Nous vous avons déjà parlé dans cette tribune du Cloud et des principaux acteurs. Cette technologie suscite les convoitises, la centralisation et l’administration des données étant un enjeu clé. Il fut un temps où même le gouvernement français rêvait d’un Cloud souverain. Mais avez-vous entendu parler du Cloud hybride ?

Le Cloud hybride se base sur le principe de répartition des charges entre deux types de serveurs Cloud, privé et public. Le Cloud privé est un Cloud individuel, ou un serveur local, administré par l’entreprise qui héberge ses données. Seule l’entreprise utilise les serveurs de ce Cloud. Le Cloud public est un espace mutualisé avec d’autres entreprises. Un Cloud hybride est un service Cloud utilisant les deux solutions, une partie privée, sécurisée, une partie publique et mutualisée, flexible.

Selon le NIST (National Institute of Standards and Technology, rattachés au département du commerce des États-Unis), la définition de ce système est « une infrastructure Cloud composée de deux infrastructures Cloud distinctes ou plus pouvant être privées ou publiques et qui restent des entités uniques, mais sont connectées par une technologie standard ou propriétaire permettant la portabilité des données et des applications “

La flexibilité. C’est le mot d’ordre de ce système. Avec le Cloud hybride, il est possible d’héberger les données sensibles sur un serveur propriétaire, sécurisé, d’un petit dimensionnement, ou d’un rendement de connexion élevé. Le reste des données plus basiques, où le contenu sera alors hébergé sur des serveurs publics, moins cher, plus flexible. Selon les besoins, il est aussi possible de transférer une partie de la charge de connexion en déportant, sur des serveurs publics temporaires, des services, comme pour contrebalancer un pic de connexion lié à une activité saisonnière. Cela peut s’apparenter à du load balancing dans certains cas, en répartissant les données non critiques. Enfin, en s’appuyant sur des solutions publiques, on réduira les coûts de maintenance sur cette partie, permettant de se concentrer sur la maintenance de la partie privée, contenant les ressources critiques.

Il faut utiliser les architectures middleware et software adaptés permettant l’interopérabilité du service sur les différents serveurs, et donc planifier en amont l’utilisation de cette technologie. Si ce n’était pas prévu initialement, cela engendrera des coûts supplémentaires.
Autre contrainte, la différenciation du traitement sur les serveurs. Que ce soit sur la latence de la structure ou la charge de trafic, avoir des différences et des décalages sur les différents processus peuvent être rédhibitoire et contre-productif dans certains projets ou services.

Les trois acteurs principaux, AWS, Google Cloud et Microsoft Azure plus récemment proposent des solutions mettant à profit l’hybridation du Cloud. En 2018, déjà, Google s’associait avec Cisco pour développer ces solutions. D’autres acteurs, comme Salesforce dont nous vous parlions précédemment, innovent dans le cloud pour proposer leurs solutions métier. Avec l’appui du Machine Learning, il est de plus en plus possible de créer une interopérabilité et une flexibilité entre les serveurs pour répondre au besoin grandissant des entreprises qui sont en lien, de prêt ou de loin, avec la Data.

Avec l’augmentation des environnements hybrides, les besoins en infrastructures automatisés ont suivis. Cela n’est pas propre au Cloud hybride, mais aussi aux services multi/omni-Cloud, qui consiste à répartir ses charges entres différents serveurs et opérateurs. Avec les besoins grandissant de la Data, en stockage et en IA pour le traitement des données, le Cloud hybride automatisé s’est trouvé naturellement un allié. Les progrès en machine learning profitant aux deux domaines, les percées de l’un profiteront à l’autre. Et c’est tout l’écosystème numérique des entreprises, voir tout le monde de l’information qui en récoltera les fruits.

Et l’on en est qu’au début.