L’infrastructure cloud native constitue le socle indispensable à la création et au déploiement d’applications modernes, résilientes et évolutives dans le paysage numérique actuel. Elle transforme en profondeur la manière dont les organisations conçoivent, provisionnent et gèrent leur architecture technologique sous-jacente. De ce fait, elles évoluent vers des environnements dynamiques, automatisés et hautement distribués, optimisés pour le cloud.
Pour innover rapidement, les organisations doivent comprendre l’infrastructure cloud-first et ses différences avec les modèles traditionnels. Il est également essentiel d’en saisir les principes fondamentaux et les défis qu’elle soulève. Cet article de blog explore ces domaines clés et offre une vue d’ensemble claire de la manière de construire les fondations des logiciels de nouvelle génération.
Qu’est-ce que l’infrastructure cloud native ?
L’infrastructure cloud native repose essentiellement sur une approche architecturale et un ensemble de technologies conçues pour créer, déployer et gérer des applications optimisées pour les environnements de cloud computing. Il ne s’agit pas seulement de l’emplacement de votre infrastructure, mais aussi de la manière dont elle est conçue, provisionnée et gérée. Parallèlement, elle intègre l’immuabilité, les API déclaratives, l’automatisation et la résilience afin de fournir une plateforme robuste pour les applications cloud natives. Ces dernières sont conçues sous forme de microservices, conteneurisées et gérées dynamiquement.
Imaginez une infrastructure intrinsèquement consciente et optimisée pour la nature éphémère, évolutive et distribuée des applications modernes. Elle fournit les services essentiels à leur bon fonctionnement, le tout géré par des approches logicielles plutôt que par des processus manuels.
Ce changement de paradigme permet aux organisations de gagner en agilité, d’accélérer la mise sur le marché et d’améliorer leur rentabilité. L’infrastructure est traitée comme du code, ce qui permet la reproductibilité, le versionnage et le déploiement automatisé. C’est pourquoi la configuration manuelle appartient désormais au passé.
Qu’est-ce qui n’est pas une infrastructure cloud native ?
Comprendre ce qu’est une infrastructure cloud native passe souvent par comprendre ce qu’elle n’est pas. Il ne s’agit pas simplement d’une « infrastructure dans le cloud ». De nombreuses organisations débutent leur transition en migrant leurs applications monolithiques existantes et leur infrastructure traditionnelle vers des machines virtuelles cloud. Si cette opération déplace les ressources vers le cloud, elle ne modifie pas fondamentalement l’architecture sous-jacente ni le modèle opérationnel. On parle parfois d’« hébergement cloud », mais cette approche ne possède pas le dynamisme, l’automatisation et la résilience d’une véritable infrastructure cloud.
L’infrastructure traditionnelle, souvent caractérisée par des serveurs physiques, un provisionnement manuel, une allocation statique des ressources et des déploiements d’applications monolithiques, offre un contraste saisissant. Les modifications sont lentes, la mise à l’échelle est verticale et nécessite des interruptions de service, et la résilience repose sur du matériel redondant configuré manuellement. Migrer sans repenser l’architecture de l’application et sans adopter de pratiques opérationnelles cloud natives ne permet pas d’exploiter pleinement le potentiel du cloud. Une véritable infrastructure cloud native est conçue dès le départ (ou profondément transformée) pour tirer parti des services et des modèles cloud natifs. Elle doit prendre en charge les applications conçues avec des microservices, la conteneurisation et la gestion automatisée.
Planificateur vs Orchestrateur
Dans le domaine des infrastructures cloud-first, il est crucial de comprendre les rôles des planificateurs et des orchestrateurs. Bien que ces termes soient parfois utilisés indifféremment dans le langage courant, ils remplissent des fonctions distinctes mais complémentaires dans la gestion des applications conteneurisées.
Qu’est-ce qu’un planificateur ?
Un planificateur est comparable au répartiteur intelligent d’un système cloud natif. Son rôle est de déterminer où une charge de travail donnée doit s’exécuter au sein d’un cluster de machines.
