Introduction au Cloud Computing

Un modèle de cloud computing qui offre des services informatiques via Internet, accessibles à tous à partir de n'importe quel appareil, à tout moment.

Un modèle de Cloud Computing où les ressources sont dédiées à une seule organisation, permettant un contrôle total sur l'infrastructure et la sécurité.

Un modèle de Cloud Computing qui combine les avantages du cloud public et du cloud privé, offrant flexibilité et sécurité accrue.

Ce sont des fournisseurs de services de cloud public, offrant un large éventail de services informatiques via Internet.

Le cloud public peut être utilisé pour héberger des sites Web et applications publiques, développer et tester des applications, ou stocker des données en ligne.

Le Cloud Privé est idéal pour les organisations ayant besoin d'une sécurité renforcée, de la conformité aux réglementations et d'une performance optimisée.

Le Cloud Privé peut présenter un coût élevé et un manque de flexibilité par rapport au Cloud Public.

Le Cloud Hybride offre la possibilité de combiner les ressources et les services du cloud public et du cloud privé en fonction des besoins spécifiques de l'organisation.

Permet aux organisations de mettre en œuvre des services cloud publics (comme AWS) dans leurs centres de données.

Permet de gérer l'infrastructure hybride depuis un point central, en regroupant les ressources cloud public et cloud privé.

Une plateforme offrant une gestion et un déploiement d'applications hybrides, permettant aux organisations de déployer des applications de manière flexible sur site et dans le cloud.

Un type de cloud computing où les ressources sont partagées par plusieurs organisations appartenant à une même communauté. Il permet de répondre à des exigences spécifiques en matière de sécurité, de conformité et de collaboration.

L'interopérabilité, l'orchestration et la flexibilité sont les caractéristiques clés des clouds hybrides.

Les clouds hybrides offrent une grande flexibilité, une optimisation des coûts et une haute disponibilité.

La complexité et les risques liés à la sécurité sont les inconvénients majeurs des clouds hybrides.

Le Cloud Computing est un modèle de prestation de services informatiques permettant l'accès à distance à des ressources partagées, telles que des serveurs, des bases de données et des applications, via Internet.

Le Cloud Computing permet aux utilisateurs d'accéder à des ressources informatiques sur demande et de payer uniquement pour l'utilisation réelle. Cela offre une grande flexibilité et une réduction des coûts.

L'IaaS fournit une infrastructure informatique virtualisée, permettant aux utilisateurs de créer et de gérer des machines virtuelles, du stockage et des réseaux, sans investir dans du matériel physique.

Le PaaS offre une plateforme complète pour le développement et le déploiement d'applications, sans se soucier de la gestion de l'infrastructure sous-jacente.

Le SaaS fournit des applications logicielles accessibles via un navigateur web, sans installation ni maintenance locales.

La virtualisation permet de créer des environnements virtuels flexibles sur des ressources physiques, offrant une scalabilité et une meilleure utilisation des ressources.

La scalabilité permet d'ajuster facilement les ressources informatiques en fonction des besoins, ce qui permet de gérer les pics de charge et de réduire les coûts.

La haute disponibilité garantit que les services cloud sont accessibles en permanence, même en cas de pannes ou de problèmes techniques.

Les solutions cloud offrent la possibilité d'ajuster automatiquement les ressources en fonction du trafic, ce qui assure des performances optimales, même en période de pointe.

Les fournisseurs cloud garantissent une disponibilité quasi permanente des services, minimisant ainsi les risques d'interruption.

Les solutions cloud permettent de traiter et d'analyser de grands volumes de données non structurées ou complexes, grâce à une puissance de calcul massive.

Le cloud permet d'utiliser des ressources de calcul extensibles pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle à grande échelle.

Les plateformes cloud offrent des outils de collaboration en temps réel pour le travail d'équipe, comme Google Workspace et Microsoft 365.

Amazon EMR, Google BigQuery et Azure Synapse Analytics sont des exemples d'outils cloud utilisés pour l'analyse Big Data.

AWS SageMaker, Google AI Platform et Azure Machine Learning sont des plateformes cloud spécialisées dans le Machine Learning.

Le cloud permet d'accéder au Machine Learning sans avoir besoin d'investir dans une infrastructure matérielle coûteuse.

Idéal pour les secteurs nécessitant une réactivité élevée, comme la santé (surveillance des patients) et la production industrielle (maintenance prédictive).

Permet d'ajuster les ressources localement en fonction des besoins sans dépendre d'un serveur centralisé.

Le traitement local des données améliore la confidentialité, car les données sensibles ne sont pas envoyées vers des serveurs distants.

Utilise plusieurs fournisseurs de services cloud pour éviter la dépendance à un seul fournisseur.

Éviter le verrouillage technologique avec un seul fournisseur, car les entreprises peuvent choisir les services les plus économiques ou les plus performants en fonction de leurs besoins.

Réduire les risques de panne ou de défaillance en répartissant les ressources et les charges de travail entre plusieurs fournisseurs.

Permet de choisir les meilleurs outils de chaque plateforme, comme les services de base de données, d’intelligence artificielle ou de stockage.

Permet de mieux répondre aux exigences de conformité spécifiques et de renforcer la sécurité en sélectionnant les services qui respectent les normes nécessaires.

Les applications cloud-natives sont conçues pour profiter pleinement des avantages du cloud, comme l'évolutivité, la flexibilité et la résilience. Elles sont optimisées pour fonctionner dans des environnements cloud, en utilisant les technologies modernes de containerisation et d'orchestration.

Les microservices sont de petits services indépendants qui composent une application, chacun étant responsable d'une fonction spécifique. Cela facilite la mise à jour et la gestion de l'application.

La containerisation est un processus qui regroupe une application et ses dépendances dans un conteneur, garantissant ainsi sa portabilité et son efficacité. Docker est un outil populaire de containerisation.

L'orchestration est la gestion automatique du déploiement, de la mise à l'échelle et de l'exploitation des conteneurs. Kubernetes est un système d'orchestration populaire.

Le Serverless Computing permet de déployer des fonctions sans gérer l'infrastructure, offrant une scalabilité instantanée. AWS Lambda en est un exemple.

L'Edge Computing déplace le traitement des données plus près de leur source, sur des dispositifs ou serveurs locaux, plutôt que dans des centres de données distants.

L'Edge Computing réduit la latence, ce qui est crucial pour les applications nécessitant des réponses en temps réel, comme les véhicules autonomes ou la surveillance.

L'Edge Computing minimise le transfert de données vers le cloud, réduisant ainsi la consommation de bande passante.