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Comment des outils intelligents de gestion de la charge de travail peuvent aider les administrateurs informatiques à réduire la complexité du cloud

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Le rythme de la transformation numérique s’est considérablement accéléré au cours de la dernière décennie, les entreprises investissant dans la technologie pour conserver leur avantage concurrentiel et éviter que leur part de marché ne soit érodée par les nouveaux arrivants perturbateurs.

La capacité des organisations à sur-innover leurs concurrents de cette manière nécessite souvent une modernisation à grande échelle de la pile d’infrastructures informatiques qui sous-tend leurs opérations afin qu’elles soient mieux placées pour répondre aux besoins changeants de leurs clients.

Pour de nombreuses entreprises, ce processus de modernisation les a vu chercher à investir dans la fabrication de leurs centres de données et salles de serveurs privés et virtualisés plus agiles, plus réactifs et plus faciles à gérer en investissant dans des technologies de réseautage et des outils d’automatisation définis par logiciel.

De tels investissements peuvent aider les entreprises à mieux utiliser et plus efficacement leur capacité de calcul existante, mais cela seul ne suffira peut-être pas à éviter les menaces concurrentielles, ce qui incite certains dirigeants informatiques à peser un passage au cloud public.

Les avantages d’une telle approche sont bien documentés et prouvés, avec le cloud public offrant aux entreprises un accès facile à un approvisionnement presque infini de ressources de calcul basées sur le cloud qui peuvent être mis à l’échelle automatique en ligne avec les pics et les creux de la demande, ce qui signifie que les entreprises ne paient que pour ce qu’elles utilisent.

Dans certains cas, les directeurs informatiques d’entreprise peuvent avoir un œil sur le déplacement potentiel de l’ensemble de leur pile d’infrastructures informatiques vers le cloud public. Les amener à se demander s’il pourrait être utile de leur tout en allant « all-in » sur le cloud d’un fournisseur ou le fractionnement de leurs charges de travail et applications dans différents environnements fournisseurs.

Cela peut être dû au fait que certaines charges de travail sont plus rentables à exécuter dans le cloud public Amazon, par exemple, alors qu’il peut y en avoir d’autres qui ont un meilleur sens du point de vue des performances à exécuter dans Microsoft Azure.

Un transfert en gros de l’ensemble de l’infrastructure informatique d’une organisation vers le cloud public peut ne pas être une option pour certains directeurs informatiques, car ils peuvent avoir besoin de conserver certaines charges de travail et l’application sur place pour le prévisible et d’exploiter une configuration informatique hybride.

La complexité rampante de l’étalement des infrastructures

Quel que soit le plan d’action que les directeurs informatiques décident de prendre, le fait est que les administrateurs informatiques sont maintenant confrontés à une tâche peu enviable d’avoir à garder un œil sur les charges de travail et les applications dispersées dans plusieurs environnements sur site et cloud.

Dans le même temps, la répartition des charges de travail que gèrent les administrateurs informatiques est également devenue plus complexe, car les entreprises préparent leurs domaines d’application pour le déménagement hors site en embrassant les principes de conception cloud-native dans leurs architectures logicielles, ce qui signifie qu’ils doivent embrasser les conteneurs, les microservices et les serveurs.

Dans les entreprises qui exécutent une configuration informatique hybride, les administrateurs informatiques devront relever le défi supplémentaire d’équilibrer les exigences de gestion de ces nouvelles charges de travail basées sur le cloud avec leurs applications héritées, monolithiques et sur site.

Les administrateurs informatiques doivent maintenant garder un œil sur les charges de travail et les applications dispersées dans plusieurs environnements locaux et cloud.

Dans une note de recherche, publiée fin 2019, Ross Winser, analyste directeur principal chez Gartner, analyste principal chez l’observateur de marché Gartner, a déclaré que la prévalence croissante des environnements informatiques hybrides signifiait que les administrateurs informatiques devraient repenser leur approche de la gestion de la charge de travail.

« L’infrastructure et les opérations traditionnelles [I&O] les outils atteignent rapidement leurs limites lorsqu’ils sont chargés d’un si large éventail de sites de traitement des donnée », a déclaré Winser, dans la note de recherche.

« Les professionnels de l’I-O d’aujourd’hui doivent être prêts à aller au-delà des pratiques et des mentalités héritées pour adopter des tendances qui auront un impact profond sur les équipes d’I-O et les capacités qu’elles fournissent à leur entreprise. »

En élargissant ce thème, Tim Beerman, directeur de la technologie (CTO) chez Ensono, fournisseur de services gérés axé sur le cloud hybride, affirme que les approches et les technologies utilisées traditionnellement par les administrateurs informatiques pour gérer leurs piles d’infrastructures ne sont tout simplement plus à la hauteur du travail.

