AWS o Azure per i team IT svizzeri: decidi con un pilota di 2-4 settimane

Azure vince di solito quando la tua organizzazione gira su licenze Microsoft, Active Directory e carichi di lavoro .NET o SQL Server. AWS vince di solito per team nativi Linux e cloud-native che hanno bisogno del catalogo di servizi più ampio e dell'ecosistema più maturo. La strategia AI si divide allo stesso modo: Azure OpenAI per l'integrazione con Microsoft 365, AWS Bedrock per la flessibilità multi-modello. Nessuna delle due regole vale finché non modelli il tuo carico di lavoro reale nei calcolatori di entrambi i fornitori.

---

In breve:

• Azure eccelle per le organizzazioni che già hanno licenze Microsoft, Active Directory e carichi di lavoro basati su Windows, soprattutto quando serve l'integrazione con Microsoft 365.

• AWS offre più opzioni di servizio, più zone di disponibilità e soluzioni migliori per team nativi Linux, con forte componente ingegneristica e cloud-native, che cercano un controllo granulare.

• Le differenze di prezzo su container e storage, come le tariffe del piano di controllo di EKS e i costi dei livelli di archiviazione, possono incidere parecchio sul costo totale di possesso e richiedono una modellazione dettagliata prima di decidere una migrazione.

• Le scelte sul cloud ibrido dipendono da latenza, residenza dei dati ed eterogeneità dell'infrastruttura: Azure Arc gestisce i data center esistenti, mentre AWS Outposts porta hardware AWS in sede.

• Scegliere la piattaforma AI giusta dipende dall'ecosistema già in uso: Bedrock offre flessibilità di modello senza vincoli di fornitore, mentre Azure OpenAI si integra a fondo con gli strumenti di produttività Microsoft.

---

AWS e Azure: le basi che contano davvero

AWS è partita per prima, nel 2006, e mantiene ancora la posizione di mercato più ampia. Azure ha costruito il suo vantaggio in modo diverso, collegandosi direttamente al software che la maggior parte delle aziende già usa. Le stime di Synergy Research Group attribuiscono ad AWS circa il 28% della quota di mercato globale dell'infrastruttura cloud all'inizio del 2026, con Azure intorno al 21%. Insieme a Google Cloud, i tre principali fornitori controllano oggi oltre il 60% del mercato, il che dice qualcosa di importante: non è un settore frammentato in cui una quarta o quinta opzione sta silenziosamente guadagnando terreno. È una corsa a due cavalli e mezzo, e la tua decisione si riduce realisticamente ad AWS o Azure, a meno che tu non abbia una ragione specifica per guardare altrove.

La differenza filosofica tra le due emerge prima ancora di scrivere una riga di codice. AWS ha costruito un ecosistema vasto e modulare, oltre 200 servizi, ognuno dedicato a un problema circoscritto, pensato per ingegneri che vogliono assemblare il proprio stack. Azure ha fatto il contrario: meno sorprese, integrazione più stretta con Windows Server, Active Directory, Office 365 e Dynamics, e un percorso più guidato per le aziende che vivono già nel mondo Microsoft.

Alcuni dati fissano il resto del confronto:

• AWS opera da più zone di disponibilità a livello globale e in genere è in testa per ampiezza complessiva dei servizi e profondità del marketplace di terze parti.

• Azure ha una forte spinta nelle implementazioni ibride, grazie a quanto Arc e Windows Server si integrano a fondo con i data center esistenti.

• La base clienti di AWS pende verso startup, aziende native digitali e organizzazioni con forte componente ingegneristica che danno valore al controllo granulare.

• La base clienti di Azure pende verso grandi aziende, enti pubblici e settori regolamentati già coperti da accordi enterprise Microsoft.

Nessuna delle due piattaforme è «in vantaggio» in un modo che regga alla prova di un carico di lavoro concreto. Il confronto di DataCamp tra AWS e Azure arriva alla stessa conclusione: le differenze che contano stanno nei dettagli di calcolo, prezzi e architettura ibrida, non nelle affermazioni di marketing su chi ha più servizi.

