Une stratégie multicloud implique l'utilisation parallèle de plusieurs fournisseurs de cloud afin d'éviter le verrouillage des fournisseurs, d'optimiser les coûts et d'augmenter la résilience. Pour les applications d'IA comme le traitement de documents de Konfuzio, cette flexibilité permet de choisir la meilleure plateforme pour chaque charge de travail spécifique. La répartition stratégique des charges de travail entre différents fournisseurs permet de profiter des points forts de chacun d'entre eux tout en minimisant la dépendance vis-à-vis d'un seul fournisseur.
La mise en œuvre d'une architecture multicloud nécessite une planification minutieuse et les bons outils de gestion. Orchestration de conteneurs avec Kubernetes en tant que plateforme agnostique de cloud joue un rôle central dans ce contexte, car les conteneurs peuvent être exécutés de manière identique sur tous les grands fournisseurs de cloud. Cette portabilité simplifie considérablement les migrations entre fournisseurs et donne aux entreprises la flexibilité stratégique nécessaire pour réagir aux changements du marché ou aux ajustements de prix.
Multicloud vs. cloud hybride
Les termes "multicloud" et "cloud hybride" sont souvent confondus, mais ils décrivent des concepts différents. Le cloud unique signifie l'utilisation d'un seul fournisseur de cloud pour toutes les charges de travail. Cela offre la gestion la plus simple, mais entraîne un verrouillage des fournisseurs. Un exemple serait une entreprise qui s'appuie exclusivement sur AWS. En savoir plus sur les principes de base de différents Hébergement en nuage-Pour plus d'informations sur les modèles d'appareils, consultez notre article de présentation.
Multicloud désigne l'utilisation parallèle de plusieurs fournisseurs de cloud public. Chaque charge de travail est placée sur le fournisseur optimal. Un scénario typique : le Machine Learning fonctionne sur Google Cloud en raison des prix avantageux des GPU, tandis que l'application web est exploitée sur AWS. En revanche, le cloud hybride combine le cloud public avec Cloud privé ou Infrastructure sur site. L'accent est mis sur la localité des données et la conformité. Les données sensibles restent sur site, tandis que les ressources de calcul sont utilisées depuis le cloud.
Différents scénarios se présentent pour les déploiements Konfuzio. En cas de répartition géographique, les clients de l'UE sont servis par AWS Frankfurt, tandis que les clients APAC utilisent AWS Singapore. Les clients nord-américains accèdent à Azure US, ce qui garantit de faibles latences pour toutes les régions. Pour l'optimisation de la charge de travail, l'entraînement du modèle ML fonctionne sur Google Cloud en raison des meilleurs prix GPU et de la disponibilité TPU, tandis que la charge de travail de production fonctionne sur AWS avec le plus grand écosystème de services. Les environnements de développement et de test utilisent des fournisseurs peu coûteux comme Hetzner. Pour les données particulièrement sensibles, une infrastructure hybride multicloud en se concentrant sur la souveraineté des données peut être utile.
Avantages d'une stratégie multicloud
L'évitement du verrouillage des fournisseurs constitue l'un des principaux avantages. Les services spécifiques aux fournisseurs de cloud, comme AWS Lambda ou Azure Functions, compliquent considérablement le changement de fournisseur. En cas de forte dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, les entreprises n'ont pratiquement aucune marge de négociation en cas d'augmentation des prix. Une stratégie multicloud crée ici des alternatives crédibles. L'architecture est délibérément conçue comme indépendante du fournisseur, de sorte que de nouveaux fournisseurs peuvent être facilement intégrés. Cela augmente le pouvoir de négociation et permet de mettre en place des stratégies informatiques à l'épreuve du temps.
L'optimisation des coûts par un choix judicieux du fournisseur offre un potentiel d'économie considérable. Les différents fournisseurs de cloud ont des structures de prix différentes pour le calcul, le stockage et la transmission de données. En plaçant l'infrastructure de base chez des fournisseurs bon marché comme Hetzner, il est possible d'économiser jusqu'à 70 pour cent des coûts. L'entraînement GPU sur Google Cloud est environ 15 pour cent moins cher que chez AWS. Au total, une répartition judicieuse permet de réduire de 40 à 60 pour cent les coûts totaux.
