Catégorie : Datacenter

Problème de compétences sur l’IBM i (iSeries, AS/400) ?

Annoncé comme arrivé en fin de vie il y a plus de 10 ans, l’IBM i (anciennement AS/400 puis iSeries) se maintient largement et discrètement dans de nombreuses DSI. Son externalisation dans le Cloud vient maintenant combler la problématique récurrente de la raréfaction des compétences et embarque l’IBM i vers un avenir bien managé et radieux.

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Fin de support de SQL Server 2008/2008 R2, et maintenant ?

11 ans de bons et loyaux services pour SQL serveur 2008 / 2008 R2. La plateforme de gestion de données laisse sa place à SQL serveur 2017 et ses fonctionnalités stratégiques. Mais qu’en est-il de la migration vers la nouvelle édition ? Où en sont les entreprises et comment peuvent-elles concevoir demain leur innovation ? Nous faisons le point avec Maxime Bire, Practice Leader Microsoft Cloud chez SCC.

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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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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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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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Le multicloud mythe ou réalité ?

L’informatique dans les nuages a le vent en poupe, c’est incontestable. De là à orchestrer des environnements multi-cloud, il reste quelques pas à franchir et certains défis à relever. De la stratégie à l’architecture et de l’ambition à la réalité, le chemin vers un environnement multi-cloud peut être semé d’embûches même si beaucoup l’ont déjà compris : une solution cloud unique ne sera pas en mesure de répondre aux besoins futurs.

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Big Data, IA… Leviers et catalyseurs de transformation

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.

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Agir avec agilité, la clé pour réussir

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.

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