Calcolo, container e storage: dove stanno le differenze vere

È qui che il confronto tra AWS e Azure smette di essere un dibattito astratto e diventa una decisione ingegneristica. Calcolo, container e storage sono i tre livelli che ogni carico di lavoro tocca, e le piattaforme li gestiscono in modo abbastanza diverso da cambiare il tuo costo totale di possesso.

Macchine virtuali e famiglie di istanze. EC2 e Azure Virtual Machines offrono entrambe famiglie general purpose, ottimizzate per il calcolo e ottimizzate per la memoria, e sulla carta sembrano intercambiabili. La differenza che conta è il silicio. AWS ha spinto forte sui processori Graviton personalizzati, i suoi chip basati su ARM, che spesso offrono un miglior rapporto prezzo/prestazioni per carichi di lavoro che non richiedono compatibilità x86. Azure risponde con le proprie iniziative di silicio personalizzato e con una stretta integrazione con le VM con licenza Windows, dove Azure Hybrid Benefit cambia completamente i conti se possiedi già licenze Windows Server o SQL Server.

Kubernetes e container gestiti. Ecco un dettaglio che la maggior parte dei confronti nasconde: Azure Kubernetes Service non fa pagare il piano di controllo, mentre Amazon EKS applica una tariffa per cluster di circa 0,10 dollari all'ora. Sono circa 876 dollari all'anno per cluster se usi EKS standard e, se gestisci una dozzina di cluster tra i vari ambienti, la cifra si accumula prima ancora di aver attivato un singolo nodo di lavoro. Per la maggior parte delle aziende non è un ostacolo insormontabile, ma è una voce di costo reale e ricorrente che i team orientati ad AWS a volte dimenticano di mettere a bilancio.

Oltre ai prezzi, entrambe le piattaforme offrono opzioni di container serverless, AWS Fargate e Azure Container Instances, più i rispettivi registri gestiti. AKS tende a risultare un po' più accessibile per i team già a proprio agio con il portale e le convenzioni della CLI di Azure; EKS dà un controllo più granulare se gestisci un ambiente Kubernetes complesso e multi-tenant.

Calcolo serverless. AWS Lambda ha diversi anni di vantaggio e si vede. L'ecosistema di integrazioni, il numero di runtime supportati, la profondità degli strumenti di terze parti e la mole di documentazione della community giocano tutti a favore di Lambda per i team che costruiscono architetture guidate dagli eventi da zero. Azure Functions ha colmato gran parte del divario funzionale e offre agganci nativi più stretti con Logic Apps ed Event Grid, il che conta se il tuo flusso di lavoro vive già dentro lo stack Microsoft.

Storage a oggetti e di archivio. S3 e Azure Blob Storage competono su una logica di livelli quasi identica: hot, cool/accesso sporadico e archivio. Multiple pricing comparisons show Azure Blob’s hot tier coming in slightly cheaper than S3 Standard for basic storage volumes, anche se il divario si assottiglia o si inverte a seconda della regione, delle impostazioni di ridondanza e della frequenza di accesso. Qui non prendere mai per buono un prezzo di facciata. I costi di recupero dal livello archivio e le durate minime di conservazione differiscono abbastanza tra le due piattaforme che un carico di lavoro ottimizzato per S3 Glacier può risultare più costoso se lo porti su Azure Archive Storage senza ricontrollare gli SLA di recupero.

Rete. Amazon VPC e Azure Virtual Network seguono lo stesso modello concettuale, segmenti di rete isolati, sottoreti, tabelle di routing, gruppi di sicurezza, ma gli strumenti divergono. I gruppi di sicurezza e le ACL di rete di VPC danno due livelli di filtraggio, uno stateless e uno stateful; i Network Security Group di Azure li riducono a un unico livello con comportamenti predefiniti leggermente diversi. Le opzioni di connettività site-to-site (VPN Gateway su entrambi i fronti, Direct Connect contro ExpressRoute) sono funzionalmente simili, ma i prezzi e la rete di partner di ExpressRoute tendono a favorire le organizzazioni che hanno già operatori di rete orientati a Microsoft.

