{"id":8265,"date":"2026-01-14T10:18:11","date_gmt":"2026-01-14T09:18:11","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.besharp.it\/?p=8265"},"modified":"2026-01-14T11:15:56","modified_gmt":"2026-01-14T10:15:56","slug":"costi-di-data-transfer-su-aws-facciamo-i-conti-dalle-pillole-a-3-scenari-reali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/costi-di-data-transfer-su-aws-facciamo-i-conti-dalle-pillole-a-3-scenari-reali\/","title":{"rendered":"Costi di Data Transfer su AWS: facciamo i conti! Dalle “pillole” a 3 scenari reali"},"content":{"rendered":"\n

Nell\u2019articolo precedente: “Guida ai costi di Data Transfer su AWS in pillole<\/a>” abbiamo esplorato in dettaglio i costi di network su AWS: data transfer in ingresso e uscita, tra\ufb03co tra Region e Availability Zone, VPC peering, NAT Gateway e VPC Endpoints. La teoria \u00e8 chiara. <\/p>\n\n\n\n

Ma come si traduce nella pratica?<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 il momento di passare dall’astrazione alla realt\u00e0. In questo articolo analizzeremo tre scenari reali di complessit\u00e0 crescente<\/strong>, dimostrando come una corretta analisi dei costi di network possa portare a risparmi signi\ufb01cativi e decisioni architetturali pi\u00f9 consapevoli.<\/p>\n\n\n\n

Preparate i vostri Jupyter Notebook: \u00e8 tempo di fare i conti.<\/p>\n\n\n\n

Caso 1: MongoDB Atlas – Public Endpoint vs VPC Peering<\/h2>\n\n\n\n

Il contesto<\/h4>\n\n\n\n

Un’applicazione ospitata su AWS utilizza MongoDB Atlas come database. Attualmente l’accesso avviene tramite endpoint pubblici, ma ci viene chiesto di valutare se convenga investire tempo per con\ufb01gurare un VPC Peering verso la VPC messa a disposizione da MongoDB.<\/p>\n\n\n\n

La di\ufb00erenza sostanziale tra le due soluzioni risiede nel percorso di rete:<\/p>\n\n\n\n