Chapitre 5 : Solutions hybrides

Définition et concepts

Le cloud hybride combine plusieurs environnements d'hébergement (on-premise, cloud privé, cloud public, voire multi-cloud) qui fonctionnent ensemble de manière intégrée. L'idée est de tirer parti du meilleur de chaque monde selon les besoins spécifiques de chaque workload.

Différence hybride vs multi-cloud

• Hybride : interconnexion et orchestration entre on-premise/privé ET public
• Multi-cloud : utilisation de plusieurs clouds publics (AWS + Azure + GCP) sans forcément d'on-premise

Le vrai cloud hybride implique :

• Une connectivité réseau entre les environnements
• Une gestion unifiée (monitoring, IAM, orchestration)
• Des workloads qui peuvent bouger ou communiquer entre environnements
• Une stratégie cohérente de placement des données et applications

Architectures hybrides courantes

Hybride par segmentation (workload placement)

• Certaines applications en cloud public, d'autres on-premise
• Choix fait application par application selon les critères
• Peu d'interactions entre les environnements
• C'est la forme la plus simple d'hybride

Hybride avec burst (cloud bursting)

• Infrastructure principale on-premise
• Débordement vers le cloud public lors des pics
• Exemple : traitement de paie mensuel qui "burst" dans AWS
• Auto-scaling qui s'étend au cloud public

Hybride avec réplication/DR

• Production on-premise
• Disaster Recovery dans le cloud public
• Réplication continue des données
• Bascule en cas de sinistre

Hybride avec données centralisées

• Base de données centrale on-premise (data gravity)
• Applications frontend dans le cloud public
• Latence réseau à bien gérer
• Sécurisation des flux critiques

Hybride distribué (edge computing)

• Traitement local en edge (usines, magasins, IoT)
• Agrégation et analytics dans le cloud
• Synchronisation bidirectionnelle

Stratégies de répartition des workloads

Critères de décision : où placer quoi ?

On-premise / Cloud privé pour

• Données sensibles ou réglementées (RGPD strict, données de santé)
• Applications legacy difficiles à migrer
• Workloads avec latence critique vers des systèmes internes
• Applications nécessitant du hardware spécifique
• Charges stables et prévisibles déjà amorties
• Systèmes cœur de métier critiques

Cloud public pour

• Applications nouvelles cloud-native
• Workloads avec charge variable ou imprévisible
• Environnements de dev/test éphémères
• Applications nécessitant une présence mondiale
• Services innovants (IA/ML, big data, IoT)
• Front-end web et mobile
• Applications stateless

Exemples de répartition

Scénario e-commerce

• Frontend web et CDN → Cloud public (élasticité, global)
• API et microservices métier → Cloud public (scale)
• Base de données clients → Cloud public managé (RDS, etc.)
• ERP et gestion stock → On-premise (legacy, intégration interne)
• Data warehouse et BI → Cloud public (puissance analytique)

Scénario bancaire

• Core banking et transactions → On-premise/privé (sécurité, conformité)
• Application mobile et web banking → Cloud public (UX, disponibilité)
• Data lake et analytics → Cloud public (innovation, ML)
• Disaster recovery → Cloud public (géo-redondance)

Scénario industriel

• Systèmes SCADA et contrôle-commande → On-premise/edge (temps réel, sécurité)
• Collecte données IoT → Edge computing
• Analytics et maintenance prédictive → Cloud public (puissance calcul)
• ERP et gestion → Hybride selon maturité

Technologies et solutions d'intégration

Connectivité réseau

VPN site-to-site

• Tunnel chiffré entre datacenter et cloud
• Simple à mettre en place
• Latence et bande passante limitées
• Passe par Internet public

Connexions dédiées

• AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Google Cloud Interconnect
• Liaison privée dédiée (fibre)
• Faible latence, haute bande passante
• SLA garantis, pas d'Internet public
• Coût plus élevé mais performances supérieures

SD-WAN (Software-Defined WAN)

• Orchestration intelligente du routage
• Optimisation automatique des chemins
• Gestion centralisée multi-sites
• Outils : VMware SD-WAN, Cisco Viptela, Fortinet

Plateformes d'orchestration hybride

VMware Cloud Foundation

• Infrastructure hybride unifiée VMware
• Même stack vSphere on-premise et dans le cloud
• Migration transparente (vMotion entre datacenters)
• Gestion centralisée

Azure Arc

• Étend le control plane Azure partout
• Gestion unifiée des ressources on-premise, multi-cloud, edge
• Kubernetes managé hybride
• Policies et governance centralisées

Google Anthos

• Plateforme Kubernetes hybride/multi-cloud
• Déploiement d'applications cohérent partout
• Service mesh, CI/CD, observabilité unifiés
• Basé sur des standards ouverts

Red Hat OpenShift

• Kubernetes enterprise hybride
• Déploiement on-premise, cloud, edge
• Portabilité des workloads
• Catalogue d'opérateurs

AWS Outposts

• Racks AWS physiques dans le datacenter de l'organisation
• Services AWS en local (EC2, EBS, RDS)
• Même APIs et outils qu'AWS public
• Gestion par AWS

