Per Nutanix il tema non è più soltanto l’iperconvergenza. La società che ha contribuito a costruire il mercato dell’HCI cerca oggi di ridefinire il proprio ruolo come piattaforma aperta per la gestione di workload distribuiti, container, virtualizzazione, database e applicazioni AI, in una fase in cui le imprese stanno progressivamente ripensando il modo in cui progettano le infrastrutture IT.
È questa la direzione delineata da Albert Zammar, nominato Country Manager Italia all’inizio del 2026, durante un incontro con la stampa dedicato all’evoluzione tecnologica e strategica del vendor.
Nel ripercorrere la traiettoria dell’azienda, Zammar ha inserito Nutanix all’interno di quella categoria di player che, nel tempo, hanno contribuito ad aprire nuovi mercati infrastrutturali. Come VMware aveva trasformato la virtualizzazione in uno standard enterprise, Veeam aveva ridefinito il backup moderno e Riverbed aveva introdotto il concetto di WAN optimization, così Nutanix avrebbe costruito il mercato dell’iperconvergenza attorno all’idea del “data center in a box”, integrando capacità computazionale, networking e storage all’interno di uno stack unificato.
Secondo il manager, il fatto stesso che oggi esista una concorrenza strutturata attorno all’HCI dimostra come quel mercato abbia ormai raggiunto una piena maturità. Ma proprio l’evoluzione delle esigenze enterprise starebbe imponendo un ulteriore salto di paradigma. Le grandi organizzazioni continuano infatti a operare su infrastrutture stratificate nel tempo, organizzate per silos tecnologici e costruite attorno a investimenti che non possono essere semplicemente sostituiti in modo radicale.
Da qui la necessità, per Nutanix, di evolvere da piattaforma iperconvergente a layer infrastrutturale distribuito, capace di governare dati e applicazioni attraverso ambienti eterogenei che spaziano dall’edge ai cloud pubblici, passando per cloud privati, managed service provider e data center on-premise tradizionali.
In questa prospettiva assume centralità il concetto di piattaforma aperta. “Essere una piattaforma vuol dire essere un sistema aperto”, ha osservato Zammar, sottolineando come l’obiettivo sia quello di offrire una console unificata in grado di far dialogare workload, applicazioni e infrastrutture distribuite indipendentemente dall’ambiente in cui risiedono.
Ecosistema aperto e partnership infrastrutturali
La trasformazione della piattaforma passa anche attraverso l’espansione dell’ecosistema tecnologico. Nutanix rivendica infatti un progressivo superamento del modello originario di stack chiuso, aprendo la piattaforma a integrazioni con vendor storage e hardware di terze parti.
Tra gli annunci principali del .NEXT di Chicago figura l’accordo con NetApp, che consente di gestire ONTAP all’interno della piattaforma Nutanix. Una partnership che, secondo Zammar, assume particolare rilevanza nel mercato italiano, dove NetApp mantiene una forte presenza soprattutto nel segmento midmarket.
Accanto a NetApp, il manager ha richiamato anche le collaborazioni con Everpure, precedentemente Pure Storage, e con i principali vendor server, inclusi Cisco, Dell, HPE, Lenovo e Fujitsu, confermando una strategia che punta ad ampliare progressivamente la compatibility list della piattaforma.
Il tema delle certificazioni hardware sta assumendo particolare importanza in una fase di shortage globale di componenti, GPU e CPU, legata all’esplosione dei workload AI. Secondo Nutanix, il mercato sta reagendo accelerando i processi di validazione delle piattaforme e privilegiando configurazioni costruite con componenti immediatamente disponibili, così da ridurre i tempi di delivery.
AI, container e infrastrutture ibride
La strategia Nutanix si inserisce in un contesto di trasformazione più ampio che emerge anche dall’Enterprise Cloud Index 2026, studio realizzato da Wakefield Research su 1.600 dirigenti IT, cloud ed engineering di aziende con oltre 500 dipendenti distribuite in 14 Paesi, inclusa l’Italia.
Il report restituisce l’immagine di un’infrastruttura enterprise sempre più guidata dall’intelligenza artificiale, dalla containerizzazione e dalla necessità di gestire workload distribuiti. L’87% degli executive prevede infatti un aumento del livello di containerizzazione delle applicazioni nei prossimi tre anni, mentre l’85% ritiene che sia proprio la crescita dell’AI a spingere in modo significativo l’adozione dei container.
Non a caso, oltre quattro organizzazioni su cinque dichiarano ormai di sviluppare le nuove applicazioni direttamente in ambienti containerizzati, considerati più adatti a garantire portabilità, orchestrazione e scalabilità dei carichi AI.
