Un servizio PaaS (Platform as a Service) combina server, storage e infrastruttura di rete con il software necessario per distribuire le applicazioni. Con PaaS, non è necessario investire in hardware on-premise o preoccuparsi di configurare un ambiente virtuale per gestire le applicazioni.

Quasi l’85% delle organizzazioni dovrebbero aver spostato la maggior parte dei propri carichi di lavoro nel “cloud” entro la fine del 2020. Queste aziende possono quindi utilizzare i dati basati sul cloud per personalizzare il marketing e condividere dati strategici tra i dipartimenti (evitando i silos) – due obiettivi essenziali di trasformazione digitale.

Il modello PaaS offre tutti gli strumenti necessari per centrare questi obiettivi e altri ancora.

In questo articolo scopriremo cos’è il modello PaaS, alcuni esempi reali di servizi PaaS, la quota di mercato dei principali provider di servizi PaaS e altro.

Cos’è il Modello PaaS? (Con Esempi)

Platform as a Service (PaaS) si riferisce a una combinazione preconfezionata di strumenti hardware e software per il cloud computing che permettono di sviluppare e distribuire applicazioni con facilità.

Ad esempio, AWS Elastic Beanstalk è una piattaforma plug-and-play che supporta nativamente diversi linguaggi di programmazione e ambienti. Permette di distribuire facilmente e testare rapidamente, lanciare e scalare le app per diversi dispositivi su diverse piattaforme.

AWS Elastic Beanstalk
AWS Elastic Beanstalk

Il servizio distribuisce automaticamente il codice caricato e include strumenti di bilanciamento del carico e di scaling automatico per mantenere le vostre applicazioni senza problemi in qualsiasi momento.

Google App Engine è un altro esempio di PaaS per la distribuzione del software.

Google App Engine
Google App Engine

Oltre a distribuire un’app in qualsiasi lingua, si ottiene anche la diagnostica dell’app, il versioning, l’A/B testing e altro ancora.

Questi servizi sono essenzialmente diversi dal semplice affitto dello spazio di archiviazione o di una macchina virtuale. Una soluzione PaaS serve come piattaforma pronta per portare online le vostre applicazioni.

Il solo noleggio dell’hardware rientra nella categoria IaaS, non PaaS.

Diamo un’occhiata più da vicino alle differenze tra queste due categorie.

Qual è la Differenza tra IaaS e PaaS?

Infrastructure as a Service (IaaS) si riferisce ai componenti hardware dei servizi cloud, come le macchine virtuali e lo storage scalabile. Il modello PaaS invece include anche un ecosistema per distribuire le applicazioni.

Sono entrambi esempi di servizi di cloud computing, naturalmente, ma con diversi impieghi e mercati target.

Per rendere le cose ancora più complicate, molti provider PaaS offrono anche soluzioni IaaS e viceversa.

Chiariamo la questione confrontando prodotti specifici.

Esempi di PaaS Esempi di IaaS
AWS Elastic Beanstalk AWS EC2
Google App Engine Google Compute Engine (GCE)
Microsoft Azure App Service Microsoft Azure Storage
IBM Cloud Foundry IBM Cloud Virtual Servers
DigitalOcean App Platform DigitalOcean Droplets
Heroku Rackspace, Linode

Ad esempio, utilizzare un’istanza EC2 di AWS per memorizzare i dati per la vostra applicazione web significa che state solo sfruttando l’infrastruttura cloud fondamentale. Quindi, in questo caso, state utilizzando solo un servizio IaaS.

Se utilizzate AWS Elastic Beanstalk per distribuire un’applicazione web, invece, state utilizzando un servizio PaaS. L’implementazione di Elastic Beanstalk ricorre all’infrastruttura AWS come S3, EC2 e DynamoDB, ma li combina in una piattaforma immediatamente utilizzabile per lo sviluppo.

Questa è la differenza.

