Les limites du cloud computing. par le haut !
Publié par La rédaction le | Mis à jour le
Des chercheurs américains ont démontré que malgré ses avantages indéniables, le cloud computing affiche également des limites, de performances, d'évolutivité, d'outils logiciels, et de coût.
Le cloud computing est séduisant, et accessible même aux plus petites entreprises. Pourtant le débat sur le seuil de la bascule entre informatique classique et cloud, ou entre cloud privé interne et cloud hébergé perdure. Et si nous nous posions la question inverse : est-il intéressant d'adopter le cloud pour des projets dans le haut des technologies, comme le calcul ? Un projet du département américain de l'énergie vient démontrer qu'à un certain niveau de performances et de technicités, le cloud n'est financièrement plus dans le coup.
Le projet test nommé Magellan, initié par le département américain de l'énergie au profit des chercheurs universitaires des laboratoires d'Argonne et de Lawrence Berkeley, est destiné au décryptage de l'expansion de l'Univers. C'est un projet scientifique, qui nécessite un environnement HPC (high-performance computing) qui devient relativement courant dans de nombreuses grandes entreprises ou dans des organisations de type recherche universitaire.
Cloud ou pas cloud ?
Doté d'un budget de 32 millions de dollars, Magellan s'appuie initialement sur le NERSC (National Energy Research Scientific Computing Center) qui exploite deux calculateurs Hopper signés Cray. Argonne et Lawrence Berkeley disposent ainsi chacun de 8240 coeurs de CPU (processeurs multicoeurs) et d'un stockage de 1,4 pétaoctet (Po ou 1,4 million de Go).
Mais les promoteurs du projet se sont dernièrement interrogés sur l'opportunité d'adopter une solution dans le nuage, surtout depuis qu'Amazon propose son propre service de mise à disposition de ressources HPC dans son cloud. Et celui-ci offre quelques avantages séduisants, comme le « pay-as-you-use », la réserve de performance avec une capacité de monter en puissance à la demande, la réserve de stockage, la colocation (multitenancy) censée réduire les coûts, ou encore les machines virtuelles (VM).
C'est d'abord une question de coût
Face au cloud, les scientifiques américains ont défini des besoins précis, comme l'accès à de nombreuses applications scientifiques, d'énormes volumes de données et des I/O (entrées/sorties) nombreuses et performantes. L'architecture cloud permet-elle de répondre à ce cahier des charges en permettant d'accéder à des ressources suffisantes pour y répondre ? Pas systématiquement. Les applicatifs compatibles avec les architectures cloud sont encore trop peu nombreux et la puissance accessible risque fortement de se révéler insuffisante.
Mais surtout c'est le coût de l'opération qui est pointé du doigt : le NERSC affiche un prix au CPU et à l'heure de 1,8 cent (0,018 dollar). Raisonnable il respecte l'enveloppe budgétaire des 32 millions de dollars affecté à Magellan. L'estimation calculée sur le cloud d'Amazon HPC est de 10 à 20 cents ! Dans son rapport, le département de l'énergie indique clairement que « le cloud est 7 à 13 fois plus élevé ». Il en couterait quatre fois le budget opérations du NERSC, soit environ 200 millions de dollars.
L'architecture interne s'impose comme la plus accessible
La conclusion du projet Magellan est qu'en dépassant certains seuils de ressources, de performances et de disponibilité, la solution de l'architecture interne s'impose comme la plus financièrement accessible. Le rapport pointe également des ruptures dans la courbe de compétence et de formation des utilisateurs du cloud, ainsi que de trop nombreuses interrogations qui demeurent sur la sécurité, les performances, la gestion et les applications.
Plus les besoins sont lourds et complexes, et moins le cloud computing semble apte à répondre aux attentes. L'association de la flexibilité du cloud à la performance du HPC, pour possible qu'elle soit, reste donc réservée à des projets peu gourmands en ressources. Si c'est une ouverture intéressante offerte aux petits projets, les gros risquent fortement d'attendre - longtemps ? - avant de trouver dans le cloud une alternative aux solutions aujourd'hui déployées.