Secondo il report, le principali motivazioni che stanno accelerando l’adozione dei container riguardano performance, sicurezza dei dati, produttività degli sviluppatori, AI readiness, portabilità tra ambienti differenti e sovranità del dato.
Il quadro che emerge è quello di infrastrutture sempre più ibride. Oggi il 71% delle organizzazioni esegue applicazioni AI su una combinazione di macchine virtuali tradizionali e container, mentre una quota crescente inizia a utilizzare ambienti bare metal per workload particolarmente intensivi.
AI agent e il problema della shadow AI
L’adozione accelerata dell’intelligenza artificiale porta però con sé anche nuovi problemi di governance. Uno dei temi più rilevanti emersi dall’Enterprise Cloud Index riguarda infatti la diffusione della shadow AI all’interno delle organizzazioni.
Il 79% dei dirigenti IT intervistati dichiara di imbattersi in applicazioni o agenti AI implementati direttamente da business unit o dipendenti senza supervisione dell’IT centrale, mentre l’87% considera l’utilizzo non governato di strumenti AI un rischio concreto per il business.
Secondo Nutanix, il problema nasce soprattutto dalla persistenza di silos organizzativi tra IT e linee di business. L’82% degli executive ritiene infatti che questa frammentazione renda più difficile eseguire efficacemente le iniziative tecnologiche, creando inefficienze operative e aumentando il rischio di utilizzo improprio dei dati.
Il tema assume particolare rilevanza nel contesto normativo europeo, dove la crescita delle applicazioni AI si intreccia con requisiti di compliance, protezione della proprietà intellettuale e governance del dato. Zammar richiama anche il ruolo dell’AI Act come primo insieme di guardrail regolatori, pur sottolineando che il problema principale per chi gestisce le infrastrutture riguarda soprattutto la capacità di sostenere la crescente domanda computazionale generata dai workload AI.
Nutanix AI Agents e orchestrazione delle risorse
È in questo scenario che si inserisce la strategia Nutanix sugli AI agent, annunciata durante il .NEXT di Chicago. L’idea è quella di introdurre un layer di orchestrazione capace di fare da gateway tra agenti AI e infrastruttura sottostante, monitorando in modo dinamico utilizzo di GPU, CPU e memoria e distribuendo le risorse in maniera più efficiente lungo lo stack.
Secondo Zammar, molte organizzazioni stanno affrontando i progetti AI attraverso logiche di overprovisioning, allocando capacità computazionale superiore al necessario per evitare colli di bottiglia operativi. La piattaforma Nutanix punta invece a ottimizzare il consumo delle risorse, cercando di capire quando gli agenti AI stanno realmente utilizzando memoria e capacità elaborativa e redistribuendo dinamicamente tali risorse.
Kubernetes bare metal e un modello operativo unificato per VM e container
Un altro tassello della strategia riguarda NKP Metal, la soluzione annunciata al .NEXT di Chicago che estende la Nutanix Kubernetes Platform agli ambienti Kubernetes eseguiti direttamente su infrastruttura bare metal senza passare da hypervisor intermedi.
Il tema non riguarda soltanto Kubernetes, ma la costruzione di un modello operativo unico capace di governare contemporaneamente macchine virtuali, container e workload AI ad alta intensità computazionale. Secondo Nutanix, infatti, molte delle applicazioni moderne – in particolare negli scenari edge e negli ambienti AI training basati su GPU dense – richiedono prestazioni, accesso diretto all’hardware e flessibilità difficili da ottenere attraverso stack fortemente virtualizzati.
Per Nutanix, il futuro delle infrastrutture enterprise sarà caratterizzato proprio dalla coesistenza tra workload tradizionali basati su macchine virtuali e nuove applicazioni sviluppate come microservizi containerizzati. Le VM continueranno a sostenere molte applicazioni core, mentre i container rappresenteranno il modello prevalente per lo sviluppo agile e cloud native.
Storicamente, però, l’esecuzione di Kubernetes su bare metal ha introdotto una notevole complessità operativa. Provisioning dei server fisici, aggiornamenti firmware, gestione dello storage, networking e lifecycle management hanno spesso costretto le aziende a costruire team altamente specializzati e separati rispetto alle operation tradizionali.
Con NKP Metal, Nutanix porta negli ambienti bare metal lo stesso approccio operativo già adottato nelle infrastrutture virtualizzate, portando automazione, orchestrazione e gestione del ciclo di vita direttamente sull’infrastruttura fisica. Il punto centrale della proposta è quella che il vendor definisce una “dual-native architecture”, cioè un’architettura in cui macchine virtuali e container vengono trattati come componenti infrastrutturali di pari livello all’interno dello stesso layer operativo.