Lo schema che emerge da tutto questo: AWS ti dà più manopole granulari e una storia più lunga alle spalle; Azure ti fa prendere meno decisioni e offre comportamenti predefiniti migliori se la tua infrastruttura presuppone già Windows e Active Directory.

Bedrock contro Azure OpenAI: in cosa differiscono le piattaforme AI

Il livello AI è il punto in cui il confronto tra AWS e Azure è diventato una decisione a sé, quasi indipendente dalla scelta dell'infrastruttura sottostante.

AWS Bedrock adotta una posizione neutrale rispetto ai fornitori. Ti dà accesso via API ai modelli di Anthropic, Meta, Mistral, alla famiglia Titan di Amazon e ad altri ancora, tutto attraverso un'unica interfaccia coerente. Questo conta se il tuo team vuole confrontare i modelli tra loro, cambiare fornitore quando ne esce uno migliore o evitare di restare legato alla roadmap di un singolo fornitore di modelli. Bedrock è la scelta pragmatica per i team che considerano il modello stesso un componente sostituibile.

Azure OpenAI, ampliato di recente sotto il marchio Azure AI Foundry, punta sull'opposto: integrazione profonda ed esclusiva con i modelli di OpenAI, avvolta in controlli di livello enterprise e collegata direttamente a Microsoft 365 Copilot, Power Platform e Dynamics. Se la tua organizzazione gira già su Microsoft 365 e vuole che le funzioni di AI generativa compaiano dentro Word, Teams e Outlook senza lavoro di integrazione su misura, Azure OpenAI è costruito esattamente per questo. I confronti fatti da chi lavora sul campo segnalano con costanza che i team che hanno bisogno di sperimentare senza vincoli di fornitore gravitano verso Bedrock, mentre quelli che vogliono un'integrazione stretta con Microsoft 365 scelgono per impostazione predefinita Azure OpenAI.

Alcuni fattori operativi decidono quale approccio sia adatto:

• Requisiti di governance e audit. Azure AI Foundry arriva con filtraggio dei contenuti integrato, accessi basati sui ruoli legati a Entra ID e registri di audit che si agganciano agli strumenti di conformità Microsoft già in uso. Bedrock offre protezioni paragonabili, ma richiede più configurazione manuale per raggiungere la stessa profondità di audit.

• Residenza dei dati. Entrambe le piattaforme permettono di vincolare l'inferenza dei modelli a regioni specifiche, ma l'elenco dei modelli disponibili varia da regione a regione su entrambi i fronti: verifica quindi la disponibilità dei modelli prima di scegliere una regione per motivi di conformità.

• Flessibilità di distribuzione. L'accesso multi-modello di Bedrock significa che puoi indirizzare compiti diversi a modelli diversi (uno più economico per la classificazione, uno più potente per la generazione) senza cambiare piattaforma.

• Latenza e throughput. Le opzioni di throughput riservato esistono su entrambe le piattaforme, ma la capacità disponibile per i modelli più richiesti oscilla: fai quindi test di carico prima di impegnarti su uno SLA di produzione.

Consiglio pratico: non scegliere la piattaforma AI prima di aver scelto la strategia sui modelli. Se la tua roadmap dipende dal restare flessibile tra fornitori di modelli, il livello di astrazione di Bedrock ti risparmierà una ricostruzione più avanti. Se la tua roadmap dipende dal consegnare in fretta agli utenti funzioni di produttività in stile Copilot, gli agganci nativi di Azure OpenAI a Microsoft 365 ti faranno risparmiare mesi di integrazioni su misura.

Azure Arc contro AWS Outposts: come scegliere una strategia ibrida

Il cloud ibrido non è più una nota a piè di pagina nel confronto tra AWS e Azure. Per qualsiasi organizzazione con data center esistenti, obblighi normativi di residenza o sedi periferiche che non possono instradare tutto attraverso una regione pubblica, è spesso il fattore decisivo.