« Auparavant, la gestion des applications cloud était une simple infrastructure. Cette approche limitée ne peut pas gérer des ressources complexes en temps réel ni assurer des performances d’application optimales et dynamiques », explique M. Beerman.

« Vous avez besoin de quelque chose qui intègre les personnes, les processus et la technologie sur plusieurs plates-formes – en le combinant en un seul espace utile, pour le bénéfice de tous. Ces données en temps réel et ce système centralisé peuvent souvent donner aux entreprises cet avantage concurrentiel, ce qui leur permet d’être au-dessus de leurs systèmes informatiques basés sur le cloud et critiques pour l’entreprise. fois.

Mark Lee, directeur chez GCI, fournisseur de services TIC convergent basé au Royaume-Uni, souligne également que « toute plate-forme ou outil de gestion du cloud doit gérer efficacement tous les environnements, y compris les systèmes sur site ainsi que les services cloud privés et publics ».

Il poursuit : « Si vous tracez ce voyage un peu plus en détail, cela commence par avoir la capacité pour les équipes d’ingénierie de pouvoir connecter rapidement les hyperviseurs, les réseaux, le stockage et d’autres technologies pour créer des nuages privés.

« Ils doivent également gérer les comptes cloud publics, il est donc important de rechercher des solutions qui peuvent s’intégrer aux technologies existantes sans avoir besoin de beaucoup de scripts ou de plug-ins », ajoute M. Lee.

Et ce n’est pas tout. En plus de permettre aux administrateurs de gérer plusieurs charges de travail dans différents environnements, toute plate-forme de gestion qui est déployée doit également offrir aux administrateurs une visibilité sur le fonctionnement interne de leur infrastructure, du point de vue de l’analyse des coûts et des données, explique Krishna Subramanian, chef de l’exploitation (COO) chez komprise, fournisseur de logiciels de gestion du stockage de données.

« La plus grande erreur que les organisations commettent, c’est de prendre une seule dimension – généralement les coûts de stockage – et de ne pas prendre en compte le reste. En offrant une visibilité sur vos dépenses en nuage suivie d’une automatisation exploitable, vous pouvez aider à identifier le problème et à le résoudre.

Krishna Subramanian, Komprise

« Moins de 20 % des entreprises profitent des options d’économies de coûts dans le cloud pour deux raisons : il est très difficile d’obtenir une visibilité sur les coûts du cloud ; et même si vous investissez dans un outil distinct d’optimisation des coûts dans le cloud, il vous fournit principalement des rapports et il est très difficile d’agir manuellement sur les rapports », explique-t-elle.

« Pour gérer efficacement les coûts du cloud, vous avez besoin d’une analyse exploitable – une solution qui offre de la visibilité et automatise la gestion en fonction de la visibilité. »

En outre, toute analyse des coûts de ces plates-formes doivent entrer dans les détails granulaires parce que la tarification du cloud est généralement plus compliquée et multi-couches que sa réputation « pay-as-you-go » suggère.

« Par exemple, lorsqu’on examine les coûts de stockage en nuage, il faut non seulement examiner les coûts de stockage, mais aussi [application programming interface] les coûts d’évacuation, les coûts de récupération, les coûts du réseau », explique M. Subramanian.

« La plus grande erreur que les organisations commettent, c’est de prendre une seule dimension – généralement les coûts de stockage – et de ne pas prendre en compte le reste. En offrant une visibilité sur vos dépenses en nuage suivie d’une automatisation exploitable, vous pouvez aider à identifier le problème et à le résoudre.

« Par exemple, le stockage est la deuxième dépense la plus élevée dans le cloud. Les logiciels de gestion de données basés sur l’analyse permettent de réduire de 50 % les dépenses de stockage en vous montrant où se trouvent les coûts et en déplaçant intelligemment les données vers des classes de stockage moins chères en fonction de vos stratégies », ajoute-t-elle.

Et ce processus doit être automatisé et dirigé par l’intelligence artificielle (IA), par exemple, parce que l’ampleur de la tâche à accomplir serait presque impossible à faire manuellement, dit Subramanian. « Il est pratiquement impossible de déplacer manuellement des données dans les classes de stockage dans le cloud parce que vous parlez de dizaines de millions d’objets dans des milliers de seaux et de centaines de comptes. »

Présentation d’une gestion intelligente de la charge de travail

Comme mentionné ci-dessus, la gestion de la charge de travail est un travail qui a pris de la complexité et de l’ampleur ces dernières années, au point que les administrateurs informatiques doivent s’appuyer sur l’automatisation, l’intelligence artificielle et les outils d’apprentissage automatique pour étendre leur portée.

