Quando si gestiscono più siti WordPress, i costi dell’infrastruttura possono aumentare in modo più che proporzionale. Un’impennata del traffico, il lancio di una funzionalità o una promozione inaspettata possono far impennare l’utilizzo delle risorse. Senza un solido piano di previsione, ci si ritroverà a reagire alle interruzioni o ai sovraccarichi invece di pianificarli in modo proattivo.
Ecco perché l’approccio più intelligente è quello di programmare un budget basato su dati reali di utilizzo e non su congetture. Questo aiuta a prevedere le esigenze future, a evitare costi a sorpresa e a scegliere piani di hosting che supportino la crescita a lungo termine.
In questa guida spieghiamo come suddividere le spese, tracciare gli indicatori e trasformare i dati storici in previsioni, in modo da essere sempre un passo avanti e non dover cercare di recuperare.
Cosa determina i costi dell’hosting?
La previsione dei costi dell’hosting e dell’infrastruttura inizia con la comprensione delle cause del loro aumento. Non si tratta di spese forfettarie. Sono costi che dipendono dal funzionamento dei siti, alla loro costruzione e al comportamento del pubblico.
Di seguito sono elencate le quattro principali categorie di costi da tenere sotto controllo per predisporre un modello affidabile.
Traffico e larghezza di banda
Ogni visita al sito comporta una serie di richieste: caricamento di pagine, estrazione di immagini, esecuzione di script e interazione con i plugin. Con l’aumento del traffico, queste richieste si moltiplicano e fanno aumentare l’utilizzo della banda. Questo vale soprattutto per i siti ricchi di contenuti e per i negozi di e-commerce che servono immagini ad alta risoluzione, video o contenuti dinamici.
Questi picchi non sono sempre prevedibili. Possono essere dovuti a una promozione del Black Friday, un articolo del blog che diventa virale o un link di un influencer che manda migliaia di utenti. Senza un’adeguata pianificazione, questi picchi possono sovraccaricare il server o superare i limiti di banda.
Per illustrare come ciò possa accadere, vediamo un esempio:
Un negozio WooCommerce con una media di circa 100.000 visitatori mensili potrebbe vedere un’impennata del traffico fino a 400.000 visite durante le vacanze. Questo picco può quadruplicare il consumo di banda e richiedere thread PHP aggiuntivi per mantenere le prestazioni sotto il carico di richieste. Se il proprietario del negozio non ha previsto l’aumento delle visite, potrebbe ritrovarsi con costi aggiuntivi a sorpresa o, peggio ancora, con prestazioni inferiori. Entrambe le cose sono evitabili con una corretta pianificazione.
Consumo di risorse (CPU, RAM, thread PHP)
A differenza dei siti web statici, i moderni siti WordPress sono dinamici. Si affidano all’elaborazione delle richieste lato server per operazioni come esecuzione di query, elaborazione di contenuti personalizzati e carrelli degli acquisti, oltre alle sessioni degli utenti registrati. Ogni interazione non memorizzata nella cache consuma risorse del server, in particolare i cicli della CPU, la memoria (RAM) e i worker PHP concorrenti.
Più il sito è personalizzato o ricco di plugin, più il suo funzionamento diventa costoso. È qui che cose come rendering lato server e codice non ottimizzato possono consumare silenziosamente il budget dell’infrastruttura.
Ad esempio, un sito con WooCommerce, Elementor e alcuni script di analisi potrebbe raggiungere il 100% di utilizzo della CPU con soli 50 utenti concorrenti. Abilitare la cache del server (full-page caching) può ridurre i requisiti di elaborazione attiva del 40%, facendo sì che il sito rimanga veloce e stabile senza richiedere un livello di hosting superiore.
Storage e backup
Lo storage è spesso sottovalutato perché cresce silenziosamente. Ogni immagine, articolo del blog, plugin o file generato dagli utenti si aggiunge all’ingombro totale. E i backup, soprattutto se archiviati giornalmente o più volte al giorno, possono aumentare rapidamente, soprattutto se la conservazione non è gestita bene.
I backup frequenti sono una buona prassi, ma se non si puliscono le vecchie versioni o si escludono i dati non essenziali (come i file nella cache o i log), ci si potrebbe ritrovare a pagare per archiviare più volte gli stessi contenuti.
