Acheter la convergence aujourd’hui pour respirer le futur

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Par Emmanuel Forgues

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Acheter la convergence (VCE, VMware, EMC) ou l’Hyper-convergence (VCE, Nutanix, Simplivity, Atlantis) aujourd’hui pour respirer le futur

 

Délivrer l’IaaS comme fondation de l’ITaaS

it_myvmworldPour reprendre et donner une prolongation à l’article de Noham « Pourquoi conduire la transformation de l’IT est aujourd’hui un incontourable ? » : Il y a quelques temps les fournisseurs externes arrivaient à être plus précurseurs que les départements informatiques des entreprises, poussant les utilisateurs à expérimenter eux-mêmes les nouvelles options qui s’offraient à eux comme le Cloud Public. Avec un usage de plus en plus large des technologies et services externes à l’entreprise, les utilisateurs on fait apparaitre des risques considérables pour l’entreprise, créant par la même occasion un nouveau marché : le shadow IT (l’IT cachée). La convergence de ces nouvelles tendances et le sursaut des DSI pousse à voir apparaitre une nouvelle tendance : l’ITaaS (IT As A Service) ou l’ensemble des services de l’IT peuvent être proposés comme un service externe rétribué à l’usage et prenant en charge les besoins des utilisateurs ‘hors-control’ par le DSI. Dans cette course au besoin et aux réponses, les DSI peuvent prendre une longueur d’avance considérable et innovante.

Avant d’en arriver à choisir l’ITaaS (IT as a Service) il faut commencer par la base et choisir son infrastructure pour répondre aux besoins des développeurs (Dev) et de l’opérationnel (Ops). Les logiciels et le matériel doivent offrir :

  • la mise à disposition d’environnement rapidement en mode self-service
  • tous les mécanismes d’automatisations associés
  • l’identification des couts (refacturation transparente des coûts)
  • sécurisation : encryption, authentification, contrôle des accès
  • évolutivité possible (d’autres Hyperviseurs par exemple)

La partie logicielle a déjà été abordée dans l’article sur l’association de l’hyper-convergence et des entreprises pour répondre au besoin du DevOps, nous abordons dans celle-ci le choix de l’infrastructure et ses critères. Néanmoins, il ne faut pas perdre de vue que l’infrastructure se verra totalement masquée par tous les services additionnels pour faire bénéficier à l’entreprise l’expérience du SDDC. Par extrapolation, l’importance du type de matériel est très faible à partir du moment où il délivre le service demandé. Il saura se rappeler à votre mémoire lorsqu’il ne sera pas possible d’en augmenter les ressources, en cas de panne, pour des migrations impossibles ou compliquées et autres actions classiques sur une infrastructure.

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Choix du socle de l’infrastructure

Nous avons assisté il y a de cela quelques années à une grande phase d’optimisation des infrastructures avec la virtualisation. En virtualisant les serveurs physiques nous avons assistés à un gain conséquent de toutes les ressources dans les entreprises (humains, financiers, énergétiques, etc…). Dans un premier temps avec la virtualisation des services puis la virtualisation du stockage avant d’aborder la virtualisation des réseaux (dernière étape peu démocratisé).

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Mais il fallait aller encore plus loin dans la densification des infrastructures. Les éditeurs faisaient échos aux besoins toujours aussi nombreux et de plus en plus complexe en apportant des réponses qui ne simplifiaient pas pour autant les infrastructures.

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Nous en sommes à une nouvelle étape de simplification et d’optimisation des infrastructures en réduisant l’hétérogénéité : des éditeurs, des équipements et des contrats de maintenance. C’est à ce moment que sort du bois la technologie de convergence (Flexpod de Netapp, VCE, VMware,…) et l’Hyper-convergence HCI (Nutanix, VCE vXRail, Simplivity, Atlantis, …). Cette optimisation permet d’avoir dans un seul et unique boitier (Baie ou Appliance) aussi bien les serveurs, le stockage que les infrastructures réseaux nécessaires (IP ou stockage).

Construire son propre DataCenter sur des équipements traditionnels

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Source : http://www.lemagit.fr/definition/Hyperconvergence-ou-Infrastructure-Hyperconvergee

L’infrastructure classique continue de répondre aux besoins des entreprises et ça va continuer ainsi encore pendant un moment. Avec l’approche classique (Legacy) ou en convergé ou Hyper convergé l’édifice doit être construite sur de bonnes bases. Pour disposer de l’expérience du SDDC au service du DevOps, vient s’empiler des couches successives de services. Ce qui confère à l’infrastructure toute son importance dans l’édifice. L’approche Hyper-Convergée offre cette simplification technique recherchée.

 

Continuer sur son infrastructure classique ou basculer vers le convergé ou l’Hyper-convergé est une étape lourde et compliqué. Dans l’équation il ne faut pas oublier les aspects financiers : coûts d’acquisition mais aussi les couts indirects et cachés : prix de la maintenance, consommation électrique, refroidissement, etc …

criteres_hci_myvmworldLe choix de la technologie pour le socle de toute la solution doit se faire selon plusieurs critères :

 

Modélisons une situation financière dite idéale ou ; après un investissement initial faible, la courbe d’investissements des évolutions vient exactement se superposer à la courbe des besoins comme ci-dessous :

capex_myvmworld

capex02_myvmworldEn faisant figurer les investissements initiaux d’acquisition de matériel (incluant maintenant, etc) et la courbe des besoins dans une situation idéale nous avons le diagramme suivant. Les investissements suivent alors parfaitement les besoins. Ce cas de figure est possible aujourd’hui mais uniquement dans une approche en cloud ou il est possible de consommer en fonction des besoins et de payer à l’usage.

