L’informatique Cloud-native permet le développement d’applications évolutives et résilientes.
Le cloud-natif est un changement dans la façon dont nous pensons à la construction et à l’exécution de logiciels. Avec lui, vos équipes ne sont plus liées à des systèmes existants rigides, à des cycles de déploiement longs ou aux limites physiques des infrastructures héritées. Au lieu de cela, les applications sont construites en petits morceaux modulaires qui peuvent être déployés et mis à l’échelle indépendamment. Cela signifie que les mises à jour sont plus rapides, que les performances s’améliorent et que les pannes sont moins fréquentes.
Ce modèle est performant, que vous fonctionniez dans un cloud public, un centre de données privé ou un mélange des deux. Vos équipes de développement et d’infrastructure peuvent travailler ensemble à l’aide d’outils tels que les conteneurs, les microservices et les pipelines d’intégration continue. Ce ne sont pas des mots à la mode, ce sont des outils d’efficacité. C’est ainsi que des entreprises comme Netflix, Spotify et d’autres ont construit des systèmes qui se mettent à jour sans temps d’arrêt et s’adaptent à des millions de personnes en temps réel.
Le changement culturel est plus important que n’importe quel choix technique. Vous ne livrez plus du code tous les quelques mois. Vous apportez de la valeur chaque jour. C’est ce que permet le cloud-native. C’est aussi ce qui permet à votre produit, à votre expérience utilisateur et à votre entreprise de rester à la pointe de la technologie.
Selon la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), les systèmes cloud-native se définissent par le fait qu’ils sont sécurisés, résilients, observables et reproductibles, des fondamentaux qui soutiennent la croissance sans le frein opérationnel. Si votre objectif est d’aller plus vite, de dépenser plus intelligemment et de réagir en temps réel, le cloud-native vous donne les outils et la stratégie pour y parvenir.
L’architecture microservices est une pierre angulaire de la conception cloud-native
Les microservices décomposent votre application en parties indépendantes qui communiquent par l’intermédiaire d’API. Chaque partie fait bien une chose et fonctionne de manière autonome. Avec cette approche, vos équipes ne sont pas obligées de travailler sur la même base de code ou d’attendre une version complète pour livrer une amélioration. Elles livrent ce dont elles ont besoin, quand elles en ont besoin.
Cette structure permet également l’évolutivité. Si une partie de votre application a besoin de plus de puissance, par exemple un moteur de recherche ou un service de paiement, vous ne faites évoluer que cette partie. Vous ne reproduisez pas l’ensemble du système. Cela vous permet de mieux contrôler les coûts, les performances et l’expérience des utilisateurs. Cela limite également le rayon d’action. La défaillance d’un microservice n’entraîne pas l’effondrement de l’ensemble du système.
Mais ne sous-estimez pas la complexité. Les microservices sont puissants, mais ils exigent de la discipline. Vous avez besoin de contrats d’API solides, de tests automatisés et de déploiements cohérents. C’est là que des outils comme Kubernetes, les plateformes d’observabilité et les processus GitOps entrent en jeu. Ils vous aident à gérer cette complexité, afin que votre système reste rapide, stable et sécurisé.
Dans la pratique, les entreprises utilisent des microservices parce qu’ils leur permettent de gagner en rapidité. Les équipes sont plus rapides. Les versions sont rapides. La récupération en cas d’échec s’améliore. Et les clients en profitent. C’est pourquoi ce ne sont pas seulement les startups qui utilisent les microservices, mais aussi les entreprises internationales. La modularité est le moteur de la vélocité, et les microservices sont l’architecture qui la fait fonctionner.
Les conteneurs et les outils d’orchestration sont inestimables
Les conteneurs font une chose exceptionnellement bien : ils isolent le logiciel de l’environnement dans lequel il s’exécute. Cela signifie que vos développeurs peuvent écrire du code une fois et l’exécuter n’importe où, sur n’importe quel cloud, n’importe quelle machine, même résultat. Le conteneur contient tout ce dont le code a besoin : bibliothèques, dépendances, temps d’exécution. C’est pourquoi il est devenu la norme pour la livraison de logiciels modernes.