Azure Arc segue un approccio che parte dal software. Estende il piano di gestione di Azure, l'applicazione delle policy, il monitoraggio e i controlli di sicurezza, a un'infrastruttura che può stare ovunque: server in sede, altri cloud, perfino infrastrutture di concorrenti. Non compri hardware da Microsoft; installi un agente che permette ad Azure di governare risorse che non ospita fisicamente. Questo rende Arc interessante per le organizzazioni con un parco disordinato ed eterogeneo: un po' di VMware, un po' di bare metal, qualche vecchia macchina Windows Server, tutte bisognose di un'unica vista di governance senza rinnovare l'hardware.

AWS Outposts prende la strada opposta. È un rack fisico, costruito e mantenuto da AWS, spedito nel tuo data center o nella tua sede periferica, che esegue le stesse API e gli stessi servizi della regione AWS pubblica a cui è collegato. Ottieni calcolo e storage locali a bassa latenza reale, che si comportano esattamente come nel cloud, ma ti impegni con hardware fornito da AWS e con il ciclo di approvvigionamento che ne consegue.

Il segnale per decidere è semplice, una volta separati i due casi d'uso.

• Scegli Azure Arc se la priorità è una governance e delle policy unificate su un'infrastruttura che già possiedi, senza comprare nuovo hardware.

• Scegli AWS Outposts se la priorità è una latenza locale inferiore al millisecondo o un'elaborazione dei dati rigorosamente locale che un semplice agente software non può garantire.

• Scegli Arc se il tuo parco è un misto di fornitori, sistemi operativi e provider cloud che ha bisogno di un unico piano di controllo.

• Scegli Outposts se hai bisogno che un reparto produttivo, un punto vendita o una struttura regolamentata eseguano veri servizi AWS senza andata e ritorno verso il cloud pubblico.

Nessuna delle due opzioni è economica e nessuna è una decisione da prendere alla leggera. Outposts comporta contratti hardware e pianificazione della capacità; Arc comporta l'inserimento di ogni risorsa esistente in un nuovo livello di governance. Valuta entrambe rispetto ai tuoi reali requisiti di latenza e conformità prima di impegnarti, non rispetto a quale team commerciale ha fatto la presentazione migliore.

L'integrazione con l'identità Microsoft dà un vantaggio ad Azure?

Per le organizzazioni che usano già Microsoft 365 o Active Directory in sede, questo è spesso l'unico fattore che chiude il dibattito tra AWS e Azure prima ancora che si parli di prezzi.

Entra ID (in precedenza Azure Active Directory) è un'estensione nativa del sistema di identità che la maggior parte delle aziende già usa. Se oggi i tuoi dipendenti si autenticano su AD, collegare quel grafo delle identità alle risorse Azure è un percorso di adozione quasi nativo e a basso attrito: gruppi esistenti, policy di accesso condizionale e registrazione multi-fattore si trasferiscono con poche rilavorazioni. AWS IAM è di per sé un sistema di identità capace e maturo, ma non è nato come estensione di Active Directory. Collegare AWS a un ambiente AD esistente richiede AD Connector, un servizio ponte verso la directory o una federazione tramite SAML, e ognuna di queste opzioni aggiunge un livello di lavoro operativo che i clienti Azure semplicemente non devono costruire.

Quel divario operativo si somma quando entrano in gioco le licenze. Chi lavora sul campo e gli analisti che seguono i risultati trimestrali del cloud notano con costanza che le licenze Microsoft e gli investimenti in identità già fatti possono spostare nettamente i conti totali verso Azure per i carichi di lavoro Windows e SQL Server, perché Azure Hybrid Benefit ti consente di applicare alle VM in cloud licenze che già possiedi invece di pagarle due volte.