 

Appliquons la même méthode de modélisation pour comprendre les investissements dans une infrastructure traditionnelle.

Nous retrouvons l’investissement initial qui est incontournable et souvent relativement important. La croissance va pousser l’entreprise à continuer ses acquisitions en fonction des besoins et créer ainsi un impact relativement conséquent sur ses budgets. Par souci de simplification, je fais figurer les investissements matériels, le support, les renouvellements et les autres coûts adjacents comme un seul et même investissement.

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Pour donner une représentation concrète des couts liés à une infrastructure j’applique la méthode suivante :

  1. faire figurer la courbe des besoins (réguliers et constants pour simplifier)
  2. l’investissement initial
  3. L’ajout par couches successives des acquisitions qui accompagne les besoins.

Partant de cette représentation le coût en excèdent (ressource acheté et non utilisée) figure au-dessus de la courbe des besoins : I1 + S1+…S4+S4′

I1 = représente la surface des besoins non utilisés mais achetés.

S1+…S4+S4′ = représente le surinvestissement pour l’évolution de l’infrastructure.

S4′ = représente le surcoût lorsque la scalabilité de l’offre est arrivée à son extrême et que le coût de l’incrément est constant, incompressible et supérieur au besoin. Ce coût excédentaire est le plus notable car oblige l’entreprise à une acquisition excessive par rapport à un besoin pouvant être faible.

Les moments dans cette phase d’investissement successif qui sont les plus intéressants à observer sont :

– lorsque l’acquisition utile (sous la courbe) devient moins important ou égale que l’acquisition non-utilisée (au-dessus de la courbe)

– Pendant combien de temps le non-utilisé acheté est supérieur à l’utilisé acheté.

C’est à ce moment dans la vie de l’infrastructure qu’il faut financièrement anticiper la pertinence de la technologie sélectionnée. Une offre qui permet d’optimiser une infrastructure existante avec un impact minimum sur les budgets doit se trouver entre ces deux cas tout en restant le plus proche possible de la solution dite « idéale ». Dans le cas où le choix est de remplacer une infrastructure existante par une solution entièrement Hyper-convergée cela revient à racheter l’infrastructure initiale. Cette démarche sur un gros Datacenter risque donc d’être financièrement rédhibitoire.

La solution la plus réaliste modélisé dans l’exemple ci-dessous consiste à avoir un investissement initial faible (ou sinon plus faible qu’une infrastructure standard L1<I1) et ou l’augmentation des ressources se passe avec la granularité la plus fine en ajoutant ce qui est au plus proche de ce qui est nécessaire.

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Le marché propose des solutions qui techniquement tienne vraiment la route mais ou l’investissement initial est aussi élevé que l’infrastructure traditionnelle. Si en plus la solution n’offre pas de modularité il devient compliqué de justifier l’acquisition d’un bloc complet pour répondre à un manque d’espace disque (par exemple).

Sans une « granularité fine » nous aurions le diagramme ci-dessous.

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Au moindre besoin supplémentaire l’achat d’un serveur complet est nécessaire avec une surface d’investissement non utilisé très important. Même si c’est moins souvent que les autres solutions cela revient à racheter une maison quand j’ai besoin d’agrandir un peu ma cuisine.

Cet article vient à la suite des 2 articles suivant :

 

emmanuelforguesEmmanuel Forgues

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Transition entre les infrastructures traditionnelles et le Cloud natif avec l’hyper-convergence

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Par Emmanuel Forgues 

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Transition entre les infrastructures traditionnelles et le cloud natif avec l’hyper-convergence (VCE, Nutanix, Simplivity)

Cet article est la suite de l’article sur la place de l’Hyper-convergence dans la problématique du DevOps : « L’hyper-convergence (Nutanix, Simplivity, VCE) et les entreprises ensemble face au paradigme du DevOps. »

Bien qu’incontournable, l’infrastructure représente un coût important (qu’il soit direct ou indirect) dans les budgets des sociétés. Dans le même temps, les technologies utilisées dans les infrastructures traditionnelles sont de plus en plus matures alors que le cloud ne l’est pas encore assez aux yeux des entreprises. Cette différence entre deux approches oblige les entreprises à reconsidérer et à optimiser leurs infrastructures et donc leurs investissements.

 En juin 2016 le Laboratoire National de l’Université de Berkeley a publié une excellente étude qui explique et annonce la réduction de 75% des serveurs dans les entreprises en 2020. Bien que cette évolution soit en marche, comment l’appréhender et l’anticiper ?

Les principaux arguments sont l’augmentation de la puissance des serveurs capables de faire tourner un nombre grandissant de services (virtualisation, containers, …) et des services de plus en plus grand dans les clouds.

