Cas d’utilisation du cloud

Effectué

Avec l’évolution rapide des technologies cloud, de nouveaux cas d’utilisation émergent chaque jour. Dans cette section, nous traitons certains cas d’utilisation courants du cloud.

Applications web et mobiles

Un des facteurs principaux qui favorisent le cloud computing est l’hébergement web. Les sites et applications web sont généralement hébergés sur un serveur qui a une connexion Internet dédiée. Les anciens services d’hébergement web fournissaient des serveurs dédiés aux clients ou octroyaient une fraction d’un système UNIX plus conséquent à plusieurs clients. Désormais, avec l’avènement du cloud computing, les applications web et mobiles peuvent être basées sur des services existants IaaS/PaaS, voire SaaS.

• Modèle SaaS : Le modèle SaaS permet aux organisations de déployer des applications universelles sur le web. La messagerie web, les sites de réseaux sociaux et les sites web utilitaires (comme les organiseurs personnels, les calendriers et les planificateurs) en sont des exemples courants.
• Modèle PaaS : Les développeurs d’applications ont à leur disposition une panoplie d’outils et de plateformes en ligne pour créer des applications SaaS et mobiles. Azure App Service, Parse et Cloud Foundry sont des plateformes populaires qui permettent de créer des applications web et mobiles.
• Modèle IaaS : Les organisations qui nécessitent encore plus de personnalisation et de flexibilité peuvent adopter le modèle IaaS en louant des machines virtuelles à des fournisseurs comme Azure et Rackspace, puis en déployant une pile logicielle entièrement personnalisée pour exécuter l’application.

Considérez les scénarios suivants :

• Animoto, créateur de diaporamas vidéo en ligne, a décidé de déployer une application Facebook. Le trafic vers le service a fortement augmenté, ce qui a permis à Animoto d’augmenter l’échelle de 50 serveurs à 3 500 serveurs en 3 jours. Ce type d’extensibilité élastique est rendue possible grâce au cloud computing.
• Des magasins de vente en ligne qui utilisent le cloud computing, comme Amazon et Target.com, sont capables de dimensionner l’infrastructure pour faire face aux pics d’activité (par exemple, la période des fêtes de fin d’année ou le Black Friday). Salesforce.com héberge des clients qui ont entre 2 et plus de 20 000 postes sur la même plateforme web.

Analytique du Big Data

De nombreuses organisations doivent traiter de grandes quantités de données. Ces données peuvent provenir de capteurs, d’expériences, de transactions ou d’activités sur des pages web. Le traitement du Big Data nécessite généralement beaucoup de ressources de calcul et de stockage, mais, selon les besoins de l’organisation, il peut être périodique ou saisonnier. Par exemple, Amazon peut avoir des travaux décisionnels ou analytiques configurés pour la fin de journée, susceptibles de mobiliser quelques centaines de serveurs pendant quelques heures. Dans ces scénarios, le cloud computing prend tout son sens, car ces ressources peuvent être acquises à la demande. De nombreuses entreprises disposent même de pipelines d’analytique entièrement automatisés qui collectent, analysent et stockent automatiquement des données à l’aide de ressources approvisionnées à la demande. Voici des exemples de scénarios Big Data :

• Union Pacific Railroad installe des thermomètres infrarouges, des microphones et des scanneurs échographiques le long de ses voies ferrées. Ces capteurs balayent chaque train lors de son passage, et envoient des relevés aux centres de données du chemin de fer où un logiciel de reconnaissance géométrique identifie les équipements présentant un risque de défaillance.
• Des détaillants traditionnels comme Walmart, Sears et Kmart marchent dans les pas de détaillants en ligne comme Amazon en analysant les habitudes de consommation pour orchestrer des campagnes de marketing personnalisées et proposer des offres à chaque client.
• Des sociétés comme Time Warner et Comcast utilisent le Big Data pour suivre les habitudes de consommation de médias de leurs abonnés et fournir des informations à valeur ajoutée aux annonceurs et aux clients. L’industrie des jeux vidéo suit les habitudes de jeu de millions de propriétaires de consoles. Des entreprises comme Riot Games passent au crible quotidiennement quelque 500 Go de données structurées et plus de 4 To de journaux des opérations.

