Guide d’achat des solutions de gestion d’infrastructure Edge

D’ici 2024, les entreprises devraient dépenser 650 milliards de dollars par an pour leur transformation numérique, avec un TCAC de 18 %. En 2019, 52 % des entreprises mondiales utilisaient l’analyse des Big Data[1]. Les données sont essentielles pour que les entreprises puissent prendre de bonnes décisions et rester compétitives. L’informatique de pointe permet aux entreprises de tirer parti des systèmes cloud tout en exploitant tout le potentiel des données locales.

Qu'est-ce que le cloud computing ?

Le cloud computing utilise Internet pour permettre aux entreprises d'accéder au stockage de données, aux réseaux, aux logiciels, à la puissance de calcul, aux analyses, etc. Au lieu d'avoir à investir de grosses sommes d'argent pour construire l'infrastructure requise à ces fins sur site, les entreprises peuvent utiliser l'infrastructure des fournisseurs de services cloud. Cela réduit le coût d'achat et de maintenance de matériel coûteux, réduit le temps nécessaire à la construction d'une infrastructure complexe et permet aux entreprises d'augmenter ou de diminuer les ressources qu'elles utilisent en fonction de leurs besoins. Elles paient pour les ressources qu'elles utilisent. Cela permet des économies d'échelle.

Voir aussi : Pourquoi le Cloud Computing nous oblige à repenser la résilience à la périphérie

Microsoft Azure et Amazon Web Services sont aujourd’hui les deux plus grands fournisseurs de services cloud au monde. À leurs débuts, ces entreprises ont construit leurs centres de données dans des zones rurales éloignées. Cette stratégie visait à réduire leurs coûts d’exploitation. Cependant, elle a créé un problème de latence, car les organisations et les clients utilisant leurs services étaient situés dans des zones urbaines et des villes. Au départ, cela ne représentait pas un obstacle majeur, car les gens avaient des attentes limitées quant à ce qu’ils voulaient que les services cloud fassent. Cependant, à mesure que l’adoption du cloud s’est accrue, les entreprises ont commencé à exécuter des applications et des logiciels critiques sur des serveurs cloud. Dans de tels cas, elles s’attendent à ce que le cloud exécute ces applications aussi bien qu’elles le feraient sur site, la latence constitue donc un défi de taille. C’est là qu’intervient l’edge computing.

Comment l'Edge Computing complète la technologie cloud

L’edge computing permet aux entreprises d’exploiter l’infrastructure cloud tout en bénéficiant du traitement local des données. Les fournisseurs de services cloud ont commencé à ouvrir des installations régionales et de colocalisation pour réduire le problème de latence avec l’infrastructure cloud. De cette façon, une version de l’application ou du logiciel client peut être exécutée localement ou dans le centre de données régional, tandis que d’autres versions et le stockage des données sont conservés dans des centres de données distants plus grands. Ainsi, les tâches, où la latence doit être faible, peuvent être exécutées plus près du client à la périphérie du réseau, tandis que les tâches qui ne sont pas aussi immédiates peuvent être exécutées dans les plus grands centres de données. Un nombre croissant d’entreprises investissent dans l’edge computing pour améliorer les performances globales, tout en continuant à profiter des avantages du cloud.

Ce livre blanc de Schneider Electric fournit des informations sur la manière dont les organisations doivent évaluer et sélectionner une solution de gestion de périphérie. Il couvre les sujets suivants :

1. Reconnaître pourquoi la gestion de l'infrastructure de pointe est essentielle à la réussite
2. Évaluer les besoins de votre entreprise
3. Cartographie des besoins métiers avec des solutions
4. Constituer une équipe d'experts
5. Choisir les bons composants pour la solution
6. Élaboration d'une analyse de rentabilisation pour le déploiement en périphérie
7. Créer un plan d’action pour le déploiement en périphérie

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Sources:

1. Oct. 2020, S. Liu, « Big data - Statistics & Facts », Statista, [disponible en ligne] disponible sur : https://www.statista.com/topics/1464/big-data/ [consulté en juin 2021]