The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Été 2016 | Page 62
Obtenir des réponses sérieuses sur ces sujets est compliqué, cependant de
nombreuses entreprises ont réussi à déterminer des avantages tangibles. Par
exemple, une compagnie de services financiers a constaté un gain de produc-
tivité de 10 % sur son développement logiciel après son passage à AWS. Sur un
budget de 700 millions de $, ce gain est important et peut aider à créer une
analyse de rentabilité pour un engagement Le cloud d'abord.
Finalement, il s'agit d'une meilleure pratique de suivre vos indicateurs KPI
financiers lorsque vous créez votre programme cloud. Votre modèle écono-
mique s'améliore au fur et à mesure que vous ajoutez des cas d'utilisation.
N° 5 - Découvrez les fonctionnements internes de votre
patrimoine d'applications
Les environnements de cloud public tels que AWS, Azure et Google ne sont pas
pleinement compatibles en amont. Cela signifie que certaines de vos applica-
tions ne pourront pas passer au cloud. En fonction de l'importance de ces
applications, il est probable qu'un réseau cloud hybride sera présent à l'endroit
où est connecté le prestataire de cloud public avec un circuit MPLS privé. Dans
ce mode, les applications basées sur le cloud peuvent accéder à des services
existants sur site tout en obtenant les avantages d'une infrastructure agile et
économique.
Les défis avec les réseaux de cloud hybride incluent les problèmes de latence,
ainsi que le volume de données transmises via le réseau. En clair, vous pouvez
paralyser votre programme cloud sans comprendre le mappage des applica-
tions et le volume des données entre les dépendances d'applications.
Le défi ici est que ce n'est pas courant pour les organisations de connaître les
fonctionnements internes de leur patrimoine d'applications. Rarement les
CMDB ont eu ce niveau de détail et, le plus souvent, les membres de ces équipes
qui disposaient de ces informations ne travaillent plus dans votre organisation.
Les entreprises ont créé des datacenters autour des centres de gravité des
applications. Sans de solides connaissances des connexions et du volume de
données se déplaçant entre ces applications, il y a peu d'espoir pour la réussite
du programme.
Automatisation, outils et efforts héroïques
La découverte d'application n'est pas facile. La bonne nouvelle est que les outils
et l'automatisation rendent le travail beaucoup moins douloureux.
Automatisation de la découverte
Utiliser l'automatisation pour découvrir les profils de machine virtuelle n'a rien
de nouveau. La plupart des hyperviseurs vous donneront ces informations et
de nombreux outils tiers décèleront les détails des serveurs virtuels et phy-
siques (tels que la RAM, cœurs, etc.). Cependant, peu vous indiqueront les
connexions entre les machines virtuelles, la fréquence entre les appels de ser-
vices et le volume de données passant entre les machines virtuelles.
Il existe des outils logiciels sans agent qui découvrent toutes les informations
de profil VM standard et créent une cartographie des dépendances basée sur
les appels de services. Au fil du temps, les outils fournissent un profil de flux de
données entre les machines virtuelles. La cartographie des dépendances est la
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