Prendiamo ad esempio un sito ad iscrizione. Se gli utenti caricano foto del profilo e documenti, potremmo facilmente accumulare 50GB di contenuti in sei mesi. Con backup eseguiti due volte al giorno e una politica di conservazione di 30 giorni, avremmo 3TB di dati archiviati, molti dei quali ridondanti.
Sovraccarichi e limiti di scalabilità
Anche se l’utilizzo medio rientra perfettamente nel piano, i casi limite possono creare problemi. Una volta raggiunto un limite di CPU, l’host potrebbe ridurre le prestazioni. Potremmo passare automaticamente al livello di prezzo successivo. O, peggio ancora, potrebbe essere addebitato un costo per gigabyte aggiuntivo o per sessione utente.
Il problema non è solo il costo, ma l’imprevedibilità. Una buona previsione non tiene conto solo dell’utilizzo medio, ma anche dei picchi di domanda e della risposta dell’host.
Ad esempio, il sito di un cliente di un’agenzia potrebbe raggiungere un tetto massimo di visitatori mensili e subire un aggiornamento automatico, aumentando la spesa mensile del 40%. Se avessero preventivato il picco di traffico stagionale, avrebbero potuto scegliere in anticipo una struttura tariffaria più adatta o ottimizzare le prestazioni del sito per rimanere nei limiti.
Quando si capisce come ciascuno di questi componenti si comporta sotto carico, diventa molto più semplice effettuare previsioni che riflettano l’utilizzo reale e non solo ipotesi statiche basate sulle medie.
Dove trovare i dati storici che servono
Una previsione accurata parte da dati precisi, e non solo dai numeri del traffico. Abbiamo bisogno di un quadro esatto del modo in cui i nostri siti consumano le risorse in diverse condizioni. Questo riguarda anche aspetti come le funzioni di routine e i picchi inattesi. Gli indicatori giusti rivelano i modelli di utilizzo, i fattori di costo e i potenziali punti critici molto prima che si trasformino in problemi.
Ecco dove cercare i dati storici più significativi e cosa estrarre da ogni fonte.
Statistiche di Kinsta
Gli utenti di Kinsta hanno a disposizione una grande quantità di dati sulle risorse nella dashboard MyKinsta. A differenza dei report standard sull’hosting, le statistiche di Kinsta forniscono indicatori chiave come:
- Visite per sito
- Utilizzo dei thread PHP
- Consumo di spazio su disco
- Download del consumo di banda della CDN
- Percentuali di HIT e MISS della cache
Possiamo tenere traccia delle tendenze mensili o approfondire per data per individuare esattamente i periodi in cui il sito ha iniziato a superare i limiti. Se l’aggiornamento di un plugin ha portato a un picco di consumo di CPU o se una landing page ricca di immagini ha causato un aumento del consumo di banda, la dashboard lo riporterà.
Analizziamo la saturazione dei thread PHP durante i picchi. Si tratta di uno dei problemi di performance più comuni per i siti WordPress dinamici.
Google Analytics e GA4
I dati sul traffico di Google Analytics o GA4 sono ancora preziosi, soprattutto se associati ai report sull’utilizzo delle risorse. Cerchiamo:
- Utenti mensili
- Pagine viste per sessione
- Durata della sessione
- Fonti di acquisizione del traffico
- Pagine ad alto traffico e tassi di rimbalzo
Questo aiuta a comprendere la stagionalità e i modelli comportamentali. Ad esempio, se le sessioni aumentano costantemente del 25% nel quarto trimestre, possiamo adattare la domanda di hosting e stanziare il budget di conseguenza.
L’abbinamento con gli indicatori di velocità del sito permette anche di capire quando il traffico è correlato a problemi di prestazioni.
CDN e registri di consegna (Cloudflare, ecc.)
I log di un CDN come Cloudflare forniscono altri dati sul traffico che viene gestito dal server perimetrale rispetto al server di origine. Questa distinzione è importante per stimare la larghezza di banda e il carico del server.
Gli indicatori su cui concentrarsi sono i seguenti:
- Richieste in cache vs. non in cache
- Larghezza di banda totale scaricata
- Minacce o eventi innescati dal firewall
- Origine geografica delle richieste
Più traffico viene scaricato su una CDN, meno lavoro deve fare il server e più è facile rimanere nei limiti delle risorse.
Monitoraggio dei tempi di attività e delle prestazioni
Strumenti come Pingdom e New Relic mostrano quando un sito va in tilt e rivelano come si comporta sotto stress. New Relic, ad esempio, può individuare l’utilizzo della memoria per ogni plugin o query sul database.