Il prend des décisions en fonction de plusieurs critères, notamment :
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Ressources de calcul disponibles (CPU, mémoire)
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Règles d’affinité/anti-affinité des nœuds
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Tolérances et tolérances
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Priorités des charges de travail
Considérez-le comme un répartiteur de ressources qui attribue les tâches aux nœuds les plus appropriés. Cela permet d’assurer une distribution et un équilibrage efficaces au sein de l’infrastructure cloud native.
Exemple : Dans Kubernetes, le kube-scheduler gère cette tâche en évaluant les besoins de chaque pod et en les associant à un nœud approprié.
Qu’est-ce qu’un Orchestrator ?
Un Orchestrator est le gestionnaire principal. Il ne se contente pas de placer les charges de travail. Mieux encore, il supervise leur cycle de vie complet et s’assure que tout dans votre système fonctionne comme prévu.
Les responsabilités d’un orchestrateur incluent généralement :
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Planification des charges de travail (planificateur intégré)
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Provisionnement et déploiement
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Mise à l’échelle automatique (à la hausse et à la baisse)
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Orchestration du réseau et du stockage
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Équilibrage de charge
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Contrôles d’intégrité et auto-réparation
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Mises à jour progressives et restauration
Kubernetes est l’orchestrateur le plus utilisé dans les environnements cloud-native. Il contribue à maintenir l’_état_souhaité de vos applications en réagissant automatiquement aux pannes ou aux variations de trafic.
Principales différences entre un planificateur et un orchestrateur
| Fonctionnalité | Planificateur | Orchestrateur |
| --- | --- | --- |
| Rôle principal | Placement des tâches | Gestion complète du cycle de vie |
| Domaine d’intervention | Allocation des ressources | Garantie de la disponibilité, de la mise à l’échelle et de la stabilité des applications |
| Portée | Limitée | Large et à l’échelle du système |
| Exemples | kube-scheduler | Kubernetes, Nomad, Apache Mesos |
| Auto-réparation ? | ❌ Non | ✅ Oui |
| Mise à l’échelle ? | ❌ Non | ✅ Oui |
Bien qu’un orchestrateur intègre des fonctionnalités de planification, il ajoute des couches d’automatisation et d’intelligence système bien au-delà du simple placement des charges de travail.
Principes fondamentaux d’une infrastructure Cloud-First
La construction d’une infrastructure cloud native efficace repose sur le respect de plusieurs principes fondamentaux. Ce sont eux qui dictent la gestion des ressources et le déploiement des applications. Ces principes permettent, comme prévu, l’agilité, la résilience et l’évolutivité qui caractérisent le paradigme cloud-native.
Conteneurisation
Grâce à des outils comme Docker, la conteneurisation est devenue un élément fondamental des infrastructures cloud modernes. Les conteneurs regroupent les applications et leurs dépendances dans des unités isolées et portables. Par conséquent, les applications peuvent s’exécuter de manière cohérente dans différents environnements, du poste de travail d’un développeur à un cluster cloud de production.
En faisant abstraction de l’application de l’infrastructure sous-jacente, les conteneurs simplifient les processus de développement, de test et de déploiement. Les normes de l’Open Container Initiative (OCI) garantissent l’interopérabilité entre les différents outils et environnements d’exécution de conteneurs, favorisant ainsi un écosystème dynamique.
Platform as a Service (PaaS)
L’utilisation des offres PaaS est un autre principe fondamental. Le PaaS fournit des services managés qui masquent l’infrastructure sous-jacente. Grâce à cela, les développeurs peuvent se concentrer sur le développement plutôt que sur la gestion des bases de données, des files d’attente de messages ou d’autres intergiciels.
Les fournisseurs d’infrastructure cloud native proposent un large éventail d’options PaaS. Celles-ci incluent des services Kubernetes managés (comme GKE, EKS, AKS), des bases de données managées (comme RDS, Cloud SQL, Cosmos DB) et des fonctions sans serveur (comme Lambda, Cloud Functions, Azure Functions). En utilisant ces services, les entreprises réduisent leurs coûts opérationnels et accélèrent leurs cycles de développement, contribuant ainsi significativement à l’efficacité de leurs logiciels.