Mais les conteneurs ne suffisent pas. Lorsque vous passez à des dizaines ou des centaines de services, vous avez besoin d’un système capable de les gérer tous, de les déployer, de les mettre à l’échelle, de les redémarrer si nécessaire et d’acheminer le trafic de manière intelligente. Ce travail est pris en charge par des outils d’orchestration. Kubernetes est le leader incontesté dans ce domaine.
Kubernetes ne se contente pas de gérer des conteneurs. Il donne à vos équipes un contrôle total sur les déploiements, les mises à jour, les configurations et la surveillance. Sans lui, l’exécution de systèmes systèmes cloud-natifs à grande échelle devient difficile et pleine d’inefficacités. C’est aussi la raison pour laquelle la Fondation Linux a créé la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) le même jour que le lancement de Kubernetes 1.0. Ils sont étroitement liés, et pour une bonne raison, Kubernetes est devenu l’épine dorsale opérationnelle de l’infrastructure cloud moderne.
L’adoption par les entreprises prouve le bien-fondé du modèle. Les équipes utilisent Helm pour l’empaquetage des applications, ArgoCD pour les déploiements pilotés par Git et Kustomize pour la gestion des configurations. Tous ces outils améliorent la cohérence, la traçabilité et la rapidité. Pour les dirigeants, cela se traduit par une livraison prévisible des logiciels, moins de pannes et plus de temps consacré aux fonctionnalités qui créent la différenciation.
Ces systèmes ne sont plus optionnels, ils font partie de la façon dont les logiciels modernes sont réalisés à grande échelle. Si vos équipes s’efforcent d’aller plus vite sans sacrifier la fiabilité, l’adoption de conteneurs et l’application de l’orchestration sont la voie à suivre.
Les normes ouvertes et les API favorisent l’interopérabilité
Une grande partie de la force du cloud-native vient de l’ouverture. Vous ne vous enfermez pas dans un ensemble d’outils, de fournisseurs ou d’infrastructures. La plupart des technologies utilisées dans les environnements cloud-native, Kubernetes, Prometheus, Istio et d’autres, sont construites sur des normes ouvertes et régies par des communautés open-source. C’est plus qu’une préférence en matière de développement. C’est un avantage commercial.
Les API ouvertes permettent aux services de communiquer de manière propre et cohérente. Les applications n’ont pas besoin de savoir comment les autres fonctionnent en interne, il leur suffit de se connecter à l’aide de méthodes standard. C’est ce qui permet à vos équipes de construire des modules de manière indépendante, au-delà des bureaux, des pays et des fournisseurs de cloud. Lorsque les composants suivent les mêmes protocoles, vous avancez plus rapidement sans frais de coordination.
Les normes ouvertes offrent également une flexibilité à long terme. Si un fournisseur modifie ses tarifs, limite ses fonctionnalités ou se déconnecte, vous avez la possibilité de migrer. Si un nouvel outil arrive sur le marché et correspond mieux à votre feuille de route, vous pouvez l’intégrer sans avoir à reconstruire les éléments existants. Cette option réduit les risques à long terme et protège le contrôle budgétaire.
Il ne s’agit pas d’idéalisme. Il s’agit d’être stratégique. Les logiciels libres et les normes ouvertes ne vous enferment pas dans des contrats coûteux. Ils vous donnent de l’influence et de la liberté. Pour les équipes dirigeantes qui gèrent de grands systèmes ou une infrastructure de produits évolutive, cette flexibilité se traduit par une réduction des frictions avec les fournisseurs et des délais d’intégration plus prévisibles.
Les systèmes ouverts s’adaptent aux fonctions et à l’organisation. Ils permettent à la technologie de se développer sans créer de barrières entre les équipes, les départements et les opérations internationales. Pour les entreprises axées sur la vélocité à grande échelle, les normes ouvertes sont une décision fondamentale.
Développement agile, pratiques DevOps et infrastructure en tant que code.
Le développement cloud-natif ne réussit pas avec l’ingénierie seule, il dépend de la vélocité et du contrôle entre les équipes. Le développement agile entraîne des boucles de rétroaction courtes. DevOps veille à ce que ces boucles puissent faire passer le code du développement à la production sans transferts inutiles. L’infrastructure en tant que code vous permet de contrôler pleinement les systèmes sous-jacents sans avoir recours à des opérations manuelles. Ensemble, ces pratiques constituent le modèle d’exploitation pour la livraison de logiciels modernes.
