografia.

I workload PHI funzionano in reti private senza accesso diretto a internet, e solo gateway approvati o bilanciatori di carico espongono i servizi. L'azienda raccoglie inoltre i log dettagliati in un account centrale ed effettua controlli automatici per dimostrare ai revisori che l'organizzazione rispetta l'HIPAA e altri standard di conformità.

Ogni risorsa cloud viene etichettata con un centro di costo e un proprietario, in modo che i costi possano essere ricondotti a un team o a un prodotto specifico.

I finops tools, che applicano pratiche di responsabilità finanziaria in ambienti hybrid cloud e multicloud, utilizzano le dashboard per mostrare la spesa nel cloud per app, ambiente e regione, visualizzando budget e avvisi per unità di business. Se un nuovo workload di analytics diventa improvvisamente più costoso, le dashboard segnalano il workload come fuori budget.

Il team di ricerca riceve un avviso automatico riguardo al workload costoso, che li obbliga a rivedere l'uso del cloud. Nel processo, si scopre che il workload utilizza dati anonimizzati per i test EHR, non dati di produzione reali e in tempo reale. Il testing è importante, quindi invece di spegnere l'intero workload, il team decide di fissare limiti rigorosi su quanti dati i workload non produttivi possono utilizzare in un giorno.

L'azienda esegue revisioni continue del proprio framework di governance cloud e delle relative politiche man mano che emergono nuovi servizi cloud, minacce o regolamentazioni.

Se le condizioni cambiano, il consiglio di amministrazione adegua il framework di conseguenza. Forniscono inoltre formazione e documentazione per aiutare gli sviluppatori a lavorare secondo le regole di governance, tra cui come etichettare risorse, richiedere gli ambienti e gestire le PHI. 

L'intelligenza artificiale (AI) sta rimodellando la governance del cloud, automatizzando funzioni critiche e abilitando l'analisi in tempo reale delle risorse, dei workload e delle attività cloud. L'AI si riflette nel modo in cui le politiche vengono definite, applicate, monitorate e ottimizzate negli ambienti cloud, ma costringe anche le imprese a implementare nuovi requisiti di governance oltre ai tradizionali controlli cloud.

Gli strumenti di AI possono scoprire e classificare continuamente risorse cloud, identificare dati sensibili, fornire insight su controlli deboli o restrittivi e mantenere i service lineage (registrazioni su come un cloud service evolve nel tempo).

La governance del cloud basata su AI ne migliora anche la scalabilità, consentendo alle aziende di passare da migliaia a centinaia di migliaia di risorse con un aumento minimo o nullo del personale di governance.

Per adattarsi allo scaling, l'AI riorganizza semplicemente i workload della governance. Gli algoritmi di AI e machine learning (ML) gestiscono il rilevamento delle risorse, la valutazione dei problemi e le attività di correzione di base (ad esempio, etichettare le risorse o applicare limiti di budget). Le persone si concentrano sulla progettazione di guardrail, sulla gestione delle eccezioni, dei casi all'edge e sulla valutazione dei compromessi di rischio.

Molti provider di cloud e piattaforme specializzate offrono anche controlli di governance specifici per AI generativa come parte integrante dei loro stack, aiutando i team ad adottare una governance cloud intelligente.

Negli ambienti di governance intelligente, le politiche sono codificate e applicate nella piattaforma cloud, sovrastata da un livello di gen AI. Gli strumenti di governance basati sull'AI possono eseguire un'analytics avanzata per fornire capacità automatizzate di valutazione del rischio, rilevamento di anomalie e sintesi dei dati. Alcuni fornitori di cloud offrono anche endpoint privati e routing dei dati zero-trust per garantire che gli endpoint di gen AI non siano mai esposti alla rete Internet pubblica.

Sebbene le tecnologie AI possano servire come potenti strumenti di governance, devono anche essere governate.  

L'AI è vulnerabile a problemi come il model drift (in cui un modello di AI o ML peggiora nel tempo perché i pattern appresi non corrispondono più alla realtà) e gli attacchi informatici.

Come avviene per le risorse cloud, i team possono rapidamente avviare servizi di AI, creando involontariamente strumenti di shadow AI che non sono regolati da controlli e politiche formali di sicurezza. Nel Report Cost of a Data Breach del 2025, gli incidenti di sicurezza che coinvolgono la shadow AI rappresentavano il 20% di tutte le violazioni dei dati.

Inoltre, molti strumenti di AI sono costruiti e gestiti sul cloud, quindi i requisiti di governance dell'AI sono diventati di fatto requisiti di governance cloud. Quindi, invece di un approccio volto ad "aggiungere l'AI alle politiche esistenti", le aziende si stanno spostando verso una governance del cloud olistica basata sull'AI, con test rigorosi e percorsi di escalation ben definiti.

Una governance dell'AI negli ambienti cloud tipicamente delinea:

• Requisiti di registrazione obbligatori per tutti i workload AI.
  
  
• Requisiti per la la spiegabilità, i test di distorsione e la robustezza.
  
  
• Requisiti di utilizzo accettabili per la gen AI e modelli di terze parti.
  
  
• Regole per istanze human-in-the-loop, che stabiliscono quando l'AI può o non può agire autonomamente (l'AI può, ad esempio, bloccare automaticamente un login ma deve cercare l'approvazione umana per un blocco di transazione di alto valore).
  
  
• Pratiche chiare di responsabilità per le azioni autonome dell'AI (quando l'AI blocca un utente, la governance deve definire chi è responsabile).

Queste pratiche (tra le altre) aiutano le organizzazioni a integrare controlli AI sufficienti al contempo massimizzando i benefici d'uso dell'AI nel cloud.