Automatisation de l’infrastructure informatique
L’automatisation est incontournable dans un monde cloud natif. Les processus manuels sont lents, sujets aux erreurs et ne peuvent suivre le rythme de la nature dynamique des environnements cloud. L’infrastructure cloud repose fortement sur l’automatisation pour le provisionnement, la gestion de la configuration, le déploiement et les tâches opérationnelles.
De plus, les outils d’infrastructure en tant que code (IaC) comme Terraform, CloudFormation et Ansible permettent de définir et de gérer l’infrastructure par le biais du code. Ils facilitent le versionnage, les tests et le déploiement automatisé des modifications d’infrastructure. L’automatisation garantit ainsi la cohérence et la reproductibilité, et réduit le risque de dérive de configuration.
Mise à l’échelle automatique
La capacité à ajuster automatiquement les ressources en fonction de la demande est une fonctionnalité essentielle de l’infrastructure cloud native. La mise à l’échelle automatique garantit que les applications peuvent gérer les pics de trafic soudains sans intervention manuelle et réduire leurs ressources pendant les périodes de faible activité afin d’optimiser les coûts.
Pour commencer, cette fonctionnalité peut être appliquée à différents niveaux. Les développeurs peuvent faire évoluer le nombre d’instances de conteneurs et de nœuds dans un cluster, ou même gérer des services comme les bases de données. Des politiques peuvent être définies en fonction de différents indicateurs de performance, tels que l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire ou le trafic réseau. En définitive, l’infrastructure peut ainsi réagir dynamiquement aux besoins de l’application.
Environnements de développement parallèles
Une infrastructure privilégiant le cloud facilite la mise en place rapide d’environnements cohérents et isolés pour le développement, les tests et la préproduction. Les équipes de développement peuvent ainsi travailler en parallèle sans interférence, accélérant le cycle de développement.
Grâce à l’IaC et à la conteneurisation, des environnements identiques peuvent être déployés à la demande pour les branches de fonctionnalités, les tests ou la correction de bogues. Ce faisant, ils reproduisent fidèlement l’environnement de production de l’infrastructure cloud native. Par conséquent, le problème du « ça fonctionnait sur ma machine » est réduit, et la qualité et la rapidité de la livraison des logiciels sont améliorées.
Équilibrage de charge
La distribution du trafic réseau entrant sur plusieurs instances d’une application est essentielle pour garantir une haute disponibilité et des performances optimales. Dans une infrastructure cloud, l’équilibrage de charge est une fonctionnalité intégrée. Il est donc souvent fourni comme service géré par le fournisseur de cloud ou pris en charge par la plateforme d’orchestration.
Ainsi, les équilibreurs de charge acheminent le trafic vers des instances d’application opérationnelles, évitant les points de défaillance uniques et assurant une utilisation optimale des ressources. Ceci est crucial pour gérer les fluctuations de charge et maintenir la réactivité des applications.
Surveillance des applications
Une surveillance efficace est essentielle pour comprendre l’état et les performances des applications et de l’infrastructure sous-jacente. Une infrastructure cloud native nécessite une approche de surveillance par couches :
Surveillance au niveau de l’infrastructure
La première couche consiste à surveiller l’état et les performances des composants d’infrastructure sous-jacents. Plus précisément, les ressources de calcul (CPU, mémoire), le débit réseau, les E/S disque et l’état des nœuds d’un cluster. Ce sont les outils qui collectent les métriques et les journaux de la couche infrastructure afin d’identifier les problèmes potentiels.
Surveillance au niveau applicatif
La couche suivante se concentre sur les performances et le comportement de l’application, notamment les taux de requêtes, la latence, les taux d’erreur et les métriques spécifiques à l’application. Le traçage distribué et la journalisation structurée sont essentiels pour comprendre le flux de requêtes entre plusieurs microservices et pour déboguer les problèmes dans un environnement distribué. Ainsi, une surveillance complète à ces deux niveaux offre la visibilité nécessaire pour identifier et résoudre les problèmes de manière proactive.
Selon un rapport, le marché mondial du cloud computing devrait dépasser [5 150,92 milliards de dollars](https://www.precedenceresearch.com/cloud-computing-marketD’ici 2034, ce chiffre illustre l’ampleur et la croissance continue de l’adoption du cloud, qui nécessitent une infrastructure cloud native robuste.