Avec DevOps et CI/CD, les équipes automatisent l’ensemble du pipeline de livraison. Le code est testé, validé et déployé en continu, et chaque mise à jour s’intègre de manière transparente à ce qui fonctionne déjà. Cela permet de réduire les risques, d’accélérer la sortie des fonctionnalités et d’améliorer la qualité des logiciels dans tous les produits. Pour les décideurs, cela se traduit par une réduction du délai de création de valeur et une meilleure utilisation des ressources d’ingénierie.
L’infrastructure en tant que code apporte la même réflexion à l’infrastructure. Des outils tels que Terraform, Pulumi et AWS CloudFormation permettent de définir l’infrastructure dans le code, de la versionner, de la réviser et de la valider comme n’importe quel artefact logiciel. Au lieu de modifier manuellement les configurations, les ingénieurs effectuent des mises à jour par le biais de flux de travail automatisés. Cela inclut le lancement de ressources cloud, le provisionnement de réseaux et la configuration de conteneurs. Cette cohérence est essentielle, en particulier lors de la mise à l’échelle de régions ou d’unités commerciales.
L’infrastructure immuable ajoute une autre couche de contrôle. Une fois que quelque chose est déployé, il n’est plus modifié. Si vous avez besoin d’une nouvelle version, vous déployez une nouvelle instance. Rien ne dérive ou ne se dégrade avec le temps. Cela est important à la fois pour la stabilité et la sécurité, car des modifications non autorisées peuvent affaiblir votre environnement sans signes d’alerte visibles.
Pour les dirigeants, le résultat est une plateforme qui peut s’adapter rapidement aux besoins des clients, se développer sans interruption et s’améliorer en permanence, avec un profil de risque plus faible et une meilleure prévisibilité des coûts, des délais et des résultats.
L’écosystème cloud-native est en constante évolution
Le cloud-native n’est pas statique. Lorsque Kubernetes est devenu la norme d’orchestration, un riche écosystème a commencé à se construire autour de lui, entièrement axé sur l’extension de sa puissance, la gestion de la complexité et la simplification de la livraison d’applications encore plus loin. Cela inclut des flux de travail tels que GitOps, des piles de gestion de la configuration et des moteurs de contrôle des politiques.
Des outils comme Helm rationalisent les applications de conditionnement. ArgoCD automatise la livraison via des dépôts Git, et Kustomize aide à gérer les environnements de configuration dynamiques avec clarté. Les maillages de services comme Istio et Linkerd vont plus loin, en contrôlant le routage du trafic, en sécurisant les communications entre services et en permettant un contrôle d’accès et une observabilité précis. Ces capacités n’ont pas été intégrées dans les premiers Kubernetes, elles sont nées de la demande opérationnelle réelle de systèmes de production complexes et de grande envergure.
L’industrie continue à aller de l’avant. Le « sans serveur » est l’une des directions où cet élan est visible. La fonction en tant que service (FaaS) permet d’exécuter des morceaux de code isolés à la demande, sans infrastructure provisionnée. Vous ne payez que pour ce que vous utilisez. Pour les entreprises qui cherchent à minimiser le temps de calcul inactif et à automatiser les tâches éphémères, cela débloque à la fois l’agilité et les économies. Cependant, la plupart des entreprises utilisent serverless parallèlement aux conteneurs, et non en remplacement, en équilibrant les exigences de la charge de travail avec la maturité de l’écosystème.
Il est important de rester ancré dans une réalité : à mesure que l’écosystème se développe, la courbe d’apprentissage s’accentue. Naviguer parmi des dizaines d’outils, chacun optimisé pour un résultat spécifique, nécessite une stratégie. Qu’est-ce qui vaut la peine que votre équipe y consacre du temps ? Qu’est-ce qui est suffisamment mûr pour la production ? Quels sont les outils qui réduiront votre délai de mise sur le marché sans augmenter les frais de maintenance ?
Rester en phase avec l’écosystème cloud-native signifie plus que l’adoption de nouveaux outils. Cela signifie qu’il faut comprendre où vont les systèmes et comment ces avancées peuvent s’aligner sur la croissance de l’entreprise et les ambitions techniques. Pour les dirigeants, cette prise de conscience n’est pas facultative. C’est le fondement d’une exécution compétitive.
