L' Open data vu du Cloud computing : une architecture comme une autre ?
Voici ma présentation lors du petit déjeuner "De l'Open Data à l'Open Cloud !" du 9 décembre 2013 en compagnie de Romain Lalanne, Responsable SNCF Open Data, et de Benjamin Jean, Inno3.
La présentation se démarque de l'approche commerciale cloud computing public, privé et hybride (dont on nous rebat les oreilles) par une autre axée sur les besoins en terme d'utilisation. En effet comme je le publiai dans ce post "Cloud privé , public, hybride etc : et si la vérité était ailleurs Mr Gartner ?", l'approche produit proposé initialement par Gartner a eu pour avantage majeur d'initier un marché à l'époque inexistant mais aujourd'hui souffre d'un maque de réalisme sur l'utilisation concrète du Cloud en entreprise.
Pour ma part je préfère utiliser les notions de cloud variable (ou à pics
d'activité) ou de cloud linéaire (à évolution constante) on peut sans doute
améliorer avec des termes plus pertinent mais l'essentiel est là: l'utilisation
de l'infrastructure (oui oui c'est de cela dont on parle ) est-elle constante
ou alors subit-elle des fluctuations ? Ce n'est pas anodin car les choix
technologiques ne vont pas être les mêmes. En effet OpenStack sera
particulièrement adapté à un usage Cloud variable alors qu'une solution comme
oVirt
correspondra mieux à un cloud linéaire (ne compter pas sur moi pour faire de la
pub aux solutions propriétaires 
).
Il est aussi important de rappeler que le cloud c'est aussi, et même
surtout, une opportunité de passer à l'approche DevOps qui consiste à
faire travailler plus étroitement les développeurs (d'application ou web) avec
les administrateurs (Architecte et DBA) et d'améliorer ainsi l'agilité globale
du projet ! 
En ce qui concerne l'Open Data les différents principes se concentreront sur
la partie gestion des données et la flexibilité que l'on souhaite avoir. Au
simple traditionnel backup, on ajoutera la possibilité de découper et de
redonder les données afin de les rendre plus scalable et hautement disponible
grâce à des solutions comme Ceph. Le
cas échéant il faudra aussi choisir pour une infrastructure qui prend en
charge, ou non, les pics d'activités notamment en fonction de la saisonnalité
des données, de leur quantité et de la possibilité de télécharger celles-ci.
Bref beaucoup d'éléments qui ne différencient en rien l'open data d'un autre
type d'architecture. D'autres sujets sont aussi important comme la nature des
bases de données et le choix entre SQL et NoSQL...Mais là je risque de dire
encore plus de bêtises 
En conclusion la réalité est comme d'habitude mixte, elle sera un mélange de SQL, NoSQL, de redondance, de cloud variable ou linéaire en fonction de la nature des besoins des utilisateurs !
Je vous invite à me faire part de votre point de vue et critiquer ce post !
A bientôt,
Jonathan
