L’edizione 2025 di Microsoft Ignite da poco conclusasi ha delineato tra le tante novità presentate anche una ristrutturazione tettonica del data estate aziendale. La strategia del colosso tech USA punta infatti ad abbattere i silos tra database operazionali, analitici e intelligenza artificiale, puntando tutto su un approccio ibrido e, sorprendentemente, sempre più orientato agli standard aperti. Se fino a qualche anno fa l’ecosistema Azure poteva sembrare un “walled garden”, le novità annunciate suggeriscono un cambio di paradigma verso la flessibilità multicloud e l’interoperabilità, senza però rinunciare alla potenza del lock-in cognitivo offerto dai servizi IA integrati.

La svolta open source: Azure DocumentDB

Forse la mossa più politica, oltre che tecnica, è il rebranding e la riposizionamento di quello che conoscevamo come Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore). Il nuovo nome è Azure DocumentDB, ma la vera notizia è la governance. Microsoft ha infatti affidato questo servizio gestito alla Linux Foundation, allineandosi allo standard open-source DocumentDB.

Per i CTO e gli architetti software, questo non è un dettaglio semantico. Significa poter adottare un motore compatibile con MongoDB con la garanzia di una portabilità reale. La promessa è quella di slegare le organizzazioni dal timore del vendor lock-in proprietario, visto che lo stesso codice e gli stessi driver possono girare su Azure, su altri cloud o on-premise.

Sotto il cofano, Azure DocumentDB si presenta come una soluzione ottimizzata per l’era dell’IA generativa grazie a:

  • Vettorializzazione nativa: Supporto integrato per vector search e ricerca ibrida, essenziale per le applicazioni RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Scalabilità elastica: Autoscale istantaneo e disaccoppiamento tra scaling di calcolo e storage per ottimizzare i costi (TCO) senza sovradimensionare l’infrastruttura per gestire picchi sporadici
  • Sicurezza enterprise: Integrazione profonda con Microsoft Entra ID e chiavi gestite dal cliente, il tutto coperto da uno SLA del 99,995% e backup di 35 giorni inclusi

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Il gigante si rinnova: SQL Server 2025

Mentre il fronte NoSQL si apre all’open source, il bastione relazionale storico, SQL Server 2025, raggiunge la General Availability (GA) con lo scopo di portare l’IA dentro il database, non i dati fuori verso l’IA. La filosofia è quella di sfruttare il linguaggio T-SQL, lingua franca per milioni di sviluppatori, per orchestrare carichi di lavoro moderni.

La novità più rilevante in ottica di architettura dei dati è l’integrazione con Microsoft Fabric tramite la replica su OneLake. Questo abilita analisi near real-time senza la necessità di complessi e fragili processi ETL. Le specifiche tecniche rivelano un focus ossessivo sulla produttività e sulla sicurezza. Si può infatti accedere a modelli IA (ospitati localmente o in cloud) mantenendo i dati sicuri all’interno del perimetro aziendale e non mancano il supporto nativo JSON potenziato, API REST integrate e change event streaming per architetture a eventi.

Da segnalare anche l’ottimizzazione delle query e del locking per garantire uptime elevati anche sotto stress e l’integrazione di GitHub Copilot in SSMS e VS Code, oltre a un nuovo driver Python (mssql-python) che strizza l’occhio ai data scientist.

La nuova frontiera: Azure HorizonDB

Se SQL Server è la stabilità, Azure HorizonDB (attualmente in private preview) è la velocità pura applicata al mondo PostgreSQL. Microsoft sembra voler sfidare direttamente i competitor (come Aurora di AWS) proponendo un servizio database cloud progettato per la modernizzazione di app mission-critical.

L’architettura di HorizonDB è costruita per superare i limiti fisici del PostgreSQL open-source standard, con i benchmark interni che indicano velocità fino a tre volte superiori per transazioni e ricerche vettoriali rispetto alle implementazioni standard. Azure HorizonDB offre inoltre supporto fino a 15 repliche di calcolo, ciascuna con 192 vCore, e storage auto-scalante fino a 128 TB, mentre l’utilizzo dell’algoritmo DiskANN per l’indicizzazione vettoriale avanzata è fondamentale per carichi di lavoro AI su larga scala che richiedono bassa latenza.

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Fabric Databases: L’unificazione SaaS

Si passa poi alla disponibilità generale dei Microsoft Fabric databases. Qui l’approccio cambia radicalmente, visto che non si parla più di PaaS (Platform as a Service) ma di una vera esperienza SaaS (Software as a Service) unificata. Fabric databases fonde infatti il mondo SQL e Cosmos DB in un unico ambiente autonomo. L’obiettivo è eliminare la frizione infrastrutturale grazie a tre funzioni fondamentali:

  • Provisioning istantaneo: Nessuna configurazione complessa di server o cluster
  • Architettura autonoma: Il sistema si gestisce da solo, permettendo ai team di concentrarsi sulla logica applicativa
  • Intelligence integrata: Supporto nativo per i pattern RAG e integrazione fluida con l’ecosistema IA, che rendono questi database il backend ideale per le “intelligent apps” di nuova generazione

Fabric IQ e la comprensione del business

Spazio infine a Fabric IQ, che non sostituisce l’infrastruttura esistente, ma ne amplifica il valore introducendo un livello semantico e un’IA agentica capace di ragionare sul business in tempo reale.

Negli ultimi due anni, Microsoft Fabric ha unificato pipeline, data engineering, data warehousing, analisi e dati in streaming in un’unica piattaforma SaaS basata su OneLake. Con Real-Time Intelligence, ha inoltre permesso alle aziende di reagire istantaneamente ai dati, migliorando operatività e decision-making in settori come energia e sanità. L’estensione con Maps, Graph e Digital Twin Builder ha aggiunto anche la dimensione spaziale e relazionale.

Fabric IQ porta questo percorso oltre i dati, puntando alla comprensione condivisa del business. Le aziende non ragionano in termini di tabelle, ma di entità, connessioni, priorità e vincoli. Senza questa semantica, anche l’IA resta limitata e per questo Fabric IQ introduce un livello di semantic intelligence che traduce il patrimonio dati in un modello vivo del funzionamento aziendale.

Al centro c’è Ontology, un modello no-code che definisce entità, relazioni, regole e azioni, collegandole in tempo reale ai dati in OneLake. Accanto arriva Operations Agent, un sistema di agenti autonomi che monitorano condizioni live, valutano trade-off e agiscono automaticamente per ottimizzare risultati, mantenendo comunque un controllo umano.

Fabric IQ si integra con Foundry IQ e Work IQ, creando un livello di intelligenza unificata che combina dati operativi, documenti, email e conoscenza aziendale. Il vantaggio competitivo si sposta così dalla quantità di dati alla capacità di unificarli in un’intelligenza operativa capace di decisioni rapide, contestuali e affidabili, trasformando i processi aziendali in sistemi adattivi e auto-ottimizzanti.

(Immagine in apertura: Shutterstock)