En 2018, la DSI de SCC se lance dans un projet ambitieux : harmoniser et optimiser les outils de Business Intelligence à l’échelle du groupe. Pour y parvenir, les équipes d’Olivier...

L’augmentation massive du flux d’informations couplée aux technologies analytiques transforme en profondeur les entreprises. Celles-ci s’orientent vers le pilotage de leurs activités et intègrent de nouvelles solutions et technologies portées par l’Intelligence Artificielle (IA) et dans son sillage, le Machine Learning. Même si certains marchés se cherchent encore et que l’ensemble des secteurs ne tirent pas tous parti des leviers d’innovation générés par la data, une révolution est bel et bien en cours.

A l’image du légo qui se construit pièce par pièce, l’entreprise à l’ère du numérique est un savant montage de briques assemblées et reliées entre elles. Piloter ses données, adapter ses process, améliorer ses outils et décloisonner ses silos requièrent une dynamique d’agilité à tous les étages. Dévoiement pour certains, déploiement pour d’autres, cette évolution devient un vecteur majeur d’innovation et de vitesse.

La gamme croissance de solutions fournies via le Cloud ne cesse de se développer. Avec elle, c’est un changement de paradigme qui redistribue les enjeux et les contraintes au niveau des architectures et impacte le mode de fourniture et d’utilisation des services informatiques. Quelle gouvernance IT adopter pour faire du système d’information une source de profit et d’innovation sur le long terme ?

C’est là où l’ensemble des technologies convergent. Le Data Center s’apparente déjà aujourd’hui à un vaste système d’information IoT où tout communique. Mais à quoi ressemblera-t-il demain ? Difficile d’en dessiner les contours exacts tant la technologie évolue. Une chose est sûre : si l’infrastructure physique reste la même, la manière de l’utiliser et de la consommer, elle, va changer.

Face aux attaques à grande échelle et aux malveillances organisées, les entreprises sont confrontées à une menace qui dépasse leur environnement IT. C’est aujourd’hui l’organisation toute entière qui doit être capable d’identifier un cas de compromission de ses données au risque de perdre en performance, en crédibilité et en confiance. Encore faut-il rester à l’affût et savoir repérer les indices.

Aujourd’hui, la prise en compte de la fonction impression est démocratisée en entreprise et c’est un marché en profonde évolution. D’ailleurs, tous les acteurs s’accordent à dire que cette évolution va s’accélérer en raison d’un certain nombre de facteurs.

Le MPLS ne tiendra plus la charge à lui tout seul encore bien longtemps si l’entreprise poursuit sa migration vers le cloud (ce qu’elle fait massivement). Place au SD WAN, le réseau étendu privé qui priorise intelligemment et dynamiquement les paquets et les applications pour garantir un service impeccable. Car in fine, l’objectif dans le viseur doit rester l’expérience utilisateur, quoi qu’il arrive.

Jusqu’ici tout allait bien, car les containers Docker ne posaient pas réellement de nouvelles problématiques de stockage.
A l’origine, Docker a été pensé pour pouvoir déployer massivement des micro-services. Ces derniers ont la particularité d’être stateless (sans état) et ne nécessitent donc pas de persistance de données : par défaut, à l’arrêt d’un container, les données sont effacées. C’était assez simple à gérer.
C’était sans compter sur son succès dans les infras. Les containers ont rapidement été utilisés pour déployer des applications de plus en plus complexes. Et ce qui devait arriver arriva : les containers ont finalement eu besoin de stockage persistant.

Pour bien évaluer les outils de gestion de Cloud hybride, grande tendance de l’IT moderne, il est parfois nécessaire de savoir dans un premier temps, comment le ruiner volontairement. Et il convient donc de prendre en considération myriade de critères comme les coûts, les APIs, le support et la capacité d’intégration à des tiers.