Selon cette étude, depuis 2014, nous constatons (confère l’étude, diagramme ci-dessous) le changement d’orientation entre l’infrastructure traditionnelle (current Trends) et les environnements Clouds (Hyperscale Shift)

Si nous reprenons le diagramme et en regardant la courbe d’évolution du « Non-Hyperscale », en 2020 il faut s’attendre à une perte d’environ 75% de serveurs.

(hyperscale représente les Clouds des grandes entreprises : MSFT, AWS, Google,… quand les non-hyperscales sont DC ou les Clouds dits privés)

Dans le même temps, il faut s’attendre à une croissance d’environ 20% des environnements clouds.

Cette perte de 75% de serveurs ne va pas se retrouver dans les environnements cloud comme un simple transfert des serveurs d’un environnement vers un autre. Il y a l’optimisation qui consiste à mutualiser les services sur les serveurs mais aussi l’évolution technologique. Les environnements Hyperscales sont en acquisition de nouvelles technologies alors que les environnements « Non-Hyperscale » sont en décroissance, ce qui explique en partie cette différence.

Sans aborder la problématique énergétique mondiale causée par l’informatique et tous les moyens de communication, l’étude montre la part grandissante de consommation d’énergie pour l’infrastructure, le stockage et les serveurs. (Confère ci-dessous le diagramme extrait de la même étude).

Les problèmes énergétiques sont un des moteurs du changement dans le choix d’infrastructure pour les systèmes d’informations. La virtualisation a été la première étape à éviter une explosion peut-être exponentielle du nombre de serveurs. L’étape suivante consiste à regrouper l’ensemble de ces besoins énergétiques en une et une seule technologie. Les promesses de l’Hyper-convergence est à mi-chemin de la promesse du Cloud en ce sens.

Cette différence est visible en faisant le lien entre ces deux précédents diagrammes :

  • réduction des serveurs (75%) associée à la réduction possible d’énergie dans les infrastructures restantes dans les entreprises (non-Hyperscale)
  • Augmentation énergétique associée à la faible augmentation en infra des solutions Hyper-scale (+21%) par rapport à la récupération des serveurs des solutions non-Hyperscale (75%?).

Même si la tendance montre une nécessité de changement, pour justifier des acquisitions il faut continuer de pouvoir les justifier par rapport à un service générant des revenus pour l’entreprise. Toutes les entreprises ne font pas face aux problèmes de DevOps mais doivent répondre dans tous les cas à l’équation : Ajuster les ressources pour un service aux utilisateurs dans une logique de business d’entreprise en réponse à un marché à acquérir ou à consolider.

Lors de nouvelles acquisitions, les DSI cherchent :

    • de la flexibilité
    • la capacité de supporter des environnements hétérogènes
    • le contrôle des composants
    • une intégration dans un système hardware ou applicatif existant
    • une montée en charge non prévues
    • des mises à jour (patchs ou nouvelles fonctionnalités) continuellement
    • mise à disposition « self-service » d’environnements (un grand nombre de petits environnements de travail)
    • garantir la continuité des services dans l’ensemble
    • garantir l’interopérabilité des mêmes services
    • l’agilité de l’infrastructure
    • la performance correspondant au cahier des charges des services
    • un contrôle des couts

Pour le développeur utilisant ces infrastructures que son travail (code) ne doit pas avoir d’emprise sur l’environnement de travail et être transparent par rapport à la localisation de son travail. Ce qui est déjà en soit un changement considérable.

Les infrastructures traditionnelles offrent des évolutions toujours constantes pour proposer de la performance. Ces dernières souvent s’appuient sur de nouvelles technologies (nouveaux processeurs, nouveaux type de disque, nouveaux protocoles, …) mais doivent toujours permettent la continuité et interopérabilités des services entre eux. Même si le prix est un élément important venant des contraintes financières, ce dernier et la densité (impact prix aussi sur les couts indirects) viennent s’ajouter dans l’équation du processus de décision d’acquisition.

Tel un père au prétendant de sa fille quadragénaire, secrètement désireux de la voir quitter le domicile parental à l’approche de sa retraite, les nouvelles technologies arrivent toutes avec des promesses. Faire converger dans le moins de densité possible : le prix, la puissance de calcul (computing), le stockage, le réseau, la virtualisation pour les services et avec la simplicité d’intégration aux besoins actuels et futurs. S’il fallait représenter les tendances, nous pourrions représenter la courbe de la maturité des technologies traditionnelles (TT) et celle de la maturité du cloud.

Ces deux technologies avec deux courbes de maturités différentes vont se croiser à un moment notable dans l’histoire de l’infrastructure de l’entreprise. Nous appelons cela aussi un «virage technologique» à prendre ou à rater.

Dans notre cas, il faut tenir compte d’un réajustement de la courbe de maturité des technologies traditionnelles avec l’arrivée d’une nouvelle approche lui donnant un second souffle (une séquence à cycle de vie double).

En rouge : séquence à cycle de vie double de la courbe de l’infrastructure traditionnelle des entreprises

En vert : courbe de maturité de l’approche «Cloud»

Etape 1 : phase d’adoption et de maturité des infrastructures traditionnelles. Apparition d’une nouvelle approche «cloud».

