Choix de sa solution cloud, de ses outils et tendances technologiques pour la migration d'une data platforme
Découvrez les outils technologiques, les tendances actuelles et les meilleures pratiques permettant d’optimiser une data plateforme dans le cloud et d’exploiter pleinement son potentiel.
Le choix d’un cloud provider est une étape clé dans la migration de ses données vers le cloud. En effet, la mise en place d’une solution cloud doit répondre à des enjeux de performance et doit être adaptée aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Les principaux cloud provider, tels qu’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, proposent des offres variées, chacune avec ses forces et spécialisations. Afin de garantir une migration et une exploitation optimales du cloud, il est essentiel d’évaluer plusieurs critères : compatibilité avec l’existant, certifications de sécurité, localisation des données et coûts d’exploitation.
A travers ce guide, nous analyserons les outils technologiques, les tendances émergentes et les pratiques à mettre en œuvre afin de tirer pleinement parti d’une plateforme de données dans le cloud.
- Sélectionner la bonne solution cloud : AWS, Azure et GCP offrent des services adaptés selon les besoins en performance, sécurité, analytics, IA...
- Explorer les solutions cloud natives : Snowflake (data warehouse optimisé), Databricks (big data et machine learning) et les microservices permettent d’optimiser le traitement des données.
- Suivre les tendances pour optimiser ses solutions cloud : Multi-cloud, Edge computing, automatisation des migrations et souveraineté des données influencent les stratégies cloud des entreprises.
Rappel des fondamentaux de la migration
Le choix de sa solution cloud : quel cloud provider ?
Solution Cloud Microsoft Azure
Solution Cloud Amazon Web Services (AWS)
Solution Cloud Google Cloud Platform (GCP)
Le choix de solutions cloud pour optimiser sa migration vers le cloud
Une fois la migration vers le cloud effectuée, le choix des outils devient essentiel pour exploiter pleinement la puissance de la plateforme. Différentes solutions existent pour le stockage, le traitement et l’analyse des données, chacune répondant à des besoins spécifiques. Qu’il s’agisse de plateformes analytiques, de data warehouses ou de solutions dédiées au machine learning, il est crucial d’opter pour les technologies les plus adaptées aux objectifs de l’entreprise.
Des solutions incontournables comme Databricks et Snowflake offrent des approches complémentaires pour structurer, traiter et analyser efficacement les données dans le cloud.
Snowflake, une solution cloud native pour une gestion simplifiée des données
Snowflake est une plateforme SaaS entièrement native du cloud, conçue spécifiquement pour l’entreposage, l’intégration et l’analyse des données (data warehouse). Ce qui distingue Snowflake, c’est sa capacité à simplifier la gestion des données tout en offrant une puissance analytique importante. Grâce à son architecture unique, Snowflake gère aussi bien des données structurées (comme les bases de données relationnelles) que des données semi-structurées (telles que JSON, XML, ou Parquet) sur une même plateforme. Cette flexibilité en fait une solution idéale pour les entreprises cherchant à centraliser et à analyser des données provenant de multiples sources hétérogènes.
Dans le cadre de la migration des données vers le cloud, Snowflake facilite la transition grâce à des outils intuitifs permettant de transférer rapidement des données depuis des environnements existants (on-premise ou d’autres clouds). Son approche entièrement managée libère les utilisateurs des tâches de gestion de l’infrastructure, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’analyse des données et la prise de décision. Un autre point fort de Snowflake est sa capacité à partager des données en temps réel et de manière sécurisée entre différentes équipes ou départements, rendant ainsi l’accès aux données fluide et collaboratif.
Snowflake est donc une solution pour les entreprises qui cherchent à simplifier la gestion de leurs données, tout en exploitant des capacités analytiques avancées, sans avoir à se soucier des aspects techniques liés à l’infrastructure sous-jacente.
