5 astuces pour mieux gérer le votre stockage cloud

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À mesure que les entreprises choisissent de migrer vers le cloud, la gestion des données devient un enjeu crucial. Différentes options sont disponibles, il est donc important pour les entreprises de déterminer comment elles souhaitent structurer et stocker leurs données. Avant tout, nous conseillons d’établir une liste d’objectifs à atteindre, afin d’évaluer efficacement quel type de stockage doit être utilisé. Faîtes-en sorte que votre stratégie (données, charges de travail) soit clairement définie avant de porter votre choix sur un modèle de stockage.

De nombreuses entreprises se tournent vers les solutions de stockage cloud parce que considérées bon marché. Toutefois, assurez- vous que les performances des applications ne soient pas compromises. Le stockage en ligne peut être utilisé pour une grande variété de charges de travail, telles que l’archivage et la reprise d’activité après sinistre. Différents niveaux de stockage sont donc proposés en fonction de ces charges de travail.

Le type de stockage joue un rôle clé dans le processus de décision et est déterminé par différents modèles de stockage :

Par système :

  • Données en mouvement : les données en file d’attente doivent être conservées wt copiées pendant « le temps de vie » et copiées.
  • Data lake (lac de données) : pour les grands volumes de données nécessitant une simulation, transformation, harmonisation et le calcul de mise à l’échelle pour des charges de travail spécifiques
  • Magasin de données analytiques : davantage adopté pour l’accès aux données analytiques, il est associé à des charges de travail dédiées pour répondre aux SLAs.
  • Magasin de données opérationnelles (ODS) : stockage de données de nature plus transactionnelle, avec des mises à jour et des suppressions fréquentes
  • NoSQL : archive de manière optimale différents types de données tels que les XML et les contenus

Par fonction :

  • Stockage scale-out : nécessaire pour la mise à l’échelle de certaines charges de travail ayant un important volume de données, pour une durée limitée. Une fois la production maintenue, elle est réduite à un état stable.
  • Fonctions métier : les données peuvent être partitionnées et stockées de manière optimale dans différentes lieux physiques, en facilitant un chemin d’accès optimal à ces données
  • Archive : pour les données allant au-delà d’une période de rétention du sujet de données dans le système
  • Calcul « en mémoire » : pour un accès aux données en temps quasi réel
  • Cache : pour l’accès aux composants et aux données (listés dans l’accord de services ou SLA)

5 facteurs clés pour optimiser votre stockage cloud

Il convient d’élaborer une méthodologie standard pour associer le besoin de stockage à un type de solution particulière. Voici cinq critères à prendre en compte pour déterminer vos besoins en matière de stockage cloud :

  • Segmenter en fonction de votre modèle d’architecture et des traitements de vos données (cf. schéma 1).
  • Comprendre les principaux critères de traitement, d’accès aux données et de performance de l’application client, tels que la disponibilité, la durabilité et l’évolutivité.
  • Rationaliser les critères et proposer une recommandation de type de stockage en fonction des modèles d’architecture.
  • Concevoir en songeant à un accès aux données fédérées car vous finirez probablement par y accéder depuis les plates-formes qui sont sur site et dans le cloud pour certaines fonctionnalités.
  • Rechercher une matrice de type de stockage recommandée par les fournisseurs de cloud, affectée aux critères donnés (cf. schémas 2 et 3).

En migrant le stockage de leurs données vers le cloud, les entreprises doivent trouver le juste équilibre entre la réduction des coûts d’exploitation et la satisfaction des besoins.

Chez DXC, nous possédons une solide expérience dans le choix et la mise en œuvre de solutions de stockage cloud. Pour en savoir plus : http://www.dxc.technology/cloud

Schéma 1 – Exemple de référentiel d’exigences

 

Schéma 2 – Recommandation d’Azure Storage selon les besoins exprimés du client

 

Schéma 3 – Recommandation d’AWS selon les besoins exprimés du client

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