Qu'est-ce que le distributed cloud computing ?

Le distributed cloud computing est la distribution de services de cloud public sur plusieurs sites géographiques. Dans les clouds distribués, les opérations et la gouvernance, ainsi que les mises à jour, continuent de relever du fournisseur principal de clouds publics.

Dans l'informatique distribuée, la charge de travail de calcul est répartie sur plusieurs serveurs connectés. Le distributed cloud computing reprend le modèle du cloud computing et le distribue à différents emplacements géographiques de manière connectée. Il crée un environnement d'exécution dans lequel les composants de l'application regardent des emplacements géographiques spécifiques qui sont choisis en fonction des besoins de l'application. Voici quelques exigences de l'application :

Localisation : pour aider à améliorer la réactivité et la performance dans la livraison des applications, en particulier celles où la latence est critique et où le transfert de données en masse vers un seul cloud s'avère une affaire coûteuse.

Réglementation : il existe des pays où la réglementation stipule que les données ne doivent pas quitter le pays. Le distributed cloud computing est utile dans de tels cas.

Sécurité et contrôle des données : s'assurer qu'une entreprise a la possibilité de conserver des données et des processus spécifiques dans son cloud privé, au sein de son cloud public intégré.

Redondance : fournir une redondance qui va au-delà de la redondance des sites locaux, régionaux et nationaux, ce qui permet d'atténuer les pannes à grande échelle.

Gardez à l'esprit que, quel que soit le cas d'utilisation, un modèle distribué implique que les applications doivent être connectées entre elles dans plusieurs régions et domaines informatiques. Par conséquent, l'intégration doit être un élément clé d'une stratégie d'informatique distribuée.

Systèmes informatiques similaires

L'informatique en brouillard et de périphérie peut être considérée comme une extension du distributed cloud computing.

Avec l'informatique de périphérie, les données sont collectées et traitées à proximité du point de génération. Cela se fait à l'aide d'appareils périphériques (appareils qui servent de point d'entrée dans les réseaux d'entreprise). Les applications qui exigent une faible latence et un débit élevé bénéficient grandement de l'informatique de périphérie.

L'informatique en brouillard est une forme d'architecture de technologie de l'information qui utilise des dispositifs de périphérie pour le calcul, le stockage et la communication, le tout localement et sur Internet.

L'informatique de périphérie et en brouillard peuvent être considérés comme des extensions du distributed cloud computing. Les deux formes agissent comme des centres de données miniatures, sont utilisées pour le stockage, et peuvent être utilisées pour se relier à des centres de données dans le cloud plus importants pour l'analyse et le stockage de big data.

Comment fonctionne le distributed cloud computing

Fondamentalement, le cloud computing et le distributed cloud computing sont identiques. Cependant, le distributed cloud computing étend le cloud computing à d'autres zones géographiques. Le distributed cloud computing répartit une tâche entre plusieurs ordinateurs situés à différents endroits et reliés en réseau. Chaque ordinateur exécute un aspect de la tâche, ce qui permet d'exécuter cette dernière plus rapidement.

L'informatique dans le cloud peut être utile en permettant un accès réseau à distance au matériel et aux logiciels. Cela offre des avantages tels que le partage des ressources, l'évolutivité, la réduction des coûts et l'indépendance de la plateforme. Cependant, le distributed cloud computing est un réseau dans lequel plusieurs ordinateurs travaillent ensemble pour atteindre un objectif final. Chaque ordinateur de ce réseau exécute une partie de la tâche globale.

L'informatique dans le cloud consiste à accéder à toutes les ressources nécessaires et à les fournir via Internet, tandis que le distributed cloud computing consiste à partager les ressources entre plusieurs systèmes via un réseau. Chaque modèle informatique présente un ensemble d'avantages uniques.

Les utilisateurs du distributed cloud computing peuvent profiter des fonctionnalités supplémentaires qu'ils peuvent acheter. Ces fonctionnalités peuvent inclure des facilités pour que les données restent dans une région spécifique ou la fixation d'objectifs de performance pour la latence et le débit. C'est au fournisseur de services qu'il incombe de fournir l'infrastructure nécessaire à ces fonctionnalités. La plupart des grands fournisseurs de services de cloud distribué disposent d'une technologie qu'ils ont développée pour répondre aux demandes spécifiques de leurs clients et garantissent la transparence dans ce domaine.

Le distributed cloud computing est une tendance qui vise principalement à améliorer le fonctionnement des entreprises. En termes simples, le distributed cloud computing est la voie à suivre pour les entreprises.

