Partie 2 - Cloud Computing PDF

Université Abdelmalek Essaadi Faculté Polydisciplinaire de Larache Département d’Informatique Parcours : MDCC - S3 Prof. Y. EL BORJI Partie 2 : Cloud Computing Introduction Le Cloud Computing est une approche moderne de fourniture de services informatiques via Internet. Il permet aux u...

Université Abdelmalek Essaadi Faculté Polydisciplinaire de Larache Département d’Informatique Parcours : MDCC - S3 Prof. Y. EL BORJI Partie 2 : Cloud Computing Introduction Le Cloud Computing est une approche moderne de fourniture de services informatiques via Internet. Il permet aux utilisateurs d'accéder à des ressources partagées comme les serveurs, les bases de données, les applications, tout en évitant la gestion directe de l'infrastructure physique. Les services cloud sont facturés à l'utilisation et sont hautement scalables. 1. Principes Fondamentaux 1.1 Qu'est-ce que le Cloud Computing ? Le Cloud Computing est un modèle de prestation de services informatiques qui permet d'accéder, via Internet, à des ressources partagées telles que des serveurs, du stockage, des bases de données et des applications, hébergées dans des centres de données. Grâce à la virtualisation, les ressources physiques sont segmentées en environnements virtuels flexibles et allouées à la demande. Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI Lorsqu’un utilisateur se connecte au Cloud, ses requêtes transitent par Internet jusqu’aux serveurs hébergés, qui traitent les demandes et renvoient les résultats. Ce modèle permet une scalabilité dynamique (ajustement des ressources selon les besoins), une haute disponibilité, et un accès aux services depuis n'importe quel appareil connecté, tout en réduisant les coûts liés à l'infrastructure locale. 1.2 Modèles de Services a) IaaS (Infrastructure as a Service) L’IaaS propose des ressources infrastructurelles virtualisées via Internet, telles que des machines virtuelles, du stockage, des réseaux et des serveurs. Il permet aux utilisateurs d’accéder à une infrastructure informatique complète sans avoir à investir dans du matériel physique. L’utilisateur garde le contrôle sur le système d’exploitation, les applications et les configurations des machines virtuelles, tandis que le fournisseur gère le matériel sous-jacent.  Exemples : Amazon EC2, Microsoft Azure Virtual Machines, Google Compute Engine. b) PaaS (Platform as a Service) Le PaaS fournit une plateforme complète de développement permettant aux développeurs de concevoir, déployer et gérer des applications sans se préoccuper de l’infrastructure sous-jacente (serveurs, bases de données, middleware). Le fournisseur prend en charge la configuration, la maintenance et la scalabilité de l’environnement de développement, ce qui permet aux développeurs de se concentrer uniquement sur le code et la logique applicative.  Exemples : Google App Engine, Microsoft Azure App Services, AWS Elastic Beanstalk. Module : Virtualisation & Cloud Computing 2 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI c) SaaS (Software as a Service) Le SaaS propose des logiciels prêts à l’emploi accessibles directement via Internet depuis un navigateur ou une application. Les utilisateurs n’ont pas besoin d’installer, de gérer ou de mettre à jour ces logiciels, car tout est pris en charge par le fournisseur cloud. Ce modèle est idéal pour les utilisateurs finaux qui souhaitent accéder à des applications fonctionnelles en toute simplicité.  Exemples : Google Workspace (Gmail, Docs, Drive), Microsoft 365, Salesforce, Dropbox. 2. Modèles de Déploiement 2.1 Cloud Public Le Cloud Public repose sur une infrastructure partagée qui est hébergée et gérée par un fournisseur de services cloud. Les ressources (serveurs, stockage, réseaux) sont accessibles via Internet et partagées entre plusieurs clients, tout en étant isolées logiquement grâce à des technologies de virtualisation. Module : Virtualisation & Cloud Computing 3 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI a) Caractéristiques  Accès global : Les utilisateurs accèdent aux ressources depuis n'importe où via Internet.  Facturation à l’usage : Coûts proportionnels à la consommation réelle (modèle Pay-as-You-Go).  Évolutivité : Possibilité d’augmenter ou de réduire les ressources en temps réel pour répondre aux besoins (scalabilité horizontale ou verticale).  