Pingdom permette di monitorare il tempo al primo byte (TTFB) e il carico della pagina durante i picchi di traffico.
Questi dati sono particolarmente utili per analizzare il degrado dei tempi di caricamento durante i picchi di traffico, i problemi di prestazioni legati a specifici plugin o pagine e il costo reale (in termini di velocità e stabilità) di una scarsa ottimizzazione.
Storico delle fatture e dei pagamenti
Non bisogna trascurare le fatture. Lo storico delle fatture può dire molto e aiutare a individuare aumenti di costo inaspettati. Cerchiamo cose come:
- Addebiti in eccesso
- Upgrade o downgrade del piano
- Utilizzo aggiuntivo, come backup o storage extra
Se la fattura del hosting è raddoppiata lo scorso dicembre, dobbiamo capire perché. Abbiamo superato la larghezza di banda? Abbiamo subito un aggiornamento automatico senza accorgercene? Questi dati dovrebbero confluire direttamente nel modello di previsione.
Cosa raccogliere
Per costruire una previsione affidabile, abbiamo bisogno di dati coerenti, mese per mese, che riflettano l’effettivo andamento del sito, non solo le tendenze del traffico. Dobbiamo come minimo tracciare quanto segue:
- Visitatori unici totali al mese
- Media di pagine viste per sessione
- Utilizzo della CPU e della RAM
- Carico dei thread PHP (se disponibile)
- Spazio di archiviazione totale utilizzato (file del sito e database)
- Larghezza di banda CDN scaricata
- Eventuali costi di sovraccarico o aggiornamenti automatici
Nel corso del tempo, il monitoraggio di queste metriche rivela i modelli di utilizzo e le cause dei costi, soprattutto se abbinati a promozioni, pubblicazione di contenuti o richieste stagionali.
Vediamo un esempio pratico. Se un editore digitale nota un aumento del 25% del traffico ogni mese di settembre, in concomitanza con un evento annuale del settore, e questo picco è correlato a un maggiore utilizzo della CPU e a un aumento della larghezza di banda, può pianificare il futuro. Esaminando le metriche degli anni passati, si scopre che si potrebbe decidere di inserire un buffer di 400 dollari al mese nelle previsioni per il terzo trimestre, in modo da coprire l’aumento delle risorse richieste ed evitare costi aggiuntivi o aggiornamenti affrettati del piano.
Trasformare i dati di utilizzo in proiezioni future
Una volta raccolti i dati, il passo successivo è trasformarli in previsioni che ci permettano di prepararci per il futuro senza tirare a indovinare. Le previsioni non si basano sulla precisione al dollaro, ma sulla costruzione di una gamma di risultati plausibili, in modo da poter individuare un intervallo solido di previsione.
Sono due i principali approcci alle previsioni per la pianificazione dei costi dell’hosting e dell’infrastruttura: la previsione basata su scenari e la modellazione del tasso di crescita mensile composto (CMGR). Ognuno ha i suoi punti di forza e combinandoli si ottiene un quadro più chiaro.
Opzione 1: previsioni basate su scenari
Seguendo questo approccio, riusciamo a visualizzare più risultati in base diverse ipotesi. Non stiamo cercando di prevedere esattamente cosa accadrà, ma ci stiamo preparando per quello che potrebbe accadere.
Partiamo dai dati storici, in particolare dalle medie mensili, e costruiamo tre possibili scenari:
- Scenario di base: se le tendenze attuali si confermano senza interruzioni o cambiamenti di rilievo
- Crescita elevata: se il traffico aumenta, se lanciamo nuovi servizi o se i nostri sforzi in ambito SEO iniziano a dare frutti
- Crescita bassa o declino: se il traffico cala o i tassi di conversione rallentano
Ecco come potrebbe essere la larghezza di banda:
| Mese | Larghezza di banda di base | Crescita elevata (2 volte il traffico) | Crescita bassa (-20% di sessioni) |
| Gennaio | 500 GB | 1.000 GB | 400 GB |
| Febbraio | 525 GB | 1.050 GB | 420 GB |
| Marzo | 550 GB | 1.100 GB | 440 GB |
Facciamo lo stesso con l’utilizzo della CPU, i thread PHP e la crescita dello storage. In questo modo avremo un’idea chiara del momento in cui effettuare l’upgrade o di quale budget prevedere.
Se vediamo uno schema in cui il traffico aumenta del 10% ogni mese e l’utilizzo della CPU è in scala 1:1, sapremo esattamente quando avremo bisogno di un piano con una capacità di calcolo doppia.
