Solutions Cloud

Nous concevons des logiciels pour tirer le meilleur parti des plateformes cloud publiques modernes.

Qu'est-ce que le Cloud

L'informatique en nuage permet aux entreprises de louer des infrastructures au lieu de les posséder. Les entreprises peuvent ajuster leur utilisation à la hausse ou à la baisse selon leurs besoins, en payant pour l'utilisation des serveurs à la seconde. AWS (Amazon), Azure (Microsoft) et GCP (Google) sont les principaux fournisseurs dans ce domaine.

Que peut faire le Cloud aujourd'hui

Au-delà de l'hébergement de serveurs et de la fourniture d'infrastructures de base, les plateformes cloud modernes offrent des services avancés tels que des bases de données, de l'analyse, de l'apprentissage automatique et des modèles d'IA prêts à l'emploi. Ces plateformes agissent désormais comme des marchés universels où divers systèmes sont exploités et proposés. De nombreuses entreprises dépendent de ces services pour gérer des données et des applications. Pour certaines, le cloud est essentiel pour rester compétitif.

Quelle plateforme Cloud les petites entreprises devraient-elles utiliser pour l'analyse

Looker (anciennement Data Studio) de Google est simple à configurer et utilise une tarification réelle à l'utilisation qui dépend uniquement des ressources informatiques nécessaires à l'analyse. Il n'engendre presque aucun coût lorsqu'il est inactif, évitant les frais de serveur ou les frais mensuels par utilisateur, ce qui le rend idéal pour les startups ou les projets exploratoires. Looker s'intègre parfaitement avec GCP et BigQuery et prend en charge diverses autres sources de données.

Power BI de Microsoft est bien adapté aux grandes entreprises qui ont déjà des abonnements Power BI et de l'expérience avec les technologies Microsoft. Il s'intègre efficacement avec la pile Microsoft et offre de nombreuses fonctionnalités adaptées aux besoins des entreprises. C'est un choix naturel pour les projets d'analyse menés par de grandes entreprises ou des départements d'entreprise.

Le développement axé sur les données est-il différent de la programmation classique

Le développement axé sur les données repose fortement sur l'expérimentation, ce qui le distingue de la programmation traditionnelle. Les attentes commerciales, les cas, les fonctionnalités et les sources de données sont découverts de manière itérative plutôt que prédéterminés. Des cycles d'expérimentation rapides sont cruciaux pour le succès, nécessitant souvent des technologies cloud pour obtenir des résultats. En raison de cela, les solutions axées sur les données sont souvent développées en tant que solutions cloud.

Mes développeurs doivent-ils être certifiés en Cloud ? Quelle certification ?

Avoir des certifications pertinentes est généralement bénéfique, même si elles ont expiré. Les certifications montrent qu'un développeur a exploré toutes les principales fonctionnalités d'une plateforme cloud, et pas seulement celles utilisées dans des projets précédents. Cependant, les certifications peuvent être chronophages, et un développeur ayant trop de certifications peut avoir priorisé l'obtention de badges plutôt que le travail pratique.

Les plateformes cloud offrent divers outils et technologies. Les certifications doivent correspondre aux exigences du poste. Un analyste de données certifié, par exemple, aura des compétences très différentes de celles d'un ingénieur DevOps ou d'un architecte cloud.

Le développeur doit-il connaître tout le Cloud ?

Les développeurs ont généralement une expérience pratique avec seulement une petite fraction de ce que les plateformes cloud (et la technologie informatique en général) offrent. Un développeur peut passer une année entière à utiliser de manière productive juste une poignée de fonctionnalités cloud parmi des centaines ou des milliers. Le paysage technologique évolue rapidement, rendant presque impossible de rester à jour sur tout. Un bon développeur reste conscient des tendances du secteur, se tient informé à un niveau élevé et apprend des sujets spécifiques au fur et à mesure qu'ils deviennent pertinents.

Comment réaliser une analyse de données ponctuelle

L'analyse de données ponctuelle ou le reporting implique souvent la collecte, le filtrage et la préparation des données, même si les résultats ne sont utilisés qu'une seule fois. L'effort requis peut être comparable à celui du développement d'un produit analytique complet destiné à un usage à long terme.

Ces projets exigent généralement une expérimentation rapide, soutenue par des tableaux de bord flexibles qui peuvent être modifiés en quelques clics et appliqués immédiatement à de grands volumes de données en direct pour tester les résultats. Une telle expérimentation conduit souvent à des pics d'utilisation des ressources, où des clusters de serveurs analysent d'importants ensembles de données pour explorer un autre modèle potentiel. Cette approche diffère considérablement des flux de travail prévisibles nécessaires pour le reporting analytique programmé, qui privilégient la stabilité de déploiement et la consommation contrôlée des ressources. En conséquence, les solutions cloud sont devenues la norme pour réaliser des analyses ponctuelles.

Google Looker est un candidat solide pour des projets d'analyse ponctuelle, surtout lorsqu'il est utilisé avec BigQuery de GCP. BigQuery offre un stockage de données abordable et la capacité de s'étendre sur de grands clusters de serveurs pour exécuter des requêtes complexes, tout en n'engendrant aucun coût pendant les périodes d'inactivité.