Maintenance : Gérée entièrement par le fournisseur de cloud, sans intervention des utilisateurs. b) Avantages  Coûts réduits : Pas d’investissement matériel local, les coûts sont mutualisés.  Évolutivité illimitée : Accès à des ressources quasiment infinies.  Flexibilité : Déploiement rapide des applications et services.  Accessibilité : Utilisation depuis n’importe quel appareil connecté. c) Inconvénients  Moins de contrôle : Les utilisateurs ne contrôlent pas directement l’infrastructure physique.  Sécurité : Les données sensibles peuvent poser problème dans un environnement partagé. d) Exemples de fournisseurs  Amazon Web Services (AWS)  Google Cloud Platform (GCP)  Microsoft Azure  IBM Cloud e) Cas d’utilisation  Hébergement de sites web et applications publiques.  Développement et test d’applications.  Stockage en ligne et sauvegarde des données (Dropbox, Google Drive). 2.2 Cloud Privé Le Cloud Privé est une infrastructure dédiée à une seule organisation. Contrairement au cloud public, les ressources sont exclusivement réservées à un seul client, soit hébergées sur site (sur les serveurs de l’entreprise), soit hébergées chez un prestataire. Module : Virtualisation & Cloud Computing 4 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI a) Caractéristiques  Isolation complète : Les ressources ne sont pas partagées avec d'autres utilisateurs.  Personnalisation : Configuration spécifique selon les besoins de l’organisation.  Contrôle total : L’entreprise a un contrôle direct sur l’infrastructure et la sécurité. b) Avantages  Sécurité renforcée : Idéal pour les données sensibles grâce à un environnement isolé.  Conformité : Facilite le respect des réglementations (RGPD, HIPAA, etc.).  Performance : Moins de risques de latence grâce aux ressources dédiées.  Contrôle accru : Personnalisation de l’infrastructure, des politiques de sécurité et de maintenance. c) Inconvénients  Coûts élevés : Nécessite un investissement matériel et des compétences pour la maintenance.  Manque de flexibilité : Moins de scalabilité que le cloud public. d) Exemples de solutions  VMware vSphere : Plateforme de virtualisation pour les clouds privés.  Proxmox VE : Solution open-source combinant KVM et LXC pour la gestion d’infrastructures privées.  Microsoft Azure Stack : Offre un cloud privé basé sur les technologies Azure. e) Cas d’utilisation  Environnements nécessitant une sécurité stricte (secteur bancaire, santé).  Applications critiques pour les entreprises.  Stockage et traitement de données confidentielles. 2.3 Cloud Hybride Le Cloud Hybride combine les avantages des clouds publics et privés. Il permet aux organisations de stocker certaines ressources dans un cloud privé tout en utilisant le cloud public pour des charges de travail moins critiques ou pour répondre à des besoins de scalabilité ponctuelle. Module : Virtualisation & Cloud Computing 5 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI a) Caractéristiques  Interopérabilité : Les clouds publics et privés fonctionnent ensemble de manière transparente.  Orchestration : Gestion des données et des applications à travers les deux environnements.  Flexibilité : Déplacement des charges de travail entre les deux environnements selon les besoins. b) Avantages  Flexibilité maximale : Capacité à tirer parti de la sécurité d’un cloud privé et de l’évolutivité d’un cloud public.  Optimisation des coûts : Utilisation du cloud public pour les charges temporaires afin d’éviter les investissements coûteux.  Haute disponibilité : Répartition des ressources pour garantir une continuité de service. c) Inconvénients  Complexité : Nécessite une bonne gestion pour intégrer les deux environnements.  Sécurité : Risques potentiels lors du transfert de données entre le cloud public et privé. d) Exemples de solutions  AWS Outposts : Intégration des services AWS sur site.  Microsoft Azure Arc : Gestion des infrastructures hybrides et multi-cloud.  Google Anthos : Plateforme hybride pour déployer des applications sur site et dans le cloud. e) Cas d’utilisation  Gestion des pics de charge : Utiliser le cloud public pour absorber les charges supplémentaires.  Stockage sécurisé des données sensibles en cloud privé tout en exploitant le cloud public pour l’analyse des données.  Applications nécessitant une récupération après sinistre. 