Le concept est connu sous le nom de gestion intelligente de la charge de travail, qui se résume essentiellement à des administrateurs informatiques s’appuyant sur l’intelligence artificielle et les outils d’apprentissage automatique qui peuvent identifier et auto-réguler l’utilisation des ressources informatiques dans les environnements sur place et en nuage qui pourraient ne pas fonctionner aussi efficacement qu’ils le devraient.

C’est loin d’être une idée nouvelle, en particulier dans l’espace de gestion de l’infrastructure des centres de données qui a vu une flopée de technologies alimentées par l’IA mises sur le marché au cours de la dernière décennie pour aider les opérateurs à réglementer toute une série de mesures au sein de leurs installations.

Selon Jad Jebara, PDG du fournisseur de logiciels de gestion d’infrastructures de centres de données (DCIM) Hyperview, la demande pour cette catégorie de logiciels intelligents de gestion de la charge de travail est en plein essor à l’heure actuelle, en grande partie en raison de la pandémie de coronavirus Covid-19.

Cela s’explique en partie par le fait que l’introduction des restrictions sociales à distance dans le monde signifie que moins de personnes sont autorisées à entrer dans les centres de données, de sorte que les opérateurs doivent trouver de nouvelles façons de gérer leurs installations à distance.

« Les outils DCIM basés sur le cloud, en particulier, sont recherchés car ils fournissent des équipes d’I’O basées dansnt géographies la capacité de gérer et de surveiller à distance », dit Jebara.

« La capacité de puissance, de rack, de plancher et de calcul (physique et logique) doit tous être étroitement surveillés afin de maximiser les coûts et l’efficacité des performances. De plus, l’automatisation et l’apprentissage automatique qui sont au cœur du logiciel DCIM basé sur le cloud contribuent à réduire considérablement les cas d’erreur humaine qui sont trop souvent la cause profonde des temps d’arrêt et des pannes », ajoute-t-il.

« Les équipes d’I&O veulent la tranquillité d’esprit dans la gestion du coût et du risque de leur infrastructure informatique, et la confiance dans les données clés pour prendre des décisions judicieuses. »

Creuser dans le centre de données avec DCIM

Un exemple très médiatisé d’outils de gestion intelligents utilisés pour un grand effet dans les environnements de centres de données est le travail expérimental que Google a fait dans l’utilisation de l’apprentissage automatique pour optimiser le refroidissement de ses centres de données, et – à son tour – réduire sa consommation d’énergie.

Du point de vue de la pile informatique, la notion d’utiliser des outils intelligents de gestion de la charge de travail pour aider les administrateurs informatiques à mieux utiliser leurs ressources de réseautage, de calcul et de stockage dans différents environnements informatiques est évoquée depuis plus d’une décennie.

Avant son acquisition ultérieure par Micro Focus en 2014, le géant du logiciel Novell a présenté des plans pour restructurer ses activités autour de la fourniture d’outils intelligents de gestion de la charge de travail en 2009.

À l’époque, il a déclaré que la décision de faire pivoter l’entreprise de cette façon était de répondre aux besoins des entreprises qui veulent renforcer la sécurité et la portabilité des charges de travail dans les environnements physiques, virtuels et basés sur le cloud.

La gestion intelligente de la charge de travail est également devenue un élément central de la plate-forme logicielle vRealize Operations de VMware, qui est utilisée par les administrateurs informatiques pour gérer leurs opérations d’infrastructure cloud et on-premise, en 2014.

Au moment de sa publication, son inclusion visait à aider les administrateurs informatiques à s’assurer que les applications et les charges de travail qui s’exécutent dans leurs centres de données virtualisés le faisaient de manière rentable et rentable.

Dans les versions ultérieures, les capacités intelligentes de gestion de la charge de travail des opérations vRealize se sont considérablement élargies, car la gamme d’environnements dont on s’attend maintenant à ce que les administrateurs informatiques s’occupent se sont accrues.

Alors que la mission des administrateurs informatiques peut avoir précédemment et principalement porté sur la gestion interne, sur place des ressources de datacentre, la réalité de la situation en 2020 est que l’éventail des environnements dont ils sont maintenant responsables est beaucoup plus large.

Au point que s’attendre à ce qu’ils fassent ce travail – et le fassent bien – sans une petite aide alimentée par l’IA semble presque une attente déraisonnable.

À ce stade, vRealize Operations est maintenant décrit par VMware comme une prise en charge basée sur l’IA pour les administrateurs informatiques qui ont besoin d’aide pour gérer les applications et les charges de travail dans les environnements privés, hybrides et multicloud.

L’espace intelligent de gestion de la charge de travail n’en est qu’à ses balbutiements, mais quelques autres acteurs ont pris de l’importance ces dernières années, dont Turbonomic (auparavant connu sous le nom de VMTurbo) et Densify.

