Cloud computing d’entreprise

Qu’est-ce que le cloud computing ?

Le cloud computing a changé la façon dont les entreprises accèdent aux données, les stockent et les traitent. Et la prochaine étape de la transformation digitale se produira à l’edge, là où les données sont générées et consommées. Les entreprises acquièrent une visibilité en temps réel, automatisent les opérations cruciales et créent de nouveaux modèles de service en rapprochant le cloud de la source. La convergence des services de cloud computing et de l’edge computing transforme les secteurs de l’industrie, de la santé, de la vente au détail, de l’énergie et de la logistique.

1. La synergie : le cloud peut être vu comme le cerveau, et l’edge, comme les sens et les réflexes

• Le cloud en tant que cerveau
  • Combine et enregistre d’énormes ensembles de données provenant de différentes sources
  • Permet un entraînement avancé des modèles IA/ML à partir de données mondiales
  • Fournit une business intelligence, des prévisions de tendances et une planification stratégique à long terme
  • Orchestre et sécurise tous les appareils de manière centralisée
• L’edge en tant que siège des réflexes et des fonctions sensorielles
  • Traite instantanément les données dès leur création, réduisant ainsi le délai.
  • Filtre les flux de données IoT pour économiser la bande passante.
  • Permet le déroulement des opérations en environnement déconnecté
  • Améliore la sécurité et la conformité grâce à la localisation des données sensibles.
  • Offrir un paradigme distribué qui permet aux organisations de conjuguer la puissance du cloud et de l’edge.

2. Cas d’utilisation industriel : là où le cloud rencontre l’edge

• Usines intelligentes (fabrication)

L’edge computing analyse les données de vibration, de pression et de température des équipements en temps réel à des fins de maintenance prédictive. Les modèles IA localisés détectent instantanément les défauts de la chaîne de montage, tandis que le cloud optimise les chaînes logistiques et améliore les modèles prédictifs à l’aide des données d’usine mondiales.

Innovation : usines autonomes efficaces à faibles temps d’arrêt.

• Commerce de détail connecté

Les caméras et capteurs des magasins détectent le trafic piétonnier, optimisent l’agencement des rayons et diffusent une signalisation numérique personnalisée. Les données régionales de vente et de consommation sont consolidées par des systèmes cloud afin d’estimer la demande et d’optimiser les stocks.

Innovation : achats hyperpersonnalisés, tarification dynamique, réduction des ruptures de stock, amélioration des expériences en magasin.

• Opérations à distance (énergie, exploitation minière, agriculture)

Même avec une connectivité médiocre, les appareils edge déployés dans des mines, des plateformes pétrolières et des fermes éloignées surveillent et ajustent les opérations de forage et d’irrigation. Les plateformes cloud centralisent la gestion des sites, développent des modèles IA prédictifs et maintiennent la conformité.

Innovation : opérations plus sûres, ressources optimisées, gestion prédictive des actifs.

• Monitoring des patients

Les appareils portables et les capteurs hospitaliers analysent les signes vitaux en temps réel pour avertir le personnel médical en cas de changement important. Le cloud collecte des données anonymisées à grande échelle pour les besoins de la recherche, de la prédiction des maladies guidée par l’IA et de la gestion sécurisée des DSE.

Innovation : réaction rapide, soins proactifs, diagnostics améliorés.

• Systèmes de transport et de logistique autonomes

Les données des capteurs sont traitées localement par des véhicules et des robots d’entrepôt pour assurer la navigation et permettre une prise de décision ultra-rapide. Les plateformes cloud optimisent les itinéraires, analysent les comportements de la flotte de véhicules et améliorent les modèles de conduite par IA.

Innovation : mobilité plus sûre, logistique améliorée, livraison autonome.

3. Avantages stratégiques de la synergie cloud-edge

• La conjonction du cloud et de l’edge computing offre les avantages suivants aux entreprises :
  • Réduction de la latence : une réactivité à la milliseconde près
  • Optimisation de la bande passante : filtrage des informations envoyées vers le cloud afin de réduire les frais de transport de données.
  • Résilience : continuité de l’activité en cas de connectivité cloud restreinte
  • Conformité et sécurité accrues : traitement des données sensibles plus près de la source.
  • Innovation renforcée : automatisation guidée par l’IA, nouveaux services et modèles économiques numériques

4. L’avenir de l’innovation B2B

Les entreprises peuvent réinventer leurs opérations et créer de nouveaux écosystèmes de valeur en combinant l’intelligence du cloud avec la réponse au niveau de l’edge. Les architectures Cloud to Edge permettent une plus grande rapidité d’action, d’apprentissage et d’optimisation dans les domaines des lignes de production autonomes, de la prise en charge des patients en temps réel et de la logistique connectée.