Un servizio PaaS è una soluzione confezionata pronta ad aiutarvi a sviluppare e distribuire la vostra applicazione, mentre un servizio IaaS è solo l’infrastruttura cloud nuda e cruda.

È simile alla differenza tra un servizio di web hosting non gestito (in cui dovete installare l’ambiente server come PHP e MySQL) e una piattaforma di hosting WordPress gestita, hosting di applicazioni e hosting di database (come Kinsta).

In alcuni casi, vendor come AWS, Google e Microsoft vi faranno pagare solo l’utilizzo delle risorse e niente per l’utilizzo della piattaforma software.

Qual è la Differenza tra SaaS e PaaS?

Il modello Software as a Service (SaaS), invece, offre un software completo, non una piattaforma utile per distribuire applicazioni personalizzate.

Ad esempio, un CRM basato sul cloud come Salesforce permette di gestire i dati dei clienti e i flussi di lavoro senza alcuna conoscenza di programmazione.

La dashboard di Salesforce
La dashboard di Salesforce

Tutto quello che dovete fare è iscrivervi, e il software è pronto all’uso. Questo è il principio di un servizio SaaS.

Al confronto, per fare la stessa cosa con un servizio PaaS, si dovrebbe sviluppare un’applicazione personalizzata o distribuire e personalizzare un software open source con funzionalità simili.

Vediamo qualche altro esempio per capire meglio la differenza tra SaaS e PaaS.

Tipo di servizio cloud Esempi
SaaS Google Workspace, Microsoft Dynamics CRM, IBM Watson Assistant, Salesforce, Workday, Slack
PaaS AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Microsoft Azure App Service, Heroku, IBM Cloud Foundry

Un prodotto SaaS è pronto all’uso nel momento stesso in cui ci si iscrive. Ad esempio, una volta iscritti a Google Docs, potete subito iniziare a creare, salvare e condividere documenti.

Ma Google App Engine o IBM Cloud Foundry non sono applicazioni finite che risolvono problemi aziendali. Sono invece piattaforme cloud su cui è possibile distribuire applicazioni personalizzate.

La maggior parte delle aziende usa una combinazione di SaaS (noi utilizziamo oltre 40 prodotti SaaS) e PaaS per gestire il proprio business. La soluzione ottimale dipende da ogni singolo caso d’uso, dall’esperienza e dall’infrastruttura della vostra azienda.

Dimensione del Mercato PaaS, Quote di Mercato e Principali Fornitori

Le dimensioni riportate del mercato PaaS e il modo in cui si differenzia da altri servizi cloud dipendono dalla fonte.

Per esempio, secondo Gartner, il PaaS sarà superato dall’IaaS nel 2021, con 27,5 miliardi di dollari rispetto ai 61,9 miliardi di dollari di ricavi, rispettivamente.

Quota di mercato del cloud pubblico
Quota di mercato del cloud pubblico

Questo farebbe presumere che il mercato IaaS sia più del doppio di quello PaaS. IaaS è una parte significativa dell’intero mercato dei servizi cloud, mentre PaaS sembrerebbe quasi un mercato di nicchia al confronto.

Ma altre ricerche mostrano un quadro diverso.

Secondo i dati di International Data Corporation (IDC), i ricavi del 2019 generati dai servizi SaaS e PaaS erano molto più vicini e la quota dei servizi PaaS molto più consistente, con 35,9 miliardi di dollari contro i 49 miliardi di dollari dei servizi SaaS.

Crescita del mercato mondiale dei servizi cloud pubblici (Fonte: Gartner)
Crescita del mercato mondiale dei servizi cloud pubblici (Fonte: Gartner)

Entrambe le categorie stanno crescendo quasi allo stesso ritmo, con un tasso di crescita annuo del 38,4% per il servizi IaaS e del 38,8% per i servizi PaaS.

Anche se il modello PaaS non sta colmando la distanza dal modello IaaS, non sta nemmeno rimanendo indietro.

