Molte aziende vedono i costi delle proprie piattaforme IoT crescere più velocemente dei sensori installati, intrappolate in una giungla di componenti intermedi e bridge custom. In questo articolo, scopriremo come ridurre il Total Cost of Ownership (TCO) eliminando la complessità inutile tra edge e cloud grazie a un’architettura snella basata su Waterstream e Kafka.
Partiamo da un caso d’uso: un’azienda manifatturiera con migliaia di device sul campo decide di portare tutti i dati IoT verso Kafka per abilitare analytics real‑time e applicazioni data‑driven. L’architettura sulla carta sembra impeccabile: servizio IoT gestito del cloud provider, cluster Kafka dedicato, bridge custom MQTT‑to‑Kafka, funzioni serverless per normalizzare i dati, storage intermedi per buffering.
Dopo alcuni mesi di produzione, il team Ops vive nei grafici di monitoring, mentre il CFO si chiede come sia possibile che i costi legati al cloud continuino a crescere più velocemente del numero di sensori.
Come vedremo, il problema non sono i costi in sé, ma la complessità strutturale che l’azienda si trova a pagare ogni singolo mese senza poterla ridurre davvero.
I Costi Nascosti
Quando si parla di TCO per piattaforme IoT, la discussione tende a concentrarsi su licenze software o sul numero di nodi Kafka necessari. In realtà, i costi veri si annidano nella giungla di componenti che stanno in mezzo: broker MQTT separato (gestito o self‑hosted), cluster Kafka, bridge di integrazione, connector, funzioni, code, database intermedi per compensare limiti dei sistemi a monte o a valle. Ogni componente aggiunge costo infrastrutturale, costo operativo (monitoring, patch, incident, on‑call) e costo di sviluppo e manutenzione per quel bridge MQTT‑Kafka che nessuno vuole più toccare.
Il TCO diventa pertanto impossibile da prevedere e quasi impossibile da ridurre senza rimettere in discussione l’intera architettura. Un caso reale raccontato nel nostro blog mostra un cliente in ambito logistics che è passato da circa 38.000 dollari al mese a 8.000 dollari al mese migrando da un servizio IoT gestito su cloud pubblico a una soluzione on‑prem basata su Waterstream.
Non è il cloud a essere troppo caro: è la complessità inutile che si accumula tra i device e la piattaforma dati.
Waterstream: quando togliere vale più che aggiungere
L’idea alla base di Waterstream è tanto semplice quanto dirompente: far parlare i dispositivi in MQTT direttamente con Kafka, senza un broker separato e senza layer di integrazione custom. I device si connettono via MQTT a Waterstream, che usa Kafka come unico backend di persistenza e distribuzione dei messaggi, e le applicazioni continuano a consumare da Kafka come già fanno oggi. Un container, device in MQTT, app in Kafka, zero “colla” custom.
La conseguenza è che scompare un intero strato architetturale fatto di bridge, code intermedie e funzioni per normalizzare o trasformare i dati. Waterstream si comporta come un componente stateless, perfetto per ambienti Kubernetes e cloud‑native, con deployment e scaling automatizzabili senza riconfigurare cluster complessi. Ciò significa che non serve più un team dedicato a tenere in piedi il “plumbing” tra il mondo MQTT e il mondo Kafka: quella complessità semplicemente non esiste più.
Dove si riduce davvero il TCO
Ridurre il TCO non significa “spendere per meno nodi”, bensì togliere complessità strutturale. Con Waterstream, questo si traduce in tre impatti concreti che ogni CFO e ogni responsabile IT può misurare.
Eliminare il broker MQTT separato e i bridge custom significa rimuovere intere voci dal budget infrastrutturale e operativo. Kafka diventa il back-end unico, Waterstream lo espone in MQTT, e ogni servizio gestito proprietario che viene sostituito è una riduzione di lock‑in e fee ricorrenti del cloud provider. Ogni componente in meno è un grafico di monitoring in meno, un alert in meno, una root cause analysis in meno.
Waterstream, inoltre, non mantiene stato: messaggi e informazioni di sessione vivono in Kafka. Questo semplifica radicalmente il lavoro di chi deve gestire la piattaforma in produzione. Deployment e scaling diventano standard in Kubernetes, gli aggiornamenti versioni e i rollback si gestiscono come per qualsiasi altro microservizio, e serve un unico stack di osservabilità per Kafka e Waterstream. Meno tempo a tenere in piedi l’infrastruttura, più tempo a costruire feature che generano valore per il business.
Sviluppo focalizzato su casi d’uso, non su protocolli
Senza livelli di integrazione ad hoc, i team possono ragionare in termini di casi d’uso invece che di protocolli. I dati IoT sono disponibili direttamente in Kafka, pronti per analytics real‑time, AI e automazioni, senza logica duplicata tra mondo MQTT e mondo Kafka. Pipeline dati più semplici significano più facili da testare, mettere in produzione e far evolvere nel tempo.
Ed è così che il TCO si abbassa davvero: meno righe di codice “invisibile” scritte per far comunicare sistemi che dovrebbero già parlarsi, più investimenti su funzionalità a impatto diretto sul business.
From IoT Complexity to an AI-Ready Platform
Consideriamo ora il caso di un’azienda manifatturiera che gestisce decine di stabilimenti con migliaia di sensori per linea. Nello scenario iniziale, l’architettura prevedeva un servizio IoT gestito più Kafka, bridge custom, costi cloud in crescita e progetti di AI fermi perché i dati non arrivavano in modo affidabile ai data scientist. Con l’introduzione di Waterstream e una revisione architetturale, i device hanno continuato a parlare MQTT ma verso Waterstream, Kafka è diventato il nervo centrale unico per tutti i flussi dati operativi, e i team Data & AI hanno potuto accedere agli stream in tempo reale senza dover passare da pipeline aggiuntive.
I benefici sono stati immediati: riduzione significativa della spesa legata ai servizi IoT gestiti e ai componenti intermedi, tempo di onboarding di nuovi use case (alert, manutenzione predittiva, digital twin) che è passato da mesi a settimane, e una piattaforma nativamente pronta per integrare modelli AI e use case avanzati senza ulteriori patch architetturali.
Non si tratta solo di risparmiare: si tratta di trasformare una piattaforma che drena budget in un asset strategico che abilita innovazione.
Il ruolo di Bitrock: Dal PoC al run di produzione
Per contenere davvero il TCO servono scelte architetturali solide, governance del cambiamento e una roadmap chiara che guardi agli obiettivi di business, non solo alla tech stack.
Ed è proprio qui che entra in gioco Bitrock, con la progettazione e implementazione di piattaforme cloud‑native e di streaming pensate per scalabilità, resilienza e costi sotto controllo.
Il percorso che Bitrock progetta con i clienti parte sempre da un assessment dell’architettura attuale e del TCO effettivo (inclusi i costi nascosti di complessità), prosegue con il disegno di un’architettura target allineata con gli obiettivi di business e la roadmap digitale, e si concretizza in un’implementazione incrementale (PoC, rollout, industrializzazione) con attenzione a osservabilità, security e change management.
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