Etape 2 : phase de renouvellement mais en optimisant (refonte possible de l’infrastructure)

Etape 3 : le rebond par l’optimisation sur des solutions innovantes (en rupture ou non)

Etape 4 : Adoption des environnements cloud représente par l’intersection des deux tendances

A : point de maturité des infrastructures traditionnelles

B : point de rupture avec un rebond en s’appuyant sur une nouvelle technologie (par exemple l’hyper-convergence)

C : prolongation ou rupture vers les environnements clouds

D : point d’interception des infrastructures traditionnelles avec le cloud sans le rebond de l’hyper-convergence

En considérant les technologies actuelles (sections 1 et 2) et en y ajoutant un composant supplémentaire (hardware ou software, point B) les technologies traditionnelles entrent dans une séquence à cycle de vie double (section 3). Le marché appelle ce second souffle la convergence ou l’hyper-convergence.

C’est la phase 3 qui m’intéresse le plus parce qu’il me semble que nous sommes en train de la vivre. Nous avons une infrastructure actuelle et des besoins qui s’orientent vers le cloud sans trop savoir comment le faire. Le point C est le résultat des promesses de ces nouvelles technologies. C’est en phase 3, qu’il faut se poser les bonnes questions au sujet des promesses des acteurs proposant de nouvelles technologies et au point C ou nous avons la réponse … ou la terrible sanction. 

… l’évolution c’est aussi de sauter dans le bon bocal :

Phase 3

La phase 3 va être clé pour celui qui est le premier à faire le pas ou à changer de bassin sans trop savoir ce qu’il va y trouver.

Pour ceux qui ne mènent pas cette démarche, il suffit d’attendre l’obligation de migrer vers le cloud mais en poursuivant ses investissements dans le traditionnelle. Cette solution est rassurante et permet de rester en contrôle de tous les composants techniques, financiers et humains. Elle a aussi l’avantage de ne pas essuyer les plâtres pour les autres. Elle a bien évidemment des avantages comme des désavantages.

La suivante consiste à se montrer précurseur et de participer aux solutions de demain tout en acquérant des compétences précieuses pour le futur. Pour l’instant l’adoption de cette approche reste timide soit à cause des limitations techniques, sécuritaires, ou pour des aspects financiers ou légaux. L’adoption inconditionnelle du tout cloud n’est pas pour aujourd’hui …

L’approche la plus probable est d’anticiper avec des technologies qui répondent aux problématiques actuelles et capables de s’inscrire dans la prochaine étape à moindre couts. Cette phase d’optimisation de l’infrastructure trouve écho aux promesses des solutions d’Hyper-convergences … à condition que les investissements soient pérennes et permettent d’aborder le virage sereinement.

emmanuelforguesEmmanuel Forgues est diplômé de l’EPITA (promo 97) en spécialité système et Réseaux et récemment diplômé de Sciences Politique Paris en stratégie Internationale et accompagnement du changement. Emmanuel possède une vue globale en s’appuyant sur plus de 20 années d’expérience dans les start-ups, grandes entreprises et les éditeurs. Ces années sur différents domaines (avant-vente, product manager, stockage, sécurité ou réseaux) lui confère de fortes connaissances techniques. Spécialisé aujourd’hui dans la création, l’accompagnement et la montée en puissance des réseaux de distribution en Europe du sud.

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Hyperconverged technologies and companies facing the DevOps paradigm

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By Emmanuel Forgues 

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Hyperconverged technologies (Nutanix, Simplivity, VCE) and companies facing the DevOps paradigm

To survive today, a company faces a challenge: the balance between development time and market demand. It is not possible to wait 6 months to come up with an application. The release of a new OS (Android, IOS, Windows, …) requires immediate reactivity or the company might face a potentially heavy financial penalty or just miss a new market. However, we must not confuse speed with haste when marketing cannot wait, especially in an economic context crippling budgets. Just look at the sad example of the mobile application deployed urgently, at the request of the French authorities to inform on terrorist actions. This application (SAIP), developed in 2 months by a team of 15 engineers functioned for a few hours only after the attack in Nice.

The new convergence and hyper-convergence solutions provide companies with the  rationality of an infrastructure to face the challenges of DevOps. The major publishers have different approaches but should eventually be able to integrate a broader range of technologies into a single offer.

The non-named problems encountered in business:

Two technical entities participate in the development of all the companies relying on IT.

On one hand, the development team (DEV) which produces IT solutions both for internal or external use, and, on the other hand, the operation team (OPS) which provides DEV with the necessary tools and maintains them. We see that their goals are often contradictory within the same company, in fact their alignment is a strategic and economic challenge for IT departments.

For convenience we will speak of DEV for Development and OPS teams for Operational teams.

Where is the brake between market demands and technical services? Why is DEV not reactive enough? First answers: because they are hamstrung by overly rigid infrastructure, inadequate service catalog and physical or virtual infrastructure without  « programmability » capacity. Why are OPS not reactive enough? It is likely that they are not sufficiently involved with the DEV teams to meet their expectations.

