Tout d’abord, mettez de l’ordre dans votre maison. Les trois à six prochains mois devraient être consacrés à une analyse approfondie des modèles actuels de dépenses et d’utilisation du cloud. Je parle de chiffres réels, pas de versions aseptisées que vous montrez aux dirigeants. Cartographiez vos projections de charge de travail en matière d'IA et d'apprentissage automatique (ML), car, croyez-moi, elles exploseront au-delà de vos estimations actuelles. Pendant que vous y êtes, identifiez les charges de travail de vos déploiements de cloud public qui perdent de l'argent : vous serez choqué par ce que vous découvrirez.
Ensuite, développez une stratégie de placement de charge de travail qui a du sens. Tenez compte de la gravité des données, des exigences de performances et des contraintes réglementaires. Il ne s’agit pas de suivre la dernière tendance ; il s'agit de prendre des décisions qui correspondent aux réalités commerciales. Créez des modèles de retour sur investissement explicites pour vos investissements dans le cloud hybride et privé.
Parlons maintenant de l'architecture technique. Votre objectif doit être d’optimiser les pipelines de données, d’intégrer l’informatique de pointe et de répondre aux exigences de l’infrastructure IA/ML. La connectivité multicloud n'est plus facultative : c'est une condition nécessaire à la survie. Mais voici le problème : vous devez également maintenir des cadres de sécurité et de conformité à toute épreuve.
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