Dal punto di vista tecnico, la piattaforma introduce deployment automatizzato dei nodi fisici attraverso Nutanix Foundation, lifecycle management di firmware e sistemi operativi tramite Lifecycle Manager e integrazione con i servizi dati Nutanix anche negli ambienti Kubernetes bare metal.
Per lo storage, le organizzazioni possono utilizzare interfacce CSI tradizionali oppure adottare Cloud Native AOS, versione progettata specificamente per deployment Kubernetes bare metal, mantenendo i servizi storage il più vicino possibile ai workload containerizzati.
Secondo Nutanix, l’obiettivo è offrire una gestione “cloud-like” anche su infrastrutture fisiche ad alte prestazioni, consentendo provisioning, patching, scaling e aggiornamenti dei cluster Kubernetes bare metal con livelli di automazione e consistenza operativa simili a quelli degli ambienti virtualizzati.
L’esecuzione diretta dei container sul bare metal viene considerata particolarmente importante negli ambienti edge, dove ridurre l’overhead infrastrutturale diventa essenziale per semplificare deployment e gestione operativa, ma anche nei workload AI che richiedono accesso diretto a infrastrutture GPU-intensive.
Zammar sottolinea inoltre che la piattaforma si basa su vanilla Kubernetes, cioè sulla distribuzione Kubernetes standard, senza personalizzazioni proprietarie particolarmente invasive, così da ridurre il rischio di lock-in infrastrutturale.
Storage, data visibility e database vettoriali
Sul fronte storage, Nutanix ha annunciato Unified Storage 5.3, versione che introduce funzionalità di smart tiering verso Google Cloud e OVHcloud S3.
La piattaforma punta a distinguere automaticamente tra dati “pregiati”, cioè maggiormente utilizzati, e dati meno critici, spostando questi ultimi verso tier storage meno costosi e mantenendo invece i workload più rilevanti su livelli ad alte prestazioni.
Sempre nell’ottica della governance del dato si inserisce anche Data Lens 2.0, piattaforma di visibility progettata per catalogare dati strutturati e non strutturati, raccogliere log, rilevare anomalie negli accessi e identificare comportamenti potenzialmente rischiosi anche in tempo reale.
Secondo Nutanix, la soluzione può operare sia in ambienti cloud sia on-premise, inclusi ambienti air gap, con l’obiettivo di prevenire problemi di sicurezza prima che producano impatti operativi.
Tra gli annunci del .NEXT rientra anche la nuova integrazione certificata tra Nutanix Database Service (NDB) e MongoDB Ops Manager, disponibile con NDB 2.10 per i clienti MongoDB Enterprise Advanced. L’integrazione nasce per semplificare la gestione operativa di ambienti MongoDB distribuiti e mission critical, combinando automazione infrastrutturale, lifecycle management e protezione dei dati all’interno di workflow unificati.
NDB rappresenta uno degli elementi meno conosciuti ma più strategici della piattaforma Nutanix. Non si tratta semplicemente di un database-as-a-service, ma di un layer software progettato per automatizzare provisioning, patching, cloning, backup, recovery e gestione operativa dei database enterprise direttamente all’interno dell’infrastruttura Nutanix. L’obiettivo è ridurre la separazione tradizionale tra team infrastrutturali e DBA, centralizzando l’automazione operativa e standardizzando la gestione del ciclo di vita dei database.
La piattaforma nasce per supportare database mission critical distribuiti in ambienti ibridi e multicloud, automatizzando molte attività normalmente gestite manualmente dai team database. NDB si occupa infatti di provisioning, scaling, patch management, aggiornamenti, cloning e protezione dei dati attraverso workflow policy-driven che riducono la complessità operativa e limitano l’intervento umano.
Nel caso specifico di MongoDB, il tema assume particolare rilevanza nel contesto AI. MongoDB viene utilizzato sempre più spesso come piattaforma dati per applicazioni AI, workload RAG e sistemi basati su retrieval semantico grazie alle funzionalità integrate per ricerca, gestione dei dati operativi e AI-powered retrieval. Secondo Nutanix, molte organizzazioni stanno cercando di modernizzare workload legacy e contemporaneamente costruire infrastrutture capaci di sostenere applicazioni AI su larga scala, ma la crescente complessità operativa rende difficile coordinare infrastruttura, database, backup e recovery.
L’integrazione tra NDB e MongoDB Ops Manager punta proprio a unificare questi livelli attraverso workflow automatizzati che riducono le attività manuali e accelerano le operation. Attraverso l’integrazione con MongoDB Ops Manager, la funzionalità NDB Time Machine coordina backup e recovery tramite snapshot application-aware, consentendo operazioni di restore più rapide e prevedibili. Nutanix parla di recovery time misurabili in minuti e di funzionalità di point-in-time recovery fino al singolo secondo grazie all’utilizzo degli oplog MongoDB.