Obviously the physical and virtual infrastructure has to change to become more programmable. At the same time the DEV must be able to program infrastructure and OPS must be able to understand and control the interactions of DEV with the infrastructure. In short, the difficulties between DEV and OPS are as follows:

We will call « DevOps » the necessary confrontation between these two teams. DevOps is the concatenation of English words Development and Operation

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L’hyper-convergence et les entreprises ensemble face au paradigme du DevOps

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Par Emmanuel Forgues 

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L’hyper-convergence (Nutanix, Simplivity, VCE) et les entreprises ensemble face au paradigme du DevOps

Pour survivre aujourd’hui, l’entreprise est face à un challenge : l’adéquation entre le temps de développement et la demande du marché. Il n’est, en effet plus possible d’attendre 6 mois pour sortir une application. La parution d’un nouvel OS (Android, IOS, Windows, …) nécessite une réactivité immédiate sous peine d’une sanction financière pouvant être lourde ou simplement de louper un nouveau marché. Cependant, il ne faut pas confondre vitesse et précipitation lorsque le marketing ne peut pas attendre et dans un contexte économique grevant les budgets. Il suffit de regarder le triste exemple de l’application mobile déployée, en urgence, à la demande des pouvoirs publics français pour informer sur les actions terroristes. Cette application (SAIP) développée en 2 mois par une équipe de 15 ingénieurs n’a fonctionnée que plusieurs heures après l’attentat de Nice.

                  Les nouvelles solutions de convergence et d’hyper-convergence fournissent aux entreprises la rationalité de l’infrastructure face aux challenges du DevOps. Les principaux éditeurs ont des approches différentes mais doivent à terme être capables d’intégrer un ensemble plus large de technologies dans une seule et même offre.

La problématique non-nommée rencontrée dans les entreprises :

Deux entités techniques participent aux développements de l’ensemble des entreprises s’appuyant sur l’Informatique. D’un côté les équipes de développement (DEV) qui vont produire une solution informatique (usage interne ou usage externe) et de l’autre côté les équipes des Opérations qui sont là pour mettre à disposition de la première équipe des outils nécessaires et en assurer la maintenance. Nous verrons que leurs objectifs sont trop souvent contradictoires au sein de la même entreprise et l’alignement de ceux-ci est un challenge stratégico-économique pour les DSI.

Par commodité nous parlerons de DEV pour les équipes de Développement et de OPS pour les équipes Opérationnelles.

Où se trouve le frein entre les demandes du marché et les services techniques ? Pourquoi le DEV n’est pas suffisamment réactif ? De premiers éléments de réponse : car ils sont bridés par des infrastructures trop rigides, un catalogue de services inapproprié et infrastructure physique ou virtuelle sans capacité de « programmabilité ». Pourquoi les OPS ne sont-ils pas assez réactifs ? Il est fort probable qu’ils ne soient pas suffisamment impliqués par les équipes DEV pour répondre à leurs attentes.

A l’évidence l’infrastructure physique et virtuelle doit changer pour devenir plus programmable. Dans le même temps les DEV doivent pouvoir programmer l’infrastructure et les OPS doivent pouvoir comprendre et contrôler les interactions des DEV avec l’infrastructure. En résumé, les difficultés entre DEV et OPS :

Nous nommerons « DevOps » cette confrontation nécessaire de ces deux équipes. DevOps est la concaténation des mots anglais : « development » (développement) et « Operation » (exploitation).

La grande majorité des analyses mettent en avant que les années 2016-2017 seraient le début d’une adoption massive du PaaS (Plate-Forme as a Service), du DevOps et du container Docker.

  • IDC : 72 % des sociétés vont adopter le PAAS
  • DZone : 45 % des interrogés répondent qu’ils évaluent ou utilisent déjà les Docker Containers
  • Right Scale : 71 % des entreprises annoncent une stratégie basée sur plusieurs clouds.

PAAS :

paas_myvmworldUne « Plateform as a Service » (PAAS) est un service de « Cloud computing » fournissant une plateforme et un environnement nécessaire aux développeurs avec les avantages du « cloud ».

Ce service offre :

  • Une capacité de montée en charge importante et rapide sans les coûts associés d’investissement et de maintenance.
  • L’usage via une interface WEB sans les compétences d’infrastructure complexe
  • Flexibilité des services à utiliser et des circonstances d’utilisation
  • Environnement collaboratif poussé à l’extrême
  • Sécurité assurée par le fournisseur de PAAS pour les accès et les données

Container Docker :

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                  Aujourd’hui se pose toujours la question du déploiement des applications actuelles. Mais très vite il va falloir se poser la question du déploiement des applications du futur (container/Dockers). La technologie Docker va permettre l’exécution des services sur n’importe quel serveur quel que soit l’infrastructure cloud ou non.

 Contrairement à une VM (Machine virtuelle de plusieurs Go), le container (quelques Mo) n’embarque pas d’OS. Le container/Docker est donc plus léger et plus rapide à démarrer, déplacer, dupliquer (ainsi que toutes les autres actions de maintenance courante).

Considérons une entreprise qui doit augmenter brutalement les ressources pour un développement stratégique urgent (secteur bancaire, sociétés de développement, …). Avec une solution traditionnelle de VM, il faut avoir provisionné un grand nombre de VM en attente et les démarrer pour les mettre à disposition. Il est donc nécessaire de disposer au même instant de l’infrastructure nécessaire pour supporter le démarrage de tous ces environnements : CPU, RAM, Stockage, I/O disque et I/O réseau, …).

En éliminant l’OS, les containers consomment de 4 à 30 fois moins de RAM et de disques. Dans ce cas quelques secondes suffisent pour démarrer les applications. Les containers/Dockers sont aux applications ce que la virtualisation était aux serveurs dans les années 90.

