Bases de données cloud : qui sont les principaux fournisseurs ?
Publié par Clément Bohic le - mis à jour à
Qui sont les têtes d'affiche des bases de données cloud managées (DBPaaS) ? Éléments de réponse sur la base du Magic Quadrant.
Le pricing, point noir du DBPaaS ? Sept des dix « leaders » du Magic Quadrant consacré à ce marché font en tout l'objet d'une alerte. Il en va parfois, explique Gartner, d'une question de perception. En l'occurrence, pour les deux « anciens » que sont Oracle et Teradata. Chez Microsoft et SAP, c'est un problème de complexité. Concernant Google comme Snowflake, le souci est plutôt sur la gouvernance. Et du côté d'AWS, sur les coûts que peut engendrer l'assemblage des outils mis à disposition.
L'essentiel de ces leaders ont un bon point pour la profondeur de leur catalogue. S'y ajoutent, chez AWS, les performances, la fiabilité et la maturité de l'offre. Le groupe américain affiche en revanche du retard par rapport à ses principaux concurrents sur le volet multicloud. Et son offre se structure encore sur l'intégration des données comme la gestion des métadonnées.
Chez Microsoft aussi, on prêtera attention aux briques encore en construction. Gartner mentionne, entre autres, Azure Purview (gouvernance unifiée) et Synapse Link (intégration entre Cosmos DB et Synapse Analytics). Autre point de vigilance : les déploiements. Qui, pour un même produit, peuvent varier entre cloud public, cloud privé et on-prem.
Il y a aussi du positif. Azure Synapse Analytics en fait partie, en tant que pilier d'une « vision forte d'écosystème data » (sécurité de bout en bout, gestion des métadonnées, jonction avec d'autres services Azure.). La facilité de migration vers le cloud aussi.
Autonomous Database, Cloud Pak for Data. Des marques fortes chez les « leaders »
Du côté d'Oracle, on se distingue par les capacités de l'offre Autonomous Database ; autant sur les fonctionnalités IA que l'évolutivité du produit. Sur la question du cloud hybride, le constat est plus partagé. Gartner salue l'offre ExaCC (Exadata Cloud@Customer), mais regrette une ouverture encore partielle aux clouds concurrents, et parfois à des prix plus élevés (illustration avec Oracle Database, qui consomme deux fois plus de vCPU hors OCI).
L'ouverture, au contraire, est un point fort de Google. BigQuery Omni et le datastore Colossus en sont des incarnations, tout comme Dataplex l'est pour les possibilités de gestion des données. Le portefeuille reste cependant moins exhaustif que chez les CSP concurrents. L'UI n'apparaît par ailleurs pas comme la plus simple à prendre en main, tout comme la planification de capacités.
La profondeur de catalogue s'applique aussi à SAP. Avec un porte-drapeau : HANA, salué par ailleurs pour sa flexibilité de déploiement et son homogénéité entre clouds. Reste, d'après Gartner, un problème d'approche commerciale/marketing. D'un côté, sur la diversification de la clientèle au-delà des entreprises « historiquement SAP ». De l'autre, sur la notoriété même de l'offre.
Chez IBM, on se distingue sur l'automatisation avec Db2 et Db2 Warehouse. Ainsi que sur l'approche hybride, avec le Cloud Pak for Data. Au sein de ce dernier, il y a notamment la brique Watson Knowledge Catalog, que Gartner met en avant sur le volet gouvernance.
Derrière la promesse hybride du Cloud Pak for Data, il y a quand même des différences dans l'implémentation et la gestion selon les infrastructures. Les équipes de vente ne se sont en outre pas encore toutes mises au diapason de la « vision Cloud Pak for Data », nous explique-t-on.
La fin de l'« effet Snowflake » ?
Teradata a une particularité chez les « leaders » : son focus sur l'analytique. S'il a du travail pour se détacher de l'image de fournisseur legacy (entreprise née en 1979), Gartner salue la fiabilité de son offre, comme la prédictibilité des coûts.
Chez Snowflake, il y a autant d'intérêt que de satisfaction des clients. Gartner vante la facilité d'usage et la capacité de montée en charge de son data warehouse, ainsi que l'approche data marketplace. L'offre se différencie toutefois de moins en moins nettement de la concurrence. Et la vision intercloud ne se réalise pas encore pleinement en pratique.
Concernant Alibaba, le principal risque apparaît d'ordre géopolitique. Même si le groupe est autonome sur l'approvisionnement technologique et que sa filiale cloud est basée hors Chine.
Chez Databricks, on se distingue sur la scalabilité, l'ouverture et le concept « lakehouse ». Mais on affiche du retard sur la partie relationnelle et la gestion des workloads.
DBPaaS : trois entreprises européennes classées
Le positionnement des fournisseurs dans le Quadrant repose sur deux axes : « vision » et « exécution ». En fonction de celui auquel on donne la priorité, la hiérarchie varie. Aussi, le tableau qui suit n'est pas à prendre comme un classement. Il reprend toutefois l'ordre dans lequel sont placées les quatre typologies d'offreurs : « leaders » (d'AWS à Databricks), « challengers » (InterSystems, Redis), « visionnaires » (Cloudera, MarkLogic) et « acteurs de niche » (les cinq autres).
| Fournisseur | Date de création | Siège social | |
| 1 | Amazon Web Services | 2012 | États-Unis |
| 2 | Microsoft | 1975 | États-Unis |
| 3 | Oracle | 1977 | États-Unis |
| 4 | 1998 | États-Unis | |
| 5 | SAP | 1972 | Allemagne |
| 6 | IBM | 1911 | États-Unis |
| 7 | Teradata | 1979 | États-Unis |
| 8 | Snowflake | 2012 | États-Unis |
| 9 | Alibaba Cloud | 2009 | Chine |
| 10 | Databricks | 2013 | États-Unis |
| 11 | InterSystems | 1978 | États-Unis |
| 12 | Redis | 2011 | États-Unis |
| 13 | Cloudera | 2008 | États-Unis |
| 14 | MarkLogic | 2001 | États-Unis |
| 15 | Couchbase | 2011 | États-Unis |
| 16 | SingleStore | 2011 | États-Unis |
| 17 | MariaDB | 2009 | Finlande |
| 18 | Cockroach Labs | 2015 | États-Unis |
| 19 | Exasol | 2000 | Allemagne |
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