Les tendances IT 2018 vues à la lumière du stockage

Les entreprises qui souhaitent tirer parti de l’IA et exploiter au mieux leurs données doivent se doter d’une infrastructure de stockage parfaitement adaptée et capable de gérer les flux de données d’un cloud à un autre.

Les données, nouvelle monnaie d’échange au cœur des stratégies des entreprises, vont connaître un changement réglementaire de taille cette année, qui va impacter les entreprises aussi bien au niveau de leur stratégie que de leurs finances. En effet, les entreprises qui souhaitent aujourd'hui tirer parti des technologies de l’intelligence artificielle (AI) et exploiter au mieux leurs données en 2018 doivent impérativement se doter d’une infrastructure de stockage parfaitement adaptée et capable de gérer les flux de données d’un cloud à un autre.

Les architectures de cloud hybride arrivent en tête

Les déploiements multi-cloud ont mis un terme au débat autour des technologies cloud et se sont imposés comme la nouvelle norme. Parce qu’elles sont reconnues pour concilier les avantages d’un service sur site ultraperformant, un coût maîtrisable et des services cloud extensibles à volonté, les architectures hybrides connaissent un retour en force qui s’intensifie avec la demande en matière de maîtrise des données. Et cette tendance n’est pas près de faiblir, à l'heure où les entreprises cherchent à équilibrer leurs besoins technologiques en fonction du coût total de possession relatif d'une plateforme de cloud public ou d'une architecture cloud sur site.

Récemment, la virtualisation a été délaissée au profit du déploiement d’applications natives dans le cloud. D’ici 2020, il faudra surveiller la façon dont la mobilité des données et l’intégration des applications dans les clouds privés et publics vont s’améliorer. Dans ce contexte, les technologies capables d’offrir à la fois un bon niveau de sécurité et une solide performance sur les modèles hybrides sont appelées à gagner des parts de marché.

Etre capable de migrer et rapatrier efficacement les données sera un élément déterminant des fonctionnalités du cloud pour les entreprises qui doivent choisir où héberger leurs applications et leurs données d’un point de vue légal et opérationnel. Il est vraisemblable que l’on assiste à un retour du stockage des données dans les régions ou les pays en charge, une tendance qui devrait s'accentuer avec la consolidation de systèmes de stockage et de calcul très performants en local pour prendre en charge, en temps réel, des applications stratégiques et sensibles.

Les règles du stockage dictées par les données

Il n’existe aujourd’hui plus beaucoup de facteurs techniques ou commerciaux qui empêchent d’avoir une plateforme de stockage performante, robuste, simple et évolutive. Les développeurs peuvent désormais accéder au stockage, que ce soit en mode bloc, fichier ou objet, en utilisant une plateforme commune évolutive qui offre d'excellentes performances et permet à la technologie de continuer de s’améliorer. Ils n'ont plus à s'interroger sur le mode d'hébergement du prochain téraoctet ou sur son mode de distribution. En simplifiant la gestion des données, on permet aux spécialistes des données, aux chercheurs et aux concepteurs de concentrer leurs efforts sur leurs données en pipeline et sur l'amélioration de leurs processus de conception, sans s’occuper de l'infrastructure.

2018 sera l’année de l’apprentissage automatique (machine learning)

Les problèmes de stockage et d’accès aux données, qui représentaient un frein au développement de l'intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique jusqu’à présent, ont été résolus grâce à la technologie. En 2018, toute la difficulté pour les DSI va consister à identifier de nouvelles solutions pérennes capables de procurer des avantages économiques à leur entreprise.

70% des entreprises devraient déployer une forme d'intelligence artificielle en 2018 selon Forrester; les avantages de l’apprentissage automatique devraient eux se faire sentir plus rapidement que cela. L'automatisation basée sur l’apprentissage automatique permet déjà d'économiser plusieurs heures de travail par jour dédiées à l'administration d'une infrastructure informatique.

L’intérêt d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique dans le développement de logiciels ou d’écosystèmes de support est déjà prouvé et validé par plusieurs entreprises, qui constatent des bénéfices aussi bien pour les équipes de développement que pour les clients. N’importe quelle entreprise peut aujourd’hui mettre en place une solution automatisée pour traiter plusieurs dizaines de milliards d’événements par jour, assimiler des informations, et appliquer des règles métier aux exceptions identifiées, que ce soit dans le secteur de la construction de véhicules autonomes ou dans le domaine du développement logiciel, de l'imagerie médicale ou de la cybersécurité.

En 2018, les technologies d’apprentissage automatique devraient se développer en matière de robotique, l'une des applications les plus intéressantes de l’IA, qui, au-delà des simples robots industriels utilisés dans le secteur de la fabrication, s'étend à présent à l’agriculture, à la sécurité ou encore aux transports.

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