Il Master in Cloud Computing fornisce una preparazione completa e operativa per progettare, implementare e governare soluzioni cloud su provider leader come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. Il percorso integra basi teoriche solide con una forte componente pratica, coprendo modelli di servizio (IaaS, PaaS, SaaS), paradigmi di deployment (public, private, hybrid, multi-cloud) e best practice di progettazione. Particolare attenzione è dedicata all’automazione con Infrastructure as Code, ai principi DevOps e SRE, alla sicurezza end-to-end e all’ottimizzazione dei costi secondo i framework FinOps. Il risultato è un profilo capace di dialogare con architetti, sviluppatori e stakeholder di business, governando complessità tecniche e requisiti di compliance lungo l’intero ciclo di vita delle piattaforme cloud.
Fondamenti e Architetture Cloud
Questa area introduce i pilastri del cloud: modelli di erogazione (IaaS, PaaS, SaaS) e modelli di adozione (public, private, hybrid, multi-cloud), con analisi comparativa dei servizi core dei principali provider. Si studiano computing (VM, autoscaling, container), storage (blocchi, file, oggetti come Amazon S3 e Azure Blob), rete virtuale (VPC/VNet, subnet, NAT, peering, VPN, SD-WAN), bilanciamento del carico e DNS gestito. Vengono trattati i pattern architetturali cloud-native, tra cui microservizi, event-driven e 12-factor app, nonché i principi di resilienza (fault domain, multi-AZ, geo-replica) e di scalabilità elastica. Completano il modulo le pratiche di capacity planning, caching distribuito, strategie di high availability e disaster recovery con RTO/RPO misurabili.
DevOps, SRE e Infrastructure as Code
Il modulo approfondisce l’automazione end-to-end: controllo versione con Git, branching strategy e GitFlow, pipeline CI/CD su GitHub Actions, GitLab CI o Azure DevOps per build, test e release automatizzate. Si padroneggiano Infrastructure as Code con Terraform (moduli, state, workspace), provisioning e configuration management con Ansible, e modelli dichiarativi con Kubernetes (Deployment, Service, Ingress, HPA). Sono inclusi Helm, Kustomize e pratiche GitOps con Argo CD. Si studiano canary release, blue/green deployment, progressive delivery e feature flags. L’approccio SRE introduce SLO/SLI, error budget, runbook, incident management e postmortem blameless. Ampio spazio a osservabilità e tracing distribuito (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) e alle strategie di test automatizzati, security scanning e policy-as-code con Open Policy Agent.
Data, Serverless e Integrazione Applicativa
Questa area copre servizi gestiti per dati e integrazione applicativa: database relazionali e NoSQL (Amazon RDS/Aurora, Cloud SQL, Cosmos DB, DynamoDB), data lake e data warehouse (BigQuery, Redshift, Synapse), code e stream (Pub/Sub, Event Hubs, Kinesis). Si progetta l’elaborazione event-driven con funzioni serverless (AWS Lambda, Azure Functions, Cloud Functions), API Gateway e orchestrazione con Step Functions/Logic Apps/Workflows. Vengono affrontate le strategie per microservizi (circuit breaker, bulkhead, saga), il caching con Redis/Memcached, l’uso di CDN per contenuti statici e edge computing per bassa latenza. Sono incluse pratiche di data governance, schema evolution, gestione dei secret, e integrazione CI/CD per componenti data e serverless. Si discutono performance, cold start mitigation, idempotenza e monitoraggio applicativo end-to-end.
Sicurezza, Compliance, Governance e FinOps
Il modulo di sicurezza copre Identity and Access Management (ruoli, policy, federazione, MFA), segmentazione di rete zero-trust, crittografia at-rest e in-transit, KMS e HSM, gestione dei secret e rotazione delle chiavi. Si studiano posture management e hardening con benchmark CIS, vulnerability scanning, WAF, DDoS protection e sicurezza dei container (immagini, runtime, admission controller). La parte governance prevede landing zone, account/subscription management, tagging e policy di conformità (GDPR, ISO 27001, SOC 2), nonché audit e logging centralizzati. Con FinOps si analizzano modelli di costo, chargeback/showback, rightsizing, reserved e savings plans, autoscaling cost-aware, e metriche di efficienza. Completa l’area la continuità operativa: business impact analysis, piani di backup e restore, cross-region DR e test periodici di failover.
La didattica alterna lezioni guidate, laboratori su provider reali e momenti di confronto professionale, con un forte focus su progetti pratici e validazioni continue delle competenze.
"Nel cloud, automazione e misurabilità non sono optional: sono la base per scalare velocemente senza perdere controllo, sicurezza e sostenibilità dei costi."
— Chiara Bianchi, Cloud Architect