Cloud : comment Google défie Amazon et Microsoft Les services Cloud à valeur ajoutée

Aux côtés des services cloud de base, les opérateurs de cloud différencient leurs services avec des applications packagées. Un moyen de créer de la valeur ajoutée et de fidéliser leurs clients sur un marché qui s'annonce très volatil. 

Face à l'hébergement de machines virtuelles, le stockage des données et l'exécution d'applications, les grands services de cloud s'affrontent aujourd'hui sur un certain nombre de services complémentaires très spécialisés. Parmi ceux-ci, il y a les services liés au réseau comme les caches, les dispositifs d'équilibrage de charge, les réseaux virtuels (VPN)... Des composants rapidement indispensables lorsqu'une entreprise veut migrer une partie de son infrastructure dans le cloud.

architecture de la solution de traitement de données du cloud de google.
Architecture de la solution de traitement de données du cloud de Google. © Google

Sur ce plan, Google n'a pas encore d'offre équivalente aux réseaux privés virtuels d'Amazon VPC (Virtual Private Cloud). Reste que Google travaille activement sur ce point. En novembre, il a annoncé Google Cloud Interconnect. Ce service repose sur un backbone avec 70 points de présence dans 33 pays, ainsi que des connexions vers plusieurs fournisseurs de data centers (dont Equinix et Level 3). Google a annoncé que Cloud Interconnect serait complété d'un dispositif de connexion par VPN dans les prochains mois.

La guerre du Big Data en mode cloud

Le Big Data est un autre terrain s'affrontement majeur pour les opérateurs de Cloud. Google propose aux entreprises qui voudraient analyser de grands volumes de données plusieurs services sur son infrastructure Cloud. Le service le plus connu est probablement BigQuery. C'est un outil de recherche qui travaille en asynchrone sur les données stockées sur Google Cloud Storage et qui traite des requêtes SQL. Google annonce pouvoir traiter les données au rythme de 100 000 lignes d'enregistrement par seconde. L'insertion des données est facturée 0,026 dollars par mois et par Go, et les flux, actuellement gratuits, seront facturés 0,01 dollars toutes les 100 000 lignes. Les requêtes sont ensuite facturées 5 dollars par To traité au-delà du premier To qui est gratuit.

Face à Google, Microsoft est très avancé avec son offre HDInsight

Pour les entreprises qui préfèrent gérer elles-mêmes leur cluster Hadoop, Google propose un SDK qui permet l'exécution d'Apache Hadoop sur sa plateforme Cloud avec un accès direct aux données stockées dans Google Cloud Storage, Google BigQuery et Google Cloud Datastore.

Face à Google, Microsoft est très avancé avec son offre HDInsight. L'éditeur a notamment imaginé des scénarios hybrides grâce à l'intégration d'Hortonworks Data Platform. Objectif : panacher des traitements entre un cluster Hadoop interne et HDInsight pour faire du "Cloud Bursting" par exemple. Autre atout de l'offre Azure, l'intégration avec Excel qui permet de visualiser les données Hadoop directement dans le tableur.

Amazon dispose bien évidemment de services Big Data. Amazon Elastic MapReduce permet de mettre en place des clusters de calcul très rapidement. Outre la distribution Hadoop d'Amazon, il est possible d'opter pour celle de MapR dont l'édition M7 est directement disponible dans le cloud Amazon. Avec Hadoop, Amazon Web Services propose Amazon Kinesis pour les traitements en temps réel ou encore Amazon Redshift, son datawarehouse la demande. A noter que Google propose quelques API comme la Prediction API pour appliquer des algorithmes prédictifs sur les données de BigQuery, ou encore la Translate API pour gérer la traduction automatique.

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