La quota di mercato del cloud tra le diverse categorie di servizi cloud dipende dalla definizione dei confini. Si noti che IDC non distingue nella sua ripartizione i servizi di gestione e sicurezza o i servizi per i processi aziendali.

Questo può essere il motivo per cui SaaS e PaaS hanno quote significativamente maggiori nella tabella.

I Principali Fornitori e le Rispettive Quote di Mercato

Dal 2016, gli opinionisti dell’industria del cloud, le società di ricerca e gli esperti sono passati dalla segnalazione distinta per modello all’analisi dei modelli di cloud pubblico IaaS e PaaS insieme.

Quota di mercato dei servizi cloud pubblici - 2019 (Fonte: IDC)
Quota di mercato dei servizi cloud pubblici – 2019 (Fonte: IDC)

Una delle ragioni principali è che i principali player sono per lo più gli stessi in entrambe le categorie.

Se state analizzando i mercati IaaS o PaaS, vedrete nomi familiari come Amazon, Google, Microsoft e IBM.

La seconda ragione è che questi leader di mercato tendono a mettere insieme i servizi IaaS e PaaS, quindi può essere difficile distinguere le entrate per tipologia di servizi.

Ad esempio, AWS genera molte delle sue entrate IaaS perché offre alcuni servizi PaaS (come Elastic Beanstalk) gratuitamente. Date che le persone pagano solo per l’utilizzo delle risorse, è difficile quantificare le entrate che provengono dalla piattaforma rispetto all’infrastruttura.

Quota di entrate PaaS e IaaS (Fonte: Statista)
Quota di entrate PaaS e IaaS (Fonte: Statista)

Secondo Statista, la quota di mercato di AWS è attualmente al 24,3%, più dell’8% in più rispetto al 16% di IBM Cloud.

La quota di mercato di Google Cloud si attesta al 7,4%, appena poco in più rispetto al 7% di Microsoft Azure. Ma, su scala globale, questi quattro giganti con sede negli Stati Uniti sono chiari leader di mercato.

Insieme, rappresentano più del 54% di tutte le entrate IaaS e PaaS nel mondo.

Dopo i principali provider statunitensi, c’è la cinese Alibaba, con il 4,4%, e la giapponese NTT Data, con il 2,8% di quota totale delle entrate globali.

A livello globale, è ancora un’industria guidata dagli Stati Uniti, sia per l’uso effettivo che per l’innovazione continua.

AWS è il principale provider IaaS e PaaS e nel 2021 continua a crescere rapidamente.

Quali Servizi Comprende il Modello PaaS?

Anche se il caso d’uso più comune del modello PaaS è l’implementazione di applicazioni web, molti altri servizi cloud rientrano in questa categoria.

Vediamo più da vicino.

Database Come Servizio (DBaaS)

Un database cloud-hosted che si installa manualmente su una macchina virtuale è solo un’implementazione del modello IaaS.

Per essere considerata un’offerta di servizi PaaS, deve essere una soluzione integrata che offre storage, potenza di calcolo e capacità di database relazionale.

Un esempio è il servizio Azure SQL Database, che offre un database completamente gestito con aggiornamenti automatici, scalabilità, protezione intelligente dalle minacce e ricerca AI-powered.

Azure SQL Database
Azure SQL Database

I servizi cloud che ricadono in questa categoria sono anche chiamati DBaaS, una sottocategoria di PaaS.

Piattaforme dell’Internet delle Cose (IoT)

Sempre più oggetti sono alimentati da computer e connessi a Internet. Il nuovo standard HTTP/3 accelererà ulteriormente questo fenomeno. I dispositivi connessi ora comprendono luci, termostati, forni, lavatrici, serrature e persino motori di camion.

L’ossatura della connettività a Internet potrebbe essere considerata IaaS, ma le API complesse per il controllo e la condivisione dei dati tra i dispositivi e le applicazioni rientrano nella categoria PaaS.

Servizi Mobili (API)

Le aziende non si accontentano più della posta elettronica per inviare notifiche e campagne di marketing ai loro clienti.

