Cloud Computing PDF

# Cloud Computing ## 1 Introduction générale au Cloud Computing * Le Cloud Computing désigne la fourniture de services informatiques (serveurs, stockage, bases de données, mise en réseau, logiciels) via Internet. * Les utilisateurs consomment ces services comme une utilité, en payant uniquement po...

# Cloud Computing ## 1 Introduction générale au Cloud Computing * Le Cloud Computing désigne la fourniture de services informatiques (serveurs, stockage, bases de données, mise en réseau, logiciels) via Internet. * Les utilisateurs consomment ces services comme une utilité, en payant uniquement pour les ressources qu'ils utilisent. ### Importance dans le monde actuel (2/5): * Favorise l'innovation et la flexibilité. * Réduction des coûts de l'infrastructure locale. * Large adoption par divers secteurs (santé, finance, éducation). ### Pourquoi étudier le Cloud Computing? * Compétence demandée dans les entreprises technologiques. * Base pour des tendances émergentes comme l'IA, IoT, Big Data. ## 2 Historique (3/5): * **Naissance de la virtualisation : Années 1960** - L'idée des machines virtuelles (IBM) a posé les bases du partage de ressources informatiques. * **SaaS (Software as a Service) : Développé dans les années 1990** avec des acteurs comme Salesforce (CRM hébergé en ligne). * **Apparition des services Cloud modernes :** * **AWS a introduit EC2 et S3 en 2006**, initiant une ère d'Infrastructure as a Service (IaaS). * **Azure et GCP ont suivi dans les années 2010.** ## 3 Concepts clés (4/5): * **Mutualisation des ressources** : Le Cloud regroupe et partage les ressources physiques sur plusieurs clients via la virtualisation. * **Abstraction** : Les utilisateurs ne gèrent pas directement l'infrastructure (tout est géré par le fournisseur). * **Accès à la demande** : Service disponible à tout moment depuis n'importe où, via Internet. ## 4 Caractéristiques fondamentales (5/5): * **Scalabilité:** * Capacité d'augmenter ou réduire dynamiquement les ressources selon les besoins. * Exemples : Redimensionnement d'une instance AWS EC2 ; Ajout automatique de nœuds dans Kubernetes (auto-scaling). * **Modèle de paiement à l'utilisation (pay-as-you-go) :** * Pas besoin d'investir dans une infrastructure coûteuse à l'avance. * Les entreprises payent uniquement pour les services qu'elles consomment. * Avantage: Réduction significative des coûts initiaux. ## 5 Caractéristiques fondamentales (5 bis/5): * **Résilience et disponibilité :** * Les fournisseurs Cloud conçoivent leurs data centers avec une redondance (zones et régions) pour éviter les interruptions de service. * Exemples : Le SLA (Service Level Agreement) pour AWS garantit une disponibilité de 99,9% ou plus pour ses services. * **Automatisation et gestion simplifiée :** * Les utilisateurs peuvent configurer automatiquement leurs environnements via des scripts ou des outils comme Terraform. ## 6 La virtualisation * La virtualisation consiste à créer une version logicielle d'un système informatique physique, telle qu'un serveur, un réseau ou un stockage. * Elle repose sur un logiciel spécifique appelé hyperviseur, qui gère la création et l'exécution de machines virtuelles (VMs). ### Types d'hyperviseurs : * **Type 1: Hyperviseurs Bare-metal** * Fonctionnent directement sur le matériel physique * Exemple : VMware ESXi, Microsoft Hyper-V, KVM. * Avantage: Performance élevée grâce à un accès direct au matériel. * **Type 2: Hyperviseurs Hosted** * Fonctionnent au-dessus d'un système d'exploitation existant. * Exemple : VirtualBox, VMware Workstation. * Avantage: Plus facile à configurer, mais performance légèrement inférieure. ## 7 Rôles des hyperviseurs dans le Cloud : * **Partage des ressources physiques :** * Permettent à plusieurs clients ou utilisateurs d'exécuter leurs machines virtuelles sur un même serveur physique. * Exemple : Si un serveur dispose de 128 Go de RAM et de 32 cœurs CPU, un hyperviseur peut créer quatre VMs avec 32 Go de RAM et 8 cœurs CPU chacune. * **Isolation :** * Garantissent que chaque VM est isolée des autres en termes de sécurité, performances, et réseau. * **Flexibilité et élasticité :** * Ils permettent aux plateformes Cloud d'ajuster