Pour surfer sur la vague de la transformation numérique, les organisations doivent passer par un déploiement d’applications plus rapide et en douceur. Emanciper les développeurs en les affranchissant des restrictions imposées par les équipes d’exploitation s’apparente, dès lors, au Saint-Graal.
En effet, une infrastructure informatique exploitable et une culture d’entreprise efficace, loin des travers de la bureaucratie, sans échelons ni restrictions deviennent nécessaires pour multiplier innovations et solutions répondant aux besoins métiers.
Ces pré-requis ont provoqué la prolifération de la pratique du DevOps au sein des organisations. L’objectif principal de cette méthodologie est d’améliorer la qualité et la cohérence des logiciels produits à partir de processus agiles d’intégration et de déploiement continue. Cette approche a changé la donne, réduisant les traditionnelles frictions entre les développeurs – soucieux de livrer fréquemment de nouvelles versions de logiciels – et les équipes d’exploitation dont la mission est de s’assurer de la stabilité de l’infrastructure informatique existante.
Pourtant, cette méthode ne suffit plus à assouvir la quête permanente de gains et de rendement plus rapides des entreprises. Les développeurs doivent gérer l’infrastructure de leur serveur, ce qui ralentit le rythme de développement et de déploiement des applications. Avec la transformation numérique des organisations, les fenêtres d’opportunité sont de plus en plus nombreuses : sous la pression de la demande client, l’échelle et la complexité du cloud continuent d’augmenter de façon exponentielle, rendant l’identification des problèmes au niveau de l’environnement informatique de l’entreprise encore plus difficile. Ainsi, les équipes d’exploitation ont de plus en plus besoin de compétences spécialisées pour interpréter des changements critiques et pour y réagir de façon appropriée.
Face à ce constat, il n’est pas surprenant que le niveau d’automatisation dans l’ensemble des organisations ne cesse d’augmenter. L’automatisation s’étend désormais au-delà du paramétrage de l’infrastructure, des configurations et des déploiements de logiciels surtout réalisés, jusqu’ici, en environnement DevOps.
La convergence de techniques de machine learning plus sophistiquées et l’hyper-automatisation du cloud computing devraient, à l’avenir, convertir de plus en plus d’entreprises. Cette avancée annonce les prémisces d’une autre révolution technologique, le NoOps, naissant au niveau de l’architecture informatique de l’entreprise. Comme son nom l’indique, cette méthode promet un environnement informatique entièrement automatisé et indépendant de l’infrastructure technologique sous-jacente. Son adoption permet d’accélérer le développement d’applications et le traitement des requêtes métiers. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là : alors que le DevOps était axé sur la fusion et la collaboration entre deux entités, le NoOps élargit le fossé entre elles. Il leur permet ainsi de se concentrer sur leurs missions et d’œuvrer encore plus indépendamment.
Le machine learning effectue le plus gros du travail. Les tâches opérationnelles bénéficient, de leur côté, d’une automatisation intelligente qui permet de prendre des décisions face à des problèmes connus et de gérer les tâches traditionnelles de gestion de l’infrastructure et de la sécurité. Conséquence : une intervention humaine réduite, laissant le champ libre à l’innovation, la quête de meilleurs résultats et une meilleure valorisation de la donnée soutenant les business model des organisations.
Avec l’adoption du NoOps, les applications et équipements pilotés par logiciels sont alimentés de façon dynamique et profitent de l’agilité de l’architecture informatique serverless : un modèle qui permet d’éviter les tâches de maintenance, de mise à jour, de mise à l’échelle ou de planification de capacité des infrastructures. Cette approche favorise les expérimentations et apporte une plus grande agilité lors du développement d’applications conçues pour répondre à une variété de scénarios du e-commerce aux backends mobiles, en passant par l’analyse de flux de données, les chatbots et l’intelligence artificielle.
Nul besoin de préciser que les outils adéquats seront nécessaires pour concrétiser cette vision dont, notamment, l’adoption de solutions basées sur une architecture de type Function-as-a-Service (FaaS), qui assurent l’intégration de plateformes serverless avec des frameworks de machine learning. En outre, des plateformes offrant une plus grande légèreté – indépendantes de plateformes de cloud public – seront requises, pour proposer des microservices adaptés à des architectures serverless dotées de capacités de déploiement et de mise à l’échelle rapides. Cette nouvelle infrastructure permettra de réduire les coûts mais également les risques de sécurité liés à la possibilité pour les hackers d’accéder à des banques de données existantes via les API. L’élan favorable dont elle bénéficie déjà auprès des responsables informatiques devrait se confirmer à l’avenir.
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Maurizo Canton est VP Customer Success & CTO EMEA chez TIBCO Software