Les équipes informatiques qualifiées savent qu'un seul Cloud ne suffit pas. Pour des raisons de conformité, il se peut que certaines données et applications doivent être maintenues en interne. Les limites budgétaires imposées au coût total de possession (TCO) peuvent pousser d'autres données vers les Clouds publics. Les entreprises doivent de plus en plus être en mesure de rapprocher plusieurs Clouds de façon transparente pour les utilisateurs et fluide pour le personnel informatique. La réalisation de ce projet implique souvent l'extraction des applications de l'infrastructure et le placement des charges de travail sur les ressources les plus appropriées, y compris des applications existantes, les vastes tâches complexes exigeant de véritables exploits de planification et de mise en œuvre.

Les équipes informatiques qualifiées savent qu'un seul Cloud ne suffit pas. Pour des raisons de conformité, il se peut que certaines données et applications doivent être maintenues en interne. Toute initiative informatique doit débuter par de nombreuses questions préliminaires. Lors de cette première phase, il peut néanmoins s'avérer difficile de de savoir quelles questions poser. Pour réussir la migration vers une infrastructure multi-Cloud évolutive et efficace, nous avons déterminé sept questions clés pour commencer votre voyage du bon pied. Voici les trois premières...

1. Comment puis-je minimiser le coût total de possession du multi-Cloud ?

Chaque application spécifique entraînera des coûts différents en fonction de l'infrastructure Cloud sur laquelle elle est exécutée. Par exemple, les applications exécutées localement peuvent atteindre une plus grande densité et utilisation grâce à la virtualisation et à la conteneurisation, qui peuvent aider à améliorer le coût total de possession. Le service informatique peut optimiser l'utilisation en analysant en continu les performances entre les machines virtuelles (MV) et les conteneurs. Même si ces applications sortent du site pour être accessibles dans des Clouds publics ou hybrides, des outils efficaces permettent de gérer toutes les ressources depuis une même console d'administration.

L'augmentation rapide du volume de données accumulées par les entreprises se traduit par une hausse des coûts. Les coûts de stockage des données sont généralement bien compris, mais certains groupes ne sont peut-être pas pleinement conscients des dépenses impliquées par le déplacement de données entre les environnements Cloud. Afin de clarifier le TCO, nous vous recommandons d'explorer les coûts de gestion des données dans les Clouds.

De la même façon, un examen des coûts de licence s'impose. La plupart des licences de logiciels d'entreprise fonctionnant sur une base « par cœur », il est primordial que votre infrastructure de Cloud public ou privé soit performante. Les performances du processeur jouent évidemment un grand rôle ici, mais il en est de même pour la mémoire et le stockage, qui peuvent diminuer la disponibilité des données pour les processeurs.

Il est également crucial de comprendre que les applications peuvent résider sur des Clouds différents à différents stades de leur cycle de vie. Une application peut, par exemple, connaître une phase de développement et de test dans le Cloud public, afin de limiter les coûts, puis être déplacée sur un Cloud privé pour la production.

2. Quel processus peut le mieux dicter le placement des charges de travail ?

Les charges de travail peuvent être classées selon plusieurs critères. Leurs applications sont-elles commercialisées, stratégiques ou limitées par le retour sur investissement (ROI) ? Nécessitent-elles un certain type de Cloud ? D'ailleurs, les charges de travail en question sont-elles même compatibles avec le Cloud ? Les réponses à ces questions peuvent aider à déterminer comment et où traiter une application. Voir Figure 1.

Figure 1 : processus de rationalisation du placement des charges de travail

Distinguer les charges de travail et les applications, puis les placer de façon appropriée, est essentiel à toute stratégie multi-Cloud tenant compte du ROI. Vous trouverez plus de détails sur les considérations liées au placement des charges de travail dans ce livre blanc.