L’offre phare de Turbonomic est une plate-forme autogérée et alimentée par l’IA conçue pour aider les administrateurs informatiques à optimiser leur charge de travail, tout en fournissant des commentaires sur la façon dont diverses ressources informatiques – y compris le calcul, le réseautage, le stockage, les conteneurs et les machines virtuelles – devraient être modifiées pour en tirer le meilleur parti. L’action de ces modifications peut être effectuée directement ou automatisée, selon les préférences de l’équipe technique.

La plate-forme Densify, quant à elle, utilise des outils d’apprentissage automatique et d’analyse axée sur les politiques pour aider à guider les administrateurs informatiques sur les ressources d’infrastructure qui doivent être modifiées pour contrôler le coût d’exécution de leurs applications et de leurs charges de travail – dans le cloud et sur place.

Dans le même ordre d’idées, le Gestionnaire d’optimisation de la charge de travail de Cisco, qui peut être combiné à l’offre AppDynamics de l’entreprise et utilise l’automatisation pour allouer « intelligemment » les ressources d’infrastructure aux applications qui en ont besoin, tout en utilisant l’IA pour identifier de manière proactive les zones problématiques de la pile qui pourraient avoir besoin d’être peaufinés pour des raisons de performance.

Il y a aussi des offres de fournisseurs qui se préoccupent de surveiller une partie spécifique de l’infrastructure. Il s’agit notamment de MilleEyes, propriété de Cisco, qui est un portail de logiciels en tant que service (SaaS) qui surveille de près l’infrastructure réseau d’une entreprise, tout en dépannant tous les problèmes de livraison d’applications qui peuvent apparaître à la suite de problèmes de connectivité.

Examen attentif requis

Compte tenu de la variété des outils, des technologies et des approches que les entreprises peuvent adopter, il est important que les DSI prennent le temps d’évaluer correctement leurs options, affirme Dave Locke, chef de la technologie conseiller pour l’Europe, le Moyen-Orient et l’Afrique chez le fournisseur de services informatiques World Wide Technology (WWT).

« Les outils intelligents de gestion de la charge de travail sont maintenant constitués d’un écosystème diversifié de fournisseurs, où seule l’intégration de plusieurs outils donne aux entreprises une vision suffisamment intelligente de leur charge de travail », dit-il.

« Une gestion efficace de la charge de travail moderne repose sur le suivi d’une combinaison d’expérience numérique, de performance de l’infrastructure et de performance des applications »

Dave Locke, World Wide Technology

« Une charge de travail est essentiellement faite de trois couches : l’application ; les données utilisateur; métriques et métriques de mesure. Une gestion efficace de la charge de travail moderne repose sur le suivi d’une combinaison d’expérience numérique, de performances d’infrastructure et de performances des applications.

« Si les outils que vous déployez pour mesurer ces éléments ne fonctionnent pas en douceur, alors vous réduisez la chose que vous avez entrepris de résoudre – l’amélioration de l’expérience client », ajoute Locke.

Les DSI peuvent surmonter ce problème en engageant les services d’un partenaire d’intégration, qui peut fusionner les technologies souciant de gérer différentes parties de l’infrastructure et différents types d’applications pour fournir à l’équipe technologique une vue plus complète de ce qui se passe, suggère-t-il.

« Par exemple, la combinaison des MilleEyes de Cisco, appdynamics et [Cisco Workload Optimization Manager] les logiciels donnent une image plus complète de la surveillance de l’expérience numérique, des performances de l’infrastructure et des performances des applications », explique M. Locke. « Ces trois éléments sont importants pour comprendre avec précision où les charges de travail pourraient être optimisées ou déplacées. »

Pour toutes ces raisons, Alex Chalkias, chef de produit chez Canonical, fabricant de logiciels de systèmes d’exploitation open source axés sur l’entreprise, affirme qu’il est d’une importance vitale que les directeurs informatiques prennent leur temps avant de se précipiter dans un déploiement intelligent de gestion de la charge de travail.

« Lorsqu’elles décident des outils de charge de travail intelligents à utiliser dans les environnements cloud, les entreprises doivent se poser des questions sur la gestion des applications et non sur la gestion de la configuration », explique-t-il.

« Par exemple, où l’application doit-elle s’exécuter ? Quels composants logiciels doivent être inclus dans le scénario ? Quelles ressources devraient être allouées et comment ce scénario devrait-il être intégré dans l’ensemble de la succession? Les réponses à ces questions définissent l’intention commerciale d’exécuter les charges de travail et sont beaucoup plus importantes que les détails d’un fichier de configuration particulier.

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