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Siamo nel 2026 e la scelta tra google cloud vs aws non è più una semplice questione di chi offre la macchina virtuale al prezzo più basso. Per una startup Fintech italiana, dove la conformità normativa (DORA, GDPR) si scontra con la necessità di un time-to-market aggressivo, questa decisione definisce il DNA tecnologico dell’azienda per il prossimo decennio. In qualità di Senior Editor e architetto cloud che ha supervisionato migrazioni critiche per piattaforme finanziarie come MutuiperlaCasa.com, analizzerò le differenze strutturali tra i due hyperscaler, andando oltre il marketing per toccare il ferro, la fibra e il codice.
Per una Fintech che opera nel trading ad alta frequenza o nei pagamenti istantanei, la latenza non è un dettaglio: è un vantaggio competitivo. Entrambi i provider hanno ormai consolidato la loro presenza fisica in Italia (AWS a Milano eu-south-1 e Google Cloud a Milano europe-west8), ma l’approccio alla rete è filosoficamente diverso.
Google gestisce una delle più grandi reti in fibra ottica private al mondo. Quando un pacchetto entra nella rete di Google (tramite un Point of Presence a Milano o Roma), viaggia quasi esclusivamente sulla loro infrastruttura fino a destinazione, evitando l’internet pubblico. Per le applicazioni Fintech che richiedono stabilità transfrontaliera, questo riduce drasticamente il jitter.
AWS si affida maggiormente ai provider di transito pubblico per spostare i dati tra l’utente e il data center, sebbene la loro backbone tra regioni sia eccellente. Tuttavia, AWS eccelle nella granularità delle Availability Zones (AZ).
Il cuore di ogni Fintech è il Ledger (il libro mastro). Qui la battaglia tra google cloud vs aws diventa feroce e tecnica.
Spanner è un database relazionale distribuito globalmente che offre consistenza forte (ACID) su scala planetaria. Utilizza orologi atomici (TrueTime API) nei data center per sincronizzare le transazioni.
Aurora è un motore compatibile con PostgreSQL/MySQL costruito per il cloud. Separa il calcolo dallo storage, permettendo una scalabilità rapida.
Nel 2026, l’AI non è solo un addon, è il motore per il rilevamento frodi e il customer care.
Google ha un vantaggio storico sui dati e sui modelli (Gemini). Vertex AI offre una suite MLOps end-to-end superiore. Se il tuo team di Data Science vuole costruire, addestrare e distribuire modelli custom per il credit scoring, Vertex AI offre pipeline (basate su Kubeflow) più integrate.
AWS ha adottato un approccio pragmatico: essere il supermercato dei modelli. Bedrock permette di accedere via API a modelli di Anthropic (Claude), AI21, Cohere e Amazon Titan. Per una Fintech che vuole integrare rapidamente la GenAI senza gestire l’infrastruttura sottostante, Bedrock è spesso più rapido da implementare e meno complesso.
La gestione delle chiavi di crittografia è critica per la conformità PCI-DSS.
Quando si confrontano google cloud vs aws, la paura del lock-in è onnipresente. Ecco la mia matrice decisionale basata sull’esperienza:
Se sei una startup in fase Seed o Series A, la velocità è vita. Utilizzare servizi nativi come AWS Lambda o Google Cloud Run, e database proprietari come DynamoDB o Firestore, ti permette di lanciare prodotti in settimane invece che mesi. Il costo di riscrivere il codice tra 3 anni è inferiore al rischio di fallire oggi per lentezza.
Se stai costruendo una piattaforma bancaria core che deve durare 20 anni:
Non esiste un vincitore unico, ma esistono vincitori per specifici scenari:
La scelta finale spesso ricade sulle competenze già presenti nel tuo team tecnico. In un ambiente Fintech, la familiarità con gli strumenti riduce l’errore umano, che è la vera causa della maggior parte dei disastri di sicurezza.
La scelta dipende dalle priorità specifiche del progetto. Google Cloud si rivela ideale se si necessita di analisi dati avanzata con BigQuery, Kubernetes nativo e consistenza globale delle transazioni. Al contrario, AWS diventa preferibile se si cerca un ecosistema vasto, facilità nel reperire talenti sul mercato e stabilità nei database relazionali tradizionali. Spesso la decisione finale dovrebbe basarsi sulle competenze tecniche già presenti nel team per ridurre i rischi operativi.
Google Spanner offre una consistenza forte ACID su scala globale, rendendolo perfetto per i core banking system che non possono permettersi errori di doppia spesa, sebbene comporti costi elevati. Amazon Aurora, invece, rappresenta una evoluzione di PostgreSQL che garantisce scalabilità rapida e facilità di gestione per servizi come wallet e KYC, beneficiando di una vasta disponibilità di sviluppatori e strumenti compatibili senza la complessità della scrittura multi-master globale.
Google Vertex AI punta su una suite MLOps completa e modelli proprietari come Gemini, risultando superiore per team di Data Science che vogliono costruire e addestrare modelli custom. AWS Bedrock adotta invece un approccio a supermercato, offrendo accesso via API a vari modelli di terze parti come Claude e Titan, permettendo alle aziende di integrare rapidamente la GenAI senza dover gestire la complessa infrastruttura sottostante.
Google gestisce una delle più grandi reti private in fibra ottica al mondo, facendo viaggiare i dati quasi esclusivamente sulla propria infrastruttura per evitare la instabilità di internet pubblico. AWS si affida maggiormente a provider di transito pubblico, pur offrendo servizi aggiuntivi per migliorare le prestazioni. Per il trading ad alta frequenza, il metodo di Google offre spesso un vantaggio in termini di latenza deterministica tra regioni diverse.
Per le startup in fase iniziale, è consigliabile accettare il vincolo tecnologico utilizzando servizi nativi per accelerare il lancio sul mercato. Tuttavia, per piattaforme bancarie a lungo termine, la strategia migliore prevede il ricorso a container su Kubernetes, come GKE o EKS, e protocolli aperti come PostgreSQL. L utilizzo di strumenti di Infrastructure as Code agnostici come Terraform aiuta a mantenere la portabilità e a ridurre la dipendenza da un singolo fornitore nel lungo periodo.