Aujourd’hui leurs usages facilitent les développements en automatisant l’intégration. Cette intégration est continue et automatise les passages successifs des mises jour du code source provenant des environnements du dev, QA, pre-prod jusqu’à la production.

 Nous mettons en exergue le problème de la mise en production de ces containers qui ne peut se faire par les équipes IT tant que le contrôle du réseau, sécurité, stockage, sauvegarde, supervision… ne sont pas correctement intégrés à la programmation et à la configuration du Container. Dès lors, les containers seront la réponse logicielle au DevOps car utilisés par les DEV qui consomment de l’infrastructure tout en étant maîtrisé par les OPS. Pour une bonne intégration les éditeurs proposent déjà des solutions d’orchestration pour gérer l’équilibrage de charge, la gestion de la résilience, chiffrement, etc.

Selon Datadog, l’adoption des dockers a augmenté de 30% en 1 an :

source Datadog

Les Container Docker apporteront rapidement tous leurs bénéfices comme solution au DevOps !

Le problème nommé est donc le DevOps :

                  devops_03_myvmworldSelon le Gartner, le DevOps dépassera le stade de la niche en 2016 avec 25 % des très grandes entreprises mondiales qui l’auront adopté représentant un marché de 2,3 milliards de $. Selon IDC, En France 53 % des entreprises ont engagé une démarche DevOps généralisée à tous leurs développements.

Face aux difficultés des entreprises à transformer leurs infrastructures classiques en une solution suffisamment agile, les fournisseurs de cloud peuvent proposer la mise en œuvre du DevOps avec leurs approches Scale-Out et leurs propositions d’économies d’échelles.

La mise en œuvre de DevOps oblige à regarder plusieurs problèmes : structurels, organisationnels, de ressources, etc. Pour le DSI, en charge de la réponse technique il est cauchemardesque de mettre en place une infrastructure agile avec des équipements actuels traditionnels. Il lui faut gérer aussi bien des environnements complexes, de multiples serveurs (stockages, computing, réseaux, sécurité) que des services de développements (Bases de données multiples, les portails WEB, les logiciels de développements comme python, C++, les libs et autres APIs, les applications de supervision et d’analyse de performance…). Les technologies de containers et les réseaux overlays apportent des réponses pertinentes aux problèmes de réseaux, à condition que les administrateurs de ces services anticipent leur arrivée. L’ensemble devant se réaliser dans un temps record en supportant la pression externe du marché, la pression interne du marketing et avec des budgets restreints. Une fois l’ensemble en place, il faut enfin en tirer profit au maximum pour que toutes les applications interagissent entre elles correctement tout en étant capable de gérer les besoins de migration rapides. Le tout sans impacts pour l’ensemble de l’infrastructure.

  1. Nombre de serveurs physiques ou virtuels
  2. Nombre de services de développement
  3. Garantir la stabilité et les interactions face à une complexité grandissante en fonction du nombre de serveurs et de services
  4. Temps de mise en œuvre qui soit être de plus en plus court
  5. Contrainte des budgets
  6. S’assurer de la capacité des migrations d’un environnement vers un autre en s’assurant de maintenir les 3 points précédents
  7. Pression du marché (marketing dans l’entreprise) grandissante
  8. Garantir l’évolution des acquisitions sur quelques années

En excluant les solutions traditionnelles, il y a sur le marché deux grandes tendances répondant à ces besoins :

  1. Construire/assembler pour un « Workload » Spécifique : les principaux acteurs étant Oracle Exadata DataBase Machine (les Hyper-Appliances).
  2. Intégrer l’ensemble du stockage, la puissance de calcul (computing), le réseau… dans une solution capable de démarrer plusieurs workloads (les solutions de convergences et d’Hyper-convergences comme Nutanix (http://www.nutanix.com)Simplivity (https://www.simplivity.com/), VCE (http://www.vce.com/), …) Aujourd’hui ces technologies peuvent faire fonctionner les workloads actuels mais devront aussi anticiper les prochains.

Les infrastructures (Hyper-)convergées et les systèmes intégrés présentent le plus fort potentiel pour s’intégrer dans une solution de DevOps. Elles offrent toutes les avantages d’être extensible, standardisation de l’IT, programmable…

Certains acteurs proposent dans leurs offres toute ou partie de l’ensemble des briques intéressantes pour un DevOps :

  • Flexibilité de la mise à disposition des ressources (stockage, CPU, RAM,…) avec des solutions de (hyper-)convergence.
  • Mise à disposition des applications nécessaires avec des solutions dockers ou de containers et les applications pour le provisionnement rapide.
  • Provisionnement rapide des environnements de travail via un portail Web : 1-Click.
  • Réduction des compétences complexes et couteuse dans les équipes d’infrastructure
  • Externalisation totale de l’infrastructure pour ne plus en supporter les couts.

Aujourd’hui les sociétés VMware, CISCO et Nutanix peuvent provisionner aussi bien des VMs que des containers, Simplivity à ce jour est capable de le faire rapidement pour les VMs uniquement, (mais je ne vois pas cette société être en reste longtemps). VMware est capable d’avoir un seul OS pour supporter plusieurs containers simplifiant déjà la gestion de cet OS. Nutanix est capable de provisionner les Containers avec leurs stockages. La société Nutanix à acquis Calm.io mais va devoir faire évoluer le produit pour être capable de déployer les applications actuelles comme elle est déjà capable de le faire pour les applications futures. Toutes ces sociétés montrent une étonnante capacité à ne pas se créer des points de blocage pour aborder le futur sereinement.

