Veille technologique

Cloud Computing & DevOps

Panorama des tendances 2024-2025 mêlant scalabilité cloud, automatisation DevOps et sécurité.

Qu'est-ce que le Cloud Computing et le DevOps ?

Cloud Computing

Illustration du DevOps

Le Cloud Computing consiste à accéder à des ressources informatiques (serveurs, stockage, bases de données, intelligence artificielle, etc.) via Internet, sans avoir à les posséder physiquement. Les trois principaux fournisseurs sont :

  • Amazon Web Services (AWS)
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud Platform (GCP)

Le cloud se décline en différents modèles :

  • IaaS (Infrastructure as a Service) : machines virtuelles, réseau, stockage (ex : AWS EC2)
  • PaaS (Platform as a Service) : plateformes pour développer/déployer sans gérer l'infra (ex : Heroku, Azure App Service)
  • SaaS (Software as a Service) : applications prêtes à l'emploi (ex : Google Workspace)

Le cloud facilite :

  • la scalabilité (adapter rapidement les ressources),
  • la résilience (disponibilité des services),
  • la facturation à l'usage (payer ce que l'on consomme).

DevOps

Illustration du DevOps

Le DevOps est un ensemble de pratiques qui unifie le développement logiciel (Dev) et les opérations informatiques (Ops), pour :

  • livrer plus rapidementavec plus de fiabilité,
  • Une automatisation maximale.

Les piliers du DevOps :

  • CI/CD (Intégration et Déploiement Continus)
  • Infrastructure as Code (IaC) : gérer l'infrastructure comme du code (Terraform, Ansible)
  • Observabilité : logs, monitoring, alertes
  • Collaboration & culture agile

Rétrospective avant septembre 2024 IA & automatisation en force

GitHub Copilot se démocratise dans les pipelines CI/CD, en proposant des suggestions de code YAML pour les workflows (GitHub Actions, GitLab CI).

L'IA Ops s'impose pour la supervision cloud : AWS, Azure et GCP intègrent davantage d'IA dans leurs outils de monitoring pour prédire pannes et anomalies.

Google Cloud annonce Gemini AI, un assistant DevOps dopé à l'IA générative, pour automatiser les réponses aux incidents dans les systèmes distribués.

Éévolution du multicloud et hybrid cloud

L'approche multicloud devient la norme chez les grandes entreprises : ne plus dépendre d'un seul fournisseur (AWS et Azure, par ex).

Azure et IBM poussent le cloud hybride : possibilité d'utiliser les services cloud même sur des serveurs sur site, via des plateformes comme Azure Arc ou IBM Cloud Satellite.

DevOps côté outils & pratiques

Adoption massive de GitOps : tout est versionné dans Git, même les déploiements d'infrastructure (avec ArgoCD ou Flux).

Terraform Cloud monte en puissance comme plateforme centralisée de gestion d'IaC.

Backstage (de Spotify) est de plus en plus utilisé comme portail DevOps interne, unifiant documentation, CI/CD et dashboards.

Focus edge computing

L'edge computing (traitement des données à la périphérie du réseau) devient crucial, notamment dans l'IoT, la 5G, et les véhicules connectés.

AWS renforce AWS Outposts et Local Zones, pendant que Google Cloud mise sur Cloud Run à la périphérie (Cloud Run for Anthos).

Sécurité DevOps DevSecOps

Shift-left security : intégrer la sécurité dès les premières étapes du cycle de développement.

Les outils comme Checkov, Snyk, et Aqua Security gagnent du terrain pour analyser les vulnérabilités dans les conteneurs, le code IaC et les dépendances.

Évolution mensuelle du Cloud Computing & DevOps

  • Septembre 2024

    Contexte : L'IA générative prend une place croissante dans les processus cloud et DevOps. Elle est capable de générer du code, d'optimiser des pipelines, voire d'automatiser le provisioning d'infrastructure.

    Évolutions : Des plateformes comme AWS, Azure ou GCP intègrent massivement des assistants IA (ex: Copilot, Amazon Q). Mais cette automatisation entraîne de nouvelles vulnérabilités : code non vérifié, mauvaises pratiques, etc.

