Chaque composant de votre environnement informatique produit des données, que vous pouvez utiliser pour analyser le comportement des applications, résoudre les erreurs, identifier les tendances et même prédire la charge future afin de planifier les capacités.
Avant l'ère du cloud, les entreprises stockaient leurs données générées par machine sur site à des fins d'analyse. Elles géraient tout elles-mêmes : achat de matériel, maintenance de l'infrastructure, installation et mise à niveau des logiciels d'analyse, implémentation des mesures de sécurité, etc. Cette approche était toutefois coûteuse, chronophage et peu évolutive.
L'analyse cloud est apparue comme une solution à ce problème, rendant le stockage et l'analyse des données bien moins chers et plus accessibles aux entreprises de toutes tailles.
Dans cet article, nous verrons en quoi consiste l'analyse cloud, passerons en revue les différents types d'analyse cloud et étudierons leur fonctionnement. Nous nous intéresserons également aux critères essentiels à prendre en compte lors du choix d'un outil d'analyse cloud pour votre entreprise.
Qu'est-ce que l'analyse cloud ?
L'analyse cloud est un terme générique qui désigne un large éventail d'opérations d'analyse des données, dont les suivantes :
- Extraction
- Chargement
- Transformation
- Analyse
- Visualisation
- Modélisation
- Autres workloads avancés
Ces opérations sont effectuées sur une plateforme de cloud public ou privé afin de produire des informations exploitables.
Plateformes pour l'analyse cloud
Trois types de plateformes cloud prennent en charge l'analyse cloud :
Cloud public
Selon cette approche, les données sont stockées, traitées et analysées sur la plateforme de cloud public. Avec une telle plateforme, l'architecture est généralement multitenant, et des contrôles de sécurité sont implémentés pour isoler les données de chaque client. Le fournisseur de services cloud gère la plateforme, y compris l'infrastructure, les services d'application et la haute disponibilité. L'entreprise peut évoluer en fonction des besoins et ajouter ou supprimer des services à la demande.
Cloud privé
Selon cette approche, les données sont stockées, traitées et analysées sur une plateforme de cloud privé. Les entreprises gèrent l'infrastructure sous-jacente, les services d'application et la sécurité des données. Des contrôles de sécurité sont implémentés via des pare-feux, l'authentification multifacteur et des contrôles physiques. L'infrastructure n'est pas partagée.
Cloud hybride
Selon cette approche, les données sont stockées dans des clouds publics et privés. Les entreprises qui souhaitent conserver des informations sensibles sur site tout en bénéficiant de la flexibilité et des fonctionnalités des plateformes de cloud public adoptent souvent cette approche.
L'analyse cloud SaaS (Software-as-a-Service) est également disponible auprès de certains fournisseurs de cloud public qui proposent des services spécifiques, comme des entrepôts de données, des lacs de données, l'IA, le Machine Learning ou le traitement du langage naturel.
Comment fonctionne l'analyse cloud ?
Bien que l'implémentation de base de l'analyse cloud puisse différer d'une plateforme à l'autre, la plupart des offres incluent plusieurs fonctions courantes et essentielles.
Ingestion de données
Les logs de divers systèmes et terminaux sont ingérés dans des programmes d'analyse cloud :
- Logs d'applications
- Données de sites web
- Trafic réseau
- Indicateurs de surveillance de l'infrastructure
Les données peuvent également provenir d'applications métier hébergées de manière privée ou publique, comme des systèmes CRM ou ERP. Une fois les données ingérées, la plateforme d'analyse applique une logique et des règles métier pour les analyser et parfois les transformer.
Stockage des données
Les plateformes d'analyse cloud peuvent stocker d'énormes volumes de données et permettent une rétention plus longue des données. Les données sont stockées sur divers supports, dont les suivants :
- Volumes de disque
- Stockage d'objets
- Bases de données
- Entrepôts de données
- Lacs de données
La plupart des plateformes vous permettent d'ajouter ou de supprimer du stockage de façon dynamique. Les données moins souvent consultées peuvent également être archivées.
Interrogation des données
Les utilisateurs peuvent dégager des schémas et des informations en exécutant des requêtes pour filtrer, fusionner, trier, regrouper ou agréger des données provenant de différentes sources. Certaines plateformes utilisent un langage de requête standard comme SQL. D'autres recourent à des langages propriétaires.
Analyse des données
Vous pouvez utiliser des outils d'analyse cloud pour effectuer des analyses complexes sur des ensembles de données de toutes tailles. Les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord avec des graphiques, des diagrammes ou des cartes pour afficher les données de manière visuelle. L'utilisation de graphiques de tendance et de codes couleur facilite l'identification des anomalies. Les plateformes avancées offrent des fonctionnalités d'intelligence artificielle pour propulser votre analyse vers de nouveaux sommets.
Choisir la bonne plateforme d'analyse cloud
Si la plupart des plateformes proposent les fonctions essentielles répertoriées ci-dessus, la disponibilité des autres fonctionnalités varie d'un fournisseur à l'autre. Pour choisir la plateforme qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise, il est essentiel de déterminer les autres fonctionnalités dont vous avez besoin.
Sécurité
Si vous travaillez avec des données sensibles, assurez-vous de comprendre les fonctionnalités de sécurité proposées par la plateforme. Au minimum, la plateforme doit chiffrer les données au repos et en transit, avec la possibilité d'utiliser vos clés de chiffrement personnalisées et de les alterner. Les autres fonctionnalités incluent les pare-feux intégrés, les antivirus et l'authentification multifacteur. Votre secteur peut être soumis à des réglementations auxquelles votre entreprise doit se conformer. Assurez-vous que le fournisseur dispose de certifications de sécurité telles que SOC ou ISO 27001.
Analyses
Certaines plateformes de cloud public sont dotées de fonctionnalités avancées d'IA et de Machine Learning, qui vous permettent de créer, d'entraîner et de déployer des modèles, sans nécessiter de compétences spécialisées ni d'équipe interne de scientifiques des données. Assurez-vous que les fonctionnalités s'alignent sur vos objectifs métier afin de ne pas payer pour quelque chose dont vous n'avez pas besoin.
Coût
Les plateformes de cloud public permettent de réaliser des économies considérables par rapport aux configurations sur site. Cependant, certaines fonctionnalités avancées peuvent induire des coûts supplémentaires, par exemple :
- Blocs-notes intégrés
- Services de Machine Learning
- Fonctions sans serveur
- Clusters Big Data managés
- Passerelles d'API
- Serveurs de pointe
Assurez-vous de n'utiliser que les services dont vous avez besoin pour votre workload d'analyse cloud.
Évolutivité
Les plateformes de cloud public vous aident à faire évoluer votre infrastructure en fonction de vos besoins métier. Une plateforme d'analyse cloud de qualité combinera cette évolutivité à une tarification flexible, des offres gratuites, des modules complémentaires et des remises préachat.
Intégration
Les données cloud ont souvent besoin d'être intégrées avec d'autres systèmes d'information d'entreprise. Les meilleures plateformes d'analyse cloud proposent des intégrations avec les systèmes les plus répandus, ce qui simplifie la combinaison des données de plusieurs systèmes. Vous devez pouvoir utiliser vos outils ETL existants pour ingérer les données d'autres plateformes. De même, vos applications d'analyse cloud doivent être capables de déclencher des alertes ou des actions dans votre solution de gestion des événements et des informations de sécurité (SIEM) ou votre plateforme d'orchestration, d'automatisation de la sécurité et de réponse (SOAR).
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