Opzione 2: modellazione CMGR
Il CMGR (Compound Monthly Growth Rate) è utile quando si vuole una proiezione di crescita univoca e pulita basata sulle tendenze storiche. Possiamo applicarlo al traffico, alla larghezza di banda, allo storage e anche ai costi mensili complessivi dell’hosting.
La formula è questa:
CMGR = (Ultimo valore / Primo valore) ^ (1 / Numero di mesi) – 1
Supponiamo che lo spazio di archiviazione sia passato da 100GB a 200GB negli ultimi 12 mesi:
(200 / 100) ^ (1/12) – 1 = 0,059 = 5,9% CMGR
Ora possiamo modellare lo spazio di archiviazione per il prossimo anno applicando questo tasso di crescita mensile:
- Aprile: 200GB
- Maggio: 212GB
- Giugno: 224GB
In questo modo è facile stimare quando supereremo il limite di spazio di archiviazione attuale o raggiungeremo una soglia di prezzo.
Supponiamo che il traffico cresca del 15% nel trimestre e che il provider applichi tariffe più alte dopo 250.000 visite mensili: in questo modo potremo prevedere il momento in cui effettuare l’upgrade e valutare se ottimizzare l’efficienza o accettare il livello più alto.
Entrambi i metodi hanno il loro posto. Le previsioni di scenario sono ideali per programmare eventi importanti (come il lancio di un prodotto o le vendite stagionali), mentre il CMGR fornisce una base per la crescita a lungo termine. Usati insieme, aiutano ad anticipare i costi e le prestazioni richieste prima che diventino urgenti.
Scegliere tra hosting a costo fisso e a consumo
Una volta tracciata la traiettoria di crescita, il passo successivo è la scelta di un modello di hosting che sia in linea con questa. Questa decisione ha un impatto diretto sulla prevedibilità dei costi e sulla flessibilità che avremo in caso di aumento improvviso dell’utilizzo.
Non esiste un modello universalmente “migliore” perché la scelta dipende dalle esigenze di previsione. Di solito uno si adatterà meglio dell’altro alla specificità del business. Ecco un confronto:
| Caratteristica o fattore | Cloud hosting a pagamento | Hosting gestito a livelli fissi |
| Modello di fatturazione | Basato sul consumo | Prezzo fisso mensile basato su livelli di risorse |
| Scalabilità | Elastico: aggiungi CPU, RAM o storage a richiesta | Limitato al livello del piano. Devi effettuare un upgrade se i limiti vengono superati |
| Personalizzazione | Ambienti altamente personalizzabili | Preconfigurato e ottimizzato per WordPress |
| Gestione delle prestazioni | Richiede la messa a punto manuale, DevOps e strumenti di terze parti | Servizi di ottimizzazione delle performance e della sicurezza integrate come cache e CDN |
| Esigenze di monitoraggio | Elevate – l’utilizzo deve essere monitorato attentamente per evitare costi eccessivi | Basse – gli strumenti di analisi integrati (come MyKinsta) aiutano a monitorare facilmente l’utilizzo dei servizi |
| Prevedibilità dei costi | Bassa – i costi possono variare drasticamente durante i periodi di picco | Alta – i costi sono stabili e conosciuti in anticipo |
| Ideale per | Team esperti che gestiscono carichi di lavoro complessi e fluttuanti | Agenzie, editori e brand di e-commerce che necessitano di prestazioni e prezzi prevedibili |
| Svantaggi frequenti | Costi imprevedibili, elevata complessità, dipendenza da DevOps | Potenziale overprovisioning, opzioni di scalabilità meno controllate |
Hosting cloud a pagamento
Con le infrastrutture cloud come AWS, Google Cloud o DigitalOcean, si paga solo per le risorse che si utilizzano. Questo offre una grande flessibilità, ma implica un compromesso: la variabilità dei costi.
Pro:
- Scalabilità: aggiungi CPU, RAM o storage su richiesta
- Nessun limite: ideale per i picchi di traffico o per i carichi di lavoro in crescita
- Altamente personalizzabile: puoi regolare gli ambienti in base al sito o al carico di lavoro
Contro:
- Fatturazione imprevedibile: I costi mensili possono variare in modo significativo, soprattutto in occasione di eventi ad alto traffico
- Richiede un attento monitoraggio: devi monitorare attivamente l’utilizzo per non rischiare di incorrere in bollette esorbitanti
- Maggiore complessità: la configurazione del server, il bilanciamento del carico e la sicurezza richiedono spesso il contributo degli sviluppatori o la supervisione di DevOps
Per le aziende con team tecnici interni e una domanda fluttuante, il pay-as-you-go va bene, ma può rendere difficile la pianificazione finanziaria per le agenzie, i brand di e-commerce o gli editori di contenuti che devono rispettare un budget mensile.
