Analyse des nuages - HBA Solution

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Solutions d'analyse du cloud

Le terme « analyse du cloud » fait référence au processus d’utilisation d’algorithmes analytiques sur des données stockées dans un cloud public ou privé pour produire le résultat souhaité. En utilisant un cloud computing évolutif et des logiciels d’analyse performants, l’analyse cloud vise à identifier des modèles dans les données et à en tirer de nouvelles informations. Un nombre croissant d’entreprises utilisent l’analyse des données pour renforcer leur compétitivité, promouvoir les avancées scientifiques ou améliorer la vie des gens en général. Par conséquent, l’analyse des données a gagné en importance à mesure que le volume et la valeur des données continuent d’augmenter.

L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage profond (DL) sont souvent associés à l’analyse cloud. En outre, elle est fréquemment utilisée dans des applications industrielles, notamment dans le domaine de la veille stratégique, de la sécurité, de l’Internet des objets (IoT), de la recherche génomique et du pétrole et du gaz. L’analyse des données peut créer de la valeur et améliorer les performances organisationnelles de toute entreprise.

Les entreprises de toutes tailles peuvent prendre rapidement des décisions basées sur les données pour améliorer l’efficacité de leurs biens et services en utilisant l’IA et d’autres techniques d’analyse. Le cloud est une plateforme essentielle qui offre un environnement logiciel riche pour le développement d’applications d’IA et la formation de modèles d’apprentissage profond, ainsi que pour faciliter l’exploration rapide d’idées grâce à des preuves de concept (POC).

L’intelligence artificielle (IA) est largement utilisée dans de nombreux secteurs industriels pour répondre à des besoins commerciaux critiques tels que l’automatisation des processus, l’analyse des données pour obtenir des informations cognitives et le traitement du langage naturel pour les interactions avec les consommateurs. La prochaine génération d’apprentissage automatique, ou DL, peut apprendre efficacement à partir d’énormes quantités de données pour simuler la façon dont le cerveau humain reconnaît les modèles dans la parole, le texte et les images.

Un sous-ensemble de l’analyse du cloud, appelé « analyse de l’infrastructure cloud », concerne l’examen des données liées à l’infrastructure informatique, qu’elle soit hébergée sur site ou dans le cloud. Les objectifs sont de trouver les tendances des E/S, d’évaluer les performances des applications, de déterminer la conformité aux politiques et d’aider à la gestion des capacités et à la résilience de l’infrastructure.

Comment l'analyse du cloud peut favoriser l'évolutivité et la croissance

L’idée d’analyse de données n’est pas nouvelle. On trouve fréquemment de grands ensembles de données dans des secteurs particuliers, tels que l’énergie, les services financiers, la santé, l’exploration spatiale et d’autres domaines scientifiques. Le terme « big data » a été utilisé pour la première fois pour caractériser ces types d’ensembles de données à la fin des années 1990. L’avènement des outils d’analyse, tels qu’Apache Hadoop, a accéléré le processus d’analyse et d’extraction d’informations à partir de volumes de données massifs. L’analyse dans le cloud est le terme utilisé pour désigner les charges de travail et les technologies d’analyse qui ont migré vers le cloud. La commodité, l’accessibilité et la capacité d’effectuer des analyses de données sophistiquées sur des ensembles de données extrêmement volumineux ont toutes considérablement augmenté grâce à l’analyse dans le cloud.

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles l’analyse du cloud est particulièrement intéressante :

La collecte de données à l’échelle mondiale se développe à un rythme effréné, une grande partie de ces données étant générée et consolidée aux points de terminaison IOT ou dans le cloud.
Étant donné que les services cloud sont automatisés et n’impliquent pas le déploiement ou la maintenance de matériel physique, ils sont beaucoup plus simples à mettre en œuvre.
Grâce au modèle économique du cloud, un utilisateur peut activer et désactiver des services selon ses besoins. Les clients peuvent payer uniquement pour les ressources qu'ils utilisent lorsqu'ils les utilisent grâce à ce modèle de consommation, ce qui élimine le besoin d'acheter et de gérer une infrastructure d'investissement et libère de l'espace dans le centre de données.
Grâce au cloud, les utilisateurs peuvent déployer la quantité appropriée de ressources informatiques pour relever le défi à relever. Ils peuvent simplement appliquer les capacités de calcul et de stockage et les faire évoluer en fonction de l'évolution des besoins grâce au redimensionnement dynamique des ressources. Les clients n'ont plus besoin d'acheter une capacité prédéterminée de matériel pour chaque tâche d'analyse de données.
Il est efficace de créer une solution d’analyse hybride pour les utilisateurs qui souhaitent utiliser le cloud comme preuve de concept pour un nouveau projet d’analyse avant d’effectuer des dépenses sur site.