Self-Hosted

Cosa significa self-hosted per gli strumenti AI

Gli strumenti AI self-hosted girano su infrastruttura che controllate: laptop, VM privata, cluster Kubernetes nella VPC o un rack nel vostro data center. Il software può essere open source o con licenza commerciale. Il tratto decisivo è che prompt, documenti, embedding, log di conversazione e credenziali restano nel vostro perimetro, non in un SaaS multi-tenant del fornitore.

Self-hosting non è automaticamente più sicuro. Sposta su di voi aggiornamenti, backup, TLS, identità, segreti, capacità e risposta agli incidenti. Sceglietelo quando residenza dei dati, isolamento di rete o contratti lo richiedono, non perché on-prem suona più sicuro.

Perché i team ospitano l'AI in proprio

Residenza dei dati. Corpus e log di interazione restano in una regione scelta o on-premises se l'elenco pubblico di regioni di un SaaS non basta.

Isolamento di rete. Alcuni ambienti non possono chiamare un'API pubblica di modelli. Uno stack self-hosted può funzionare offline o solo tramite un gateway privato.

Personalizzazione. Auth, retention, routing dei modelli e integrazioni cambiano senza attendere la roadmap del fornitore.

Costo su scala. Se già operate Kubernetes o GPU, il prezzo per posto di un SaaS può superare quello dello stesso piano di controllo interno.

Cosa dovete comunque gestire

Patch, crescita dei log, margine di CPU o GPU, osservabilità e chi approva azioni distruttive. Se nessuno può fare rollback di un container ogni settimana, un prodotto gestito è spesso più sicuro anche con licenza gratuita.

Forme di deployment comuni

• VM singola o Docker Compose — team piccolo, proof of concept, laboratorio.
• Kubernetes — repliche, health check, rolling update.
• VPC cloud (AWS, GCP, Azure) — elasticità senza consegnare le conversazioni a un SaaS multi-tenant.
• Air-gap on-premises — niente Internet in uscita. Verificate che installer, licenza o crash reporter non telefonino a casa.

Chiedete file Compose, chart Helm o Terraform, e quali dati escono dal cluster per licenza, embedding o telemetria.

Come valutare uno strumento AI self-hosted

1. Percorso dei dati — tracce, embedding o ping di licenza escono dalla rete?
2. Identità — SSO, ruoli, log di audit, secret store.
3. Upgrade — migrazioni, breaking change, rollback.
4. Risorse — RAM, disco per i log, GPU se ci sono modelli locali.
5. Licenza — Apache 2.0, AGPL o SKU commerciale self-host.
6. Supporto — solo community o contratto con tempi di risposta.

Self-hosted, SaaS o ibrido

Il SaaS parte più in fretta. L'ibrido tiene i log sensibili in privato e usa un piano di controllo gestito. Il self-host completo è il default quando i contratti vietano a terzi di elaborare conversazioni.

Domande frequenti

Self-hosted è uguale a open source?

No. Potete self-hostare software proprietario con una chiave di licenza. Alcuni tool open source sono pratici solo come prodotto cloud.

Il self-hosting ci rende conformi a GDPR o HIPAA?

No. Servono ancora controllo accessi, retention e registro dei trattamenti. Self-hostare toglie una riga di sub-responsabile; non chiude la conformità.

Che hardware serve?

Un piano di controllo e apprendimento può stare su una VM piccola. I LLM locali richiedono GPU. Leggete le note hardware ufficiali prima di acquistare.

Chi non dovrebbe fare self-host?

Team senza reperibilità, backup testati o cadenza di patch. Allora un SaaS serio con accordo di trattamento è di solito meno rischioso di un cluster interno non manutenuto.