Il multi-cloud è nato spesso più per accumulo che per progetto. Un reparto sceglie un provider per l’analisi dei dati, un altro usa un ambiente diverso per applicazioni legacy, un terzo adotta servizi specializzati di AI o cybersecurity. In poco tempo l’azienda si ritrova con più piattaforme, modelli di costo differenti, strumenti non omogenei e policy difficili da applicare.
approfondimento
Multi-cloud governance: bilanciare carichi di lavoro su diverse piattaforme
La governance multi-cloud come disciplina per controllare costi, ridurre il lock-in e mantenere coerenza di sicurezza tra provider diversi. Le aziende cercano resilienza, migliori condizioni commerciali, accesso a servizi innovativi e minore dipendenza da un singolo fornitore. Particolare attenzione a policy, interoperabilità, automazione e FinOps
Pubblicato il 17 giu 2026
Giovanni Masi
Computer science engineer
@RIPRODUZIONE RISERVATA
Giovanni Masi
Computer science engineer
Ingegnere informatico e dell’automazione, specializzato in cybersecurity e intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di intelligenza artificiale.
È Presidente della Commissione per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI).
Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi:
- Intelligenza Artificiale per Ingegneri
- Intelligenza Artificiale Generativa
- Prompt Engineering.
Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’intelligenza artificiale presso la Pontificia Università Antonianum.
Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui:
• BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI
• Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti.
Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale.