La sécurité contre les pannes augmente considérablement grâce à la redondance géographique. La panne d'AWS en décembre 2021 a touché la région us-east-1 pendant sept heures et a paralysé de nombreux services. La panne d'Azure en mars 2022 a touché le service d'authentification dans le monde entier. Avec une stratégie multicloud, le trafic peut être automatiquement redirigé vers un autre fournisseur en cas de défaillance de l'un d'entre eux. GeoDNS avec Health Checks permet des mécanismes de basculement automatiques, de sorte que 70 % du trafic peut être réparti sur AWS Frankfurt et 30 % sur Google Cloud Belgium.
Défis et solutions
La complexité de la gestion augmente considérablement avec chaque fournisseur de cloud supplémentaire. Les équipes doivent maîtriser plusieurs consoles, CLI et API. Les différents systèmes IAM et modèles de réseau nécessitent des connaissances spécialisées. L'équipe a besoin de certifications pour plusieurs plates-formes, ce qui implique des coûts de personnel plus élevés. Les plateformes de gestion du cloud telles que Rancher pour Kubernetes ou Terraform pour Infrastructure as Code peuvent réduire cette complexité.
La complexité du réseau constitue un autre défi. La communication cross-cloud nécessite des tunnels VPN ou des connexions dédiées comme DirectConnect, qui coûtent entre 300 et 1.000 euros par mois. La latence entre les clouds est de 10 à 50 millisecondes, contre moins d'une milliseconde au sein d'un même cloud. Le transfert de données hors du cloud est coûteux. Dix téraoctets par mois d'AWS vers Google Cloud coûtent environ 850 euros supplémentaires. Des stratégies telles que la mise en cache et la minimisation de la synchronisation des données permettent de contrôler ces coûts.
La cohérence et la gouvernance sur plusieurs clouds nécessitent des outils et des processus spécifiques. Des politiques de sécurité uniformes doivent être définies et appliquées pour tous les clouds. Analyse de la sécurité des conteneurs aide à garantir les normes de sécurité à travers tous les fournisseurs de cloud. Les preuves de conformité pour les auditeurs deviennent plus complexes, car plusieurs rapports sur le cloud doivent être consolidés. Une vue consolidée de la facturation de tous les fournisseurs est essentielle pour le contrôle des coûts. Les outils de gestion de la posture de sécurité du cloud, les plates-formes FinOps et la définition centralisée des politiques avec Open Policy Agent répondent systématiquement à ces défis.
Outils de gestion et plates-formes
Kubernetes constitue la base de la portabilité des charges de travail au-delà des frontières du cloud. Les offres Kubernetes gérées comme AWS EKS, Google GKE et Azure AKS sont largement compatibles, mais présentent des différences. Kubernetes Federation permet la gestion de plusieurs clusters via un plan de contrôle central avec une planification automatique au-delà des frontières des clusters. La gestion multi-cluster de Rancher offre une IU unique pour tous les clusters, indépendamment du fournisseur, et est recommandée par Konfuzio pour les Kubernetes multicloud.
Terraform s'est établi comme standard pour l'infrastructure multi-cloud en tant que code. La syntaxe uniforme fonctionne pour tous les fournisseurs de cloud, tandis que la gestion de l'état permet de détecter les dérives. Les modules réutilisables accélèrent les déploiements et les workflows GitOps s'intègrent de manière transparente. Pulumi offre comme alternative la possibilité de définir l'infrastructure en TypeScript ou Python au lieu de HCL.
Les plateformes de gestion du cloud consolident les coûts, la sécurité et la gouvernance. Cloudability d'Apptio offre une gestion des coûts multi-cloud avec showback et chargeback pour les départements ainsi qu'une détection des anomalies en cas de pics de coûts à partir de 500 euros par mois. CloudHealth de VMware couvre les coûts, la sécurité et la gouvernance avec des tableaux de bord multi-cloud et l'application des politiques. Kubecost, en tant qu'alternative open source, offre gratuitement un aperçu des coûts natif de Kubernetes pour les fonctions de base.