Il segnale della mobilità delle licenze: le organizzazioni che possiedono già licenze Windows Server o SQL Server nell'ambito di un Microsoft Enterprise Agreement possono ottenere costi delle VM sensibilmente più bassi su Azure grazie all'Hybrid Benefit, anche se il risparmio esatto dipende molto da quante licenze possiedi rispetto a quante VM usi e dal fatto che tu abbia diritto o meno a Software Assurance. Modella questa voce in modo specifico. È il motivo più frequente per cui un carico di lavoro che sulla carta sembra neutro in termini di costo pende verso Azure una volta considerate le licenze reali.

Se la tua organizzazione gestisce già integrazioni di sistema che legano insieme identità, API e strumenti interni, vale la pena mappare questo divario di integrazione prima di scegliere una piattaforma, perché aggiungere la federazione delle identità a posteriori costa molto più che pianificarla fin dall'inizio.

Come confrontare in modo corretto i prezzi di AWS e Azure?

Le pagine con i prezzi di facciata sono la parte meno affidabile di qualsiasi confronto tra AWS e Azure, e prenderle per oro colato è il modo in cui i reparti acquisti si ritrovano con un modello di costo sbagliato del 30% o più prima ancora della prima fattura.

Tre cose distorcono ogni volta i prezzi di facciata. Primo, i servizi inclusi sono diversi: un livello di VM «comparabile» su una piattaforma potrebbe includere monitoraggio o backup che l'altra fattura a parte. Secondo, il trattamento delle licenze varia parecchio: una VM Windows su AWS paga il costo pieno della licenza se non porti la tua, mentre la stessa VM su Azure potrebbe rientrare nell'Hybrid Benefit. Terzo, le tariffe di trasferimento dati e di uscita sono calcolate in modo abbastanza diverso tra le due piattaforme che un carico di lavoro con molti dati può registrare uno scarto di costo significativo solo per il traffico in uscita dal cloud, del tutto indipendente dai costi di calcolo.

Ecco un procedimento ripetibile per modellare lo stesso carico di lavoro su entrambe le piattaforme:

1. Definisci la specifica esatta del carico di lavoro. Fissa numero di vCPU, memoria, tipo e volume di storage, traffico mensile in uscita previsto ed eventuali requisiti di licenza (sistema operativo, database) prima di aprire uno dei due calcolatori.

2. Scegli la stessa regione su entrambi i fronti. I prezzi variano per regione su entrambe le piattaforme, e confrontare un prezzo AWS US East con un prezzo Azure West Europe ti darà un numero privo di senso.

3. Usa i calcolatori ufficiali di entrambi i fornitori con dati identici. Usa l'AWS Pricing Calculator e l'Azure Pricing Calculator, inserendo dimensioni di istanza, livelli di storage e ore di utilizzo stimate corrispondenti.

4. Aggiungi gli sconti sulle prenotazioni in un secondo momento. Modella prima i prezzi on demand, poi ripeti il calcolo con AWS Savings Plans o Reserved Instances e con Azure Reserved VM Instances o Savings Plans, perché gli sconti per impegno d'uso possono spostare il confronto di molto, a seconda di quanto è prevedibile il tuo utilizzo.

5. Prova la capacità spot e a bassa priorità per i carichi di lavoro interrompibili. AWS Spot Instances e Azure Spot Virtual Machines offrono entrambe sconti molto forti per carichi di lavoro che tollerano interruzioni, elaborazioni batch, pipeline di CI, e l'entità dello sconto varia per tipo di istanza e regione.

6. Aggiungi esplicitamente i costi di uscita e di trasferimento tra regioni. Non lasciare che questa voce si nasconda dentro una stima di «storage»: calcolala a parte usando la pagina dei prezzi di trasferimento dati di ciascun fornitore.

7. Applica la mobilità delle licenze dove è possibile. Se possiedi licenze Windows Server o SQL Server, rifai la stima Azure con l'Hybrid Benefit attivo e confronta la differenza.