dynamiquement les ressources en fonction de la demande (scaling up/down). * **Optimisation des ressources :** * Les hyperviseurs optimisent l'utilisation des infrastructures physiques, en évitant les pertes de ressources sous-utilisées. ## 8 Data Centres et Infrastructures * Un data center est une infrastructure physique centralisée destinée à héberger des équipements informatiques, comme des serveurs, des dispositifs de stockage, et des équipements réseau, afin de fournir des services numériques tels que le Cloud Computing ou le stockage de données. ### Rôle des data centers : * **Traitement des données :** Hébergement et exécution des applications et services informatiques. * **Stockage :** Préserver les données, qu'elles soient locales, régionales ou mondiales. * **Distribution :** Fournir des services réseau à des millions d'utilisateurs et d'entreprises. * **Sécurité :** Protéger les informations critiques à travers des systèmes robustes. ## 9 Régions Cloud : * Une région désigne une localisation géographique physique où un fournisseur Cloud, comme AWS, Azure ou Google Cloud, possède un ou plusieurs zones. ### Caractéristiques principales : * Chaque région couvre un territoire spécifique : Europe, Amérique du Nord, Asie-Pacifique * Les régions contiennent 2 à 6 zones ou plus interconnectées. * Fournit des services localisés en respectant des lois locales (e.g., GDPR en Europe). * Réduire la latence en permettant de déployer des services proches des utilisateurs. ### Exemples: * Google Cloud asia-east1 (Taïwan), europe-west1(Belgique) ## 10 Zones de disponibilité : * Une zone (Availability Zone) est une sous-division physique à l'intérieur d'une région. * Chaque zone correspond à un ou plusieurs data centers distincts. ### Caractéristiques principales : * Fournit une infrastructure indépendante avec sa propre alimentation électrique, climatisation et réseau. * Interconnectée avec d'autres zones de la même région via un réseau à haute vitesse et faible latence. * Peut être utilisée pour améliorer la redondance et la résilience des applications. ### Exemples: * Google Cloud europe-west1 contient des zones europe-west1-a, europe-west1-b, et europe-west1-c. ## 11 Modèles de services et de déploiement ### Infrastructure as a Service (IaaS) : * L'Infrastructure as a Service (IaaS) concerne la mise à disposition de ressources informatiques virtualisées telles que les serveurs, le stockage et le réseau. * Le client conserve le contrôle total sur le système d'exploitation (OS), les middlewares, les applications déployées ainsi que certains composants réseau, comme les pare-feu. ### Exemple: * Google Compute Engine, VPC, Google Cloud Storage ### Avantages: * Grande flexibilité. * Contrôle total sur l'infrastructure. ### Platform as a Service (PaaS) : * Le PaaS (Platform as a Service) concerne la mise à disposition de plateformes permettant le développement, les tests, le déploiement et l'exécution d'applications. * Le fournisseur gère et contrôle l'infrastructure technique sous-jacente, notamment le réseau, les serveurs, le système d'exploitation et le stockage. * Le client conserve la responsabilité du déploiement des applications, de leur configuration, et de leur gestion. ### Exemple: * Google App Engine, Cloud Dataproc, Cloud Spanner, Load Balancer. ### Avantages: * Environnement de développement rapide. * Gain de temps en supprimant les configurations complexes. ### Software as a Service (SaaS) : * Le SaaS désigne la mise à disposition d'applications logicielles hébergées sur le cloud pour les entreprises, telles que des CRM, des outils collaboratifs, de la messagerie, de la Business Intelligence, des ERP, etc. * Le fournisseur gère entièrement les aspects techniques (infrastructure, mise à jour, maintenance, sécurité), permettant ainsi à l'utilisateur de se concentrer sur l'utilisation du service sans avoir besoin de compétences informatiques spécifiques. ### Exemple: * Google Workspace (Docs, Sheets), Dropbox, Gmail. ### Avantages: * Accessible de n'importe où. * Mise à jour continue par le fournisseur. ## 12 Serverless Computing (1/2): * Le modèle Serverless, souvent considéré comme une forme avancée de PaaS, permet de simplifier