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Les problèmes de disponibilité et de performance dans le cloud


Avec tout le tapage qui est fait autour des bienfaits du cloud privé, les services informatiques ont la pression pour mener une stratégie Cloud qui aille de l’avant. Toute cette excitation fait que les entreprises se focalisent sur l’externalisation de leur infrastructure et la migration de leurs applications et services.




Or, en pleine phase d’implémentation ou de réflexion sur la stratégie cloud, il est important de regarder vers l’avenir et de savoir comment la gérer avant son passage à l’opérationnel. Comme pour n’importe quel environnement de production, la performance et la disponibilité sont de rigueur. Et, en raison de fortes attentes qui pèsent sur le Cloud, il faut trouver un moyen pour contrôler et communiquer sur la qualité de service.

Trois challenges sont à relever dans le cloud privé comme dans le cloud hybride :

1er Challenge : la performance – Dans le cloud, si on ne sait pas sur quels serveurs physiques tournent les applications, comment trouver l’origine des problèmes et sur quel serveur lorsque des soucis de performance surviennent ?
Dans les environnements entièrement dédiés, la performance peut se calculer avec des outils de mesure au niveau de l’infrastructure ou avec la remontée d’événements. Mais les mesures dans une informatique en silo ne remontent aucune donnée sur la performance des services dans le cloud. Obtenir des statistiques sur la performance des applications lorsqu’elles sont hébergées dans le cloud est un réel défi, quasi impossible à relever, lorsque les applications partagent des ressources physiques, attribuées de façon dynamique. Pour gérer la performance d’une application dans le cloud, il faut une cartographie topologique en temps réel, sur le service délivré à chaque niveau du système d’information. Puisque la configuration change en permanence, il est essentiel que la cartographie soit générée dynamiquement et mise à jour automatiquement pour chaque transaction et chaque service. Avec cette cartographie, il est possible d’exploiter les mesures enregistrées dans le cloud pour établir un diagnostic.

2e Challenge : le remboursement – Comment connaître la consommation CPU d’une application afin de lui allouer le bon modèle de remboursement et contrôler la facture ?
Il faut un nouveau paradigme pour évaluer la consommation de ressources afin que l’informatique passe d’un centre de coût, au regard des ressources, à un centre de profit, au regard des services rendus. Mais la plupart des outils traditionnels de gestion de la performance des applications et de calcul du remboursement ne collectent aucune donnée sur les ressources consommées par transaction, qui permettraient d’obtenir des coûts en fonction de l’activité et des informations sur les remboursements possibles. Dans le cadre du cloud computing, il est nécessaire d’avoir une solution qui contrôle la consommation de chaque service au sein des différentes applications, à tous les niveaux, afin d’évaluer correctement le coût de chaque service et décider des moyens de remboursement appropriés, et ainsi ajuster l’infrastructure et les applications et permettre une meilleure utilisation des ressources et des coûts inférieurs.

3e Challenge : le manque d’alignement avec l’activité. Comment s’assurer que les services sont alloués en fonction des priorités ?
Le cloud introduit une allocation dynamique des ressources. Cependant, pour garantir le respect des engagements de service dans le cloud, il faut pouvoir donner des priorités dans l’allocation de ressources en se basant sur des mesures de la performance réelle côté utilisateur et sur une vision juste des ressources additionnelles qui permettraient de faire baisser les risques de dégradation du SLA. Pour que cela soit possible, il faut une image claire de la consommation des ressources au niveau de la transaction et utiliser la business intelligence pour mesurer l’impact de chaque partie d’infrastructure sur la performance. Un approvisionnement en fonction des priorités devient encore plus critique dans le passage des architectures cloud vers un modèle d’approvisionnement automatique dynamique.

Par Pascal Dallioux, Directeur Commercial Europe du Sud OpTier

Vendredi 1 Juillet 2011
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