cloud-computing
Introduction au Big Data et Cloud Computing
Filière: 3ème E-business
Enseignant: Mr. Kais Loukil
Email: loukil.kais@gmail.com
Département: Informatique de gestion
Objectifs
Croissance exponentielle des données
Présenter des outils pour maîtriser les flux d'information
Explorer les fondamentaux du big data et du cloud computing
Chapitre 1: Introduction générale au Cloud Computing
Définition du Cloud Computing
D'après Wikipédia: Utilisation de serveurs distants via Internet pour le stockage et le calcul, accessibles à la demande.
Gestion indépendante: Possibilité pour les clients de gérer leur serveur si les compétences sont présentes.
Délocalisation: Les données et applications sont hébergées dans un "nuage" de serveurs interconnectés.
Origines du Cloud Computing
Précédents termes: Externalisation, hébergement sur serveur.
Premières implémentations: 2002 par Amazon Web Services pour gérer la demande saisonnière.
Tendances: Adoption massive à partir de 2013.
Caractéristiques du Cloud Computing
On-Demand Self-Service: Accès immédiat aux ressources.
Broad Network Access: Accès via Internet, aucune technique inhabituelle requise.
Resource Pooling: Dynamique allocation des ressources calculées.
Rapid Elasticity: Automaticité dans l'activation/désactivation des ressources.
Measured Service: Surveillance continue de l'utilisation des services.
Avantages et inconvénients du Cloud Computing
Avantages
Réduction des coûts: Pas d'infrastructure propre requise.
Sécurité professionnelle: Fermes de serveurs mieux sécurisées qu'en local.
Évolutivité: Développement de l'infrastructure en fonction de la demande.
Inconvénients
Dépendance au fournisseur: Risque si le fournisseur tombe.
Problèmes de sécurité: Risques liés à la transmission de données.
Coût potentiel élevé: Consommation excessive des ressources peut mener à des frais non prévus.
Applications du Cloud Computing
Dans le monde de l’entreprise
Solutions de serveur accessibles à distance, facilité de sauvegarde et de partage de fichiers.
Dans les jeux vidéo
Cloud Gaming: Exemple de Shadow et Nvidia GeForce Now.
Villes intelligentes
Traitement de données pour optimiser la vie urbaine, accès à l’information en temps réel pour les utilisateurs.
Modèles de déploiement du Cloud Computing
Types de modèles
Cloud public: Applications entièrement déployées dans le cloud.
Cloud privé: Ressources déployées sur site, nécessitant gestion des dépenses.
Cloud hybride: Connexion entre ressources cloud et systèmes internes
Choix d'un modèle
Évaluation des besoins selon charge de travail.
Cloud privé: Sensible aux données, conformité.
Cloud public: Évolutivité, coûts initiaux gérés.
Concepts Clés
Abstraction
Masque le fonctionnement interne des programmes pour simplifier l'utilisation.
Virtualisation
Création d'une couche d'abstraction sur le matériel via logiciels, permettant partitionnement en machines virtuelles.
Hyperviseur
Programme gérant plusieurs machines virtuelles sur un seul composant matériel, allouant les ressources.
Chapitre II: Modèles de service du Cloud
SaaS, PaaS et IaaS
SaaS: Applications en service, accessibles via Internet. Exemples: Office 365, Google G-Suite.
PaaS: Framework d'application, facilitant le développement pour les développeurs.
IaaS: Infrastructure à la demande, offrant flexibilité et contrôle.
Tarification des services Cloud
Modèle de paiement à l'utilisation: Modèle commun chez les fournisseurs.
Options d'encagement: Engagement à long terme peut réduire les coûts.
Cloud Computing et sécurité
Principales préoccupations: confidentialité, intégrité et disponibilité des données.
Normes de sécurité: Multi-location, chiffrement, isolation des machines virtuelles.
Conclusion
Adopter des méthodes agiles et orientées vers l’utilisation des services cloud natifs et les pratiques devops, pour maximiser l'efficacité, la flexibilité et la sécurité.