Hosting WordPress gestito a livello fisso
I servizi di hosting gestito come Kinsta hanno un sistema più strutturato: prezzi prevedibili basati su allocazione di risorse a livelli. Invece di configurare manualmente l’infrastruttura, si sceglie un piano con limiti predefiniti per risorse come visite, larghezza di banda, storage e thread PHP.
Pro:
- Prezzi trasparenti: sai esattamente cosa pagherai ogni mese
- Ottimizzazione delle prestazioni integrata: cache, integrazione CDN e sicurezza sono gestite
- Analisi integrata: strumenti come la dashboard di MyKinsta aiutano a monitorare l’utilizzo delle risorse rispetto ai limiti del piano senza l’ausilio di strumenti di terze parti
Contro:
- Più difficile da scalare in modo granulare: se superi un limite ma non altri, potresti dover aggiornare l’intero piano
- Può portare a un overprovisioning: alcuni utenti scelgono livelli più alti “per ogni evenienza”, anche se non ne hanno costantemente bisogno
Per la maggior parte delle agenzie e dei proprietari di siti WordPress, la prevedibilità dell’hosting a livello fisso rende molto più facile modellare i costi futuri ed evitare sorprese nel budget. È possibile fare previsioni in base a soglie note e modificare il piano solo quando l’utilizzo effettivo dimostra che è il momento di farlo.
Per usare Kinsta come esempio, un sito che cresce costantemente del 10% a trimestre potrebbe rimanere comodamente su un piano Single 315k per un anno, per poi passare a Single 500k dopo aver previsto un’impennata durante le vacanze. Grazie agli strumenti di analisi inclusi, è facile capire quando il consumo di risorse si avvicina alla soglia, ben prima di raggiungerla.
Step-by-step: le previsioni
A questo punto sappiamo cosa determina i costi dell’hosting, come monitorare l’utilizzo e come modellare la domanda futura.
Ora è il momento di riunire tutto in una procedura semplice e ripetibile. Questo metodo in sette fasi fornisce una tabella di marcia che possiamo rivedere e perfezionare ogni trimestre.
Facciamo un esempio reale: una piccola agenzia digitale che gestisce cinque siti WordPress di clienti, ognuno con un traffico moderato e con esigenze diverse.
1. Individuazione del piano di hosting attuale, i limiti di utilizzo e i costi
Iniziamo con il descrivere l’attuale piano di hosting, quello che offre e i costi associati. Ad esempio:
- Provider di hosting: Kinsta
- Piano: WP 5
- Costo: $96/mese, con fatturazione annuale
- Include:
- 5 installazioni di WordPress
- 125.000 visite mensili
- 30GB di spazio di archiviazione SSD
- 500GB di larghezza di banda CDN
- Utilizzo attuale: Circa 80.000 visite al mese su cinque siti clienti
Questo fornisce una chiara base di riferimento dell’attuale ambiente di hosting e ci permette di valutare quanto siamo vicini ai limiti del piano e quando potrebbe essere necessario un aggiornamento.
2. Esportazione di almeno 12 mesi di dati di utilizzo
Usiamo la dashboard MyKinsta, GA4 e il provider CDN per raccogliere i dati storici più importanti. Concentriamoci sulle metriche che hanno un impatto diretto sulle nostre esigenze di hosting:
- Visite mensili
- Pagine viste per sessione
- Utilizzo totale della larghezza di banda
- Storage (compresi i file del sito e i backup)
- Carico della CPU e dei thread PHP (se disponibili)
- Addebiti in eccesso o cronologia degli aggiornamenti del piano
Esportiamo questi dati in un foglio di calcolo in modo da poter individuare le tendenze, calcolare i tassi di crescita e individuare gli schemi ricorrenti, soprattutto in relazione alle vendite stagionali o alle campagne di marketing.