Usano anche messaggi SMS automatizzati su larga scala.

Con le API SMS, le aziende possono generare messaggi automatici nelle loro applicazioni.

Per esempio, possono mandare un messaggio ai clienti per:

  • Ricordare loro le chiamate o le riunioni programmate.
  • Promuovere un nuovo prodotto o servizio correlato.
  • Chiedere un feedback su un recente incontro con il servizio clienti.
  • Reclutare clienti per partecipare a un caso di studio o a un sondaggio.

Questi servizi sono talvolta classificati separatamente come Communications Platform as a Service (CPaaS), una sottocategoria dei servizi PaaS.

API di Notifica Push

Come i messaggi di testo SMS, queste API alimentano le notifiche push, con l’esclusione dei browser e delle notifiche push mobili.

Potete utilizzarle per:

  • Ricordare ai clienti di installare un nuovo aggiornamento della vostra app.
  • Riconquistare gli utenti inattivi che non accedono alla vostra app da settimane.
  • Pubblicizzare una promozione rilevante a tempo limitato.

Machine Learning

Se volete veramente sfruttare i vostri dati, non è sufficiente memorizzarli nel cloud. I dati sono sempre in giro, solo in una nuova posizione.

È necessario impostare algoritmi per setacciare i dati e trovare intuizioni significative e passi azionabili.

Con le piattaforme di machine learning basate sul cloud, potete creare facilmente modelli (da template), applicarli ai vostri database e scalare la vostra potenza di calcolo in base alle vostre necessità.

IBM Watson Studio
IBM Watson Studio

Per esempio, IBM Watson Studio permette di automatizzare la gestione del ciclo di vita dell’AI, distribuire ed eseguire modelli con un solo clic, e altro ancora.

È un ottimo ambiente PaaS per fare uso di big data.

Fanno anche parte degli strumenti di sviluppo PaaS offerti dai quattro grandi offrono la ricerca e i suggerimenti basati sull’AI.

Hadoop, Spark e Altri Framework di Elaborazione dei Dati

Apache Hadoop è un framework open source che consente l’elaborazione di grandi set di dati su cluster distribuiti di macchine virtuali.

Invece di configurare l’ambiente da zero, è possibile utilizzare Hadoop come servizio da qualsiasi provider leader di PaaS.

  • Google offre Hadoop come parte integrata del suo servizio di elaborazione di big data Dataproc.
  • Microsoft offre Hadoop come parte del suo servizio di elaborazione dati HDInsight.
  • IBM offre Hadoop come parte di BigInsights.
  • AWS offre Hadoop e Spark come parte di EMR.

Queste aziende leader offrono anche servizi personalizzati di data lake e di elaborazione dei dati al di là di Hadoop.

Servizi PaaS più Popolari

Molte delle soluzioni cloud più popolari sono servizi PaaS. Basta guardare ai risultati di un sondaggio del 2020 sui servizi di cloud pubblico.

Il servizio cloud più popolare (Fonte: Flexera)
Il servizio cloud più popolare (Fonte: Flexera)

I database relazionali basati sul cloud sono i più popolari. Sono utilizzati dal 67% delle aziende, mentre il 17% li utilizza in via sperimentale e il 10% pianifica di utilizzarli.

Al terzo posto c’è il data warehousing. Lo utilizza attualmente il 53% delle aziende come soluzione per gestire e analizzare i big data.

Google Cloud BigQuery è un esempio di questo tipo di prodotto PaaS.

I 4 Principali Provider di Servizi PaaS: Quali Servizi Offrono?

Come abbiamo già detto, all’interno dei servizi di cloud pubblico, ci sono quattro leader di mercato.

Ma come si posizionano l’uno rispetto all’altro nell’offerta di servizi PaaS?

Diamo un’occhiata più da vicino ai principali provider di servizi cloud e a ciò che mettono sul tavolo.

AWS

AWS è il provider originale di cloud computing, avendo avviato la rivoluzione con il suo prodotto primario EC2 nel 2006.

