Récemment, j’ai été le conférencier principal de l’événement AppViewX numérique, « Simplify Application Delivery 2021 ». Même si l’événement abordait de nombreux thèmes secondaires, celui sur lequel je me suis concentré est l’automatisation, car je pense qu’il s’agit de la capacité la plus importante pour la distribution des applications à l’avenir.
Le paysage de la distribution des applications évolue rapidement et passe d’une pile matérielle intégrée verticalement à un ensemble de capacités cloud natives. Si cela accroît considérablement l’agilité, cela rehausse aussi le niveau de complexité et accentue le besoin d’automatisation.
Clouds distribués : changement de paradigme dans le cloud
J’ai consacré la première partie de mon discours à expliquer comment l’essor de l’informatique distribuée transforme la distribution des applications. Il est important de comprendre pourquoi les clouds distribués sont fondamentalement différents de tous les autres modèles de calcul, y compris le cloud computing.
traditionnel. Si l’on revient à l’informatique sur site, hébergée et cloud, leur modèle financier est passé des dépenses d’investissement (CAPEX) aux dépenses d’exploitation (OPEX), mais leur modèle opérationnel n’a pas changé, car tous reposaient sur une fonction de calcul centralisée. Dans ce cas, les professionnels de l’IT exécutaient les charges de travail dans un centre de données ou dans le cloud, avec un contrôleur de distribution d’applications (ADC) en frontal. Si l’emplacement était le propre centre de données de l’entreprise, le produit privilégié était un ADC physique. Avec le cloud, on utilisait des ADC virtuels.
Avec l’informatique distribuée, les applications sont créées en accédant à des charges de travail ou à des données depuis des clouds publics, des clouds privés, et des emplacements edge, ce qui fait émerger le concept de composabilité.
Les applications ne sont plus des piles intégrées verticalement, mais plutôt des services cloud natifs légers qui sont « composés », ce qui accroît la vitesse et l’agilité de l’entreprise. Avec les clouds distribués, l’unité de calcul principale évolue de la machine virtuelle vers le conteneur, par nature éphémère. Les conteneurs peuvent être lancés, exécutés pendant quelques minutes, puis retirés tout aussi rapidement.
Distribution des applications héritée : trop lente pour les clouds distribués
Le problème de la distribution traditionnelle des applications est que même le chargement d’un ADC virtuel peut prendre des heures — bien trop longtemps pour les systèmes cloud natifs. Cela entraîne l’évolution des ADC vers plusieurs nouveaux formats, comme un ensemble de services conteneurisés ou même des ADC au niveau des API, dont les fonctions peuvent être appelées par une application lorsqu’elle en a besoin. Les fonctions ADC peuvent désormais être lancées dès qu’un conteneur en a besoin.
Mais comment gérer cela ? Avec les systèmes cloud natifs et l’informatique distribuée, les événements se produisent bien trop rapidement pour que les équipes puissent gérer la distribution des applications. C’est là que l’automatisation intervient, pour aboutir à terme à un modèle AIOps dans lequel l’intelligence artificielle est utilisée pour décider quelles modifications sont nécessaires et à quel moment.
Pour les professionnels de l’IT, il est important de faire évoluer leur conception de l’automatisation : d’une approche axée sur les tâches vers une approche fondée sur l’intention. Il est vrai que l’automatisation informatique existe depuis un certain temps, mais l’efficacité de frameworks d’automatisation tels que Puppet, Chef et même Python est limitée. Dans ce cas, ces outils servent à automatiser des tâches précises, ce qui fonctionne bien dans les systèmes statiques. L’automatisation fondée sur les tâches ne fonctionne pas dans les environnements très dynamiques, car les scripts devraient être constamment mis à niveau.
Automatisation fondée sur l’IA : indispensable au cloud natif
L’automatisation doit évoluer vers un modèle en boucle fermée fondé sur l’IA, dans lequel l’intention des règles est continuellement analysée et appliquée. Cela permet une véritable automatisation sans intervention, puisque les machines piloteront le réseau.
Il y a quelques années, les professionnels de l’IT se moquaient souvent de l’idée d’opérations informatiques entièrement autonomes, mais cette attitude a changé. J’ai récemment mené une étude sur l’AIOps et constaté que 97 % des répondants feraient confiance à l’IA pour gérer leurs environnements informatiques et que 99 % estiment que l’IA est importante pour gérer les performances du cloud et des applications.
Lors de la table ronde que j’ai animée pendant l’événement, nous avons notamment discuté de l’utilisation de l’automatisation pour mettre en œuvre le modèle zero trust, et il s’agit d’un parfait cas d’usage pour AIOPs. Avec le zero trust, des règles sont créées pour autoriser certains appareils ou certaines charges de travail à se connecter à d’autres uniquement lorsque cela est explicitement permis.
L’automatisation fondée sur les tâches serait suffisante dans un environnement statique, car les règles pourraient être configurées une fois, puis appliquées. Dans les environnements dynamiques, comme un cloud distribué, où des charges de travail sont constamment créées puis arrêtées, les équipes ne pourraient pas mettre à jour les règles zero trust assez rapidement pour assurer leur conformité ; les machines, en revanche, le peuvent.
L’IT se trouve à un tournant : nous passons des clouds centralisés aux clouds distribués, ce qui permettra aux entreprises d’accélérer leur transformation numérique comme jamais auparavant. Dans ce contexte, les professionnels de l’IT doivent adopter l’automatisation en boucle fermée pour la distribution des applications. Cela garantira le déploiement des services ADC adéquats conformément aux règles de l’entreprise, sans les longs délais induits par les opérations manuelles.