3. Analizzare le tendenze di crescita e i picchi stagionali
Una volta raccolti i dati storici, il passo successivo è individuare gli schemi che influenzano la domanda di infrastruttura. Dovremo prestare molta attenzione a:
- Aumenti di traffico da un mese all’altro o da un trimestre all’altro
- Impennate di traffico legate a eventi, campagne o lanci
- Rallentamenti stagionali (i clienti B2B potrebbero calare a dicembre)
Nell’esempio dell’agenzia, nel quarto trimestre due siti di clienti registrano consistenti picchi di traffico legati a promozioni di ecommerce. Questi picchi aumentano l’utilizzo della larghezza di banda del 60% e spingono abitualmente le visite totali oltre il limite del piano. Questo evidenzia la necessità di mettere a budget i costi di sovraconsumo o di aggiornare temporaneamente il piano.
4. Fare previsioni basate su scenari e CMGR
Possiamo utilizzare entrambi gli strumenti di previsione per prevedere il fabbisogno di risorse per i prossimi 6-12 mesi:
- Scenario di base: cosa succede se le tendenze attuali continuano in tutti e cinque i siti?
- Crescita elevata: cosa succede se uno dei siti viene pubblicato dalla stampa o lancia una nuova linea di prodotti?
- Basato su CMGR: se il traffico cresce del 12% trimestre su trimestre, quando si raggiungeranno i limiti di storage, larghezza di banda o CPU?
Questa visione stratificata aiuta a programmare sia la crescita costante che le impennate inaspettate. In questo modo, non saremo colti di sorpresa quando l’utilizzo supererà improvvisamente il piano di hosting attuale.
5. Calcolare i potenziali costi di overage e i percorsi di aggiornamento
Analizziamo i costi di sovraconsumo sostenuti in passato (se ce ne sono stati) e confrontiamoli con il costo del passaggio a un livello superiore. Questo ci aiuta a decidere se mantenere il piano attuale, ottimizzarne l’uso o effettuare un upgrade preventivo.
Ad esempio, se i costi di overage hanno raggiunto i 50 dollari al mese durante il quarto trimestre, ma l’upgrade costa solo 35 dollari in più al mese e aumenta tutti i livelli di risorse, la decisione è facile.
6. Scegliere la struttura del servizio di hosting
In base a ciò che abbiamo appreso, decidiamo se un piano flessibile a consumo o un piano gestito a costo fisso permette di controllare meglio i costi.
Nel nostro esempio, l’agenzia sceglie il modello a costo fisso di Kinsta perché:
- L’utilizzo è relativamente prevedibile
- Le statistiche incluse consentono un monitoraggio proattivo del consumo di risorse
- I clienti apprezzano le garanzie di performance e i tempi di attività
7. Rivedere e rivedere trimestralmente
Le previsioni non sono statiche. Dovremo controllare ogni 3-6 mesi per confrontare le nostre previsioni con l’utilizzo effettivo. Aggiorniamo i modelli, cambiamo il piano se necessario e prendiamo nota di ciò che ha influenzato il traffico, soprattutto di ciò che non avevamo previsto.
Una volta che avremo seguito questa procedura un po’ di volte, diventerà automatica e sarà una parte fondamentale delle attività di pianificazione e gestione.
Riepilogo
Prevedere i costi dell’hosting e dell’infrastruttura non è solo un esercizio di budgeting casuale. È invece un modo proattivo per mantenere il controllo sulla crescita dei siti e dei clienti. Analizzando i fattori che determinano i costi, come il traffico, le risorse, lo storage e i sovraccarichi, possiamo sostituire le congetture con una strategia chiara.
Se a questo si aggiunge la raccolta dei dati e la modellazione su scenari reali, non si reagisce più ai picchi e ai rallentamenti, ma si pianifica.
I fornitori di hosting come Kinsta rendono tutto questo più semplice, offrendo analisi integrate, limiti di risorse chiari e prezzi trasparenti. Invece di scavare tra i log e le piattaforme di terze parti per monitorare l’utilizzo delle risorse, possiamo tenere traccia della crescita da un unico punto e regolarci di conseguenza prima che l’aumento del consumo di risorse influisca sulle prestazioni o sul budget.
Indipendentemente dal numero di siti, che sia uno solo o decine di siti di clienti, la chiave è rivedere regolarmente le previsioni, imparare da ogni ciclo e allineare le scelte legate all’hosting con la direzione che sta prendendo la nostra attività.
È il momento giusto per dare un’occhiata all’hosting gestito per WordPress di Kinsta, progettato per le aziende che vogliono prestazioni senza sorprese.
