Libérer la valeur du cloud et de l’IA sans complexifier

Les équipes d’ingénierie des plates-formes sont confrontées à des défis croissants en termes de complexité et de coûts

Il y a une réalité claire devant nous, le cloud, Kubernetes et l’IA ne ralentissent pas. Ils s’accélèrent. Et les équipes d’ingénierie des plateformes sont censées mener ce changement de vitesse. Ces équipes sont la salle des machines derrière l’innovation de l’entreprise. Elles intègrent l’IA, construisent et mettent à l’échelle l’infrastructure, optimisent les performances et, en même temps, luttent pour maîtriser les coûts. C’est une combinaison difficile, même pour des équipes expérimentées.

Dans notre dernière étude chez Rafay Systems, 93 % des équipes de plateforme ont déclaré être confrontées à de sérieux obstacles dans la gestion de l’infrastructure Kubernetes. Ce chiffre parle de lui-même. Sans une bonne visibilité sur leurs environnements Kubernetes, la plupart des organisations ne sont pas pleinement conscientes de ce qu’elles dépensent, de la destination des ressources ou de la manière dont les systèmes pourraient être améliorés. Dans le même temps, les nouvelles charges de travail d’IA ne font qu’accroître la demande en plus de la complexité existante.

Les équipes chargées des plateformes sont généralement petites, mais l’étendue de leurs responsabilités est gigantesque. Elles jonglent avec des chaînes d’outils fragmentées, des systèmes existants, la prolifération des clouds, les pressions liées à la conformité et les attentes croissantes en matière de rapidité et de fiabilité. Si vous êtes à la tête d’une entreprise, négliger ces équipes ou ne pas investir suffisamment dans celles-ci est une voie rapide vers l’arrêt de l’innovation et l’augmentation des coûts d’infrastructure.

Pour aller de l’avant, les équipes dirigeantes doivent soutenir les fonctions d’ingénierie des plateformes, non seulement par leur nom, mais aussi par des budgets, une structure d’équipe et des outils adaptés à leur champ d’application. Ce faisant, elles jettent les bases d’une innovation évolutive et efficace dans l’ensemble de l’organisation.

Les outils traditionnels de gestion des coûts sont dépassés

La plupart des entreprises s’appuient encore sur d’anciens outils de gestion des coûts pour suivre les systèmes modernes. C’est un problème. Ces outils n’ont pas été conçus pour les environnements conteneurisés, multi-cloud ou alimentés par l’IA d’aujourd’hui. Ils ne voient pas ce qui se passe au niveau de la couche Kubernetes. Ils n’offrent pas d’informations en temps réel. Et ils ne gèrent absolument pas la visibilité des coûts sur plusieurs environnements fonctionnant en parallèle.

Il s’agit là d’une inadéquation fondamentale. Lorsque votre infrastructure évolue, votre pile de surveillance doit évoluer avec elle. Ce que nous constatons sur le marché, c’est que près d’un tiers des organisations sous-estiment le coût total de la propriété de Kubernetes. Selon l’étude de Rafay Systems, 44 % d’entre elles accordent désormais la priorité à la visibilité des coûts.

Les outils traditionnels manquent généralement de deux éléments clés : la granularité et l’adaptabilité. La granularité signifie voir le coût en temps réel des charges de travail individuelles ou des conteneurs, et savoir exactement comment les ressources sont utilisées par les équipes. L’adaptabilité signifie répondre à une infrastructure qui change constamment, à travers les clouds, à travers les clusters, à travers les cas d’utilisation. Sans cette visibilité et ce contrôle, les équipes travaillent à l’aveuglette et les budgets en pâtissent.

Il ne s’agit pas d’un sujet à déléguer sans fin à la chaîne. Si vous dirigez la technologie ou les finances d’une organisation moderne, vous devez savoir si vos équipes optimisent l’efficacité ou si elles se contentent de réagir aux dépassements de coûts. Et la plupart des outils existants ne vous le diront pas.

Pour remédier à cette situation, les organisations doivent passer à une conception tenant compte des coûts. Cela signifie qu’il faut construire une infrastructure non seulement pour l’évolutivité, mais aussi pour la transparence et le contrôle. Cela signifie qu’il faut mettre en place des outils qui vous permettent de prévoir les coûts, de les comprendre et de minimiser le gaspillage, à grande échelle. C’est ainsi que vous protégerez votre marge tout en continuant à innover.

