Fondamentaux des plateformes infonuagiques

Les plateformes cloud sont des services informatiques disponibles à la demande et fournis sur Internet. Au lieu d’acheter et d’entretenir votre propre matériel, vous louez auprès d’un fournisseur des ressources telles que des serveurs, du stockage et des bases de données.

Pour un logiciel SaaS d’IA (logiciel en tant que service), les plateformes cloud sont absolument essentielles. Elles fournissent la puissance de calcul considérable et l’infrastructure flexible nécessaires pour exécuter des modèles d’IA complexes et gérer de grands ensembles de données.

Pourquoi les plateformes cloud changent-elles la donne pour les logiciels SaaS d’IA ?

• Évolutivité : Gérez facilement les variations de la demande des utilisateurs et des besoins de traitement des données sans surdimensionner vos ressources.
• Rentabilité : Passez de dépenses d’investissement initiales élevées (CapEx) à un modèle de dépenses d’exploitation (OpEx) à l’usage.
• Portée mondiale : Déployez votre application d’IA plus près des utilisateurs du monde entier afin de réduire la latence et d’améliorer les performances.
• Services gérés : Concentrez-vous sur la conception de votre IA plutôt que sur la gestion des serveurs. Les fournisseurs cloud prennent en charge la maintenance, les mises à jour et la sécurité.

Trois acteurs majeurs dominent le paysage de l’informatique cloud, chacun proposant une gamme complète de services utiles aux logiciels SaaS d’IA :

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Cloud Platform (GCP)
• Microsoft Azure

Bien qu’ils proposent des fonctionnalités de base similaires, leurs services spécifiques d’IA et d’apprentissage automatique, leurs tarifs et leurs intégrations à leur écosystème peuvent différer.

AWS est le plus grand fournisseur cloud et propose un vaste ensemble de services pour développer des logiciels SaaS d’IA :

• Amazon EC2 : Serveurs virtuels pour exécuter la logique de votre application et vos modèles d’IA.
• Amazon S3 : Stockage d’objets hautement évolutif pour de grandes quantités de données (par exemple, données d’entraînement et artefacts de modèles).
• Amazon SageMaker : Service entièrement géré permettant de créer, d’entraîner et de déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle.
• AWS Lambda : Calcul sans serveur permettant d’exécuter du code en réponse à des événements, idéal pour les tâches d’inférence d’IA légères.

Google Cloud Platform s’appuie sur l’expertise de Google en matière d’IA et de données pour proposer des outils puissants destinés aux logiciels SaaS d’IA :

• Google Compute Engine : Machines virtuelles offrant des ressources de calcul flexibles.
• Google Cloud Storage : Stockage d’objets évolutif et durable pour vos jeux de données d’IA et les ressources de votre application.
• Vertex AI : Plateforme unifiée pour créer, déployer et faire évoluer des modèles d’apprentissage automatique, intégrant de nombreux services d’IA de Google.
• Cloud Functions : Environnement d’exécution sans serveur pour les applications et microservices pilotés par des événements.

Microsoft Azure fournit une plateforme cloud robuste, axée sur les entreprises et dotée de solides capacités d’IA :

• Azure Virtual Machines : Serveurs virtuels personnalisables pour diverses charges de travail.
• Azure Blob Storage : Solution de stockage d’objets pour les données non structurées telles que les images, les vidéos et les grands jeux de données.
• Azure Machine Learning : Plateforme couvrant tout le cycle de vie de l’apprentissage automatique, de la préparation des données au déploiement des modèles.
• Azure Functions : Service de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter de petites portions de code sans gérer l’infrastructure.

Quel que soit le fournisseur, vous rencontrerez ces concepts fondamentaux :

• Régions : Emplacements géographiques (par exemple, US East et Europe West) où les fournisseurs cloud disposent de centres de données.
• Zones de disponibilité (AZ) : Emplacements isolés au sein d’une région, conçus pour être indépendants des défaillances des autres AZ. Elles assurent une haute disponibilité.
• Modèles tarifaires : Généralement à l’usage (vous ne payez que ce que vous utilisez), souvent avec des réductions pour une capacité réservée ou une utilisation prolongée.

Choisir le bon fournisseur cloud est une décision stratégique pour votre logiciel SaaS d’IA. Tenez compte des facteurs suivants :

• Écosystème existant : Utilisez-vous déjà d’autres services d’un fournisseur (par exemple, Microsoft 365 ou Google Workspace) ?
• Services spécifiques d’IA et d’apprentissage automatique : Un fournisseur propose-t-il un service d’IA ou un modèle préentraîné unique, essentiel à votre produit ?
• Optimisation des coûts : Comparez les tarifs des services, les coûts de transfert des données et les réductions éventuelles.
• Conformité et résidence des données : Vérifiez que le fournisseur respecte les exigences réglementaires de votre secteur et de vos régions cibles.
• Communauté et assistance : Évaluez la documentation, les communautés de développeurs et les options d’assistance clientèle.

Réfléchissez aux avantages que les plateformes cloud apportent au développement de logiciels SaaS d’IA.

Vous disposez désormais d’une compréhension fondamentale des plateformes cloud et de leur rôle essentiel dans la création et le déploiement de logiciels SaaS d’IA.

Nous avons présenté les principaux fournisseurs — AWS, GCP et Azure — ainsi que leurs services essentiels pour l’IA, sans oublier des concepts cloud importants comme les régions et la tarification. Choisir la bonne plateforme consiste à mettre en balance vos besoins spécifiques et les points forts de chaque fournisseur.

Ensuite, nous approfondirons la manière de conditionner votre application avec la conteneurisation pour garantir des déploiements cohérents !