Il s’agit d’une progression stratégique pour les entreprises B2B, et non d’une simple mise à jour de l’infrastructure. Le cloud et l’edge constituent l’épine dorsale numérique de l’innovation, de l’efficacité et de l’avantage concurrentiel à venir.

Plus qu’un simple facilitateur, les services de cloud computing constituent l’épine dorsale qui accélère l’adoption de l’intelligence artificielle (IA), du machine learning (ML) et du Big Data dans les entreprises. L’évolutivité, l’élasticité et le riche écosystème de services du cloud computing fournissent aux entreprises l’infrastructure et les outils nécessaires pour convertir les données en informations utiles, stimulant ainsi l’innovation et la croissance.

Lacs de données et plateformes d’analyse : la visibilité à grande échelle pour l’entreprise

La gestion efficace d’ensembles de données variés constitue la première étape de l’IA/ML ou du Big Data. Les plateformes cloud répondent à cet objectif par :

• Une évolutivité massive du cloud computing et du stockage : La mise à l’échelle des données structurées, semi-structurées et non structurées permet une expansion exponentielle des données sans investissements en infrastructure.
• Une puissance de calcul élastique : Les services cloud évoluent pour traiter efficacement les données :
  • Traitement par lots basé sur des frameworks comme Apache Spark.
  • Traitement de flux en temps réel pour les données IoT, les transactions ou les données de navigation.
  • Des plateformes d’analyse intégrées : L’analytique simplifie la collecte, la transformation, le stockage, la gouvernance et la visualisation des données au sein des écosystèmes cloud.
  • Rentabilité : Les modèles de paiement à l’utilisation limitent les risques et améliorent le rendement de l’exploration des données en réduisant les dépenses d’investissement et en rendant l’expérimentation plus économique.

Ces fonctionnalités permettent aux entreprises d’obtenir des informations utiles sur le comportement des clients, les mouvements du marché, l’efficacité opérationnelle et la gestion des risques.

Alimenter des applications plus intelligentes grâce à l’entraînement et au déploiement de modèles IA/ML

Une grande puissance de calcul et des environnements de déploiement efficaces sont nécessaires pour développer des solutions d’IA/ML avancées. Grâce aux plateformes cloud, les organisations de toutes tailles bénéficient des avantages suivants :

• Évolutivité inhérente au cloud computing pour le calcul à la demande : L’utilisation de GPU et d’unité de traitement de tenseur (TPU) pour le deep learning permet d’éviter la mise en œuvre d’équipements spécialisés coûteux. Des clusters d’entraînement peuvent être rapidement mis en place et redimensionnés à la baisse afin de réduire les coûts.
• Services gérés de machine learning : La plateforme de machine learning facilite le développement et garantit la reproductibilité grâce à des algorithmes prédéfinis, à l’AutoML et au suivi d’expérience intégré.
• Options de déploiement flexibles : Les modèles peuvent être déployés via des API pour les prédictions en temps réel, l’inférence par lots pour les charges de travail hors ligne ou les installations sans serveur et edge exigées par les cas d’utilisation à faible latence.
• Services d’IA spécialisés : Les services préentraînés de reconnaissance visuelle, de traitement du langage naturel et de reconnaissance vocale accélèrent l’adoption de solutions d’IA propres à l’entreprise pour les chatbots, la détection des fraudes et l’assurance qualité.

Exemple d’impact commercial

• Maintenance prédictive (industrie) : Les données de capteurs analysées dans le cloud permettent de prédire les pannes d’équipement, ce qui réduit les temps d’arrêt et les dépenses.
• Personnalisation de l’expérience d’achat au détail : Les modèles ML utilisent des données comportementales pour formuler des suggestions hautement personnalisées et renforcer la fidélité des clients.
• Optimisation de la chaîne logistique : Les prévisions de demande et l’optimisation des itinéraires guidées par l’IA renforcent l’efficacité.
• Détection de fraude financière : La détection d’anomalies en temps réel basée sur le cloud sécurise les transactions volumineuses.
• Découverte de médicaments et diagnostic (santé) : Les modèles d’IA accélèrent la recherche génomique et l’analyse d’imagerie médicale.