Calcul haute performance à la demande

La science moderne est impossible sans le calcul haute performance (HPC). À côté de l’expérimentation physique, la simulation sur ordinateur est devenue populaire dans des domaines comme l’astrophysique, la mécanique quantique, l’océanographie ou la biochimie. Ce type de charges de travail exigeantes en calcul sont généralement exécutées sur des clusters dédiés ou dans des installations de calcul intensif.

Les scientifiques s’intéressent désormais de plus en plus au cloud pour les demandes de ressources HPC. Les machines virtuelles Azure proposent des instances extrêmement puissantes avec plus de processeur et même une accélération du processeur graphique pour l’utilisation HPC. Afin de pouvoir proposer des échéances pour la remise de documents de recherche, les scientifiques s’intéressent à la disponibilité d’une énorme puissance de calcul, en particulier pour les petits projets ou les analyses en rafales urgentes, par exemple, les essais expérimentaux. Voici des exemples de HPC dans le cloud :

• Cycle Computing a configuré un cluster AWS EC2 de 3 809 instances pour permettre à une société pharmaceutique d’exécuter des travaux de modélisation moléculaire. Le cluster a un total de 30 472 cœurs, 26,7 To de RAM et 2 Po de stockage sur disque.
• Des établissements comme le Children’s Research Hospital de St. Jude, le laboratoire Mt. Sinai Klein et le Seattle Children’s Hospital exécutent des charges de travail bioinformatiques et génomiques sur Azure.

Stockage et archivage en ligne

L’une des ressources importantes disponibles grâce au cloud computing est le stockage. Des solutions de stockage personnel, comme Dropbox, aux systèmes de stockage Internet à grande échelle, comme le stockage Azure, le stockage en ligne est un cas d’utilisation majeur du cloud computing. Les options de stockage en ligne sont les suivantes :

• Stockage d’objets basé sur le web : Des services comme le stockage Blob Azure permettent aux utilisateurs de stocker des téraoctets de données sous la forme de simples objets, accessibles via HTTP. De nombreux sites web utilisent le stockage Blob Azure pour stocker du contenu statique comme des images.
• Sauvegarde et récupération : Des services tels que CrashPlan et Carbonite assurent une sauvegarde en ligne des données client. Il s’agit d’une excellente solution de sauvegarde sécurisée hors site.
• Streaming multimédia et distribution de contenu : Des services comme Azure Content Delivery Network non seulement stockent de grandes quantités de données, mais facilitent également la distribution du contenu. Les demandes d’extraction de données d’Azure Content Delivery Network sont automatiquement acheminées vers le serveur le plus proche, ce qui réduit la latence des médias sensibles au facteur temps, comme les vidéos.
• Stockage personnel : Des services comme Dropbox et OneDrive sont populaires parmi les utilisateurs pour le stockage de documents personnels en ligne afin de pouvoir y accéder à tout moment, en tout lieu.

Développement et test rapides d’applications

L’un des principaux avantages du cloud est la possibilité de déployer et tester rapidement des applications. Vous pouvez déployer un environnement informatique complet en quelques minutes, puis le supprimer aussi facilement une fois les tests terminés. Pour de nombreuses entreprises, il est essentiel de permettre aux développeurs de créer rapidement des améliorations et des fonctionnalités, et de les tester sans le moindre risque. Il n’est pas nécessaire de commander et installer du matériel spécialisé et des serveurs. En quelques minutes, une machine virtuelle peut être lancée sur le cloud. Les applications peuvent aussi être facilement soumises à des tests de contrainte/charge. Il est aussi possible de cloner des serveurs existants pour réaliser des études d’extensibilité.