encore davantage la gestion des applications et de l'infrastructure. * Dans un environnement serverless, le développeur écrit simplement du code sans avoir à se soucier de l'infrastructure sous-jacente. * Le terme "serverless" ne signifie pas qu'il n'y a pas de serveurs, mais plutôt que l'utilisateur n'a pas besoin de gérer les serveurs. Le fournisseur du service cloud prend en charge toute la gestion des serveurs, de l'auto-scaling, de la mise à jour, de la gestion des ressources, et de la répartition des tâches. ## 13 Serverless Computing (2/2): * Exemple : Cloud Function, Cloud Run. ### Avantages: * Aucun coût associé à des ressources inutilisées. * Évolutivité automatique. ### Utilisation type : * Back-ends légers et applications demandant une élasticité rapide. ## 14 Modèle de responsabilité partagée (Shared Responsibility Model) | **Type** | **You Manage** | **Managed by your Provider** | | ----------------- | -------------------- | ------------------------------ | | **On-Premises** | Application, Data, Runtime, Middleware, O/S, Virtualization, Servers, Storage, Networking | - | | **Infrastructure as a Service** | Application, Data, Runtime, Middleware, O/S | Virtualization, Servers, Storage, Networking | | **Platform as a Service** | Application, Data, Runtime, Middleware |O/S, Virtualization, Servers, Storage, Networking | | **Software as a Service** | - | Application, Data, Runtime, Middleware, O/S, Virtualization, Servers, Storage, Networking | ## 15 Différenciation des Clouds : Public, Privé, Hybride ### Cloud Public: * Hébergé et géré par un fournisseur tiers (ex : AWS, Azure). * Accessible à plusieurs clients via un environnement mutualisé. ### Avantages: * Coûts initiaux réduits, évolutivité illimitée. ### Limite : * Dépendance au fournisseur et coûts variables. ### Cloud Privé: * Infrastructure dédiée à une seule organisation, souvent hébergée sur site (c'est-à-dire dans les locaux de l'organisation) ou chez un tiers(ce qui signifie que l'infrastructure est gérée dans un centre de données d'un prestataire externe.) ### Avantages: * Contrôle total, respect des normes de sécurité spécifiques. ### Limite: * Coûts élevés d'installation et de maintenance. ### Cloud Hybride: * Combinaison de clouds publics et privés permettant la portabilité des données et des applications. ### Avantages: * Flexibilité et optimisation des coûts. ### Limite: * Complexité de gestion des environnements multiples. ## 16 Bénéfices du cloud Computing - HA (1/6) * La haute disponibilité (High Availability, ou HA) désigne la capacité d'un système à rester pleinement opérationnel et accessible aux utilisateurs, même lors de pannes planifiées (comme des mises à jour) ou non planifiées (comme des défaillances matérielles ou logicielles)."* * Cela capture le concept fondamental : garantir la continuité des services, quelles que soient les circonstances, en minimisant les interruptions. ## 17 La scalabilité - Scalability (2/6): * La scalabilité est la capacité d'un système à répondre efficacement à une demande croissante ou fluctuante en ajoutant ou en supprimant des ressources selon les besoins."* ### Elle peut être de deux types principaux : * **Scalabilité horizontale (scale-out/in) :** Ajouter ou retirer des nœuds ou serveurs. * **Scalabilité verticale (scale-up/down) :** Augmenter ou diminuer les ressources d'un serveur unique (CPU, RAM). ## 18 L'élasticité - Elasticity (3/6): * L'élasticité est la capacité d'un système à ajuster rapidement et automatiquement les ressources utilisées en fonction des variations de la demande, qu'elles augmentent ou diminuent. ### Elasticité : * Focalisée sur les ajustements dynamiques en temps réel et de manière automatique ou rapide (souvent utilisée dans les environnements cloud). ### Scalabilité : * Met l'accent sur la capacité à supporter une augmentation continue ou planifiée de la charge, sans forcément être automatique ni instantané. * Elasticité est donc souvent une propriété intégrée dans les systèmes cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud grâce à l'auto-scaling. ## 19 La fiabilité - Reliability (4/6): * La fiabilité désigne la capacité d'un système ou d'un composant à fonctionner