Outils de gestion multi-cloud

Terraform / OpenTofu

• Infrastructure as Code multi-cloud
• Même syntaxe pour AWS, Azure, GCP, on-premise
• Gestion unifiée du provisionnement

Ansible / Puppet / Chef

• Configuration management
• Automatisation cohérente partout
• Gestion de fleets hybrides

Kubernetes

• Orchestration de conteneurs standard
• Portabilité entre environnements
• Abstraction de l'infrastructure sous-jacente

Service mesh (Istio, Consul)

• Gestion des communications inter-services
• Fonctionne en hybride
• Sécurité, observabilité, traffic management

Gestion de la cohérence et de la connectivité

Défis de cohérence

Identité et accès (IAM)

• Active Directory on-premise vs IAM cloud
• Fédération d'identités (SAML, OAuth, OIDC)
• Single Sign-On (SSO) unifié
• Outils : Azure AD Connect, Okta, Ping Identity

Données et synchronisation

• Cohérence des données entre environnements
• Stratégies de réplication (synchrone, asynchrone)
• Gestion des conflits
• Data governance et lineage

Monitoring et observabilité

• Vue unifiée des métriques
• Corrélation des logs multi-environnements
• Tracing distribué
• Outils : Datadog, Dynatrace, Splunk, ELK, Prometheus/Grafana

Sécurité

• Politiques de sécurité cohérentes
• Gestion centralisée des firewalls et règles
• Chiffrement des communications inter-sites
• SIEM unifié (Security Information and Event Management)

Réseau et latence

Optimisation

• Placement intelligent des workloads (data gravity)
• Caching et CDN pour réduire les round-trips
• Compression des données en transit
• Protocoles optimisés (QUIC, HTTP/3)

Gestion de la latence

• Mesure et monitoring continu
• SLA inter-sites
• Architecture asynchrone quand possible (event-driven)
• Circuit breakers et fallbacks

Bande passante

• Dimensionnement adapté au volume de données
• QoS (Quality of Service) pour prioriser le trafic critique
• Monitoring de la saturation
• Coûts de transfert à surveiller

Avantages du cloud hybride

Flexibilité maximale

• Choix du meilleur environnement pour chaque workload
• Adaptation aux contraintes business et techniques
• Migration progressive sans big bang

Optimisation des coûts

• Workloads stables on-premise (amortis)
• Workloads variables en cloud public (pay-per-use)
• Arbitrage économique fin

Résilience et continuité

• Disaster Recovery cross-environnements
• Redondance géographique
• Pas tous les œufs dans le même panier

Conformité facilitée

• Données sensibles on-premise
• Données moins critiques dans le cloud
• Réponse aux exigences réglementaires

Innovation sans rupture

• Expérimentation dans le cloud
• Systèmes legacy préservés on-premise
• Modernisation progressive

Réversibilité

• Pas de dépendance totale à un environnement
• Option de rapatrier ou migrer

Inconvénients et défis

Complexité de gestion

• Multiples plateformes à orchestrer
• Compétences variées nécessaires (on-premise + cloud)
• Outils de gestion multiples
• Courbe d'apprentissage importante

Coûts cachés

• Connectivité dédiée coûteuse
• Transfert de données (egress) du cloud
• Outils d'orchestration et monitoring
• Complexité → plus de ressources humaines

Sécurité complexifiée

• Surface d'attaque étendue
• Multiples points d'entrée à sécuriser
• Gestion des identités plus complexe
• Visibilité fragmentée

Latence réseau

• Communications inter-environnements
• Impact sur la performance applicative
• Dépendance à la qualité réseau

Risque de lock-in distribué

• Dépendance à plusieurs vendors
• Complexité de sortie encore plus grande
• Intégrations profondes difficiles à défaire

Gouvernance complexe

• Politiques à harmoniser
• Compliance multi-environnements
• Coûts difficiles à optimiser (FinOps complexe)

Cas d'usage pertinents

Quand choisir l'hybride ?

• Migration progressive : migration vers le cloud par vagues
• Contraintes réglementaires partielles : certaines données doivent rester en interne
• Infrastructure existante à rentabiliser : datacenter amorti avec capacité disponible
• Workloads mixtes : applications stables ET variables
• Besoin de DR dans le cloud : résilience sans doubler l'infra on-premise
• Innovation avec legacy : expérimenter dans le cloud tout en gardant le core on-premise
• Edge computing : traitement local + agrégation cloud
• Charges prévisibles + pics imprévisibles : base on-premise, burst dans le cloud

Exemples concrets

• Grande entreprise en transformation : migration progressive vers le cloud sur 3-5 ans
• Retail avec magasins : systèmes de caisse en local, analytics et CRM dans le cloud
• Banque modernisant : core banking on-premise, nouveaux services digitaux en cloud
• Industrie manufacturière : production on-premise/edge, supply chain et analytics cloud
• Santé : dossiers patients on-premise (HDS), télémédecine et RDV en ligne dans le cloud

Anti-patterns (quand NE PAS choisir l'hybride)

• Startup sans legacy : aller direct full cloud public
• Équipe IT réduite : la complexité sera ingérable
• Budget serré : les coûts de connectivité et d'orchestration sont élevés
• Applications fortement couplées : la latence réseau va tuer les performances
• Besoin de simplicité : un seul environnement est plus simple