L’intégration des charges de travail d’IA et d’IA générative intensifie les exigences

Nous sommes aux prémices d’un changement sismique dans l’infrastructure des entreprises. L’IA et l’IA générative ne sont plus des projets spéculatifs, mais des priorités opérationnelles. Mais la transition met à rude épreuve les systèmes existants. Alors que les entreprises redoublent d’efforts pour déployer de grands modèles et permettre le développement d’applications d’IA, elles révèlent un manque important de préparation, en particulier au niveau de l’infrastructure.

Les plates-formes sont de plus en plus sollicitées. La capacité des GPU est limitée et coûteuse. Les charges de travail d’apprentissage de l’IA peuvent rapidement épuiser les ressources de calcul. Sans méthodes efficaces pour allouer et gérer ces ressources, les équipes sont obligées de faire des compromis entre vitesse, coût et disponibilité. Et si ces décisions ne sont pas automatisées ou correctement structurées, elles ralentissent les progrès.

Selon une étude de Rafay Systems, 95 % des organisations prévoient d’augmenter leur utilisation de Kubernetes au cours de l’année prochaine. Parallèlement, 96 % déclarent avoir besoin de moyens efficaces pour créer et déployer des applications alimentées par l’IA, et 94 % disent la même chose pour les systèmes d’IA générative. Cette convergence crée une pression insoutenable sur les équipes de plateforme, à moins qu’elles ne s’adaptent rapidement.

Ce qu’il faut maintenant, c’est passer à une gestion de l’infrastructure tenant compte des GPU. Cela signifie qu’il faut développer des capacités telles que le partage des GPU, la planification intelligente des charges de travail et l’optimisation automatisée des coûts et des performances. Sans cela, il est facile de surpayer ou de ne pas fournir les résultats escomptés.

Pour les dirigeants, il s’agit de définir des orientations. La capacité d’IA n’est pas seulement une course à la technologie, c’est aussi une course aux ressources. Si vos équipes chargées de la plateforme ne disposent pas des bonnes capacités, cela se ressentira sur les délais, les coûts et la rétention des talents. Plus l’IA progresse rapidement dans votre entreprise, plus il est essentiel de considérer la gestion de l’infrastructure comme une fonction critique pour l’entreprise et de la financer en conséquence.

L’automatisation et le libre-service sont des stratégies clés pour l’ingénierie des plateformes modernes.

Les opérations manuelles ne sont pas évolutives. Ce n’est plus à démontrer. Les équipes les plus efficaces réduisent leur dépendance à l « égard de l’approvisionnement manuel, des scripts, de la mise à l » échelle et de la surveillance, et s’orientent vers l’automatisation et le libre-service.

Les équipes de plateforme qui peuvent automatiser le provisionnement des clusters Kubernetes, standardiser les modèles d’infrastructure et permettre aux développeurs d’utiliser les ressources en libre-service sont toujours plus performantes que celles qui n’y parviennent pas. Elles avancent plus vite. Ils introduisent moins d’erreurs. Et elles acquièrent un véritable contrôle sur l’utilisation, sans sacrifier l’agilité.

Les avantages pour l’entreprise sont évidents. Le libre-service réduit les délais et les garde-fous automatisés protègent les budgets. Les équipes obtiennent toujours ce dont elles ont besoin, mais dans le cadre de paramètres définis. Cela crée un modèle plus durable, dans lequel l’innovation peut s’étendre sans entraîner de coûts d’infrastructure.

L’étude de Rafay Systems met en évidence une tendance claire : les organisations donnent la priorité à l’optimisation des coûts autour de Kubernetes, à la visibilité et à la rétroaction pour les dépenses d’infrastructure, et aux modèles de rétrofacturation pour les équipes internes. Il ne s’agit pas d’idées marginales, mais d’une pratique courante pour les organisations qui souhaitent un contrôle financier adéquat de leurs environnements techniques.

Pour les dirigeants, c’est le moment d’agir. Investir dans l’automatisation et le libre-service est un moyen de libérer vos meilleurs ingénieurs pour résoudre des problèmes plus difficiles, et de clarifier les coûts réels de votre infrastructure. C’est ainsi que vous resterez compétitif sans gonfler les budgets ni ralentir l’exécution. Et c’est ainsi que vos équipes restent concentrées sur ce qui fait réellement avancer l’entreprise.