3. Quelle architecture dois-je envisager pour la gravité et l'affinité des données dans un environnement multi-Cloud ?

Comme les planètes, les grandes masses de données tendent à attirer plus de données, applications et services vers elles-mêmes. La plupart des entreprises font l'expérience de cette gravité dans leurs sources de données en augmentation constante, mais mettre ces données à disposition des outils d'analyse peut représenter un défi. En fait, entre la compartimentation des données, l'archivage profond, les infrastructures de données incompatibles et l'identification des données pertinentes, il n'est pas étonnant que la plupart des entreprises utilisent moins de 1 % de leurs données pour l'analytique1. Pourtant, ces questions doivent être résolues avant que votre entreprise puisse faire évoluer sa stratégie analytique, a fortiori dans un environnement multi-Cloud.

Si vous cherchez un moyen de rapprocher les données des ressources de calcul afin d'éviter la latence de traitement, une stratégie plus agressive peut être une solution. Parfois, vous pouvez souhaiter porter ou synchroniser des données avec la MV pertinente ou, inversement, créer un pool de données plus centralisé avec des performances d'E/S plus rapides et à latence plus faible. Gardez également à l'esprit que le déplacement de données vers un Cloud public peut être bon marché, mais que leur récupération peut au contraire s'avérer onéreuse.

Quelle est la prochaine étape ?

Nous vous avons promis sept questions et tenons toutes les réponses à votre disposition. En plus des questions ci-dessus, notre livre blanc intitulé « Un multi-Cloud qui fonctionne : sept considérations pour l'optimisation de votre environnement multi-Cloud » en explore quatre autres de façon détaillée. Vous apprendrez aussi comment les toutes nouvelles technologies Intel® peuvent vous aider à améliorer vos compétences dans le domaine du Cloud, par exemple en bénéficiant d'une densité de MV par nœud jusqu'à 36 % supérieure sur Microsoft* Windows Server grâce à la mémoire persistante Intel® Optane™ DC2 fournie avec la 2e génération de processeurs Intel® Xeon® Scalable.

Suivez nos conseils pour vous assurer que votre prochaine stratégie Cloud va dans la bonne direction.

À RETENIR
• La construction d'un environnement multi-Cloud exige une réflexion minutieuse. Vous devez donc planifier en amont, et avec précision

• Minimisez le coût total de possession en tenant compte des coûts associés au placement optimal des charges de travail, au stockage des données et aux licences logicielles

• Déterminez une stratégie de placement des charges de travail claire et des critères d'évaluation reproductibles

• Rassemblez les ressources informatiques pour travailler, le cas échéant, avec l'affinité et la gravité des données

1Source : https://hbr.org/2017/05/whats-your-data-strategy

236 % de machines virtuelles en plus par nœud pour les bases de données OLTP virtualisées multilocataires avec la mémoire persistante Intel® Optane™ DC : un nœud, deux processeurs Intel® Xeon® Scalable de 2e génération 26 cœurs, technologie Hyper Threading activée, technologie Turbo activée, 768 Go, 0 (24 emplacements/32 Go/DDR 2 666), un disque Samsung* PM963 M.2 960 Go, sept disques Samsung* PM963 M.2 960 Go, quatre unités de stockage SSD Intel® S4600 (1,92 To), une carte Intel X520 SR2 (10 Gbit), Windows* Server 2019 RS5-17763, OLTP Cloud Benchmark, test effectué par Intel le 31/01/2019 ; comparé à un système avec un nœud, deux processeurs Intel® Xeon® Scalable de 2e génération 26 cœurs, technologie Hyper Threading activée, technologie Turbo activée, 192 Go, 1 To (12 emplacements/16 Go/DDR 2 666 + 8 emplacements/128 Go/mémoire persistante Intel® Optane™ DC 2 666), un disque Samsung* PM963 M.2 960 Go, sept disques Samsung* PM963 M.2 960 Go, quatre unités de stockage SSD Intel® S4600 (1,92 To), une carte Intel X520 SR2 (10 Gbit), Windows* Server 2019 RS5-17763, OLTP Cloud Benchmark, test effectué par Intel le 31/01/2019.