Avec le cloud computing, IA, machine learning et Big Data deviennent des solutions commerciales réalistes. Les organisations bénéficient ainsi de l’infrastructure élastique, des services avancés et de l’évolutivité rentable du cloud computing pour innover plus rapidement, s’adapter au changement et acquérir une intelligence des données afin d’assurer leur avantage concurrentiel dans l’économie numérique.

Le rôle du cloud computing dans le développement d’applications modernes et DevOps

Le DevOps et le développement d’applications d’entreprise reposent désormais sur les services de cloud computing. L’infrastructure agile et les environnements axés sur l’automatisation permettent aux organisations d’innover rapidement, de s’adapter aux changements du marché et de déployer des applications de haute qualité plus rapidement que jamais.

1. Créer un développement cloud-native agile et résilient

Le développement cloud-native consiste à concevoir des applications qui exploitent pleinement le modèle cloud. Il privilégie la vitesse, l’évolutivité et la résilience en adoptant des modèles architecturaux modernes :

• Microservices
  • Avantage : Les microservices décomposent les applications en services faiblement connectés couvrant des fonctionnalités métier distinctes.
  • Impact sur l’entreprise : La parallélisation des dotations en personnel accélère la mise à disposition des services. Les échecs restent isolés, ce qui renforce la résilience. La possibilité d’utiliser différentes technologies selon les services garantit que les équipes disposent toujours du bon outil pour le travail à effectuer.
• Conteneurs Kubernetes et orchestration
  • Avantage : Les conteneurs permettent d’empaqueter chaque application avec toutes ses dépendances pour assurer la cohérence de l’environnement. La mise à l’échelle, le déploiement et la gestion des charges de travail conteneurisées sont automatisés via Kubernetes.
  • Impact pour l’entreprise :

a. Cohérence du développement jusqu’à la production à l’échelle des clouds sur site et hybrides.

b. L’adaptation élastique optimise les coûts et les ressources.

c. La légèreté des déploiements permet des mises à jour (releases) et les retours en arrière (rollbacks) rapides.

• Architecture sans serveur
  • Avantage : Dans la mesure où le fournisseur de cloud gère l’infrastructure, la mise à l’échelle et l’exécution, les développeurs peuvent se concentrer sur le code.
  • Impact pour l’entreprise :

a. Réduction de la surcharge opérationnelle et, par conséquent, des délais de mise sur le marché.

b. Avantage économique de la facturation à l’exécution.

c. Agilité de l’approche événementielle pour le déploiement des applications et des services.

2. Pipelines DevOps et CI/CD : simplification du déploiement des logiciels

DevOps unifie le développement et les opérations de façon à réduire les cycles de mise à jour et à garantir la qualité des produits livrés. Les plateformes cloud permettent d’implémenter ces techniques et de les mettre à l’échelle de manière optimale :

• Outils d’automatisation cloud-native
  • Intégration du contrôle de version, des builds automatisés, des tests et des services de déploiement.
  • Les outils d’infrastructure as Code (IaC) garantissent une infrastructure cohérente, versionnée et facilement reproductible.
• Environnements élastiques et à la demande
  • Les équipes peuvent configurer et démonter des environnements de test de manière instantanée, d’où une économie de temps et d’argent.
  • Les serveurs de build cloud s’ajustent aisément aux bases de code des entreprises.
• Surveillance et observabilité
  • Les services intégrés de surveillance, de journalisation et de traçage affichent les performances et l’expérience utilisateur en temps réel.
  • Résolution proactive des problèmes et une optimisation.
• Coopération et communication
  • Les outils DevOps basés sur le cloud encouragent le travail d’équipe responsable à l’échelle mondiale en abolissant les silos.
•  Mise sur le marché accélérée
  • L’automatisation réduit les tâches manuelles et crée des boucles de rétroaction rapides.
  • Les entreprises peuvent tester, modifier et publier des fonctionnalités plus rapidement, générant ainsi de la valeur client en continu.