2.4 Cloud Communautaire Le Cloud Communautaire est une infrastructure partagée entre plusieurs organisations appartenant à une même communauté, comme des entreprises d’un secteur réglementé (santé, éducation, administration). Les ressources sont mutualisées pour répondre à des besoins spécifiques en matière de sécurité, conformité ou collaboration. Module : Virtualisation & Cloud Computing 6 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI a) Caractéristiques  Partage des coûts : L’infrastructure est mutualisée entre plusieurs organisations.  Personnalisation : L’architecture peut être adaptée aux besoins communs des membres de la communauté.  Sécurité renforcée : Conçu pour répondre à des exigences sectorielles spécifiques. b) Avantages  Optimisation des coûts : Réduction des dépenses grâce au partage des ressources.  Conformité : Adapté aux secteurs avec des contraintes réglementaires strictes.  Collaboration : Facilite les projets inter-organisationnels grâce à une plateforme commune. c) Inconvénients  Accès limité : Réservé à un groupe spécifique d’organisations.  Complexité de gestion : Nécessite une coordination entre les membres pour gérer les ressources et la sécurité. d) Exemples de solutions  Cloud Santé : Partagé entre hôpitaux et établissements médicaux.  Éducation Cloud : Infrastructure mutualisée pour les universités ou écoles.  Administrations publiques : Solutions pour les collectivités locales partageant les mêmes besoins. e) Cas d’utilisation  Secteurs réglementés comme la santé, les banques ou les administrations publiques.  Organisations ayant des besoins similaires en matière de sécurité et de collaboration.  Mutualisation des ressources pour des projets à but commun. 4. Sécurité dans le Cloud La sécurité dans le Cloud repose sur une combinaison de bonnes pratiques, de technologies avancées et d’une responsabilité partagée entre les fournisseurs et les utilisateurs. Pour garantir un environnement sécurisé, il est essentiel de mettre en œuvre des solutions comme le chiffrement, la surveillance active, la gestion des accès et la protection des applications. En choisissant un fournisseur cloud certifié et en appliquant les principes de sécurité, les entreprises peuvent tirer parti des avantages du cloud tout en protégeant leurs données et infrastructures contre les menaces. 4.1 Mesures Clés pour Assurer la Sécurité dans le Cloud a) Chiffrement des Données : Le chiffrement permet de protéger les données sensibles en les rendant inaccessibles sans clé de décryptage :  Chiffrement au repos : Protége les données stockées dans les serveurs cloud.  Chiffrement en transit : Sécurise les données lors de leur transfert.  Outils : TLS/SSL, AES-256, services comme AWS KMS, Azure Key Vault. Module : Virtualisation & Cloud Computing 7 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI b) Gestion des Identités et des Accès (IAM) : La gestion des identités permet de contrôler qui accède à quoi dans le cloud :  Authentification : Implémentation de l’authentification multifacteur (MFA).  Contrôle des privilèges : Principe du moindre privilège pour limiter les droits des utilisateurs.  Outils : AWS IAM, Azure Active Directory, Google Cloud IAM. c) Surveillance et Monitoring : La surveillance continue permet de détecter et de réagir rapidement aux activités suspectes :  Analyse des journaux pour suivre les actions réalisées sur les ressources cloud.  Alertes automatiques en cas d’accès anormal ou de menaces détectées.  Outils : AWS CloudTrail, Azure Monitor, Google Cloud Operations Suite. d) Protection contre les Menaces  Pare-feu virtuels : Filtrent les connexions réseau entrantes et sortantes.  Protection DDoS : Solutions pour atténuer les attaques par déni de service.  Antivirus et antimalware : Déploiement de solutions de sécurité pour protéger les instances.  Outils : AWS Shield, Azure Firewall, Google Cloud Armor. e) Sauvegardes et Reprise Après Sinistre  Sauvegarder régulièrement les données pour garantir leur disponibilité en cas de perte ou de panne.  Planifier une reprise après sinistre (Disaster Recovery) pour minimiser les temps d’arrêt.  Outils : AWS Backup, Azure Site Recovery, Google Backup and DR Service. f) Sécurité des API et des Applications : Les API (interfaces de programmation) sont essentielles dans le cloud mais peuvent constituer un vecteur d’attaques :  Protection contre les attaques Injection et XSS.  