Une transformation nécessaire

L’adoption du Cloud ne fera pas en mode uniquement privé, ni uniquement public. Elle se fera en mode hybride, conjuguant des traitements issus de systèmes internes à d’autres, exécutés sur des plateformes de Cloud externes.

 

Ce cloud hybride associe ainsi de lourds traitements analytiques de données dans le Cloud, à des outils internes capables d’en extraire de l’information. Ces scenarii doivent véritablement trouver à terme leur place dans les systèmes d’information, en version étendue, des entreprises du monde entier.

 

Le Cloud hybride, au cœur aujourd’hui de tous les discours de fournisseurs technologiques de l’IT, est la prochaine voie à emprunter et s’insère naturellement dans les vastes chantiers de modernisation d’applications et de systèmes des entreprises – la transformation numérique.

La maturation de l’hybridation

Si aujourd’hui, le Cloud hybride peine encore à trouver un modèle d’industrialisation dans les SI des entreprises, dans cette équation de l’hybridation du Cloud, qui implique de jongler entre interne, privé et plateformes externalisées dans le Cloud, la nécessité de s’appuyer sur des briques d’intégration est indispensable. Dès lors, de la maturité des plateformes passe par des scenarii très aboutis autour du Cloud hybride.

 

Là où finalement, l’automatisation, fonction inhérente de la plateforme, doit pouvoir pleinement s’exprimer. La base technique et son orchestration Nous avons travaillé notre base technique ces dernières années afin d’avoir les briques inhérentes à cette hybridation. Notre cœur de réseau transformé en fabric ethernet permet l’automatisation des ressources réseaux, via une partie de notre Datacenter défini par logiciel (SDDC). Le management intégré via nos orchestrateurs Openstack et Azurestack, avec les couches de sécurisation et les réseaux virtuels permettent cette base indispensable à une hybridation réussie.

Les perspectives d’avenir

Et comment enfin ne pas penser aux possibilités multi-cloud de l’hybridation ? Un placement intelligent qui consisterait – du moins à terme – à déplacer ses traitements automatiquement, à partir de règles prédéfinies, s’appuyant sur des critères, comme le coût, les besoins en SLA, la proximité des données, etc. Ce scénario reste aujourd’hui complexe à mettre en place mais est une perspective d’avenir intéressante.