Conteneurs as-a-service (CaaS)

Le conteneur as-a-service offre une solution qui profite aux équipes DevOps et informatiques de plusieurs façons :

• Flexibilité de l’entreprise – Lorsqu’un fournisseur de CaaS se charge de l’intégration et du déploiement de toutes les applications conteneurisées, les entreprises peuvent distribuer les conteneurs sur plusieurs clouds, ce qui leur évite d’être liées à un fournisseur de cloud unique. Elles peuvent choisir les prestataires de services cloud sur la base de différents critères, tels que le prix ou les atouts du fournisseur, par exemple.
• Portabilité – Le CaaS apporte la portabilité, qui permet de transférer facilement les charges de travail entre les clouds, les prestataires et les environnements. Les entreprises bénéficient ainsi d’un meilleur contrôle et d’une meilleure efficacité.
• Maintenance simplifiée – L’utilisation du CaaS facilite l’agrégation et la centralisation de la journalisation et de la surveillance de vos conteneurs pour une meilleure visibilité sur leurs performances. Et comme les prestataires de CaaS se chargent des mises à jour et des autres tâches de maintenance, les services informatiques sont libres de se concentrer sur d’autres tâches plus importantes et génératrices de revenus pour l’entreprise.
• Gestion unifiée – Le transfert des applications conteneurisées vers une plateforme CaaS permet à l’équipe DevOps de surveiller les performances et de gérer l’orchestration à partir d’un fournisseur unique.
• Évolutivité – Les plateformes CaaS offrent des fonctions d’évolutivité automatique qui permettent de modifier rapidement la disponibilité en fonction des pics de la demande ou de sa stabilisation.
• Accélération de la vitesse de déploiement – Le CaaS aide les équipes de développement à rationaliser les cycles de développement de logiciels. En faisant abstraction de l’infrastructure sous-jacente, l’équipe DevOps peut développer des déploiements plus légers et plus rapides.
• Réduction des coûts – L’utilisation de CaaS permet à une organisation de ne payer que les services utilisés, tels que l’équilibrage des charges, la planification et les instances de calcul. Le CaaS peut également aider les clients à réduire les coûts d’infrastructure, de licences logicielles et d’exploitation.

À mesure qu’un nombre croissant d’entre elles déploient des environnements hybrides et multiclouds, les entreprises découvrent les avantages liés à l’utilisation de conteneurs au lieu de machines virtuelles. Les conteneurs ont effectivement permis un gain de temps et d’argent, et donné aux équipes DevOps un moyen de développer, de tester et de produire des applications dans des environnements fiables et cohérents, quelles que soient les machines utilisées.

Par ailleurs, les conteneurs offrent aux utilisateurs la possibilité de déployer plus rapidement de nouvelles applications, permettant à leur tour aux organisations de créer rapidement les applications dont les clients ont besoin. Cet aspect peut être décisif lorsque les clients doivent choisir entre plusieurs entreprises. Caractéristiques des conteneurs :

• Indépendance vis-à-vis du système d’exploitation – Conçu pour regrouper en une seule unité l’application et tous les fichiers dont elle a besoin – sans système d’exploitation –, le conteneur peut fonctionner avec différents systèmes d’exploitation, matériels, réseaux, systèmes de stockage et règles de sécurité. Autrement dit, tout environnement est compatible, ce qui évite aux développeurs de devoir réécrire des applications pour différents serveurs.
• Légèreté – Les conteneurs sont très petits et n’utilisent qu’un minimum de ressources informatiques, ce qui permet de déployer les applications à la vitesse de l’éclair.
• Efficacité – Étant donné que chaque conteneur contient des composants individuels d’applications complexes, les développeurs peuvent plus facilement les déployer en clusters.
• Portabilité – En tant qu’unité, un conteneur peut facilement être déplacé d’un environnement à un autre, ce qui permet à l’équipe DevOps de mieux contrôler les charges de travail.
• Isolation – Les conteneurs fonctionnant indépendamment les uns des autres, tout problème survenant dans un conteneur reste confiné à celui-ci et n’affecte pas les autres conteneurs en cours d’exécution.

De nombreuses organisations se tournent vers le CaaS pour gagner en efficacité, en économisant du temps au DevOps et en facilitant le déploiement de microservices. Les exemples suivants en sont de bonnes illustrations.

Chez Fujitsu, acteur majeur des technologies de l'information et de la communication au Japon, la division des systèmes intégrés offre aux clients une technologie de conteneurs de premier ordre. Cette division s’est tournée vers un prestataire CaaS afin d’adopter une solution d’infrastructure de conteneurs moderne leur permettant de maintenir les coûts au plus bas pendant qu’ils élaborent leur propre ensemble d’outils de conteneurs. L’utilisation du CaaS lui permet en outre d’exécuter et mettre à jour des applications conteneurisées sur leur propre matériel avec un minimum d’intervention manuelle.

Un autre fournisseur de technologie, MapR Technologies, propose des outils analytiques permettant aux entreprises d’accélérer leur processus décisionnel en intégrant l’accès aux données sous-jacentes dans leurs applications internes. Rachetée depuis par HPE, MapR a mis en œuvre une solution CaaS lui permettant de gérer des applications qui opérationnalisent l’extraction d’informations en temps réel à partir des données. Disposer des dernières informations sur les données des clients, prêtes à être diffusées rapidement, est un avantage considérable pour les offres de MapR.

Fournisseur de logiciels de planification de la chaîne logistique, StockIQ utilise le CaaS pour permettre à ses clients de déployer rapidement des fermes de conteneurs sur bare metal – tout en les faisant bénéficier des gains de performances liés à cet environnement d’exécution.

GM Financial opère dans un secteur hautement réglementé et utilise un environnement de cloud hybride mutualisé pour un large éventail d’applications de machine learning, de deep learning et de traitement du langage naturel. De nombreuses tâches, telles que l’analyse du risque de crédit, ont été conteneurisées et gérées par le CaaS afin d’accélérer le déploiement automatisé des environnements distribués de machine learning et de deep learning.