Il est essentiel de doter les équipes des plateformes d’outils avancés et de cadres stratégiques pour assurer une innovation durable et un avantage concurrentiel.

Il ne suffit pas de reconnaître la valeur de votre équipe de plate-forme. Vous devez agir en conséquence. Ces équipes sont au cœur de tout ce sur quoi s’appuient vos développeurs, vos data scientists et vos ingénieurs en IA. Si elles ne sont pas équipées des bons outils et cadres, tout ce qui se trouve en aval avance plus lentement, coûte plus cher et devient plus difficile à mettre à l’échelle.

L’objectif est clair : les équipes chargées des plates-formes doivent avoir accès à des environnements unifiés et automatisés, avec une visibilité et un contrôle complets sur les ressources. Elles doivent également être en mesure d’appliquer la normalisation sans alourdir la bureaucratie. Lorsque cet équilibre est atteint, la complexité opérationnelle diminue et la vitesse de livraison augmente. Cela crée un véritable effet de levier dans l’ensemble de l’entreprise.

Ce que nous constatons sur le marché, c’est que les organisations qui développent constamment l’innovation sans dépasser les budgets d’infrastructure ont quelque chose en commun : elles responsabilisent leurs équipes de plate-forme. Ces organisations privilégient la visibilité des coûts, investissent dans l’automatisation et insistent sur le maintien de modèles de déploiement cohérents dans tous les environnements. Elles ne font pas trop d’ingénierie, mais elles ne sous-investissent pas non plus.

La recherche le confirme. Rafay Systems a constaté que les équipes chargées des plateformes se heurtent constamment à la visibilité des coûts de Kubernetes, aux défis liés au maintien de la normalisation et aux demandes croissantes en matière d’IA. Il ne s’agit pas de problèmes distincts, ils sont liés. Les systèmes déconnectés et la faible visibilité n’entraînent pas seulement des dépassements de budget, ils ralentissent la livraison et drainent vos meilleurs talents.

Si vous occupez un poste de direction, votre tâche consiste à ouvrir la voie à l’exécution de la stratégie. Cela implique de mettre en place des systèmes, et pas seulement des personnes. Dotez vos équipes de plate-forme d’outils qui automatisent, normalisent et contrôlent à grande échelle. Créez des cadres qui renforcent la responsabilité sans ralentir l’innovation. Ce faisant, vous ne vous contentez pas de résoudre les problèmes actuels, vous construisez les fondations qui vous permettront de gérer la complexité future sans compromis. Il ne s’agit pas de frais généraux. C’est une stratégie.

Principaux faits marquants

• Les équipes de plateforme atteignent des limites de complexité critiques : Les dirigeants doivent reconnaître que les équipes d’ingénierie de plateforme sont sous la pression des demandes croissantes en matière de cloud, de Kubernetes et d’IA. Les soutenir avec des outils solides et des mandats clairs est essentiel pour éviter le blocage de l’innovation et des coûts d’infrastructure incontrôlés.
• Les outils existants ne peuvent pas s’adapter aux environnements modernes : Les systèmes traditionnels de suivi des coûts manquent de visibilité et de flexibilité pour les configurations conteneurisées et multi-cloud. Les dirigeants devraient investir dans des plates-formes spécifiques offrant des informations granulaires pour gérer avec précision les dépenses et l’allocation des ressources.
• L’IA et l’IA générative mettent l’infrastructure à rude épreuve : Alors que 95 % des organisations font monter en puissance Kubernetes tout en poussant le développement de l’IA, la gestion du GPU et l’orchestration de la charge de travail doivent devenir des capacités de base. Les dirigeants doivent agir maintenant pour éviter les goulots d’étranglement des performances et l’augmentation des coûts de formation.
• L’automatisation et le libre-service sont désormais des priorités stratégiques : Les opérations manuelles nuisent à la rapidité et à l’efficacité. Les dirigeants devraient donner la priorité aux investissements dans les plateformes qui permettent l’automatisation, la standardisation et le libre-service afin de maintenir la productivité des équipes et la prévisibilité des coûts.
• Des équipes de plates-formes responsabilisées génèrent un avantage concurrentiel : Pour réussir, il ne suffit pas de reconnaître les équipes de plates-formes, il faut agir. Les décideurs doivent s’assurer que ces équipes disposent de cadres stratégiques et d’outils évolutifs qui s’alignent sur les objectifs d’innovation à long terme tout en maintenant le contrôle des coûts.