Consiglio pratico: metti a budget un piccolo pilota, di solito qualche migliaio di franchi e da due a quattro settimane, per far girare il tuo vero schema di traffico di produzione su entrambe le piattaforme prima di firmare un impegno pluriennale. Una stima da calcolatore ti dice quanto dovrebbe costare un carico di lavoro; un pilota ti dice quanto costa davvero una volta che arrivano traffico reale, log reali e ticket di supporto reali.

Verificare sicurezza, conformità e disponibilità regionale

Sia AWS sia Azure hanno un'ampia serie di certificazioni, SOC 2, ISO 27001, idoneità HIPAA, FedRAMP e altre, quindi «quale delle due è più conforme» raramente è la domanda giusta. La domanda giusta è se il servizio specifico che intendi usare sia certificato nella regione specifica in cui intendi operare, perché la copertura delle certificazioni non è uniforme per ogni servizio e ogni regione su nessuna delle due piattaforme.

Azure publishes detailed compliance and trusted-cloud documentation che scompone le certificazioni per regione e servizio, e AWS mantiene un catalogo di documenti equivalente attraverso il proprio centro di conformità. Controlla entrambi prima di dare per scontato che un servizio usato in una regione abbia la stessa certificazione ovunque operi il fornitore.

Prima di scegliere in via definitiva una delle due piattaforme per un carico di lavoro regolamentato, verifica:

• Le garanzie di residenza dei dati per la regione esatta in cui farai il deployment, incluso se backup o log escono da quella regione per impostazione predefinita.

• Le opzioni di cloud sovrano o cloud governativo, se sei in un settore regolamentato o nel settore pubblico, dato che sia AWS GovCloud sia Azure Government funzionano come ambienti separati e isolati con cataloghi di servizi propri.

• Le opzioni di gestione delle chiavi: chiavi gestite dal cliente, supporto per moduli di sicurezza hardware e possibilità di usare chiavi di cifratura proprie.

• La profondità di log e tracciamento delle attività: se gli strumenti nativi (CloudTrail su AWS, Azure Monitor e Activity Log su Azure) registrano il livello di dettaglio richiesto dal tuo quadro normativo.

• Gli impegni sulla risposta agli incidenti nel modello di responsabilità condivisa del fornitore, dato che lo SLA predefinito di nessuna delle due piattaforme copre tutto quello che potresti dare per scontato.

Tratta la verifica della conformità come una lista di controllo per servizio e per regione, non come una decisione una tantum a livello di piattaforma.

Quanto costa davvero una migrazione in tempo e competenze

Il prezzo di listino di calcolo e storage raramente è il costo più alto in una decisione tra AWS e Azure. Il costo maggiore è quasi sempre ciò che succede al tuo team e al codice esistente durante il passaggio.

I costi nascosti della migrazione si presentano in punti prevedibili: riscrivere l'infrastruttura come codice (moduli Terraform, template CloudFormation o file Bicep non si traducono direttamente da una piattaforma all'altra), ricostruire le pipeline CI/CD attorno alle API di un nuovo fornitore, sostituire le integrazioni di monitoraggio e avviso, aggiornare i manuali operativi che presuppongono strumenti specifici e, in molti casi, assumere o formare specialisti che conoscano le peculiarità della piattaforma di destinazione. Niente di tutto questo compare in un calcolatore di prezzi.

Tre approcci alla migrazione hanno profili di costo e rischio molto diversi:

• Rehost («lift and shift»). Sposti i carichi di lavoro così come sono: è l'opzione più rapida ed economica all'inizio, ma ti porti dietro tutte le inefficienze della vecchia piattaforma e raramente sfrutti i vantaggi di costo della nuova.

• Replatform. Fai modifiche mirate, sostituisci un database autogestito con un servizio gestito, ti adatti al modello di rete del nuovo fornitore, senza una riscrittura completa. È il punto di equilibrio per la maggior parte delle migrazioni di media dimensione.

• Refactor. Ricostruisci l'applicazione per sfruttare appieno i servizi nativi della nuova piattaforma. È il costo iniziale più alto, ma spesso è l'unica strada verso veri risparmi di lungo periodo per carichi di lavoro che resteranno sulla nuova piattaforma per anni.