Utilisation de WAF (Web Application Firewall) pour protéger les applications.  Outils : AWS WAF, Azure Application Gateway, Cloudflare. 5. Cas d'Utilisation 5.1 Hébergement Web L’hébergement web dans le cloud consiste à utiliser des ressources cloud virtualisées (serveurs, stockage, réseau) pour déployer des sites web et des applications en ligne. Contrairement à l’hébergement traditionnel sur un serveur local, les solutions cloud offrent une évolutivité dynamique qui permet d’ajuster automatiquement les ressources en fonction du trafic. Cela garantit des performances optimales même lors de pics d’activité. De plus, la haute disponibilité assurée par les fournisseurs cloud réduit les risques d’interruption. Des services comme AWS S3, Azure App Services et Google Cloud Hosting sont couramment utilisés pour l’hébergement web. Module : Virtualisation & Cloud Computing 8 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI 5.2 Analyse Big Data L’analyse Big Data repose sur les infrastructures cloud pour traiter et analyser de grands volumes de données non structurées ou complexes. Grâce à la scalabilité élastique du cloud, les entreprises peuvent mobiliser des ressources de calcul massives pour exécuter des tâches analytiques rapidement et efficacement. Les outils cloud comme Amazon EMR, Google BigQuery et Azure Synapse Analytics permettent d’explorer, d’analyser et de tirer des informations exploitables à partir des données en temps réel. Cela est particulièrement utile pour des applications comme les prévisions, l’optimisation des opérations et la prise de décision stratégique. 5.3 Machine Learning Le Machine Learning dans le cloud utilise des clusters de calcul puissants pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle (IA) à grande échelle. Les fournisseurs cloud offrent des plateformes spécialisées comme AWS SageMaker, Google AI Platform et Azure Machine Learning, qui facilitent la préparation des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement. L’infrastructure élastique du cloud permet de réduire les temps d’entraînement en exploitant des GPU et TPU pour des calculs intensifs, tout en optimisant les coûts. Cela démocratise l’accès au Machine Learning en éliminant les besoins d’infrastructure matérielle locale coûteuse. 5.4 Collaboration Le cloud offre des outils de collaboration en temps réel qui permettent aux équipes de travailler ensemble de manière fluide, peu importe leur emplacement. Des solutions comme Google Workspace (Docs, Sheets, Drive) et Microsoft 365 permettent d’éditer simultanément des documents, de partager des fichiers, et d’organiser des visioconférences. Ces outils intègrent également des fonctionnalités de sécurité et de gestion des versions pour protéger et suivre les modifications. En facilitant la communication, le partage d’informations et l’organisation du travail, le cloud optimise la productivité et soutient les environnements de travail modernes et distants. 6. Tendances du Cloud Computing 6.1 Applications Cloud-Natives Les applications cloud-natives sont conçues spécifiquement pour tirer parti des avantages du cloud, telles que l’évolutivité, la flexibilité et la résilience. Elles sont optimisées pour fonctionner dans des environnements cloud, en exploitant des technologies modernes comme la containerisation et l'orchestration. Module : Virtualisation & Cloud Computing 9 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI  Microservices : Les applications sont décomposées en petits services indépendants, chacun responsable d’une fonction spécifique, facilitant ainsi leur mise à jour et leur gestion.  Containerisation : Des outils comme Docker permettent de regrouper les applications et leurs dépendances dans des conteneurs, garantissant leur portabilité et leur efficacité.  Orchestration : Kubernetes est utilisé pour gérer le déploiement, la mise à l’échelle et l’exploitation de ces conteneurs de manière automatique.  Serverless Computing : AWS Lambda et d'autres services serverless permettent de déployer des fonctions sans gérer l'infrastructure, offrant une scalabilité instantanée.  Agilité : Ces applications permettent une mise à l’échelle automatique, ce qui est essentiel pour répondre aux besoins fluctuants des utilisateurs. 