correctement et sans interruption pendant une période donnée. * C'est une mesure clé en ingénierie et en informatique pour évaluer la qualité et la robustesse d'une solution. * Fiabilité = évite les pannes (focus sur le "sans erreur"). * Disponibilité = minimise l'impact des pannes grâce à des mécanismes de reprise rapide ("toujours fonctionnel"). ## 20 La prévisibilité - Predictability (5/6): * La prévisibilité désigne la capacité de prévoir et de contrôler les performances et le comportement d'un système, y compris la possibilité d'estimer précisément les coûts futurs, en fonction de l'évolution des besoins et des ressources consommées. ### Performances prévisibles : * Les systèmes cloud sont conçus pour offrir des niveaux de performance constants, grâce à des garanties comme les SLA (Service Level Agreements). Par exemple, un serveur cloud peut promettre une disponibilité spécifique (99.99%). ## 21 La prévisibilité - Predictability (5 bis/6): ### Prévisibilité des coûts : * Le modèle "pay-as-you-go" ou d'abonnement du cloud permet de lier directement les coûts à l'utilisation réelle des ressources. * Cela rend possible une estimation précise des dépenses à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent. ### Contrôle du comportement système : * Des outils de monitoring intégrés, comme Cloud Monitoring, permettent de suivre en temps réel les performances des systèmes et d'identifier d'éventuels problèmes avant qu'ils ne surviennent. ### Scalabilité et élasticité planifiées : * Les entreprises peuvent anticiper les pics ou les baisses de charge et planifier leur consommation de ressources (scaling automatique ou manuel). ## 22 La sécurité - Security (6/6): * La sécurité désigne la capacité de protéger les données et les systèmes grâce à des mécanismes de sécurité avancés, incluant la détection proactive des menaces, le chiffrement des données, le respect des normes de conformité, et la mise à disposition d'une suite d'outils de sécurité tels qu'IAM, Firewall, VPC Service Controls, Data Loss Prevention (DLP), Cloud Security Command Center, et bien d'autres, pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises, tout en s'adaptant à l'évolution des menaces."* ### Gestion des identités et des accès (IAM) : * Permet un contrôle granulaire des utilisateurs et des permissions pour limiter les accès à ce qui est strictement nécessaire (principe du least privilege). ## 23 La sécurité - Security (6 bis/6): ### Firewall (Google Cloud Firewall Rules): * Permet de définir des règles de trafic réseau pour protéger les services des intrusions et limiter les flux non autorisés. ### VPC Service Controls: * Protection avancée pour cloisonner les services GCP et empêcher les transferts non autorisés de données sensibles. * Particulièrement utile dans des architectures multi-cloud. ## 24 La sécurité - Security (6 ter/6): ### Data Loss Prevention (DLP): * Permet d'identifier et de protéger les informations sensibles (ex. : numéros de carte bancaire, adresses, etc.) dans vos données, que ce soit dans le stockage, les bases de données ou les flux réseau. ### Cloud Security Command Center: * Outil centralisé pour surveiller, détecter et gérer les menaces de sécurité sur les ressources GCP. * Il regroupe les alertes, aide à identifier les vulnérabilités (comme des configurations mal sécurisées) et propose des recommandations. ## 25 L'IA et l'informatique en Cloud * L'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'informatique en Cloud permet aux entreprises de bénéficier de technologies comme le Machine Learning (ML) à grande échelle. * Les plateformes Cloud offrent des outils IA puissants et accessibles, éliminant le besoin d'une infrastructure coûteuse. * Cette unité explore les services de Machine Learning dans le Cloud et les plateformes dédiées à l'IA qui changent la façon dont les entreprises et les développeurs utilisent ces technologies.. ## 26 IA Services Cloud: * Sur Google **Cloud Platform (GCP)**, plusieurs services IA sont proposés pour aider les entreprises à exploiter des technologies de Machine Learning (ML) et d'Intelligence Artificielle. Voici quelques-uns des principaux services IA dans GCP : ### Vertex AI * Vertex AI est désormais la solution principale de GCP pour la gestion du Machine Learning (ML) et de l'Intelligence Artificielle. * Ce service unifié permet de développer, entraîner, déployer et surveiller des modèles ML à grande échelle. Voici quelques-unes de ses fonctionnalités clés : * Entraînement de modèles * Déploiement de modèles * AutoML * Vertex Pipelines ## 27 Other IA Services * **BigQuery ML:** Permet de créer et d'exécuter des modèles de machine learning directement dans BigQuery, sans nécessiter de déplacement des données. Idéal pour des analyses massives de données. * **Dialogflow:** Un service pour créer des chatbots et des assistants virtuels. Il facilite la création d'interfaces de conversation, que ce soit pour des voix ou du texte. * **Cloud Vision API:** Cette API permet d'analyser des images et d'en extraire des informations, comme des objets, des visages, du texte, etc. * **Cloud Natural Language API:** Analyse et comprend le langage humain, permettant des fonctions telles que l'analyse des sentiments, l'extraction d'entités, ou la classification de textes. * **Cloud Translation API:** Offre des services de traduction de texte en temps réel dans plusieurs langues, avec des capacités d'adaptation aux spécificités de la langue. * **Cloud Speech-to-Text et Text-to-Speech:** Services qui transforment la parole en texte et vice versa. ## TP N°1: Déploiement d'une Machine Virtuelle sur Azure **Objectifs :** 1. Comprendre les concepts fondamentaux comme les groupes de ressources et les Network Security Groups (NSG). 2. Déployer une machine virtuelle (VM) de base dans le cloud. 3. Savoir comment se connecter à une VM et nettoyer les ressources après usage. ### Étape 1: Concepts préliminaires #### A. Groupes de ressources * Un groupe de ressources est un conteneur logique pour regrouper des ressources Azure qui partagent un cycle de vie commun. * Ex: une VM, un compte de stockage, et un réseau associés à une même application. ##### Utilité: * Organisation des ressources par projet ou application. * Simplification des déploiements, de la gestion et de la facturation. ##### Règles : * Une ressource ne peut appartenir qu'à un seul groupe, mais vous pouvez déplacer des ressources entre des groupes. #### B. Network Security Group (NSG) * Un NSG est un composant essentiel pour sécuriser le réseau. Il agit comme un firewall virtuel en contrôlant le trafic entrant et sortant des ressources associées. ##### Exemples de règles NSG : * Autoriser uniquement SSH (port 22) pour les administrateurs. * Autoriser le trafic HTTP (port 80) pour une application web. * Bloquer tout autre trafic par défaut. ### Étape 2: Création du groupe de ressources 1. Accéder au portail Azure 2. Rechercher "Groupes de ressources" dans la barre de recherche. 3. Cliquer sur Créer. 4. Remplir les champs : * Nom: RG-TP1. * Région: Choisir une région proche (ex. West Europe ou North Europe) 5. Cliquez sur Examiner + créer, puis Créer. ### Étape 3: Création de la VM et NSG 1. Aller dans Machines virtuelles et cliquer sur Créer > Machine virtuelle. 2. Remplir les détails : * Groupe de ressources : Sélectionner RG-TP1. * Nom de la VM: VM-Ubuntu (ou autre). * Options de disponibilité : Aucune redondance. * Région : La même région que le groupe de ressources. * Image: Sélectionner Ubuntu Server 24.04 LTS. * Taille de la VM : Choisir une instance minimale comme Standard_B1s * Authentification: * Choisir SSH public pour Linux (ou Mot de passe pour Windows). * Si vous choisissez SSH, Source de la clé publique SSH : générer une nouvelle paire de clés * Nom de la paire de clés : machine-tp1_key ### Étape 3: Se connecter à la VM en SSH 1. `chmod 400 machine-tp1_key.pem` 2. `ssh -i file.pem user@ip` 3. `sudo apt-get -y update` 4. `sudo apt-get -y install nginx` 5. `echo "machine-tp1 - IP: $(hostname -I)" | sudo tee /var/www/html/index.html` 6. ⇒ Sur Google Chrome : Tapez l'adresse IP de la machine. **Vous remarquez QUOI ?** ### Étape 5: Nettoyer les ressources 1. Une fois le TP terminé, supprimez les ressources pour éviter des coûts inutiles. * Accédez au Groupe de ressources (RG-TP1). * Cliquez sur Supprimer pour supprimer tout le groupe et toutes ses ressources associées. ## TP N°2: Configurer des Réseaux Virtuels (VNet) Multi-Régions **Objectifs :** 1. Comprendre l'interconnection entre les sous réseaux de la même région. 