Sul fronte delle competenze, le certificazioni AWS (Solutions Architect, DevOps Engineer) restano le credenziali più riconosciute negli annunci di lavoro per ruoli cloud-native e in startup, mentre le certificazioni Azure (Administrator Associate, Solutions Architect Expert) pesano di più nelle assunzioni delle grandi aziende e del settore pubblico, soprattutto perché quelle organizzazioni usano già infrastrutture incentrate su Microsoft. Se stai facendo una scommessa sulla tua carriera più che sulla tua azienda, guarda gli annunci di lavoro del settore che ti interessa prima di scegliere su quale percorso di certificazione investire.

Le organizzazioni che pianificano un cambio di piattaforma serio spesso sottovalutano questa fase. Una migrazione di sistemi legacy fatta bene mette il riaddestramento e il cambiamento dei processi a bilancio come voce di costo, non come ripensamento finale.

Come scegliere tra AWS e Azure? Un metodo passo dopo passo

Non serve un dibattito in commissione per rendere questa decisione difendibile. Servono un inventario, un pilota e un piccolo insieme di metriche che ti dicano in modo oggettivo quale piattaforma ha reso meglio con il tuo carico di lavoro reale.

1. Fai prima l'inventario dei vincoli. Elenca ogni licenza Microsoft esistente, ogni dipendenza da Active Directory, ogni requisito di zona di conformità e ogni obbligo di residenza dei dati, prima ancora di guardare le pagine di marketing delle due piattaforme.

2. Scegli due o tre carichi di lavoro rappresentativi, non tutto il tuo parco. Scegli quelli che riflettono il tuo mix reale: un'applicazione con stato basata su database, un'API senza stato e, se rilevante, un carico batch o di AI.

3. Esegui piloti speculari nella stessa regione su entrambe le piattaforme, con dimensionamento delle istanze, livelli di storage e schemi di traffico identici, per almeno due-quattro settimane.

4. Misura il costo per transazione, non solo il totale della fattura mensile, perché la spesa mensile grezza nasconde le differenze di throughput ed efficienza tra le piattaforme.

5. Misura la latenza con traffico reale, non con benchmark sintetici, soprattutto per tutto ciò che tocca i flussi di autenticazione di Entra ID o IAM.

6. Registra il lavoro operativo, le ore spese in script di deployment, configurazione del monitoraggio e ticket di supporto, perché è qui che i costi nascosti emergono più in fretta.

7. Stabilisci in anticipo i segnali di allarme: per esempio, se i costi di licenza superano una soglia fissata, o se una certificazione di conformità necessaria non è disponibile nella regione di destinazione, quello è un motivo di esclusione, non un punto su cui trattare.

Fattore decisionale	Propende per AWS	Propende per Azure
Licenze Microsoft/AD già in uso	No	Sì
Serve il catalogo di servizi più ampio	Sì	No
Sperimentazione AI multi-modello	Sì (Bedrock)	No
Integrazione con Microsoft 365 / Copilot	No	Sì (Azure OpenAI)
Ibrido con parco a più fornitori	No	Sì (Arc)
Serve hardware locale fisico	Sì (Outposts)	No
Competenze del team già native Linux	Sì	No
Carichi Windows/SQL regolamentati	No	Sì

Fai il pilota prima del contratto, non dopo.

Il ruolo di Ampersand Labs quando ti serve un partner per la migrazione

Scegliere tra AWS e Azure è solo metà del problema. Qualcuno deve comunque eseguire il pilota, calcolare il costo reale del carico di lavoro, rifare il cablaggio dell'integrazione delle identità e migrare il sistema legacy senza mandare in tilt la produzione. È la parte che la maggior parte delle guide comparative salta, ed è lì che molte migrazioni sforano il budget senza far rumore.