La robustesse de l’observabilité est essentielle
Dans les environnements cloud-native, les applications ne sont plus stockées à un seul endroit ou déployées d’un seul tenant. Elles sont réparties entre les clusters, les conteneurs, les régions et les fournisseurs de cloud. Cette fragmentation exige de la visibilité. Vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne pouvez pas observer.
L’observabilité permet aux équipes d’ingénierie et d’exploitation de savoir en temps réel ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et pourquoi. La surveillance traditionnelle ne suffit pas dans cet environnement. Vous n’avez pas seulement besoin de mesures. Vous avez besoin de traces, de journaux, de tableaux de bord et d’alertes, intégrés de manière à raconter une histoire cohérente.
Des outils comme Prometheus, Grafana, Jaeger et OpenTelemetry rendent cela possible. Prometheus collecte les métriques des systèmes. Grafana transforme ces données en tableaux de bord exploitables. Jaeger fournit un traçage distribué pour localiser les problèmes entre les services. OpenTelemetry normalise la collecte de données dans tous vos outils et environnements. Ensemble, ils créent une vue complète de ce qui se passe, de bout en bout.
Pour les dirigeants, l’avantage opérationnel est simple : une détection plus rapide, une résolution plus rapide et moins de temps d’arrêt. Mais il a également des implications financières directes. Lorsque l’observabilité est en place, les équipes consacrent moins de temps à la recherche de bogues obscurs ou de goulets d’étranglement cachés au niveau des ressources. Ce temps est réinvesti dans la livraison de fonctionnalités, l’amélioration de l’expérience utilisateur et la réduction du taux d’attrition des clients.
À mesure que les systèmes cloud-native évoluent, l’observabilité passe du statut d « élément agréable à celui d » élément absolument nécessaire. Elle fait partie de la résilience. Elle fait partie des performances. Et à mesure que votre environnement devient plus complexe, elle permet de garder le contrôle.
L’informatique Cloud sans serveur vient enrichir le modèle cloud-native.
L’expression « sans serveur » désigne l’exécution sans gestion de l’infrastructure. Vous créez des fonctions, vous les publiez et le cloud les exécute. Vous ne planifiez pas, ne provisionnez pas et ne mettez pas à l’échelle les serveurs manuellement, tout est géré sous le capot. Cela réduit les frais généraux et accélère la livraison pour des charges de travail spécifiques.
Les plateformes Function-as-a-Service (FaaS) comme AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions déchargent les responsabilités liées à l’infrastructure, ce qui permet aux équipes d’ingénieurs de se concentrer uniquement sur la logique métier. Lorsqu’elles sont configurées correctement, elles permettent de réaliser des économies, car vous ne payez que pour les ressources informatiques pendant l’exécution. Il n’y a pas d’infrastructure persistante à maintenir, surveiller ou optimiser entre les exécutions.
Serverless s’intègre facilement aux systèmes basés sur des conteneurs par le biais d’API. La plupart des entreprises ne remplacent pas les conteneurs par des systèmes sans serveur, elles utilisent les deux, en fonction du cas d’utilisation. Serverless prend bien en charge les opérations en rafale ou de courte durée. Les conteneurs gèrent les services à long terme qui exigent davantage de personnalisation et de contrôle. La séparation des deux modèles permet aux équipes d’architecture de régler les performances sans compromettre la maintenabilité.
Il y a également un élément que les dirigeants doivent prendre en compte : l’enfermement dans le fournisseur. Si le serverless simplifie les opérations, il renforce la dépendance à l « égard du runtime, de l’outillage et du modèle d » événement du fournisseur. La portabilité devient plus difficile, et les efforts de re-platforming, s’ils sont nécessaires plus tard, peuvent être perturbateurs et coûteux.
Il s’agit de l’utiliser délibérément. Là où elle est adaptée, elle est très rentable en termes de rapidité et d’efficacité. Mais la décision d’adoption doit refléter la stratégie de plateforme plus large de votre organisation, et pas seulement les préférences des développeurs locaux. Lorsqu’il est correctement aligné, le serverless améliore l’agilité et allège l’infrastructure, en particulier dans les projets à évolution rapide ou sensibles aux coûts.
Les pratiques FinOps sont de plus en plus importantes
Les plateformes cloud-natives offrent flexibilité et évolutivité, mais la maîtrise des coûts dans cet environnement exige une discipline constante. Ce qui était autrefois une dépense d’investissement (serveurs, stockage, matériel) est désormais une dépense opérationnelle facturée à l’utilisation. Sans une surveillance structurée, les coûts augmentent rapidement et de manière inattendue.