Les principaux défis de l’infrastructure cloud native
Bien que les avantages de l’infrastructure cloud native soient nombreux, sa mise en œuvre et sa gestion présentent des défis importants. Ceux-ci découlent souvent de la complexité inhérente aux systèmes distribués et de la nécessité de nouveaux paradigmes opérationnels. Rassurez-vous, pour chaque défi, des solutions et stratégies efficaces ont émergé.
Complexité et systèmes distribués
Passer d’applications monolithiques exécutées sur quelques serveurs à des systèmes distribués composés de nombreux microservices interconnectés accroît la complexité. De plus, cette transition, qui repose sur une infrastructure dynamique, amplifie considérablement les défis rencontrés. Comprendre comment ces services interagissent, gérer les dépendances et déboguer les problèmes sur plusieurs composants peut s’avérer complexe.
Solutions
Pour maîtriser cette complexité, les organisations doivent investir dans des outils robustes et établir des pratiques opérationnelles claires. Cela inclut l’adoption de technologies de maillage de services, telles qu’Istio ou Linkerd, pour gérer la communication entre les services. De plus, cela implique l’utilisation de passerelles API pour la gestion des accès et de plateformes d’observabilité pour la journalisation, les métriques et le traçage à l’échelle du système. Par ailleurs, une documentation complète, des contrats de service clairs et une responsabilité partagée entre les équipes DevOps dans la construction d’une infrastructure cloud native sont également essentiels.
Surveillance et observabilité dans un environnement de microservices
Dans une architecture monolithique traditionnelle, la surveillance était relativement simple. Avec les microservices, une seule requête utilisateur peut traverser plusieurs services. Il est donc difficile de retracer le flux des requêtes, d’identifier les goulots d’étranglement ou de déterminer la cause première d’un problème. Les outils de surveillance traditionnels peinent souvent à gérer la nature dynamique et éphémère des conteneurs et des services.
Solutions
Pour une observabilité efficace dans une infrastructure cloud-first, il est nécessaire de passer de la simple surveillance des métriques connues à la possibilité de poser des questions précises sur l’état du système. Cela implique la mise en œuvre des éléments suivants :
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Journalisation unifiée : centraliser les journaux de tous les services et composants d’infrastructure sur une plateforme unique pour l’analyse et la recherche.
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Traçage distribué : instrumenter les services pour suivre le parcours d’une requête à travers le système. Ceci permettra de visualiser la latence et les dépendances. - Métriques complètes : Collecte de métriques détaillées issues des applications et de l’infrastructure, agrégées et visualisées dans des tableaux de bord.
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AIOps : Utilisation de l’IA et du ML pour analyser les données de surveillance, détecter les anomalies, prédire les problèmes potentiels et automatiser la réponse aux incidents dans une infrastructure cloud native.
Gestion et cohérence des données
La gestion des données dans un environnement distribué, où différents services peuvent utiliser des bases de données ou des entrepôts de données distincts, présente des défis importants. La cohérence des données et l’intégrité transactionnelle sont particulièrement cruciales. Garantir la cohérence des données entre plusieurs services et gérer les transactions distribuées de manière fiable est donc complexe.
Approches
Plusieurs modèles et technologies peuvent contribuer à relever les défis de la gestion des données dans une infrastructure cloud-first. Parmi ceux-ci :
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Cohérence éventuelle : Dans de nombreux cas d’utilisation, une cohérence immédiate et stricte n’est pas requise. Il est donc préférable d’adopter des modèles de cohérence éventuelle, souvent facilités par les files d’attente de messages et les plateformes de flux d’événements comme Kafka. Ainsi, les services restent disponibles pendant la propagation des données dans le système.
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Modèle Saga : Pour les transactions distribuées exigeant l’atomicité entre plusieurs services, le modèle Saga permet de gérer une séquence de transactions locales. Il inclut également des actions compensatoires pour annuler les modifications en cas d’échec.
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Services de données managés : En tirant parti des services de bases de données managés proposés par les fournisseurs d’infrastructure cloud native, vous pouvez bénéficier d’une assistance pour relever ce défi. Les couches de cache et les plateformes de flux peuvent notamment alléger considérablement la charge opérationnelle et fournir des fonctionnalités intégrées pour la mise à l’échelle, la résilience et la sauvegarde.