Databricks, une plateforme cloud pour le traitement de données massives et le machine learning
Databricks est une plateforme PaaS conçue pour le traitement de grandes quantités de données et l’exécution de projets de machine learning à grande échelle. Si Snowflake se distingue par sa simplicité et son accessibilité, Databricks s’adresse davantage aux entreprises qui ont besoin d’une puissance de calcul élevée pour exécuter des analyses complexes et des modèles d’intelligence artificielle (IA) en temps réel.
Databricks offre des capacités de traitement en parallèle, permettant ainsi de traiter des volumes massifs de données de manière extrêmement rapide et efficace. La plateforme supporte également Databricks Delta, un outil puissant pour la gestion des données en temps réel, facilitant ainsi l’ingestion, la transformation et l’analyse des données à mesure qu’elles sont générées. La solution permet donc de créer des pipelines de données complexes et d’exécuter des modèles de machine learning directement dans l’environnement de la plateforme, sans avoir besoin de déplacer les données.
Cependant, Databricks nécessite des compétences techniques avancées, notamment en programmation et en gestion des pipelines de données. Les entreprises qui choisissent cette solution doivent s’assurer d’avoir une équipe de data engineers et de data scientists capables d’exploiter pleinement le potentiel de la plateforme. Contrairement à Snowflake, qui offre une interface plus accessible aux analystes de données, Databricks est mieux adapté aux utilisateurs ayant des compétences en développement et en traitement de données massives.
Les stratégies et tendances actuelles
L’évolution rapide des technologies et des besoins business poussent les entreprises à repenser leur infrastructure et leurs stratégies de gestion des données. Dans ce contexte, plusieurs tendances émergent pour répondre aux défis complexes de la migration vers le cloud et à l’optimisation des environnements de données.
La voie du Multi-Cloud
La question du multi-cloud peut se poser lors d’une stratégie de migration. Si cette approche peut sembler séduisante pour éviter la dépendance à un fournisseur unique, elle implique des compromis significatifs. Chaque cloud supplémentaire multiplie les besoins en expertise, complexifie la gouvernance et réduit les effets d’échelle – tant au niveau des remises commerciales que de l’optimisation des ressources. Une approche plus pragmatique consiste à choisir un fournisseur principal tout en exploitant les points forts spécifiques d’autres plateformes : par exemple, AWS pour les workloads applicatifs et analytiques, complété par GCP pour des besoins particuliers en intelligence artificielle ou en gestion de données massives.
De plus, il existe des cas où les organisations adoptent une approche de cloud hybride, où une direction ou un département utilise un cloud spécifique (par exemple, le marketing sur GCP), tandis que d’autres équipes poursuivent leurs projets dans un cloud on-premise. Ce modèle permet de répondre aux besoins particuliers de chaque département tout en maintenant une certaine cohérence dans l’infrastructure globale.
Par ailleurs, certaines applications critiques doivent impérativement rester on-premise pour des raisons de sécurité, de conformité ou de performance.
Enfin, pour les entreprises opérant dans des secteurs réglementés, il existe des considérations supplémentaires telles que les certifications de sécurité et les normes de conformité, comme le SecNumCloud, ou HDS.
D’autres facteurs influencent le choix du fournisseur, tels que les contraintes de localisation des données (ex. : des données sensibles qui ne peuvent pas sortir d’un cadre géographique spécifique) ou encore la latence, où des Edge providers locaux peuvent être utilisés pour répondre aux besoins de traitement en temps réel.
Il est également important de prendre en compte les coûts spécifiques, notamment les frais de sortie de données (Egress fees), qui peuvent considérablement augmenter les coûts d’opération, ainsi que les coûts liés à l’archivage des données.
Automatisation et orchestration des migrations
La gestion des migrations vers le cloud devient de plus en plus automatisée, grâce à des outils et plateformes sophistiqués qui simplifient et accélèrent ce processus complexe. L’automatisation permet de réduire les risques d’erreurs humaines et d’assurer une transition fluide, sans interruption de service.
Des solutions comme AWS Migration Hub, Google Cloud Migrate ou Azure Migrate offrent des fonctionnalités de planification et de suivi en temps réel, permettant aux entreprises de suivre l’état de leur migration et d’identifier rapidement les éventuels blocages.