FinOps apporte une visibilité financière dans les environnements d’ingénierie. Il aligne l’exécution technique sur les contraintes budgétaires. Il ne s’agit pas seulement de réduire les dépenses, mais aussi de comprendre l’utilisation, d’optimiser les charges de travail et d’orienter les décisions stratégiques sur la base de données. Les équipes disposent d’une visibilité en temps réel sur les services qui consomment des ressources, sur les personnes qui en sont responsables et sur l’adéquation entre ces services et les objectifs de l’entreprise.
Vous verrez davantage d’organisations utiliser les mêmes outils d’observabilité, tableaux de bord, mesures et journaux, pour suivre les dépenses liées au cloud. Au lieu d’attendre les chocs de facturation mensuels, FinOps intègre le suivi des coûts directement dans le développement et les opérations. Cela signifie que l’optimisation des coûts devient une partie proactive et continue de la gouvernance du cloud.
Les dirigeants devraient considérer les FinOps comme une capacité essentielle. Il soutient l’agilité financière, améliore les prévisions et supprime les conjectures liées à l’adoption du cloud. Elle permet également de responsabiliser les équipes, qui connaissent leur empreinte financière et disposent des outils nécessaires pour la gérer. C’est essentiel dans les environnements où l’utilisation du cloud peut évoluer rapidement à chaque nouveau déploiement ou intégration.
Lorsque vos systèmes sont construits sur la base d’une tarification basée sur l’utilisation, FinOps s’assure que ce que vous construisez est rentable et que les résultats en termes de coûts s’alignent sur la croissance du produit. À mesure que le cloud-native devient la norme, FinOps devient essentiel, et non plus optionnel.
Le développement cloud-native introduit des défis opérationnels.
Tout changement d’une telle ampleur s’accompagne de compromis. Les systèmes natifs du cloud peuvent se lancer plus rapidement, évoluer plus facilement et offrir une meilleure résilience, mais la complexité sous cette surface est importante. Ces systèmes sont hautement distribués, fonctionnent souvent sur une infrastructure éphémère et reposent sur une automatisation qui doit être à la fois sûre et précise.
L’un des défis est la surcharge opérationnelle. Les microservices s’adaptent bien, mais la gestion des dépendances, du trafic, de l’état et de la reprise sur panne de centaines de services nécessite des processus bien définis et une observabilité fiable. Sans une architecture et une orchestration disciplinées, les environnements cloud-native deviennent difficiles à déboguer et plus lents à mettre à jour, et non plus rapides.
Un autre problème est celui de la sécurité. Plus de services signifie plus de points d’entrée. Les API, les conteneurs, les couches de données et les outils d’automatisation introduisent tous de nouvelles surfaces d’attaque. Appliquer la sécurité après le déploiement ne fonctionne pas. C’est pourquoi DevSecOps a pris de l’ampleur. Il intègre la sécurité dans les pipelines de construction et de déploiement, en l’introduisant très tôt sans ralentir le développement. Vous construisez des systèmes plus sûrs dès le départ.
Le verrouillage des fournisseurs est également un problème que l’on néglige souvent. Alors que de nombreux systèmes cloud-native utilisent des normes ouvertes, la réalité est que chaque grand fournisseur de cloud met en œuvre les services différemment. Il est difficile, coûteux et risqué de quitter un fournisseur après avoir investi dans des fonctionnalités sans serveur, des bases de données ou des pipelines de déploiement propriétaires.
Et il y a la pénurie de talents. Les équipes ont besoin d’ingénieurs qui ne se contentent pas d’écrire du code, mais qui comprennent l’orchestration, l’infrastructure en tant que code, les outils d’observabilité et le comportement en cours d’exécution des systèmes distribués. Ces professionnels sont très demandés et peu nombreux. Les entreprises qui ne parviennent pas à les attirer, ou qui n’investissent pas dans le développement de ces capacités, prennent rapidement du retard.
Les dirigeants doivent tenir compte de tous ces éléments dans leur stratégie. Le cloud-natif fonctionne, mais le succès n’est pas automatique. Il nécessite des investissements, des outils, du personnel, de la formation et des processus. Lorsqu’il est ancré dans une discipline opérationnelle, le modèle offre flexibilité, efficacité et rapidité. Sans cela, les équipes finissent par être ralenties par la complexité même qu’elles voulaient fuir.
