L’hybrid Multi-cloud est devenu une réalité pour les entreprises et représente la futur génération des architectures IT. Ce rapport d’IDC montre bien que la phase 2 du « Move to Cloud » dans laquelle les entreprises sont entrées est Multi Public ou Multi Public-Private Cloud.
L’intelligence artificielle de son coté a, ces dernières années, montré combien c’est une remarquable technologie de disruption, avec de nombreux projets innovants autour de l’expérience Client, et un formidable catalyseur de transformation pour les entreprises et ses processus.
Selon moi, Il existe une réelle synergie, je dirai meme plus une symbiose entre l’IA et le Multi-Cloud.
Nous avons vu que les révolutions précédentes du Cloud, Mobile et maintenant du Edge Computing ont accéléré le rythme de la création de données, à la fois structurées et non structurées. Pour rappel, près de 90% de toutes les données crées l’on été ces deux dernières années. Les données alimentent l’IA, mais l’IA est aussi le meilleur levier (voire le seul) pour valoriser ce volume de données.
Je vois trois points d’accroche :
- Hybrid Multi-Cloud pour simplifier l’accès aux données consommées par les solutions d’IA
- Hybrid Multi-Cloud pour plus facilement avoir accès à des ressources de calcul
- IA pour mieux gérer l’Hybrid Multi-Cloud
Hybrid Multi-Cloud pour simplifier l’accès aux données consommées par les solutions d’IA
Les plates-formes Hybrid Multi-cloud sont l’avenir de l’architecture de données et relèvent le défi de la prolifération des données dans plusieurs silos, bases de données et Clouds.
Elles permettent d’aider à l’élimination des silos de données et facilite l’accès aux données pour les solutions à base d’IA. Les données ne se trouvant plus uniquement dans des silos applicatifs uniquement, mais également réparti géographiquement et/ou sur plusieurs Cloud Provider.
Pour rappel, une considération importante pour les organisations développant des projets d’IA sur le cloud public est la limitation des fonctionnalités des outils d’IA disponibles à partir d’un unique fournisseur de cloud. On peut appeler cela le «lock-in» moderne, qui peut limiter/étouffer l’innovation et empêcher les entreprises d’intensifier leurs efforts en matière d’IA et dans d’autres domaines.
L’IA et les outils de traitement de la donnée fonctionnant sur une plate-forme multi-cloud hybride permettent aux entreprises de tirer parti de leurs données et applications sur n’importe quel cloud qu’il soit public, privé et/ou On-Premise et aussi évoluer en fonction de leur stratégie “Move to Cloud” en s’appuyant sur la technologie de conteneur.
Les plates-forme à base d’Open Source et d’une architecture Cloud Native accélèrent le développement, permettent la portabilité et simplifient l’interopérabilité entre les clouds.
IBM a articulé, autour de sa stratégie “Ladder to AI”, une plateforme ouverte, collaborative IBM Cloud Pak for Data.
C’est une plateforme de données et d’IA entièrement intégrée qui modernise la collecte, l’organisation et l’analyse des données par les entreprises, ainsi que l’intégration de l’IA en leur sein. Basée sur Red Hat® OpenShift® Container Platform, IBM Cloud Pak for Data intègre la technologie d’IA IBM Watson® leader du marché à IBM Hybrid Data Management Platform, aux opérations sur les données, à la gouvernance et aux technologies d’analyse métier. Ces avantages opérationnels sont également applicables dans le développement de l’IA et de l’apprentissage automatique
Les plates-formes Hybrid Multi-cloud aident ainsi à opérationnaliser et à faire évoluer l’IA grâce à la modernisation des applications et de l’infrastructure.
Hybrid Multi-Cloud pour faciliter l’accès à des ressources de calcul
Par rapport aux applications d’entreprise traditionnelles, l’IA présente un cycle de développement et des demandes de ressources uniques. Les applications d’IA ont besoin d’une puissance de calcul important particulièrement pendant les phases d’entrainement.
L’IA a besoin de plus en plus que de serveurs à haute performance incluant des GPUs de dernière génération (Tesla V100, P100…)
Lorsque les développeurs de modèles de Machine Learning veulent des serveurs Bare Metal (serveur physique à la demande) avec des processeurs haut de gamme ou des fermes de GPU, il est beaucoup plus facile et moins coûteux d’y accéder « à la demande » au travers d’un fournisseur de cloud tel qu’IBM Cloud et d’utiliser le modèle de paiement à la consommation..
Toutes ces exigences sont mieux satisfaites dans un environnement Hybrid Multi-cloud.
D’autres considérations pour les applications d’IA sont les systèmes de stockage hautes performances et les réseaux à large bande passante, qui peuvent tous deux être efficacement traités par une architecture unifiée Hybrid Multi-cloud bien conçue.
IA pour mieux gérer l’Hybrid Multi-Cloud
Reflétant la relation symbiotique, l’IA peut également améliorer l’Hybrid Multi-cloud.
L’IA peut être utilisée pour simplifier et automatiser la gestion du cloud, en particulier un environnement Cloud hétérogène (On-Premise/Plusieurs Cloud Providers)
Les outils et processus informatiques traditionnels ont déjà du mal avec la gestion du Cloud, ce qui entraîne des dépenses excessives et un mécontentement du Cloud. Avec l’avènement des conteneurs et des microservices, la surveillance et la gestion du Cloud sont devenues beaucoup plus complexes.
Ajoutez à ce mélange un environnement Hybrid Multi-cloud, où chaque fournisseur de Cloud a ses propres API, ses outils, ses politiques et des caractéristiques différentes. La gestion du de l’environnement devient complexe; d’où l’émergence d’AIOps – l’utilisation de l’IA dans les opérations informatiques.
Un logiciel de gestion infusé par IA, Watson AIOps, peut être plus efficace dans la surveillance des ressources cloud, prévision des pannes, analyse des causes profondes, détecter les menaces de sécurité et permettre une planification de la capacité plus précise
Pour se faire, l’environnement IT doit, bien entendu, permettre la collecte de vastes quantités de données télémétriques données de toutes les ressources Hybrid Multi-cloud: VM, conteneurs, stockage, systèmes réseau, applications, etc.
À l’avenir, l’intelligence artificielle pourrait permettre l’automatisation de la plupart des tâches liées au cloud, et non seulement des tâches administratives répétitives, mais aussi des projets sophistiqués tels comme réglage fin des performances, placement optimal ou migration des charges de travail et la hiérarchisation du stockage
La vision d’AIOps est un datacenter autonome, où le personnel informatique définit les politiques et laisse l’IA s’occuper du reste
Combiné avec le concept de l’IA comme nouvelle interface utilisateur, on peut imaginer un administrateur informatique parler simplement à un assistant numérique et dire: «Mettez à niveau le CRM à minuit »
En synthèse, L’Hybrid Multi-cloud amplifie l’IA à chaque étape, du développement à intégration des données à la formation et à la production à grande échelle. Et d’autre part, L’IA aide à gérer, surveiller, sécuriser, optimiser et automatiser l’Hybrid Multi-cloud.
IBM propose une plateforme de référence pour l’Hybrid Multi-cloud pour accompagner ces clients basé sur Red Hat® OpenShift® Container Platform et IBM Cloud Paks qui unifie et simplifie l’expérience de ces solutions autour de 6 axes principaux de la transformation digital: Automatisation des processus, Intégration des données et applications, Modernisation applicative, Gestion de la donnée, Sécurité et Gestion d’infrastructure, tout ces services étant augmentés par de l’IA.
