L’anno 2025 segna un punto di svolta decisivo per l’infrastruttura tecnologica globale, con Google Cloud 2025 che si posiziona come catalizzatore primario dell’innovazione integrando intelligenza artificiale generativa e protocolli di sicurezza avanzati. La nuova roadmap strategica non si limita a potenziare la capacità computazionale, ma ridefinisce l’interazione tra dati e governance attraverso aggiornamenti sostanziali in piattaforme core come Vertex AI, AlloyDB e Looker. In un contesto dove le minacce informatiche evolvono parallelamente alle difese, l’approccio olistico di Google mira a costruire un ecosistema resiliente in cui agenti AI autonomi, analisi dati self-service e infrastrutture multi-cloud sicure convergono per supportare la trasformazione digitale delle imprese moderne.
Cosa leggere
Frontiere della sicurezza nell’era dell’AI evolutiva
La sicurezza informatica nel 2025 non è più una barriera statica, ma un organismo adattivo potenziato dall’intelligenza artificiale. Esperti come Nick Godfrey e Anton Chuvakin sottolineano come l’integrazione di AI nei sistemi di difesa sia diventata indispensabile per contrastare attori malevoli che sfruttano le stesse tecnologie per sferrare attacchi su larga scala. Acquisizioni strategiche, come quella di Wiz, hanno rafforzato la postura di sicurezza multicloud, permettendo una gestione unificata delle vulnerabilità attraverso ambienti ibridi. Iniziative come AI Protection e la certificazione SecOps formano una nuova generazione di professionisti capaci di utilizzare l’AI come “security sidekick” per l’analisi forense e la mitigazione proattiva delle minacce.
La risposta alle minacce emergenti, come quelle poste dagli insider threat nordcoreani o dagli exploit zero-day utilizzati per la sorveglianza, si concretizza in strumenti avanzati di governance. Vertex AI Agent Builder introduce il Cloud API Registry, un hub centralizzato che permette agli amministratori di curare e validare i tool utilizzati dagli agenti AI, garantendo che l’automazione rispetti rigorosi standard di compliance. Inoltre, l’implementazione di sandbox su Google Kubernetes Engine (GKE), potenziata da gVisor e snapshot dei pod, assicura che l’esecuzione di codice da parte degli agenti avvenga in ambienti isolati e sicuri, riducendo drasticamente la superficie di attacco.
[Image: Diagramma che mostra l’architettura di sicurezza di un agente AI su GKE con sandbox gVisor e Cloud API Registry] – Alt Text: Google Cloud 2025 sicurezza agenti AI
Democratizzazione dell’analisi dati con Looker
L’aggiornamento di Looker rappresenta un salto qualitativo verso l’autonomia operativa degli utenti business. La nuova funzionalità Explores self-service, ora in Public Preview, elimina la dipendenza dai team tecnici per l’analisi quotidiana, permettendo agli utenti di caricare file CSV e fogli di calcolo tramite un’interfaccia drag-and-drop intuitiva. Questi dati esterni possono essere combinati con modelli Looker preesistenti, arricchendo le dashboard con nuove dimensioni e metriche visuali senza compromettere l’integrità dei dati governati.
Per gestire la complessità crescente delle informazioni, Looker introduce dashboard tabulate che consentono di organizzare i report in sezioni logiche, migliorando la leggibilità e l’esperienza utente. I filtri intelligenti si adattano automaticamente al contesto di ogni scheda, facilitando la navigazione tra diversi set di dati. Inoltre, la possibilità di applicare temi personalizzati (custom themes) garantisce che ogni visualizzazione sia allineata con il branding aziendale, aumentando l’engagement e l’adozione degli strumenti analitici all’interno dell’organizzazione. La governance rimane centrale: un flusso di certificazione dedicato distingue chiaramente i dati verificati dagli esperimenti ad-hoc, mantenendo la fiducia nelle informazioni condivise.
“Guida completa alle nuove funzionalità di Looker 2025”
Ottimizzazione computazionale e scientifica
Sotto il cofano delle applicazioni AI, Google Cloud ha introdotto innovazioni tecniche cruciali per l’efficienza del training. Il rounding stocastico emerge come una tecnica fondamentale per l’addestramento di modelli a bassa precisione (FP8 e 4-bit), risolvendo il problema dei gradienti che svaniscono (vanishing gradients) tipico degli arrotondamenti tradizionali. Introducendo una componente probabilistica nell’approssimazione dei valori numerici, questa tecnica preserva l’integrità del segnale durante il training, permettendo ai modelli di generalizzare meglio e di sfruttare appieno l’accelerazione hardware delle nuove TPU e GPU NVIDIA Blackwell.
Questa potenza di calcolo viene messa al servizio della scienza attraverso la collaborazione tra Google Public Sector e il Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti per la missione Genesis. Utilizzando i modelli Gemini per ragionamenti multimodali complessi, DeepMind sta accelerando la scoperta scientifica nei laboratori nazionali, automatizzando l’analisi della letteratura e la formulazione di ipotesi. Parallelamente, AlloyDB AI sta rivoluzionando l’interazione con i database relazionali migliorando l’accuratezza delle query text-to-SQL tramite l’uso di contesti descrittivi e prescrittivi, permettendo agli utenti di interrogare dati complessi usando il linguaggio naturale con una precisione che sfiora il 99%.
Domande frequenti su Google Cloud 2025
Quali sono le principali novità di sicurezza in Google Cloud per il 2025?
Google Cloud ha introdotto strumenti come AI Protection e il Cloud API Registry in Vertex AI per governare gli agenti intelligenti. Inoltre, l’acquisizione di Wiz e l’uso di sandbox su GKE con gVisor rafforzano la sicurezza multicloud e l’isolamento dei carichi di lavoro AI.
Come funziona la nuova analisi self-service di Looker?
La funzione Explores self-service permette agli utenti di caricare autonomamente file CSV e fogli di calcolo, combinandoli con i dati aziendali esistenti senza scrivere codice. Le nuove dashboard a schede e i temi personalizzabili migliorano l’organizzazione e la presentazione dei dati.
Cos’è il rounding stocastico e perché è importante per l’AI?
Il rounding stocastico è una tecnica matematica che introduce probabilità nell’arrotondamento dei numeri durante l’addestramento dei modelli AI. È essenziale per addestrare modelli a bassa precisione (come 4-bit) senza perdere informazioni critiche, migliorando l’efficienza e le prestazioni dell’hardware.
In che modo AlloyDB AI migliora le interrogazioni dei database?
AlloyDB AI utilizza l’intelligenza artificiale per tradurre domande in linguaggio naturale in query SQL precise (text-to-SQL). Grazie all’uso di contesti descrittivi e prescrittivi, ottimizza la comprensione dello schema del database, aumentando significativamente l’accuratezza delle risposte.