Il vantaggio li ha cementati come leader di mercato, ed è ancora la più grande azienda di servizi cloud al mondo.

Ma per il PaaS in particolare, cosa mette sul tavolo?

Una panoramica dei servizi di Amazon vi dirà tutto quello che dovete sapere.

Panoramica dei servizi AWS
Panoramica dei servizi AWS

La maggior parte dei casi d’uso evidenziati rappresentano in realtà un prodotto PaaS. Analizziamo esattamente cosa offre AWS in termini di prodotti PaaS.

Servizio PaaS AWS
Distribuzione di app ✓ Amazon Elastic Beanstalk
Elaborazione di grandi dati ✓ Amazon EMR
Immagazzinamento dei dati ✓ Amazon Redshift
DBaaS ✓ Amazon Aurora, Amazon RDS
Notifiche (SMS, Email, Push) ✓ Amazon SNS
Apprendimento automatico ✓ Amazon SageMaker

Sono passati da tempo i giorni in cui AWS offriva solo potenza di calcolo e macchine virtuali in affitto.

Ora ha prodotti personalizzati per ogni principale servizio PaaS e caso d’uso, dalla distribuzione di app e big data a DBaaS e machine learning.

Sempre early mover, nel 2010 Amazon ha lanciato un servizio di notifica nativo, Simple Notification Service (SNS). È lo stesso anno in cui è stata fondata Twilio.

Se state cercando un provider PaaS versatile, non potete sbagliare con i più esperti del settore.

IBM Cloud

Che dire di IBM Cloud? Tra i primi innovatori nel campo dell’informatica, IBM ha investito molti soldi e sforzi nello sviluppo della suite di servizi cloud.

IBM ha lanciato per la prima volta i suoi servizi PaaS nel 2014 con IBM Bluemix.

Nel 2017, IBM ha abbandonato il brand Bluemix e ha raggruppato le sue offerte PaaS, IaaS e cloud privato sotto l’ombrello di IBM Cloud.

Con una vasta gamma di clienti aziendali, IBM Cloud è cresciuto rapidamente per diventare uno dei principali provider di servizi PaaS a partire dal lancio nel 2011.

E questo si vede nella gamma di servizi:

Panoramica dei prodotti IBM Cloud
Panoramica dei prodotti IBM Cloud

Ma come si pone IBM nel settore del PaaS?

Servizio PaaS Nuvola IBM
Distribuzione di app ✓ IBM Cloud Foundry
Elaborazione di grandi dati IBM BigInsights
Immagazzinamento dei dati ✓ IBM DB2
DBaaS ✓ IBM Cloud Databases (Redis, PostgreSQL, ecc.)
Notifiche (SMS, Email, Push) ✓ Notifiche Push IBM, SMS (attraverso fornitori terzi)
Apprendimento automatico ✓ IBM Watson Studio, IBM Watson

IBM Cloud copre applicazioni PaaS essenziali come la distribuzione di app, l’elaborazione di grandi dati e il data warehousing.

Ma per le notifiche IBM non offre ancora una soluzione completa. Per introdurre gli SMS nel flusso di lavoro delle applicazioni, bisogna affidarsi a fornitori terzi come Twilio.

Inoltre, IBM è stata a lungo in prima linea nell’apprendimento automatico e nell’IA. Nel 1997, IBM Deep Blue è diventata la prima IA a sconfiggere un campione mondiale di scacchi.

L’IBM Watson Studio permette di mettere al lavoro la Watson AI, aiutandovi a dare senso ai vostri dati.

Google Cloud

Google non è solo un motore di ricerca. È anche una delle principali aziende SaaS, con Google Docs, Drive, Gmail e l’intera Google Workspace.

Google consente anche di affittare l’infrastruttura e le piattaforme che permettono di gestire miliardi di visitatori ogni mese.