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Ces acteurs peuvent dès aujourd’hui répondre aux besoins des entreprises pour simplifier l’infrastructure en supprimant des serveurs comme le SAN ou de faire disparaître le Fiber-Channel, simplifier les backups et profiter des PRA dans des conditions plus acceptable. Dans un deuxième temps il sera important de pouvoir mieux tirer profit de ces infrastructures pour déployer, déplacer… des environnements. Enfin, ces mêmes acteurs seront alors capables de répondre entièrement aux besoins du DevOps.

Aujourd’hui ces acteurs se battent sur le marché de l’infrastructure mais le nerf de la guerre s’est déjà déplacé sur le « provisionnement » des applications avec l’infrastructure associée et nécessaire (SDDC). Déjà certains d’entre eux se positionnent sur l’infrastructure et dans le même temps montent vers les couches logicielles.  Un œil comptable sur leurs marges pour constater qu’elles se rapprochent de celles des éditeurs de logiciels (85%). Tous ces acteurs sont d’ores et déjà capables de proposer la simplification mais certains anticipent l’optimisation de ces mêmes infrastructures (VCE, Nutanix par exemple). Le gagnant sera certainement celui qui arrivera à proposer une solution intégrée unique et capable de déployer aussi bien les applications d’aujourd’hui (Exchange, etc.) que celle de demain (Containers/Dockers). Quand et qui sera le premier à proposer la première solution « SDDC all in a box » capable de répondre à tous ces besoins ?

Article sur la problématique de l’évolution de l’infrastructure et dans la continuité de l’article ci-dessus : « Transition entre les infrastructures traditionnelles et le cloud natif avec l’hyper-convergence (VCE, Nutanix, Simplivity)« 

emmanuelforguesEmmanuel Forgues est diplômé de l’EPITA (promo 97) en spécialité système et Réseaux et récemment diplômé de Sciences Politique Paris en stratégie Internationale et accompagnement du changement. Emmanuel possède une vue globale en s’appuyant sur plus de 20 années d’expérience dans les start-ups, grandes entreprises et les éditeurs. Ces années sur différents domaines (avant-vente, product manager, stockage, sécurité ou réseaux) lui confère de fortes connaissances techniques. Spécialisé aujourd’hui dans la création, l’accompagnement et la montée en puissance des réseaux de distribution en Europe du sud.

Pour suivre Emmanuel et pour plus d’informations sur son parcours et ses compétences :

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Hyper-Convergence – le nouveau visage du Datacenter

Par défaut

L’hyper-convergence : un buzz ? un phénomène de mode ?

L’hyper-convergence est-elle en train de modifier le paysage de nos Data centers et de nos salles informatique ? Intéressons nous à une technologie qui n’a pas fini de faire parler d’elle …BuzzMeter

Mais c’est quoi l’Hyper-convergence ?

L’Hyper-convergence est une architecture basée sur le logiciel qui s’intègre étroitement avec les ressources de calcul, de stockage, de réseau et de virtualisation. Le tout, embarqué dans une boîte, c’est le « All-In-One« . L’Hyper-convergence est donc un nouveau modèle d’infrastructure.

Mais pourquoi en sommes-nous venus à ce modèle ?

Back_to_the_Future.svgPetit retour en arrière… Souvenez-vous de « 1980 » c’était la période de la première démonstration du NAS (serveur de stockage en réseau). Puis, dans les années « 90 », est apparu le SAN (Storage Area Network). Cette technologie avait pour objectif de répondre aux problèmes d’évolution de la volumétrie des données et des performances. Cette architecture était basée sur la constitution d’un réseau performant dédié aux entrées/sorties avec des périphériques de stockage. Ce réseau était totalement indépendant du réseau classique.

Le SAN avait donc été créé pour offrir de la rapidité et du volume de stockage à notre système d’information qui, à l’époque, était construit sur des mainframes. En « 1989 », est apparu dans nos salles informatiques (salle blanche pour reprendre les termes de l’époque) des serveurs x86 (SystemPro). C’est à partir de ce moment que les serveurs x86 ont pris une place prépondérante dans notre SI. Serveurs ayant également eu besoin de volumétrie et de performance et sur lesquels ont donc été greffé le même stockage de type SAN que pour nos mainframes.

Très vite il a été constaté qu’un serveur sur six serait inutilisé dans le monde et dans certains Datacenters. L’utilisation des serveurs atteindrait péniblement 5 à 15 % de leur ressource de calcul et de mémoire. Ainsi, 85 à 95 % des ressources système étaient inexploitées et les salles des serveurs encombrées de machines sous-exploitées.

McKinsey_report

Source: McKinsey analysis: Utilization measurement tool

En conclusion, un datacenter est aujourd’hui utilisé à 56% de son potentiel selon une étude McKinsey et Uptime (Corporate Average Data Efficiency CADE).