Cas d'utilisation du distributed cloud computing

Transport intelligent

Les camions à conduite autonome sur de longues distances peuvent traiter les données qu'ils reçoivent du tableau de bord et des capteurs routiers. Ces informations sont traitées pour aider le véhicule à maintenir sa vitesse de croisière et à assurer des distances de sécurité par rapport aux autres véhicules sur la route. Simultanément, le véhicule renvoie des informations sur les performances et les données du moteur au cloud principal. L'itinéraire du véhicule peut être surveillé par n'importe quelle application de gestion de flotte de l'association qui est placée dans le cloud des emplacements géographiques spécifiés.

Mise en cache intelligente

Un fournisseur de services vidéo OTT (over-the-top) particulier utilise un cloud central pour transcoder et formater les vidéos en vue de les utiliser sur une gamme d'appareils sur plusieurs réseaux. Tout le contenu est mis en cache dans plusieurs formats. S'il y a un niveau d'anticipation élevé pour une nouvelle version, le système placera la série dans un cache qui est le plus proche de l'utilisateur final. Il s'agirait par exemple d'augmenter le stockage sur les serveurs dans les lieux résidentiels ou sur les stations 5G dans les centres urbains densément peuplés afin de rendre le visionnage mobile transparent.

Avantages de l'informatique distribuée

Voici un aperçu des avantages du distributed cloud computing :

Idéal pour l'évolutivité et la croissance modulaire

Comme le distributed cloud computing fonctionne sur plusieurs machines, il peut être mis à l'échelle horizontalement. Plutôt que de mettre à jour un système plusieurs fois pour gérer des charges accrues, une autre machine peut simplement être ajoutée pour alléger la pression. Il n'y a pas de limite au nombre de fois où cet ajout peut être effectué. Lorsque les charges sont élevées, toutes les machines connectées peuvent travailler à pleine capacité, et lorsque le travail diminue, les machines qui ne sont pas nécessaires peuvent être mises hors ligne.

Tolérance aux pannes plus élevée et meilleure fiabilité

Par nature, les systèmes distribués sont beaucoup plus tolérants aux pannes que les machines individuelles. Si une entreprise utilise 20 machines réparties sur cinq sites, le travail ne sera pas interrompu si un ou même deux de ces sites subissent une panne. La fiabilité est donc beaucoup plus élevée. Si un site subit un temps d'arrêt, la demande de performance sur les autres centres augmente automatiquement, ce qui garantit qu'il n'y a pas de creux.

Faible latence

Les utilisateurs du réseau de distributed cloud computing verront que leur trafic atteint le nœud de localisation le plus proche du point de génération des données. Il en résulte une réduction de la latence et une amélioration des performances. Le seul inconvénient ici est que le système doit être conçu pour fonctionner sur plusieurs nœuds simultanément. Cette fonctionnalité est complexe et augmente considérablement le coût du service pour l'entreprise.

Rapport coût-efficacité

L'investissement dans le distributed cloud computing est beaucoup plus élevé que la mise en place de systèmes autonomes. Toutefois, cela n'est vrai que jusqu'à un certain point, après quoi il devient un service basé sur les économies d'échelle. À long terme, il est beaucoup plus économique que les systèmes centralisés à grande échelle.

Efficacité

Le système de distributed cloud prend des données ou des problèmes complexes de grande taille et les décompose en petits morceaux, en distribuant le traitement en parallèle sur plusieurs ordinateurs. Cela réduit le temps nécessaire à la réalisation de la tâche à accomplir et augmente l'efficacité.

Inconvénients du distributed cloud computing

Chaque système a ses avantages et ses inconvénients. Voici un aperçu des inconvénients du distributed cloud computing :

Complexe à mettre en œuvre

Compte tenu du type de travail qu'ils accomplissent, les distributed cloud computing sont complexes à déployer, ainsi qu'à entretenir et à dépanner, par rapport aux systèmes plus centralisés. Cette complexité accrue n'est pas seulement liée au matériel, mais aussi aux logiciels nécessaires pour gérer les aspects de sécurité et les communications.

Augmentation des investissements

Comme mentionné précédemment, investir dans un système de distributed cloud computing peut s'avérer coûteux au départ. L'ajout de services et de capacités pour un traitement accru en cas de besoin et pour la gestion de la transmission des données peut augmenter considérablement les coûts initiaux.

Problèmes de sécurité

La sécurité des données est beaucoup plus facile dans les systèmes centralisés que dans les systèmes distribués. L'ensemble du réseau doit être sécurisé et les utilisateurs devront également avoir un contrôle total sur les données répliquées sur différents sites.

Lorsqu'il s'agit de projets à grande échelle, l'informatique distribuée permet d'améliorer les performances en faisant appel à la puissance de plusieurs machines. Il s'agit d'un modèle évolutif qui se développe en fonction des besoins de la charge de travail qu'il prend en charge. Il peut présenter certains inconvénients, mais l'évolutivité, les meilleures performances et la fiabilité accrue font pencher la balance en sa faveur dans les situations où les charges de travail sont importantes et lorsqu'il s'agit de gérer des big data.