L’informatique cloud-native a prouvé sa valeur dans les applications à grande échelle.
Cloud-native n’est pas resté limité aux startups ou aux cas d’utilisation de niche. Aujourd’hui, il alimente l’infrastructure de certaines des entreprises numériques les plus exigeantes au monde. Des entreprises comme Netflix, Spotify, Uber et Airbnb ont construit et mis à l « échelle leurs plateformes avec des microservices, des conteneurs et des plateformes pilotées par Kubernetes. Ce n’est pas de la théorie, c’est une exécution éprouvée à l » échelle mondiale.
Les études de cas recueillies par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) montrent des résultats mesurables. Un fournisseur de services de paiement basé sur Cloud a réalisé une migration transparente de cloud à cloud sans aucun temps d’arrêt. Une société tchèque de services web a réduit ses coûts d’infrastructure tout en améliorant les performances de ses applications lors des pics d’utilisation. Un éditeur de logiciels axé sur l’IoT a utilisé une infrastructure cloud-native pour ingérer et traiter des données provenant de millions d’appareils en temps réel. Il ne s’agit pas de victoires isolées, elles sont représentatives d’un changement plus large.
Au-delà de l’efficacité opérationnelle, le cloud-native débloque également de nouvelles capacités. Nulle part ailleurs cela n’est plus évident que dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage automatique. Les principaux fournisseurs, Amazon (Bedrock), Google (Firebase Studio), Microsoft (Azure AI Foundry), s’efforcent de faire du cloud-native le fondement de la formation, de l’inférence et de l’expérimentation en temps réel. Ils ont construit des plateformes prêtes à l’emploi pour les développeurs qui fonctionnent sur une infrastructure cloud-native, offrant vitesse, flexibilité et évolutivité massive lors de l’entraînement de grands modèles ou du déploiement d’outils d’IA générative.
IBM, par exemple, utilise Kubernetes pour gérer des charges de travail hautes performances pour la formation de son assistant d’IA Watsonx. L’environnement conteneurisé et orchestré prend en charge la mise à l’échelle élastique, la gestion des GPU et les flux de travail de formation modulaires, qui sont tous essentiels pour obtenir des résultats en matière d’IA avec un minimum de friction.
Pour les équipes dirigeantes, le constat est simple : le cloud-native n’est plus émergent. Il est prêt pour l’entreprise et essentiel d’un point de vue stratégique. Si votre entreprise souhaite évoluer, innover et se lancer dans des domaines tels que l’IA, la personnalisation en temps réel ou l’automatisation basée sur les données, le cloud-native est déjà la plateforme. L’infrastructure prend désormais en charge le type de vitesse et d’expérimentation que les produits modernes exigent, et cela ne fait que s’accélérer.
Dernières réflexions
Cloud-native n’est pas seulement une orientation technique, c’est une orientation stratégique. Elle modifie la manière dont les logiciels sont conçus, dont les équipes travaillent et dont les entreprises évoluent. Si votre organisation est axée sur la vitesse, l’adaptabilité et l’efficacité à long terme, le cloud-native vous donne la structure nécessaire pour soutenir ce type de croissance.
Mais rien de tout cela ne fonctionne en pilote automatique. La flexibilité qu’offre le cloud-native s’accompagne d’une nouvelle complexité, de nouveaux outils et de nouvelles exigences opérationnelles. Sans les bonnes pratiques en place, DevOps, FinOps, observabilité, sécurité, vous n’obtiendrez pas le plein rendement. Et sans les bonnes personnes, vous n’avancerez pas assez vite pour garder l’avantage.
Il s’agit d’une infrastructure conçue pour l’innovation. C’est ainsi que les entreprises sont compétitives lorsque la vitesse, la fiabilité et l’échelle des produits ne sont pas optionnelles. Que vous fassiez de nouvelles expériences client, que vous optimisiez les plateformes internes ou que vous lanciez des charges de travail d’IA, le cloud-native vous donne les bases pour avancer de manière décisive et construire en toute confiance. Le défi n’est pas de savoir si le changement est nécessaire. Il s’agit de savoir à quelle vitesse vous êtes prêt à le faire.
