Le multi-cloud a fait de l’automatisation non pas un plus ni un avantage concurrentiel, mais une nécessité. Explications de Lori MacVittie, Principal Evangelist, F5 Networks

Automatisation… c’est elle qui fera la différence ! Dans le cloud, toutes les tâches opérationnelles courantes reposent sur des mécanismes identiques (API, consoles, processus). C’est l’un des avantages du cloud. En termes de recrutement et de compétences, les gains de temps sont considérables.

La couche de gestion de l’infrastructure est la même pour toutes les entreprises : mêmes API, mêmes consoles, mêmes processus. Mais cela n’est pas forcément le cas dans un data center personnalisé, que ce soit un cloud privé ou un environnement traditionnel, met en garde Lori MacVittie, Principal Technical Evangelist, Office of the CTO, F5 Networks. Différents frameworks, tels qu’OpenShift, OpenStack, etc., requièrent des connaissances et une expertise spécifiques.

La difficulté à trouver les bonnes ressources

«Si une entreprise a besoin d’étoffer l’équipe chargée des opérations cloud, elle recherchera quelqu’un qui maîtrise le cloud X. Ce principe n’a rien de nouveau, estime Lori MacVittie. Si elle a besoin d’un développeur pour travailler sur une application exigeant des connaissances en JavaScript, elle ne se mettra généralement pas en quête d’un spécialiste Python. C’est l’une des raisons qui expliquent la difficulté du multi-cloud.»

À l’instar d’une maison, les clouds ne sont pas tous identiques. Et si les concepts de base en matière d’infrastructure sont similaires, la terminologie, les modèles d’objets, les API et les consoles varient. De là, la difficulté à trouver les bonnes ressources.

Des équipes dédiées à chaque cloud

«Dans ces conditions, il n’est pas étonnant que les outils et processus spécialisés propres à chaque cloud aient engendré des silos de clouds. La moitié des personnes interrogées lors de l’étude State of Application Services 2020 disent gérer le multi-cloud au moyen d’équipes dédiées à chaque cloud. De plus, la préférence de l’autre moitié va à ce modèle.»

Cela n’est guère surprenant. Il suffit de considérer le cloud comme un produit, ce qu’il est, pour s’apercevoir rapidement qu’il présente les mêmes problématiques opérationnelles que tout autre produit. Les modèles, les API et les workflows diffèrent d’un cloud à l’autre. Il est par conséquent logique de préférer développer des compétences dans un seul cloud plutôt que de gérer tous les clouds de manière médiocre.

Cohérence… et donc automatisation

Les réalités du multi-cloud ont favorisé l’adoption d’outils d’automatisation de l’infrastructure. L’avantage de l’automatisation ne se limite pas à simplifier le provisionnement, la configuration et les opérations. Les outils d’automatisation de l’infrastructure sont également indépendants de l’environnement cloud. Cela signifie que les modèles Terraform ou les scripts Ansible utilisés pour un cloud peuvent aussi s’appliquer à un autre cloud. De fait, les outils font abstraction des différences qui compliquent la gestion de plusieurs clouds.

«C’est un exemple de convergence vers une méthodologie et un jeu d’outils cohérents qui permet à chacun d’aller plus vite, en toute confiance. Et cela vaut pour l’ensemble de l’infrastructure informatique de l’entreprise», poursuit Lori MacVittie. La standardisation est un moyen d’assurer la cohérence, que ce soit au niveau de la couche de sécurité et de distribution des applications, de la couche d’infrastructure des applications (serveur Web et d’applications) ou de la couche de stockage des données. La cohérence est une condition essentielle pour relever les défis du multi-cloud.

C’est ainsi que le multi-cloud a fait de l’automatisation non pas un plus ni un avantage concurrentiel, mais une nécessité.