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Digitaliser son entreprise de façon plus fluide grâce au Cloud de Huawei

Le 6 décembre 2022 à 14h44

Le cloud computing est aujourd'hui devenu l'un des sujets phares dans le domaine des systèmes d'information et du big data. En effet, à l’ère de la virtualisation massive, le cloud apparaît plus que jamais comme une véritable révélation qui permettra aux entreprises de devenir plus efficaces et de gérer plus sereinement les coûts liés à leurs systèmes d'information.

Le terme cloud computing est un nouveau paradigme informatique qui repose sur la fourniture de services informatiques sous forme de services à la demande. Le Cloud Computing est accessible de n'importe où, à tout moment, et par n'importe qui. Cette nouvelle technologie permet aux entreprises d'externaliser le stockage de leurs données et d’accéder à une puissance de calcul supplémentaire qui leur offre la possibilité de traiter de plus grandes quantités d'informations de manière plus efficace.

Le cloud computing est basé sur le modèle pay-as-you-use. Les ressources mises à disposition sont payantes. Concernant les ressources inutilisées, elles demeurent totalement gratuites. Le Cloud a donc une importance économique car, en raison de sa flexibilité dans l’approvisionnement et l’utilisation de ses services, des économies considérables sont possibles. Le cloud permet en effet de générer des économies d’échelle selon un rapport qualité-prix très favorable.

Le concept de cloud computing renvoie à l’idée d'accès aux données et aux services sur des serveurs distants. Traditionnellement, les entreprises utilisent leurs propres infrastructures pour héberger leurs services ; elles achètent leurs propres serveurs puis développent et entretiennent les systèmes dont elles ont besoin pour fonctionner.

En revanche, le cloud computing s'appuie sur des architectures distantes pensées pour que les fournisseurs puissent assurer la continuité de la maintenance et du service. Les services de cloud computing sont également accessibles via les navigateurs Web, ces services comprennent des outils et des applications telles que le stockage de données, les serveurs, les bases de données, la mise en réseau et les logiciels.

Actuellement, l'un des plus grands défis auxquels les entreprises sont confrontées est la complexité croissante des données, la quantité de données à gérer doublant chaque année. Les managers d'entreprises doivent prendre des décisions concernant l'intégration de nouvelles sources de données peu importe la nature du cloud, du SaaS, des données non structurées ou du routage des données héritées ERP vers de nouvelles destinations.

Les déploiements cloud sont généralement divisés en trois types, en fonction de leur modèle de service ou de leur architecture. Ces deux définitions renvoient au même concept : "Le cloud computing est généralement divisé en trois offres de niveau de service soit SaaS : Software as a Service, PaaS : Platform as a Service et IaaS: Infrastructure as a Service".

Ces trois niveaux prennent en charge la virtualisation et la gestion de différentes piles de solutions. IaaS est le niveau le plus élémentaire de solution cloud dans un modèle de cloud computing. Au sein d’un modèle IaaS, un fournisseur de cloud héberge des composants d'infrastructure tels que des serveurs et du matériel réseau. Il s’agit ici d’une option optimale pour les entreprises qui cherchent à créer des applications à partir de zéro et donc à générer plus de contrôle.

PaaS vous permet d'héberger votre propre application personnalisée avec un fournisseur qui gère tout à votre place sauf votre application et vos données. De cette manière, l'infrastructure, le système d'exploitation, l'interface utilisateur graphique, les langages de programmation, la gestion de base de données et les services nécessaires pour exécuter votre application vous sont systématiquement fournis.

Dans le modèle SaaS, les fournisseurs hébergent et gèrent l'infrastructure et les applications pour les utilisateurs. Avec le SaaS, l'utilisateur n'a rien à installer puisque le logiciel est hébergé dans le cloud. Les acheteurs ont un certain contrôle sur la configuration de certains paramètres tels que la désignation d'utilisateurs autorisés ou la création de tableaux de bord personnalisés.

En plus des trois types de services Cloud, il existe quatre types de Cloud. Les différences entre les quatre types de Cloud sont relatives au degré de partage des ressources avec d'autres utilisateurs. Cloud public : Les clouds publics sont des environnements cloud généralement créés à partir d'une infrastructure informatique qui n'appartient pas à l'utilisateur final. Certains des plus grands fournisseurs de cloud public utilisent Huawei Cloud.

Les services Big Data de Huawei Cloud sont basés sur MapReduce Service (MRS), une plate-forme Big Data à guichet unique. MRS est capable de s'interconnecter avec des services de visualisation de données. Par conséquent les entreprises peuvent créer une plateforme Big Data unifiée pour l'accès aux données, ainsi pour assurer l'analyse et le stockage des données et l'extraction de valeur en un seul clic. Ainsi Huawei aide ses clients à migrer facilement les canaux de données vers le cloud, à développer et à planifier des tâches de Big Data, et à afficher des données.

De cette manière, les clients sont libérés de la construction complexe d'une plate-forme de données volumineuses, mais aussi de l'optimisation et de la maintenance des données volumineuses. De plus, ces clients peuvent se concentrer sur les applications industrielles et utiliser les données dans plusieurs scénarios de service.

Parmi les avantages des services Huawei Cloud Big Data c’est qu’ils incluent MapReduce Service qui est entièrement compatible avec l'écosystème Big Data open source. Avec ses nombreux outils de migration de données et ses applications, MRS aide les entreprises à migrer rapidement les données de vos propres plateformes sans aucune modification de code ni interruption de service. Le stockage et le calcul sont découplés, de telle sorte que les ressources peuvent être configurées de manière flexible et étendues de manière élastique en fonction des exigences de service.

A leur tour, les ressources peuvent être allouées de manière plus précise et appropriée, ce qui améliore considérablement l'utilisation des clusters Big Data. De plus l'architecture de découplage calcul stockage hautes performances dépasse les anciennes limites du traitement parallèle qui existent avec l'architecture de calcul de stockage intégrée. Elle optimise l'efficacité de l'accès aux données et le calcul parallèle approfondi (comme le fonctionnement des métadonnées et l'optimisation de l'algorithme d'écriture), tout en maximisant la bande passante élevée et la haute simultanéité d'OBS de manière à améliorer sensiblement les performances.

Le 6 décembre 2022

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