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Pour que le cloud tienne toutes ses promesses : avec les solutions de data management

Le chemin vers le cloud est sinueux. Face à ces technologies, les entreprises rencontrent principalement deux grandes phases de questionnement. Comment et pourquoi adopter le cloud et comment exploiter au mieux mes données et mes applications une fois la migration effectuée ? Perte de données, indisponibilité, incompatibilité, manque de conformité… les causes d’un échec dans le cloud sont nombreuses. Seules propriétaires de leurs données et de leurs applications, les entreprises sont responsables de leur gestion et plus généralement, de la réussite de leur projet cloud.

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Autonomous entreprise : Les bases de données autonomes, le virage technologique

Pourrons-nous encore gérer l’information sans l’assistance de l’intelligence artificielle et du machine learning ? La déferlante de datas annoncée laisse peu de place au doute.En introduisant la toute première base de données à gestion automatisée du monde, Oracle a révolutionné la gestion de la donnée et l’exploitation de l’IT.Rencontre avec Alain Scazzola, Hervé de Montlaur et Jean-Yves Migeon, respectivement business development Manager, channel sales Manager et channel marketing Manager chez Oracle pour échanger avec eux sur la place de l’IA et du machine learning en entreprise, l’évolution du métier d’administrateur de bases de données et d’Oracle Autonomous Database.

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Faites prendre le large à votre politique d’impression

Si votre stratégie d’impression prend la poussière, il est temps de lui offrir un grand bol d’air frais. Le cloud est perçu en entreprise comme un pas à sauter, généralement dédié à d’importants projets stratégiques. Au point qu’on en oublie parfois sa vocation première qui est de simplifier et de rationaliser le SI et son infrastructure. L’infrastructure d’impression se prête aisément à la migration dans le cloud et offre la sécurité et la souplesse utile aux organisations qui évoluent.

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Cloud et Edge Computing : modèle centralisé et architecture distribuée

A l’heure où les objets connectés se multiplient, l’Edge Computing s’impose comme un modèle prédominant. Dans le monde de l’IoT, traiter les données localement semble plus efficace que dans le datacenter ou le Cloud Computing.  Pour autant, le modèle Edge apparaît davantage comme une transformation logique du Cloud, doté d’un niveau de maturité supplémentaire.

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L’Edge Computing, à la périphérie de la Smart City

Alternative au Cloud, l’Edge Computing est amené à se déployer aux portes de la ville du futur. Toujours plus connectés, nos centres urbains devront s’appuyer sur une infrastructure de proximité capable de gérer l’explosion de l’intelligence embarquée et de garantir la disponibilité des flux d’information. C’est même là une condition de la performance des villes qui concentrent déjà un volume de données quasi infini.

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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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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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