È proprio sul tema della continuità operativa che Nutanix cerca di differenziare NDB rispetto agli approcci più tradizionali di gestione database. La piattaforma combina snapshot storage, raccolta continua dei log e orchestrazione dei workflow di recovery per garantire RPO e RTO molto ridotti anche in ambienti business critical. L’idea è superare il semplice concetto di backup tradizionale introducendo meccanismi di recovery granulare e veloce, particolarmente importanti nei workload AI-driven dove disponibilità del dato, consistenza e rapidità di ripristino diventano elementi centrali dell’architettura applicativa.
L’integrazione introduce inoltre funzionalità di visibilità operativa unificata: MongoDB Ops Manager fornisce monitoraggio, alerting e insight sul comportamento dei database, mentre NDB aggiunge correlazione con le metriche infrastrutturali di compute e storage, offrendo una vista operativa end-to-end sull’intero stack.
Attraverso NDB, Nutanix punta quindi a rafforzare ulteriormente il proprio posizionamento come layer operativo per workload AI, database distribuiti e applicazioni cloud native, estendendo il modello di automazione infrastrutturale anche agli ambienti MongoDB enterprise su larga scala.
Cloud sovrano e workload distribuiti
L’Enterprise Cloud Index evidenzia come il tema della sovranità del dato stia diventando centrale nelle decisioni infrastrutturali. L’80% degli executive considera infatti la data sovereignty una priorità elevata, mentre oltre la metà delle organizzazioni dichiara di voler mantenere dati e infrastrutture all’interno dei confini nazionali principalmente per ragioni di sicurezza, protezione dei dati e compliance.
Parallelamente, la crescita dell’AI sta consolidando modelli infrastrutturali ibridi. Il 65% delle organizzazioni utilizza managed service provider per l’esecuzione delle applicazioni AI, confermando come i workload legati all’intelligenza artificiale siano ormai distribuiti per natura tra cloud pubblici, ambienti privati, edge e infrastrutture locali.
In questo scenario Nutanix colloca anche la disponibilità della piattaforma all’interno di AWS European Sovereign Cloud, con l’obiettivo di garantire che i dati restino confinati nell’Unione Europea e aderiscano ai requisiti normativi europei.
La pressione sulle infrastrutture enterprise
Secondo Nutanix, l’attuale fase di trasformazione non è guidata soltanto dai costi o dai cambiamenti nei modelli di licensing degli incumbent storici della virtualizzazione, ma soprattutto dalla necessità di modernizzare le infrastrutture per sostenere workload AI, container, database distribuiti e architetture edge.
La crescente diffusione di workload AI, container e architetture distribuite sta spingendo molte aziende enterprise a riconsiderare la dipendenza da singoli fornitori infrastrutturali e a valutare modelli multi-vendor più flessibili.
Zammar parla apertamente di una “seconda ondata” di trasformazione: dopo una prima fase caratterizzata dallo shock iniziale sui costi e dalle modifiche nelle politiche commerciali degli incumbent, molte aziende starebbero ora affrontando una revisione infrastrutturale più strutturata, pianificando concretamente percorsi alternativi.
Secondo il manager, il vero driver non è semplicemente il risparmio economico, perché le strategie di pricing possono sempre essere rinegoziate. La questione centrale riguarda invece la costruzione di infrastrutture “future ready”, capaci di gestire virtualizzazione, Kubernetes, database, AI agent e workload distribuiti all’interno di un unico layer operativo.
In questa prospettiva, Nutanix rivendica una posizione differenziante rispetto ai competitor tradizionali della virtualizzazione o del cloud management, sostenendo di essere oggi l’unica piattaforma capace di integrare nativamente virtualizzazione, Kubernetes bare metal, database certificati e strumenti avanzati di data visibility all’interno di un unico stack infrastrutturale.
Pubblica amministrazione, finance e manifattura
Sul mercato italiano, la pubblica amministrazione viene indicata come uno dei segmenti più ricettivi, anche grazie agli investimenti legati al PNRR e ai processi di digitalizzazione avviati negli ultimi anni.
Banche e assicurazioni mostrano invece particolare attenzione verso temi di compliance, governance centralizzata e cloud sovrano, mentre il manifatturiero e il mondo dei servizi guardano soprattutto a edge computing, modernizzazione applicativa e containerizzazione.
Secondo Nutanix, la necessità di strategie multi-vendor cresce proporzionalmente alla complessità dell’IT aziendale: più aumenta la dimensione dell’infrastruttura, maggiore diventa l’esigenza di mantenere flessibilità architetturale ed evitare lock-in tecnologici.