Le développement cloud-native et le DevOps d’entreprise utilisent un cloud computing flexible, automatisé et riche en services. En combinant des architectures modernes avec des méthodes CI/CD efficaces, les organisations peuvent innover plus rapidement, minimiser les frictions opérationnelles et déployer des applications fiables à grande échelle, faisant ainsi du département informatique un moteur de valeur business.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) fournit aux entreprises des services de cloud computing avancés conçus pour répondre aux besoins informatiques modernes. En s’appuyant sur sa plateforme phare HPE GreenLake, HPE permet aux organisations d’adopter une expérience cloud hybride unifiée qui intègre de manière transparente les applications et les données de divers environnements, tels que datacenters, sites edge et clouds publics.

Principaux axes de prise en charge du cloud computing par HPE :

1. Solutions de cloud hybride et privé

Composant fondamental de la stratégie cloud de HPE, HPE GreenLake offre une plateforme unique pour gérer les environnements informatiques hybrides. Cette plateforme garantit une expérience de type cloud cohérente sur l’ensemble des clouds privés et publics. Pour les entreprises nécessitant des configurations de cloud privé, HPE propose des solutions offrant la flexibilité des opérations de cloud public, notamment :

• HPE Private Cloud AI : une solution spécialisée pour accélérer les initiatives d’IA depuis les phases pilotes jusqu’à la production.
• HPE Private Cloud Enterprise : une option entièrement gérée pour la gestion des conteneurs, des machines virtuelles et des ressources bare metal.
• HPE Private Cloud Business Edition : une approche libre-service simplifiée pour la gestion des machines virtuelles et de l’infrastructure.

Conçues pour les applications traditionnelles aussi bien que cloud-native, ces solutions de cloud privé prennent en charge l’évolutivité et l’optimisation des coûts grâce à un modèle de paiement à l’utilisation.

2. Conseil en cloud et services technologiques

HPE fournit des conseils d’experts aux entreprises tout au long de leur parcours de passage au cloud, avec un portefeuille de services couvrant les domaines suivants :

• Développement de stratégie du cloud hybride : élaboration de stratégies sur mesure en alignement avec les objectifs métier, et recherche de la combinaison de technologies optimale pour chaque charge de travail.
• Planification et migration : simplification de la transition vers des environnements cloud.
• Développement de logiciels cloud-native : accompagnement des équipes dans le développement d’applications optimisées pour les architectures cloud-native.
• Formation et certification DevOps : montée en compétence des équipes en vue de l’adoption de pratiques DevOps renforçant l’efficacité du déploiement de logiciels.

Le programme HPE d’adoption du cloud accélère les efforts de migration à l’aide de méthodologies éprouvées et de meilleures pratiques.

3. Modèle « as-a-service » à la demande

HPE GreenLake fait accéder les entreprises à un modèle de paiement à l’utilisation qui leur permet de faire évoluer les ressources à la demande de façon souple et sans investissement initial. Ce modèle offre deux avantages :

• Transparence des coûts : Les organisations ne paient que pour les ressources qu’elles utilisent.
• Évolutivité opérationnelle : Les ressources peuvent être ajustées de manière dynamique pour s’adapter aux variations de charge de travail.

4. Intégration Edge to Cloud

Les solutions HPE permettent aux entreprises de gérer les données et les applications de manière transparente depuis la périphérie de réseau jusqu’au cloud. Cette architecture est particulièrement avantageuse pour les organisations nécessitant un traitement local des données pour minimiser la latence et garantir la conformité aux réglementations.

5. Normes ouvertes et écosystème de partenaires

HPE privilégie les normes ouvertes, ce qui permet à ses solutions de s’intégrer à des plateformes largement utilisées comme Kubernetes et Ansible. Cette approche atténue la dépendance fournisseur tout en offrant plus de flexibilité dans la gestion des charges de travail. HPE collabore également avec un large écosystème de partenaires pour améliorer ses offres cloud.

HPE propose une approche globale du cloud computing qui allie innovation, flexibilité et rentabilité. Grâce à HPE GreenLake, les entreprises peuvent moderniser leurs environnements informatiques, simplifier la gestion des clouds hybrides et privés, et faire évoluer leurs ressources de manière dynamique en fonction de la demande – tout en gardant le contrôle de leurs opérations. Adoption d’un modèle de cloud hybride, migration vers le cloud ou optimisation des workflows Edge to Cloud : quel que soit votre objectif, HPE vous fournit les outils, l’expertise et l’infrastructure nécessaires pour réussir.