Adopter l’automatisation et l’infrastructure en tant que code
Si l’IaC et l’automatisation sont des principes fondamentaux, le défi réside dans leur mise en œuvre, leur adoption et leur maintenance réussies au sein d’une organisation. Cela inclut la gestion des fichiers d’état des outils IaC, la prévention des dérives de configuration et l’intégration de l’automatisation aux pipelines CI/CD. Plus important encore, toutes les équipes doivent posséder les compétences nécessaires.
Approches
Pour relever ce défi, les organisations doivent :
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Appliquer les pratiques IaC : en faire une exigence obligatoire pour tout provisionnement et configuration d’infrastructure.
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Mettre en œuvre des workflows GitOps : utiliser Git comme source unique de vérité pour le code applicatif et le code d’infrastructure. Il est préférable d’automatiser les déploiements en fonction des commits Git.
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Automatiser les tests des modifications d’infrastructure : traiter le code d’infrastructure comme le code applicatif, en mettant en œuvre des tests unitaires, des tests d’intégration et une analyse statique. - Investir dans la formation : Les équipes de développement et d’exploitation d’infrastructures cloud natives doivent être formées aux outils IaC et aux bonnes pratiques d’automatisation.
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Définir clairement les responsabilités et les processus : Définissez clairement qui est responsable de la gestion des différentes parties du code d’infrastructure. N’oubliez pas d’établir des processus clairs pour la gestion des modifications.
Découverte de services et mise en réseau pour un développement plus rapide
Dans un environnement cloud natif dynamique, les instances de service sont constamment créées, supprimées et déplacées. Par conséquent, les services ont besoin d’un moyen fiable de se trouver et de communiquer entre eux. La configuration manuelle des points de terminaison réseau est impraticable et nuit à la productivité des développeurs.
Stratégies
Une découverte de services et une mise en réseau efficaces sont essentielles pour un développement plus rapide dans les infrastructures cloud natives. Elles comprennent :
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Mécanismes de découverte de services : La mise en œuvre de registres de découverte de services, souvent intégrés à des orchestrateurs comme Kubernetes. Ces registres permettent aux services de s’enregistrer et de rechercher l’emplacement réseau d’autres services par leur nom. - Maillage de services : La mise en œuvre d’un maillage de services ajoute une couche programmable pour gérer la communication entre services. Il offre notamment des fonctionnalités telles que l’équilibrage de charge, le routage du trafic, le chiffrement et l’authentification, sans nécessiter de modifications du code applicatif.
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Passerelles API : Elles servent de point d’entrée unique pour le trafic externe, en acheminant les requêtes vers les services backend appropriés. Elles gèrent également des aspects tels que l’authentification, la limitation de débit et la transformation des données.
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Réseau déclaratif : La définition des politiques et des configurations réseau à l’aide d’API déclaratives permet une gestion automatisée du réseau et une application renforcée de la sécurité.
Des données récentes révèlent une augmentation significative de 60 % de l’adoption des technologies cloud-native. En particulier, l’utilisation de Kubernetes continue de progresser pour atteindre 96 %.https://edgedelta.com/company/blog/kubernetes-adoption-statisticsComme vous pouvez le constater, on observe une dépendance croissante à une infrastructure cloud native robuste pour alimenter les applications modernes.
Quelques mots pour conclure…
L’infrastructure cloud native est bien plus qu’un simple ensemble de technologies. Il s’agit d’une approche fondamentalement différente pour concevoir et gérer les fondations des applications modernes. Bien que la transition présente des défis, les solutions existent et évoluent constamment. Votre investissement est rentabilisé grâce à une innovation accélérée, une fiabilité accrue et la capacité de répondre rapidement à l’évolution des demandes du marché.
Le passage au cloud natif est une transformation profonde, et la mise en place d’une infrastructure adaptée est une étape cruciale. En tant que société de développement de logiciels cloud, HDWEBSOFT s’engage à fournir une infrastructure de haute qualité qui évoluera avec votre entreprise. Contactez-nous pour réserver une démonstration.