Lanciato nel 2008, Google Cloud è stato il secondo grande attore ad entrare nel mercato. La sua ampia gamma di prodotti dimostra perché Google è ancora uno dei leader del mercato.

Panoramica dei prodotti Google Cloud
Panoramica dei prodotti Google Cloud

E per i prodotti specifici PasS, le cose non sono diverse.

Servizio PaaS Google Cloud
Distribuzione di app ✓ Google App Engine, Google Kubernetes Engine
Elaborazione di grandi dati ✓ Google Dataproc
Immagazzinamento dei dati ✓ Google BigQuery
DBaaS ✓ Google BigTable, Google Cloud SQL, ecc.
Notifiche (SMS, Email, Push) ✓ Firebase Cloud Messaging (messaggi push e in-app)
Apprendimento automatico ✓ Piattaforma AI di Google

Per la distribuzione e lo sviluppo delle app, Google offre una vasta gamma di strumenti, tra cui il Google App Engine e Kubernetes Engine.

Google offre anche molte soluzioni di elaborazione di big data con il suo servizio Dataproc. È possibile utilizzare Hadoop, Spark o altri framework per impostare cluster e iniziare ad elaborare rapidamente terabyte di dati.

Anche per i normali database e il warehousing, Google offre diverse opzioni, come BigTable, Google Cloud SQL e altro.

Con Firebase Cloud Messaging, è possibile programmare e inviare notifiche push e messaggi in-app, ma non testi.

La piattaforma Google AI offre un’interfaccia user-friendly che consente di creare, gestire e distribuire nuovi modelli di machine learning il più rapidamente possibile.

È una piattaforma completa adatta a tutte le vostre esigenze di servizi PaaS.

Microsoft Azure

Microsoft non è solo responsabile dei sistemi operativi della maggior parte dei computer desktop e portatili del mondo.

Ha anche una delle più grandi collezioni di servizi cloud pubblici, tra cui Office 365, Microsoft Teams (SaaS) e Azure (IaaS & PaaS).

La piattaforma cloud Azure include una gamma di servizi che va da AI e machine learning ad analisi dei dati, strumenti di sviluppo, elaborazione dati e altro ancora.

Panoramica dei prodotti Azure
Panoramica dei prodotti Azure

E a livello di piattaforma, anche Microsoft offre un servizio completo.

Servizio PaaS Microsoft Azure
Distribuzione di app ✓ Azure App Service
Elaborazione di grandi dati ✓ Azure Databricks
Immagazzinamento dei dati ✓ Azure SQL Data Warehouse
DBaaS ✓ Azure SQL Database
Notifiche (SMS, Email, Push) ✓ Azure Notification Hubs (Push), Azure Communication Services (SMS, Voice)
Apprendimento automatico ✓ Azure Machine Learning

Azure App Service permette l’implementazione delle app con patching integrato, sicurezza, scalabilità e una serie di integrazioni.

È possibile archiviare ed elaborare i dati con una serie di soluzioni basate su SQL come un data warehouse o un database su scala ridotta. È quindi possibile utilizzare Azure Machine Learning per creare e distribuire modelli per dare senso ai dati.

Azure supporta anche la creazione di notifiche push e SMS automatizzate nell’esperienza dell’app.

Riepilogo

Il modello PaaS non offre solo la potenza di calcolo e l’infrastruttura di cui avete bisogno per raccogliere, condividere e implementare meglio i dati nella vostra organizzazione. Offre anche l’ambiente necessario per sfruttare i dati in tempo reale e implementare applicazioni interne o esterne.

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Se avete domande o volete condividere le vostre esperienze con prodotti e servizi PaaS, lasciate un commento qui sotto!

Salman Ravoof

Salman Ravoof é uno sviluppatore web autodidatta, uno scrittore, un creatore e un grande ammiratore del Free and Open Source Software (FOSS). Oltre alla tecnologia, è appassionato di scienza, filosofia, fotografia, arte, gatti e cibo. Per saperne di più su di lui, visitate il suo sito web o contattate Salman su X.