    • Gains :
    • Accélération des workflows DevOps
    • Réduction du temps de diagnostic en monitoring
    • Scalabilité plus fluide et intelligente
    • Pertes :
    • Nouveaux vecteurs d'attaque via IA
    • Diminution du contrôle humain sur certains processus critiques
    • Dépendance croissante à des modèles fermés

  • Octobre 2024

    Contexte : Pas de grandes révolutions, mais un raffinement global des services cloud. L'innovation est plus "invisible" mais essentielle : meilleures performances, moins de pannes, plus d'automatisation.

    Évolutions : Les offres deviennent plus intelligentes (ex: Azure Advisor boosté par IA), et la migration vers l'infrastructure as code + IA devient la norme.

    • Gains :
    • Expérience développeur améliorée
    • Plus de stabilité, moins de surcoûts imprévus
    • Accessibilité des services IA dans les petites entreprises
    • Pertes :
    • Moins de visibilité sur l'infrastructure "physique"
    • Complexité accrue dans les architectures multicloud

  • Novembre 2024

    Contexte : Microsoft modernise son OS serveur phare avec une orientation cloud-native et hybride.

    Évolutions : Le nouveau Windows Server introduit le hotpatching, l'intégration à Azure Arc, et une sécurité durcie par défaut (TLS 1.3, chiffrement AES-512, etc.)

    • Gains :
    • Réduction du downtime
    • Meilleure cohérence hybride (on-prem / cloud)
    • Sécurité proactive dans les environnements Windows
    • Pertes :
    • Courbe d'apprentissage plus complexe pour l'admin traditionnel
    • Besoin d'investissements sur la mise à jour des systèmes existants

  • Décembre 2024

    Contexte : Le traitement en périphérie (edge computing) devient critique pour les apps temps réel (IoT, smart cities, santé connectée).

    Évolutions : IBM, AWS et Microsoft poussent des solutions edge hybrides. Parallèlement, des groupes comme Devoteam annoncent une stratégie "tout IA".

    • Gains :
    • Moins de latence pour les apps critiques
    • Déploiement cloud dans des zones sans data center
    • Cloud de plus en plus "contextuel" (via IA + edge)
    • Pertes :
    • Gestion plus complexe des points d'entrée réseau
    • Sécurité distribuée plus difficile à maintenir

  • Janvier 2025

    Contexte : Le DevOps évolue vers plus de standardisation autour de GitOps, de plateformes internes (Backstage, Port) et d'outils IA intégrés.

    Évolutions : Tout devient "as code" : infrastructure, sécurité, stratégie de déploiement. L'IA aide à prédire les incidents ou proposer des rollback automatiques.

    • Gains :
    • Automatisation des releases
    • Collaboration simplifiée (moins d'outils isolés)
    • Meilleure gouvernance des environnements complexes
    • Pertes :
    • Moins de flexibilité dans certains scénarios spécifiques
    • Dépendance forte aux outils/plateformes en mode SaaS

  • Février 2025

    Contexte : Kubernetes reste le standard, mais devient plus simple à déployer "hors cloud", avec des offres comme EKS Anywhere.

    Évolutions : AWS propose la gestion unifiée de clusters dans des data centers privés. GCP et Azure suivent des logiques similaires avec Anthos et Arc.

    • Gains :
    • Cohérence entre cloud public et privé
    • Plus de contrôle sur les environnements sensibles (banques, santé)
    • Réduction du lock-in
    • Pertes :
    • Complexité opérationnelle sans automatisation bien pensée
    • Nécessite une vraie maturité DevOps

  • Mars 2025

    Contexte : Le marché se consolide. Devoteam rachète ProCori, Google et AWS investissent massivement dans des data centers en Europe.

    Évolutions : Les fournisseurs cherchent à se différencier par la verticalisation (cloud pour la finance, la santé, etc.) et l'intégration verticale (IA + cloud + edge).

    • Gains :
    • Offres plus spécialisées, plus pertinentes
    • Respect accru de la souveraineté numérique
    • Meilleure performance locale
    • Pertes :
    • Fragmentation des offres
    • Difficulté à s'y retrouver pour les petites entreprises

Sources