Quelles prédictions pour la data protection en 2020?
Les cinq prédictions sur la data protection pour l'année 2020
1. La technologie de conteneur aura un impact majeur sur la transformation des entreprises
Si la technologie de conteneur est nouvelle pour les entreprises traditionnelles, il ne faut pas ignorer son impact sur la transformation des entreprises au cours des prochaines années. La conteneurisation apporte simplicité, cohérence et portabilité aux environnements de production. Elle permet d’accélérer les déploiements IT et une meilleure performance, ce qui confère aux entreprises une plus grande agilité leur permettant de satisfaire rapidement les nouveaux besoins de leurs clients. Les entreprises qui adoptent la conteneurisation font un pas important vers leur transformation en entreprises numériques capables de proposer des produits innovants et une expérience client de qualité. Les applications traditionnelles seront progressivement remplacées par des applications cloud-natives conteneurisées. Un nouveau paradigme se dessine, celui d’une architecture ouverte et conteneurisée à base de microservices, vouée à devenir l’architecture de référence mainstream des applications d’entreprise. Mais le cycle de vie éphémère d’un conteneur crée un défi en termes d’analytique de diagnostic dans le cadre de la surveillance d’infrastructure.
2. L’intelligence artificielle et le machine learning vont influencer les stratégies de sauvegarde et de surveillance de la protection des données
Les technologies d’intelligence artificielle et de machine learning jouent un rôle prépondérant dans les stratégies de sauvegarde et de protection des données des entreprises. L’infrastructure et l’exploitation des données ainsi que les prédictions d’échec de sauvegarde vont davantage intégrer l’intelligence artificielle, tandis que la surveillance de la gestion de la virtualisation et la surveillance des conteneurs vont devenir plus prédictives. Si l’intelligence artificielle n’est pas centralisée, elle sera désormais embarquée dans les fonctionnalités de l’infrastructure de VM pour la surveillance comme pour la sauvegarde.
3. Préparez-vous à l’hybride, le datacenter traditionnel est voué à disparaître
Le datacenter traditionnel tend à disparaître dans les prochaines années. A l’aune des services cloud, de l’IoT et d’autres innovations, les avantages des datacenters sur site traditionnels sont limités. Les charges de calcul seront allouées en fonction des besoins métier plutôt qu’à partir d’implantations physiques si bien que les entreprises vont commencer à adopter le cloud hybride qui offre une infrastructure plus flexible. De nombreuses entreprises voient déjà les bienfaits du cloud hybride. Ce modèle est apprécié par les structures les plus sensibles, comme les hôpitaux et établissements de santé, en effet, il leur permet de mieux contrôler leurs données sensibles, comme les dossiers de patients, en les gardant sur site tandis qu’elles placent dans le cloud leurs données et charges moins sensibles.
Mais les législateurs craignent que ces systèmes de cloud-computing, qui viennent se substituer aux datacenters traditionnels dans beaucoup d’entreprises (dont des banques et des hôpitaux), exposent celles-ci à des problèmes de sécurité encore mal compris. Les mouvements de migration vers le cloud vont s’intensifier de même que la forte demande de transparence de la disponibilité de service en lien avec les changements de l’infrastructure de backend.
4. Les entreprises mal préparées vont envisager le rapatriement depuis le cloud
L’adoption croissante du cloud hybride par les entreprises s’accompagnera d’une inévitable tendance de rapatriement des données des entreprises qui n’auront pas pris le temps d’investir réellement dans la migration vers le cloud. Beaucoup réalisent qu’elles dépensent beaucoup plus que si elles avaient gardé leurs données sur site. Le rapatriement coûte cher et prend du temps. Il ne devrait pas en être question. En effet, il vaut mieux pour les entreprises analyser les données et les charges en amont de la migration vers le cloud de façon à évaluer précisément les coûts et les possibles impacts sur le service. Il est important d’utiliser une solution capable d’analyser le comportement des machines, des applications et des charges de travail pour identifier ce qui fonctionnera le mieux dans quelle solution cloud. Et il est essentiel de décider d’une stratégie cloud en amont et de bien comprendre ce qu’il convient d’attendre d’une telle stratégie. En effet, avant d’opter pour une stratégie « Cloud First », il s’agit de vérifier si c’est la bonne décision pour l’entreprise plutôt que de prendre aveuglément le train en marche.
5. Grâce à l’IA et au machine learning, des solutions se chargeront elles-mêmes de la protection des données
Pour le moment, de nombreuses solutions de protection des données sont fondées sur un calendrier et non sur l’intelligence ; les processus sont déclaratifs et basés sur des services. Or les clients aimeraient que les entreprises protègent leurs données sans impact sur la performance ni la production. L’an prochain, ce sera le cas grâce à l’IA et au machine learning. L’IA et le machine learning vont permettre aux entreprises d’être plus prédictive afin d’identifier où les ralentissements de productivité se produisent, quand les données sont les plus actives et où il vaut mieux transférer les données pour les maintenir en sécurité. Finalement, les entreprises vont se doter d’une solution de protection des données adaptée à l’infrastructure et au rythme de modification des données.