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Les avantages de la séparation entre puissance de calcul et stockage dans le cloud
Le calcul en nuage et le stockage en nuage doivent toujours fonctionner ensemble, même s’ils sont indépendants. Découvrez comment le découplage maximise la flexibilité et la valeur.
À mesure que le volume et la complexité des données augmentent, il ne fait aucun doute que le cloud devient une nécessité. Mais de nombreuses autres questions émergent alors que les entreprises cherchent à optimiser leurs investissements dans le cloud et à mettre en place des infrastructures d’analyse qui répondent avec agilité aux exigences diverses des entreprises, du marché et des clients.
L’une des décisions essentielles qu'une entreprise doit prendre lorsqu'elle évalue des solutions cloud est de séparer ou non la puissance de calcul et le stockage dans le cloud. Les entreprises du monde entier sont à la recherche des moyens les plus rentables et les plus performants pour gérer de vastes quantités de données issues de sources multiples et exploitées par de nombreuses applications. L'absence de séparation entre puissance de calcul et stockage dans le cloud force les entreprise à faire évoluer ces deux composants simultanément. Or il leur est difficile de déterminer si les dépenses supplémenentaires engendrées par l'augmentation de la capacité de calcul ou du stockage sont justifiées lorsqu'elles ne connaissent pas la valeur des données stockées ou analysées par des nœuds de calcul. Dans les cas où l’entreprise opère un déploiement au sein d'un environnement hybride, la mise à l’échelle du stockage et de la puissance de calcul dans le cloud et sur site peut rapidement devenir complexe, ce qui coûte à l’entreprise des heures de travail et des ressources précieuses.
En faisant évoluer la puissance de calcul et le stockage dans le cloud de manière indépendante, l’entreprise est en mesure de prendre une décision plus ciblée et plus rentable, en accord avec sa stratégie. Cependant, cette séparation s'accompagne de défis spécifiques. Le calcul et le stockage dans le cloud doivent toujours fonctionner ensemble, même s’ils sont indépendants. Une rupture de communication entre les magasins de données et le stockage objet peut entraîner le déplacement ou la duplication inutile de certaines données et contribuer à l'augmentation des taux de latence.
Pour mieux comprendre la complexité liée à la dissociation de ces fonctionnalités et comment surmonter ces défis, il convient tout d’abord d'étudier l’histoire de ce dilemme.
Un bref historique des relations entre puissance de calcul et stockage
Le cloud ajoute une dimension nouvelle à la question qui consiste à se demander si la séparation entre puissance de calcul et stockage dans le cloud constitue une solution idéale pour la gestion des données. Or le débat fait rage depuis des décennies.
Comme l’explique Adam Storm, développeur de systèmes logiciels, le calcul et le stockage sont historiquement et étroitement liés dans les systèmes de base de données, conçus à l’origine pour le traitement des transactions dans des secteurs tels que le transport aérien ou la banque. La faible latence était l'élément le plus important pour permettre à ces systèmes de garantir la durabilité et l’intégrité des données transactionnelles. Faire correspondre capacités de stockage et de calcul était essentiel afin de réduire le temps de latence, en particulier compte tenu de la vitesse des réseau aux premières heures de l’informatique.
Dans les décennies qui ont suivi, les entreprises se sont mises à exploiter des bases de données autrement que le simple traitement des transactions. Au fur et à mesure que les dirigeants d’entreprise et les gouvernements ont pris conscience de la valeur des données afin d'obtenir des informations, l’entrepôt de données a émergé pour stocker de vastes quantités d’informations sur l'ensemble des systèmes. Les entreprises ont également commencé à exécuter des requêtes fréquentes et complexes en matière d'analyse de données qui ont permis de mettre en lumière certaines informations, ce qui a donné une importance cruciale au faible taux de latence et aux coûts liés au stockage et à la puissance de calcul.
Étant donné que les capacités actuelles en matière de réseau et de stockage augmentent plus rapidement que la bande passante mémoire, de plus en plus d’entreprises prennent conscience des défis liés à la mise à l’échelle simultanée du stockage et de la puissance calcul alors que ces fonctionnalités s'accompagne toutes deux d'exigences contextuelles spécifiques.
Trouver l’équilibre idéal
Afin de répondre à des exigences relatives aux données et aux utilisateurs dynamiques et en constante évolution, les entreprises ont besoin d’une architecture qui sépare la puissance de calcul du stockage tout en permettant une communication fluide et une compatibilité entre ces fonctionnalités. Pour ce faire, la plateforme doit disposer d’un tissu de connectivité à haute vitesse qui connecte les moteurs, les magasins de données et le stockage objet. Cela permet de créer une couche d'unification qui permet aux données et aux nœuds de calcul de fonctionner ensemble, mais aussi indépendamment.
Mises ensemble, les données et la puissance de calcul peuvent fonctionner comme un seul et même système, en minimisant les déplacements et la duplication de données et en facilitant la collaboration et le partage de données au sein de l’entreprise. Dans le même temps, le fait de garder ces deux fonctionnalités indépendantes est un élément qui permet une croissance exponentielle des données et une mise à l’échelle dynamique. La mise à l’échelle d’un cluster de données grâce à un stockage séparé de la puissance calcul prend un seulement quelques secondes, par rapport aux heures ou aux jours entiers que cela peut prendre avec des systèmes où ces fonctions sont étroitement couplées.
L’impact de cette séparation sur les utilisateurs métier
Il arrive souvent que l’entreprise ait besoin d’augmenter ses capacités de calcul tout en maintenant le stockage relativement constant, par exemple pendant les périodes de trafic intense, comme le Black Friday ou la fin d'un trimestre fiscal. La mise à l’échelle indépendante de ces fonctions permet à l'entreprise depayer uniquement en fonction de ce qu’elle utilise et de la manière dont elle l’utilise.
Selon Jeff Healey, Senior Director of Vertical Product Marketing chez Micro Focus, un détaillant pourrait réduire ses coûts de puissance de calcul d'environ 66 % en séparant puissance de calcul et stockage au lieu de provisionner pour des charges de travail intensives toute l’année.
Il suffit d'imaginer les économies que pourrait faire une entreprise qui entreprend des projets à court terme si elle pouvait « hiberner » en suspendant ses nœuds de calcul pendant les périodes où ceux-ci ne sont pas nécessaires. Un fabricant d’équipement médical, par exemple, pourrait le faire avant de commercialiser un nouvel appareil. Après une brève période d'essais menés sur des principaux comptes clients, le fabricant pourra ainsi garantir une fiabilité maximale lorsque l’équipement sera déployé à grande échelle.
Pensez également à l'entreprise de télécommunications qui réagirait à une tempête de neige qui a un impact sur des centaines de milliers de clients. En mettant à l'échelle stockage et puissance de calcul séparément, l’entreprise peut rapidement augmenter ses nœuds de calcul et donc sa capacité d’analyse. Elle est ensuite en mesure de diagnostiquer rapidement et précisément les problèmes en matière de service, d'anticiper les besoins des clients qui pourraient rencontrer des pannes afin de contacter les personnes en charge du support clients et d'analyser l’impact de la tempête sur le taux de désabonnement de ses clients.
Pour les entreprises actuelles, l’agilité contitue un élément essentiel de la transformation numérique. Qu’il s’agisse d'effectuer un déploiement au sein d'un environnement cloud hybride ou public, la séparation du stockage et de la puissance de calcul dans le cloud offre aux organisations la flexibilité nécessaire pour répondre à la fois à des exigences constantes en matière de données et à des besoins variables ou imprévus.