6.2 Edge Computing L'Edge Computing consiste à déplacer le traitement des données plus près de leur source, c'est-à-dire sur des dispositifs ou serveurs locaux, plutôt que dans des centres de données distants. Cela permet de réduire la latence et de traiter les données en temps réel pour des applications critiques.  Réduction de la latence : Le traitement local des données permet de prendre des décisions plus rapidement, essentiel pour des applications comme les véhicules autonomes ou la surveillance en temps réel.  Optimisation de la bande passante : L'Edge Computing minimise le transfert de données vers le cloud, réduisant ainsi la consommation de bande passante.  Applications en temps réel : Idéal pour des secteurs comme la santé (monitoring des patients) et la production industrielle (maintenance prédictive), où la réactivité est essentielle.  Scalabilité locale : Permet d’ajuster les ressources localement en fonction des besoins sans dépendre d’un serveur centralisé.  Sécurité améliorée : Le traitement local des données peut améliorer la confidentialité, car les données sensibles ne sont pas envoyées vers des serveurs distants. Cloud Computing Edge Computing dans le Cloud Centralisé dans des centres de données distants. Décentralisé, avec traitement proche de la source. Latence plus élevée. Réponses en temps réel ou presque. Adapté pour des tâches complexes ou à long terme. Adapté aux applications nécessitant une faible latence. 6.3 Cloud Multi-Provider Le cloud multi-provider consiste à utiliser plusieurs fournisseurs de services cloud pour éviter la dépendance à un seul fournisseur. Cette approche permet de bénéficier des avantages spécifiques de chaque fournisseur tout en augmentant la résilience et la flexibilité des systèmes. Module : Virtualisation & Cloud Computing 10 Faculté Polydisciplinaire de Larache Partie 2 : Cloud Computing Prof: Y.EL BORJI  Évitement de la dépendance : En utilisant plusieurs fournisseurs (AWS, Azure, Google Cloud), les entreprises peuvent éviter le verrouillage technologique avec un seul fournisseur.  Optimisation des coûts : Les entreprises peuvent choisir les services les plus économiques ou les plus performants en fonction de leurs besoins.  Résilience accrue : En répartissant les ressources et les charges de travail entre plusieurs fournisseurs, les risques de panne ou de défaillance sont réduits.  Flexibilité et choix : Le cloud multi-provider permet de choisir les meilleurs outils de chaque plateforme, comme les services de base de données, d’intelligence artificielle ou de stockage.  Conformité et sécurité : Permet de mieux répondre aux exigences de conformité spécifiques et de renforcer la sécurité en sélectionnant les services qui respectent les normes nécessaires. 6.4 Automatisation et IA L’automatisation et l’IA dans le cloud permettent d’optimiser les ressources, d’automatiser les flux de travail et d'analyser les données à une échelle massive. Ces technologies exploitent des algorithmes de Machine Learning pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la prise de décision afin de permettre :  Optimisation des ressources : Les services cloud utilisent l'IA pour ajuster automatiquement la consommation de ressources en fonction des besoins, réduisant ainsi les coûts.  Analyse avancée des données : Les outils d’IA, comme Amazon SageMaker et Google AutoML, permettent de créer, entraîner et déployer des modèles d’IA pour analyser de grandes quantités de données et extraire des informations utiles.  Automatisation des processus : L'IA permet de gérer des tâches répétitives et complexes sans intervention humaine, ce qui améliore la productivité et réduit les erreurs.  Prédictions et recommandations : L’IA dans le cloud peut être utilisée pour prédire des tendances ou recommander des actions en se basant sur les données analysées.  Solutions de Machine Learning : Ces services offrent une infrastructure et des outils dédiés pour construire des modèles de Machine Learning rapidement, sans nécessiter d'expertise avancée. Les applications de l’intelligence artificielle (IA) dans le Cloud Computing sont nombreuses et permettent de tirer parti des ressources massives et scalables offertes par le cloud pour améliorer l'efficacité, l'automatisation et l’analyse des données. Voici les principales applications: Module : Virtualisation & Cloud Computing 11 Faculté Polydisciplinaire de Larache