La cartographie donne sa juste valeur à l’information détenue dans le multicloud

Si le multicloud a libéré les entreprises de l’enfermement constructeur auquel elles étaient tristement habituées, la technologie cloud tend en revanche à diluer et à disperser l’information. Or, l’entreprise reste la seule responsable de la gestion, de l’exploitation et de la conformité de sa data. Pour en être véritablement maître, la cartographie et la classification de la donnée est un préalable désormais indispensable. Cerise sur le gâteau, ces solutions, particulièrement performantes à l’heure du big data et de l’intelligence artificielle, aident également les entreprises à intégrer activement et en conscience le grand mouvement d’intérêt général que représente aujourd’hui l’Open Data.

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L’IoT ou comment traiter le volume de données en temps réel

L’Internet des Objets (IoT) génère de la valeur ; il produit aussi des données dont le gigantesque volume entraîne une remise en question des modèles de stockage. L’IoT accroît la pression sur l’infrastructure qui doit répondre aux deux conditions que posent le volume des données et son traitement en temps réel. Dans un contexte où il s’agit d’aller plus vite, de manière plus agile et plus sûre, le Cloud Computing reste le modèle le plus prisé même si l’environnement de stockage est amené à évoluer avec les projets croissants d’objets connectés.

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Le cloud d’entreprise, aussi flexible que le cloud public

Allez, faisons table rase du passé. Balayons d’un revers de main les systèmes traditionnels, le shadow IT et l’attente interminable pour le moindre environnement de développement. Tournons-nous vers l’avenir et les infrastructures hyperconvergées et scalables, les catalogues de services riches et disponibles dans la seconde, les ROI satisfaisants.
Tout ceci, bien maîtrisé, sous contrôle, pour un vrai cloud privé, aussi efficace et sécurisé qu’un cloud public et surtout, prêt à l’hybridation.

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L’hyperconvergence : la simplicité et l’évolutivité plébiscitées (saison 1)

Disposer d’une infrastructure plus performante pour améliorer l’efficacité opérationnelle : c’est là toute la promesse de l’hyperconvergence qui concentre le stockage principal et les fonctions de calcul en une seule et même solution. Après plusieurs années de développement, le modèle se structure autour d’une technologie aujourd’hui mature qui propose une gamme d’appliances et de services associés en réponse à l’infrastructure classique.

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De nouvelles compétences au sein de la nouvelle DSI

Dans une démarche d’externalisation, la DSI ne peut plus se limiter aux enjeux d’infrastructures et d’investissements. Son périmètre d’action s’exprime dorénavant en termes de services, de disponibilité et de consommation à l’usage dans un contexte où les besoins changent et où les contraintes évoluent.

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Stockage : faut-il séparer la tête et les jambes ?

En découplant la couche « gestion et services » de la couche propre au stockage, le SDS (Software Defined Storage) s’inscrit dans un environnement plus large de solutions software-defined qui fait la distinction entre le logiciel et le matériel. Flexible, évolutif, économique… le SDS mise sur l’intelligence logicielle pour faire évoluer les infrastructures et répondre aux enjeux de performance.

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Données d’entreprise : l’optimisation est dans le stockage

Capital de l’entreprise, les données se déplacent vers des périphériques de stockage secondaire, là où elles résident en masse, souvent en ordre dispersé. La croissance exponentielle du volume de data tend vers une harmonisation du paysage de stockage et une nouvelle gestion des données. Question d’équilibre entre accès, coûts et performance. 

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Le Edge Computing déplace le centre de gravité des données

Gestion plus souple des données, réduction du temps de latence et de l’empreinte énergétique liée à l’infrastructure, évolution de l’entreprise vers une architecture sans serveur… C’est la promesse du Edge Computing, une alternative au Cloud Computing, qui dessine les contours d’un nouvel environnement analytique… à la périphérie du réseau.

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A chaque typologie de données, son infrastructure de stockage

L’explosion du volume des données pose de plus en plus la question de leur stockage. Si les entreprises s’intéressent de près aux algorithmes de stockage, c’est parce que les données orientent les décisions stratégiques. A condition de choisir la solution de stockage la plus adaptée à la fréquence d’accès aux données.

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IA et Infra : font ils bon ménage ?

Utilisée pour extraire du sens, traiter des requêtes, produire de meilleurs résultats et prendre rapidement les bonnes décisions, l’intelligence artificielle nourrit beaucoup d’espoir, et quelques craintes aussi. Pour autant elle fait de plus en plus l’unanimité dans les entreprises qui la jugent « critique » pour leurs activités. Avec l’IA se dessine un nouveau paysage des infrastructures technologiques où se rencontrent la puissance informatique et le Big Data.

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Le serverless computing chamboule les infras

Mauvaise nouvelle pour les servers huggers *, le Serverless Computing ou « l’informatique sans serveur » est une tendance des plus fortes du moment, et même selon certains, plus importante que pour les containers de type Docker. En effet, selon les analystes de Reportlinker, la taille du marché, estimée à 4 milliards de dollars en 2018 devrait atteindre plus de 14 milliards d’ici 2023, avec un taux de croissance de 28% annuel.  

Pourquoi tant d’engouement ? Avec la prolifération des micro-services et l’émergence du modèle Devops, on se concentre de plus en plus sur les applications plutôt que sur le serveur. L’informatique sans serveur est cependant encore mal comprise. Une étude de Digital Ocean, un fournisseur de Cloud américain, révèle qu’un développeur sur deux ne saurait pas ce que c’est.

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