Ces outils intègrent également des mécanismes d’orchestration pour automatiser des tâches telles que la réplication des données, la configuration des ressources cloud et la mise en place de la sécurité. L’automatisation des migrations permet ainsi de gagner en efficacité et de réduire le temps nécessaire à la transition des workloads vers le cloud, tout en garantissant une meilleure gestion des dépendances entre les applications et les infrastructures.
Cloud natif et microservices
L’adoption d’architectures cloud natives et de microservices est une tendance croissante dans la conception de certaines solutions modernes, particulièrement pour les applications nécessitant une grande flexibilité et scalabilité.
Contrairement aux applications monolithiques, qui reposent sur un code centralisé et difficilement évolutif, les microservices décomposent les applications en petites unités fonctionnelles indépendantes. Chaque microservice peut être déployé, mis à jour et géré de manière autonome, ce qui permet une meilleure scalabilité et agilité dans le cloud.
Ce modèle rend les applications plus flexibles et résilientes, car chaque microservice peut être adapté indépendamment des autres pour répondre à des besoins spécifiques. Cela permet également une gestion optimale des ressources cloud, car chaque composant peut évoluer selon sa propre échelle. Par exemple, une entreprise peut augmenter la capacité d’un microservice lié au traitement des transactions sans avoir à redimensionner l’ensemble de l’application. Ce modèle favorise également une approche DevOps, permettant des mises à jour continues et rapides tout en réduisant le temps de mise sur le marché des nouvelles fonctionnalités.
Edge Computing
Le phénomène devient de plus en plus central dans certaines industries, où la rapidité d’exécution et la réduction de la latence sont cruciales.
Plutôt que de déplacer toutes les données vers un data center ou le cloud pour traitement, l’edge computing consiste à traiter une partie des données à proximité de leur source, c’est-à-dire à la périphérie du réseau, directement sur des dispositifs locaux ou des serveurs proches des utilisateurs finaux. Cela permet de réduire considérablement la latence et d’optimiser les performances pour des applications en temps réel, comme celles utilisées dans l’IoT, les voitures autonomes ou les dispositifs de surveillance de santé.
Cette approche est particulièrement pertinente pour les secteurs où les décisions doivent être prises instantanément. En combinant l’edge computing avec des technologies cloud, les entreprises peuvent bénéficier d’une infrastructure hybride capable de traiter localement les données critiques tout en tirant parti de la puissance de calcul du cloud pour des analyses plus approfondies.
Data Fabric et intégration des données
Le Data Fabric est un concept clé dans la gestion moderne des données, qui facilite l’intégration et la gouvernance des données au sein d’environnements de cloud hybrides et multi-cloud. Il représente une architecture flexible et évolutive qui connecte les sources de données de manière transparente, peu importe leur emplacement (sur site, dans le cloud ou à la périphérie).
Un Data Fabric permet d’intégrer et de sécuriser les données de manière centralisée tout en permettant un accès unifié aux informations. Cette approche favorise une gestion cohérente des données, simplifie les processus d’intégration et améliore la visibilité sur les flux de données. Elle permet aux entreprises de surmonter la complexité de gérer des données dispersées à travers des environnements hétérogènes tout en garantissant leur sécurité et leur conformité
Souveraineté des données
La souveraineté des données est devenue une préoccupation majeure pour les entreprises face à des régulations de plus en plus strictes sur la localisation des données. Des législations comme le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe ou les lois locales en Asie, en Amérique du Nord et ailleurs imposent que certaines données sensibles soient stockées et traitées dans des juridictions spécifiques.
Cette contrainte géographique pousse les entreprises à adopter des stratégies de multi-cloud et à tirer parti de l’edge computing pour s’assurer que les données restent conformes aux exigences locales. Les fournisseurs de cloud proposent désormais des solutions adaptées à cette problématique, avec des options permettant de choisir où et comment les données sont stockées et traitées tout en respectant les législations en vigueur.
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