2. Apprendre à interconnecter des réseaux situés dans différentes régions. ### 1. Créer les Virtual Networks * **a. Créez le premier réseau virtuel (par exemple dans East US) :** 1. Cliquez sur + Créer. 2. Remplissez les informations requises : * Nom: EastUS-VNet. * Région : East US. * Espace d'adresse IP : Par exemple, 10.0.0.0/16. * Sous-réseau par défaut : Par exemple, 10.0.1.0/24. * Deuxième sous-réseau : 10.0.2.0/24 3. Laissez les autres paramètres par défaut et cliquez sur Créer. * **b. Créez le deuxième réseau virtuel (par exemple dans West Europe) :** 1. Répétez le même processus avec les configurations suivantes : * Nom : WestEurope-VNet. * Région : West Europe. * Espace d'adresse IP : Par exemple, 10.1.0.0/16. * Sous-réseau par défaut : Par exemple, 10.1.1.0/24. 2. Cliquez sur Créer. ### 2. Déployer des VMs dans le même VNet * Créez une machine virtuelle dans le même VNet pour tester la connectivité : 1. Accédez à Machines Virtuelles dans le portail Azure. 2. Déployez une VM dans EastUS-VNet, sous-réseau 10.0.1.0/24: * Sélectionnez une taille d'instance comme Standard_B1s. * Configurez une autorisation SSH (Linux) ou Bureau à Distance (Windows). 3. Déployez une autre VM dans EastUS-VNet, sous-réseau 10.0.2.0/24. 4. Assurez-vous que chaque VM utilise une adresse IP privée pour ses communications. ### 3. Tester la Connectivité Entre les VMs 1. Connectez-vous à la première VM (par exemple, via SSH pour Linux ou RDP pour Windows). 2. Depuis cette VM, effectuez un ping vers l'adresse IP privée de la VM dans le même réseau. 3. Vous devriez observer une réponse, confirmant la connectivité. ### 2. Déployer des VMs dans le VNet (WestEurope-VNet) * Créez une machine virtuelle dans le VNet WestEurope-VNet pour tester la connectivité : 1. Accédez à Machines Virtuelles dans le portail Azure. 2. Déployez une VM dans WestEurope-VNet, sous-réseau 10.1.1.0/24: * Sélectionnez une taille d'instance comme Standard_B1s. * Configurez une autorisation SSH (Linux) ou Bureau à Distance (Windows). 3. Assurez-vous que chaque VM utilise une adresse IP privée pour ses communications. 4. Essayez de ping une machine de la région EastUS depuis cette machine. ### 3. Configurer le VNet Peering * Pour permettre la communication entre les deux VNets, configurez le VNet Peering. 1. Accédez à EastUS-VNet dans le portail Azure. 2. Cliquez sur Appairage > + Ajouter. 3. Configurez les champs suivants : * Nom de l'appairage : EastUS-to-WestEurope. * Réseau virtuel distant : Sélectionnez WestEurope-VNet. 4. Cliquez sur Ajouter. 5. Essayez de ping deux machines de régions différentes. ## TP N°3: Créer un Load Balancer **Objectifs :** 1. Comprendre et configurer un Load Balancer Azure. 2. Configurer deux VM derrière le Load Balancer. 3. Tester la répartition de charge en pointant sur l'URL du Load Balancer pour voir la VM qui répond. ### 1. Créer deux VMs identiques aux TP N°1. ### Créer un Load Balancer 1. Recherchez Load Balancers dans le portail Azure et cliquez sur Créer. 2. Configuration du Load Balancer : * Groupe de ressources : TP-LoadBalancer. * Nom: TP-LB. * Type: Public. * IP publique : Créez une nouvelle adresse IP publique appelée LB-IP. ### Configurer le backend pool 1. Une fois le Load Balancer créé, allez dans Backend Pools et cliquez sur Ajouter. 2. Nom: BackendPool. 3. Type de backend : Machines virtuelles. 4. Associez VM1 et VM2 à ce backend pool. ### Ajouter une règle de Load Balancing 1. Dans l'onglet Règles de Load Balancing, cliquez sur Ajouter une règle. 2. Nom:HTTPRule. 3. Frontend : Sélectionnez l'IP publique LB-IP. 4. Port: 80 (HTTP). 5. Backend Pool : BackendPool. 6. Paramètres d'équilibrage: * Sonde de santé : Créez une nouvelle sonde sur le port 80. * Persistances des sessions : Aucune (pour répartir également les requêtes). ### Tester le Load Balancer 1. Notez l'IP publique du Load Balancer (frontend). 2. Accédez à l'URL via un navigateur : * http://<IP-PUBLIQUE-LB> 3. Actualiser plusieurs fois pour voir la rotation des réponses entre : * VM1 - IP: <...> * VM2 - IP: <...>