Optimisation des coûts
La comparaison du coût total de possession montre des résultats différenciés. Une solution purement mono-cloud sur AWS pour un scénario moyen avec 10.000 documents par jour coûte environ 1.500 euros par mois. Une solution multicloud optimisée avec Hetzner pour le développement, AWS pour la production, Google Cloud pour la formation ML et différents services spécialisés s'élève à environ 1.600 euros par mois, y compris les outils supplémentaires comme Datadog et Terraform Cloud ainsi que les coûts de transfert cross-cloud.
Bien que Multicloud soit 100 euros plus cher dans cet exemple, la stratégie offre des avantages importants. La minimisation des risques empêche les scénarios à point unique de défaillance. Le pouvoir de négociation auprès des fournisseurs s'améliore grâce à des alternatives crédibles. La flexibilité pour les optimisations futures est maintenue et les exigences de conformité spécifiques peuvent être satisfaites avec des clouds souverains pour les données sensibles.
L'analyse du seuil de rentabilité montre qu'à partir d'environ 10.000 euros de dépenses mensuelles dans le cloud, le multicloud est financièrement rentable grâce au potentiel d'optimisation. En dessous de ce seuil, la complexité de la gestion et les coûts des outils l'emportent sur les économies potentielles. Pour les installations Konfuzio typiques du segment moyen, il est donc recommandé d'adopter une approche progressive, en commençant par un fournisseur principal et en externalisant de manière ciblée certaines charges de travail vers des fournisseurs spécialisés. Le site Guide de migration vers le cloud fournit des conseils détaillés pour cette transition.
Foire aux questions
Combien coûte une stratégie multicloud ?
Les coûts se composent de plusieurs éléments. Les ressources cloud elles-mêmes sont comparables à celles d'un cloud unique, mais leur coût peut être réduit de 10 à 30 % en les optimisant. Le transfert de données cross-cloud coûte entre 100 et 500 euros par mois, selon le volume. Les outils de gestion tels que Datadog ou Terraform Cloud coûtent entre 200 et 1.000 euros par mois. Le surcoût en personnel pour la gestion multi-cloud est d'environ 30 % de temps de travail. En dessous de 5.000 euros de dépenses mensuelles, le multicloud est typiquement plus cher, à partir de 10.000 euros, il commence à être rentable.
Le multicloud est-il plus compliqué que le cloud unique ?
Le multicloud augmente considérablement la complexité. Les équipes doivent maîtriser plusieurs plateformes, comprendre différents systèmes IAM et configurer une mise en réseau cross-cloud. Une surveillance consolidée sur tous les clouds est nécessaire. Pour les équipes de moins de cinq personnes, le multicloud est typiquement trop complexe. À partir de dix ingénieurs avec une équipe dédiée au cloud, il devient gérable. Des outils comme Rancher, Terraform et Datadog réduisent significativement la complexité et permettent une gestion efficace même avec des équipes plus petites.
Quels fournisseurs de cloud dois-je combiner ?
La combinaison la plus fréquente est AWS comme base en raison du plus grand écosystème, complétée par Google Cloud pour le ML et l'AI en raison de GPU moins chers et des meilleurs outils de ML, ainsi que par un fournisseur souverain comme Open Telekom Cloud ou plusserver pour la conformité. Pour les entreprises focalisées sur Microsoft, Azure plus AWS s'impose. Pour optimiser les coûts, il est possible de combiner AWS, Azure ou Google Cloud pour la production avec Hetzner ou OVH pour le développement et le testing. Plus de trois fournisseurs en parallèle entraînent des charges de gestion incontrôlables.
Comment éviter des coûts élevés de transfert de données ?
La Data Locality est essentielle. Les ressources de calcul doivent être placées à proximité des données. La mise en cache réduit les accès fréquents au cross-cloud. Le transfert par lots la nuit plutôt qu'en temps réel permet de réduire les coûts. La compression avant le transfert et la synchronisation delta avec des outils comme rclone, qui ne transfèrent que les modifications, minimisent le volume des données. Les CDN comme CloudFlare ou Fastly peuvent mettre en cache entre les clouds. Il est réaliste de prévoir des coûts de transfert de 100 à 500 euros par mois pour le multicloud.
Vous souhaitez en savoir plus sur les stratégies multicloud pour votre traitement de documents ? Contactez-nous pour un premier entretien sans engagement.
FR 
DE 
EN 
ES