Uno studio di ingegneria dedicato può seguire questo tipo di lavoro con ingegneri senior coinvolti dalla prima conversazione sull'architettura fino alla consegna, evitando un carosello di junior che imparano il tuo stack a tue spese. Lo studio ha realizzato integrazioni di sistema che legano insieme identità, API e sistemi legacy, ha gestito progetti di migrazione e di cambio piattaforma per sistemi legacy e ha seguito clienti come UBS e la Città di Lugano, organizzazioni che non tollerano una riscrittura a metà progetto né un fornitore che sparisce dopo il lancio.

Se al tuo team serve una guida tecnica a tempo parziale per condurre il pilota e prendere la decisione finale, Ampersand Labs offre supporto da CTO ad interim esattamente per questo. Se stai costruendo nuova infrastruttura in parallelo alla scelta della piattaforma, la pagina dei servizi di sviluppo spiega come funziona un progetto di realizzazione, mentre il supporto continuativo copre ciò che succede dopo il lancio della migrazione, che di solito è il momento in cui emergono le vere domande operative. Per i team che cercano in particolare un supporto AWS gestito, vale la pena dare un'occhiata ai servizi AWS di Vadacom come partner specializzato in quell'ambito.

Inizia con una consulenza sull'architettura prima di impegnarti in un contratto di piattaforma. È il momento in cui un secondo paio di occhi esperti fa risparmiare di più.

Fonti

Fai i tuoi conti prima di fidarti del confronto di chiunque, compreso questo. Usa le indicazioni architetturali per il passaggio da AWS ad Azure per mappare la migrazione, la documentazione sulla conformità di Azure per le verifiche delle certificazioni per regione e i dati sulle quote di mercato di Statista per vedere come cambia il quadro competitivo ogni trimestre.

• 60%

• Azure publishes detailed compliance and trusted-cloud documentation

Domande frequenti

Cosa è meglio, Azure o AWS?

Nessuna delle due è migliore in assoluto. Azure di solito si adatta alle aziende integrate con Microsoft, che hanno già Active Directory e licenze Windows/SQL Server, mentre AWS si adatta di solito ai team nativi Linux e cloud-native che hanno bisogno del catalogo di servizi più ampio. Modella il tuo carico di lavoro specifico su entrambe prima di decidere.

Chi sono i tre grandi fornitori cloud?

AWS, Microsoft Azure e Google Cloud formano i tre grandi e insieme detengono oltre il 60% della quota di mercato globale dell'infrastruttura cloud all'inizio del 2026.

Azure supererà AWS?

Azure sta riducendo il divario di quota di mercato ed è in testa nell'ibrido e nell'integrazione delle identità aziendali, ma all'inizio del 2026 AWS deteneva ancora una quota complessiva maggiore, intorno al 28% contro il 21% di Azure. Non ci sono segnali di un ribaltamento a breve termine nelle dimensioni complessive.

È meglio imparare Azure o AWS?

Per i ruoli cloud-native e orientati alle startup, le certificazioni AWS tendono a pesare di più negli annunci di lavoro. Per i ruoli nelle grandi aziende e nel settore pubblico, le certificazioni Azure, soprattutto su Entra ID e amministrazione ibrida, sono spesso più preziose, perché quelle organizzazioni usano già infrastrutture incentrate su Microsoft.

Come si confrontano AWS e Azure per i carichi di lavoro AI?

AWS Bedrock offre accesso neutrale rispetto al fornitore a più provider di modelli, il che si adatta ai team che vogliono la libertà di cambiare o confrontare i modelli. Azure OpenAI (ora parte di Azure AI Foundry) offre un'integrazione nativa più profonda con Microsoft 365 e Copilot, adatta ai team che danno priorità all'integrazione con gli strumenti di produttività rispetto alla flessibilità sui modelli.

Consigliati

• Die Mitte: oltre 600 siti web per un partito politico svizzero gestiti da un unico sistema.

• Automazione AI e agenti per i flussi di lavoro a Zurigo

• CTO ad interim a Zurigo, guida tecnica frazionata e a tempo parziale

• Arthouse Kinos: un nuovo sito web e una biglietteria online per i cinema più iconici di Zurigo.