Partant de ce postulat, la virtualisation s’est avérée une technologie incontournable et est devenue la pierre angulaire du SI.

infrastructure classique

Lorsque les projets de virtualisation sont apparus, il a fallu construire des architectures virtuelles reposant sur des serveurs x86 et du stockage, hérité de notre patrimoine SI, à savoir du SAN et/ou du NAS.

Les projets d’aujourd’hui ne cessent de prendre de l’ampleur et des objectifs à atteindre de plus en plus ambitieux, à savoir  :

  • réduire et maîtriser les coûts d’acquisition (CAPEX),
  • améliorer et optimiser la gestion de ces environnements (OPEX),
  • réduire le time-to-market,
  • être plus agile, plus souple face aux demandes du métier.

Comme évoqué dans un précédent article, le SDDC (Software-Defined Data Center) est là pour répondre à ces nouveaux enjeux et satisfaire les équipes d’infrastructure.

Afin de faciliter la mise en oeuvre du Data Center piloté par le logiciel, est apparu un nouveau modèle : l’HyperConvergence (HCIS).

L’origine de l’HyperConvergence

L’idée de reproduire ce que font certains acteurs du web tel que GAFA (Google-Amazon-Facebook-Apple) paraît et semble une nouvelle voie d’architecture pour nos data center.

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Tous ces acteurs ont été confrontés très rapidement, au vu de leur évolution, à des problématiques d’infrastructure et d’architecture dans un Data Center traditionnel. Dans un Data Center traditionnel, le modèle de fonctionnement est en effet basé sur une infrastructure serveur, baie de stockage partagée, réseau SAN.

Cette architecture semblait donc peu compatible avec le modèle de ces géants du web ou les besoins sont exponentiels en terme de volumétrie de stockage.

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Les architectures traditionnelles nécessitent d’être « sizées », « désignées » par rapport à un besoin précis, définit dans le temps. Très souvent, elles sont taillées sur trois, voir cinq ans en prenant en compte le besoin à l’instant « t » et en se projetant sur cette période. Au moment du renouvellement de leur maintenance un choix doit être opéré vers un nouveau modèle plus novateur et donc un changement de gamme.

L’inconvénient dans cette approche c’est qu’elle ne peut pas s’appliquer à ces mastodontes du web car leur nombre d’utilisateur croit de façon exponentielle.

Inconcevable financièrement et du point de vu de son administration ! Les équipes auraient du passer un temps trop important à re-configurer le Data Center afin de supporter la montée en charge des utilisateurs.

Les acteurs du web vont alors inventer une nouvelle façon de fonctionner. Ils vont capitaliser sur leur savoir faire : le développement. Le hardware n’étant pas leur métier de prédilection, ils vont créer un équipement matériel le plus basic qui soit; CPU, MEM, stockage qui seront identiques les uns aux autres. Le but : multiplier ces configurations pour augmenter la puissance de calcul et la capacité de stockage simultanément.

Chacun de ces serveurs est ainsi conscient de l’existence de ces voisins afin qu’ils puissent se protéger conjointement.

Pour fédérer l’ensemble de ces serveurs, va être rajouter une couche de logiciel. Cette couche intelligente basée sur le logiciel va tout simplement « clusteriser » les serveurs, les rendre conscients de l’existence de leur voisin. A chaque fois qu’une donnée sera écrite quelque part, elle sera protégée sur le reste du Cluster.

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Cette façon de penser « architecture du Data Center » souvent nommée « web-scale IT » répond ainsi aux problématiques de mise à l’échelle SCALE-OUT. Grâce à cette innovation technologique, nous pouvons étendre un Cluster à l’infini sans jamais être confronté à des problèmes de performance ou de capacité.

L’incrément dans ce modèle est un serveur complet (CPU + stockage).

Toutes les sociétés ne sont pas Google ou FaceBook (même si je leur souhaite le même succès), toutefois, dans l’univers de la virtualisation, nous sommes souvent confrontés à la même problématique.

La virtualisation a tellement simplifié la façon de provisionner les workloads qu’aujourd’hui nous avons multiplié le nombre de machines virtuelles (VMs). Beaucoup plus rapidement que les architectures physiques. Nous sommes donc confrontés à des problématiques de mise à l’échelle, et ce, beaucoup plus rapidement qu’il y a dix ans lorsque la virtualisation n’en était qu’à ses débuts.

D’où l’idée de certains player tels que Nutanix XCP (Xtrem Computing Platform), Simplivity (OmniStack 3.0), ou encore Pivot3 … de proposer cette même logique de web-scale IT pour le monde de la virtualisation et uniquement pour les VMs. D’autres on aussi embrayé le pas à ces player, et notamment Atlantis Computing qui, avant de proposer une solution de type scale-out, a développé une solution d’optimisation de stockage, (SCaleIO EMC, HP VSA, VMware EVO:RAIL, Nimboxx…).

HCIS

La plupart de ces solutions embarquent une VM sur chaque noeud (Hyperviseur+serveur+CPU+MEM+Stockage), cette VM fait office de contrôleur de stockage et embarque toute l’intelligence logicielle. On retrouve ainsi des fonctionnalités de type : compression, déduplication, tiering, réplication… Sauf pour EVO:RAIL où la gestion du stockage et des données est gérée par VSAN qui est inclus dans le Kernel de l’Hyperviseur.

Evolution & Tendance du marché de l’HyperConvergence

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