Quelles sont les grandes tendances à surveiller et leurs effets attendus sur le secteur ?
Cloud, 5 grandes tendances dans les datacenters à surveiller
Toujours plus grands… ou plus petits
Le marché des datacenters entre dans une période de transition sans précédent et le rythme de ce changement semble appelé à s’accélérer au cours de l’année à venir. Les petits datacenters exploités en propre par les entreprises voient leur taille se réduire tandis qu’à l’autre extrémité de l’échelle, celle des mégasites ne cesse d’augmenter. Il y a encore un an ou deux, nous débattions pour savoir si le datacenter et le cloud étaient prêts à cohabiter. Désormais, la question est de savoir combien de leurs environnements doivent-ils faire migrer dans le cloud et à quelle vitesse opérer la transition.
Cela a de profondes conséquences pour le datacenter luimême. Les entreprises doivent réévaluer :
• L’espace de datacenter dont elles ont besoin.
• Où les datacenters restants doivent être situés. A l’autre extrémité de l’échelle, les grands datacenters, qui sont la propriété de prestataires cloud et d’autres poids lourds du secteur, n’ont d’autre horizon que la croissance. Certains s’étendent déjà sur des dizaines d’hectares. Ces sites géants s’agrandissent soit en absorbant la capacité qui leur est transférée par les clients séduits par le modèle cloud, soit en raison de la nature et de la complexité des entreprises qu’ils desservent.
Exploiter le potentiel de l’automatisation
La tendance à surveiller a trait à la technologie ou, plutôt, à la capacité d’en exploiter tout le potentiel. De plus en plus, les DSI ne demandent pas d’aide pour résoudre des problèmes techniques mais plutôt pour actualiser leurs processus opérationnels de façon à valoriser au maximum leurs investissements technologiques. Chaque client est à un degré différent de maturité et la plupart des entreprises estiment avoir encore beaucoup à faire. L’objectif est que l’entreprise aille de l’avant et de manière structurée.
L’automatisation est la clé qui permettra de tirer un maximum de valeur de la technologie. La majorité des équipes informatiques se concentrent sur la disponibilité et le bon fonctionnement des infrastructures mais ne réfléchissent pas aux possibilités d’accroître les niveaux d’automatisation.
Il est essentiel de prendre les décisions concernant les nouveaux investissements technologiques afin de pouvoir valoriser ceux-ci au maximum. Le marché délaisse les équipements et logiciels à base de composants au profit d’offres technologiques groupées présentant un niveau élevé d’automatisation. Cependant, il n’est pas toujours facile de déterminer comment en tirer le meilleur parti et quelle va être leur interopérabilité avec les infrastructures et applications traditionnelles en place, éventuellement appelées à migrer vers un cloud public.
Informatique agile : Explorer l’art du possible
Les équipes informatiques doivent mettre à profit les avancées technologiques, telles que le cloud et les méthodologies de développement agile, pour explorer l’art du possible, tester audacieusement de nouvelles idées et être inventif.
Bon nombre d’équipes informatiques continuent d’exploiter leurs datacenters selon les mêmes techniques qu’il y a 20 ans, utilisant un modèle de développement en cascade et des systèmes à inertie. Elles laissent ainsi passer l’occasion de tirer parti de nouvelles architectures et de nouveaux systèmes qui leur permettraient de gagner en réactivité et de réaliser des économies.
L’investissement dans une technologie de développement agile des logiciels constitue une première étape dans l’exploitation de ces possibilités. Les responsables informatiques doivent instaurer une culture où les équipes, les processus et les logiciels travaillent de concert pour réagir aux changements, plutôt que de suivre un plan rigide.
Le concept de facturation de la capacité informatique en fonction de la consommation est un facteur essentiel de cette transformation. Toutefois les avantages vont bien audelà des seules économies : ce modèle permet aux équipes informatiques de tester rapidement de nouvelles idées et de libérer l’innovation, sans pour autant exposer l’entreprise à des risques.
L’« orientation logicielle » se transforme en valeur pour l’entreprise
A l’approche de 2015, le défi qui se présente à de nombreuses entreprises consiste à s’assurer que leurs efforts de mise en œuvre de méthodologies agiles dégagent une valeur tangible.
L’approche de la cartographie des flux de valeur est cruciale pour le développement de logiciels. Il s’agit de visualiser, « sur le papier », l’impact des activités sur l’entreprise et de leur affecter des priorités.
Ce processus implique un grand nombre d’allées et venues et d’itérations.
Des technologies open source, à l’exemple d’OpenStack et OpenDaylight, peuvent également apporter une valeur ajoutée significative.
Il est temps de voir grand pour extraire la valeur de l’information
A l’heure du Big Data, la plupart des entreprises en sont aux premiers stades de la recherche de solutions pour tirer davantage de valeur de leurs données et en faire un avantage concurrentiel.
La plupart des DSI ont déployé la virtualisation et commencent à explorer et adopter le cloud. Mais rares sont ceux à s’être attaqués au défi de l’information, car cela exige l’implication des différentes divisions fonctionnelles. Or les équipes informatiques et le reste de l’entreprise ne sont pas habitués à collaborer aussi étroitement. Il est temps pour les professionnels des datacenters d’aller au-delà de la gestion d’infrastructure et de chercher comment réduire les coûts du stockage, ainsi que de se mettre à explorer la valeur nouvelle potentielle inhérente à l’information.
Ce n’est plus possible de dissocier les décisions concernant les données et le stockage. Le type de stockage nécessaire dépend de ce que l’entreprise souhaite accomplir avec ses données et de quelle manière.
Il est important de tenir compte de l’utilisation que l’entreprise souhaite faire de ses données. S’agit-il d’effectuer des transactions ? Ou bien d’archiver les données pour les extraire et les agréger par la suite dans une structure Big Data ?
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