Qu’est-ce que l’automatisation des infrastructures ?

Les environnements informatiques modernes sont de plus en plus complexes, couvrant plusieurs centres de données, fournisseurs de cloud et architectures hybrides. Les workloads qui s'exécutaient autrefois sur quelques serveurs impliquent désormais des milliers de conteneurs et de microservices répartis dans plusieurs régions.

La gestion manuelle de cette infrastructure - en configurant les serveurs individuellement, en suivant les dépendances dans des feuilles de calcul et en déployant les mises à jour d'un système à la fois - peut se traduire par des semaines de travail, des taux d’erreur élevés et des fenêtres de déploiement manquées.

L'automatisation de l'infrastructure rationalise ce processus en remplaçant la configuration manuelle par des workflows pilotés par le code, reproductibles et automatisés.  Plutôt que d’attendre des semaines pour des déploiements manuels, les entreprises peuvent provisionner des environnements entiers en quelques minutes. Cette approche améliore la fiabilité, réduit les erreurs de configuration et permet une évolutivité à la demande.

Par exemple, pour déployer manuellement une application de microservices dans les régions cloud pour le Black Friday, une entreprise aurait besoin de plusieurs semaines pour provisionner les serveurs, configurer les équilibreurs de charge et établir des connexions réseau dans chaque région. Avec les outils d'automatisation de l'infrastructure informatique, le même déploiement peut prendre quelques minutes.

L'automatisation de l'infrastructure prend également en charge les pratiques DevOps, notamment les pipelines d'intégration et de livraison continues (CI/CD), l'orchestration de conteneurs et l'infrastructure en tant que code (IaC).

L'automatisation de l'infrastructure s'articule autour de trois fonctions principales : l'approvisionnement de l'infrastructure, la gestion de la configuration et l'orchestration de workflow. 

La véritable automatisation nécessite une visibilité centralisée, des contrôles standardisés et des garde-fous de gestion pour toutes ces fonctions afin de garantir des opérations sécurisées et cohérentes à l’échelle.

Bien que les outils d’automatisation de l’infrastructure puissent exécuter ces fonctions, aucun outil ne les gère toutes. Au lieu de cela, les entreprises créent des chaînes d'outils d'automatisation de bout en bout dans lesquelles différents outils gèrent les différentes étapes du cycle de vie de l'infrastructure. 

Par exemple, un pipeline d’automatisation d’infrastructure classique peut utiliser :

• Terraform pour provisionner, centraliser, standardiser et gérer les infrastructures, comme les serveurs.

• Ansible permet de configurer l'infrastructure, notamment en installant des logiciels et en définissant des politiques de sécurité pour les serveurs. 

• Kubernetes pour orchestrer les conteneurs exécutés sur ces serveurs. 

• Jenkins pour automatiser et coordonner le workflow.

Le provisionnement crée et déploie automatiquement de nouveaux composants d’infrastructure informatique à partir de modèles prédéfinis. Lorsqu'une application a besoin de nouveaux serveurs, les outils d'automatisation peuvent instantanément approvisionner les machines virtuelles, configurer le réseau, mettre en place le stockage et établir des groupes de sécurité. Ces tâches peuvent prendre des heures lorsqu'elles sont effectuées manuellement, et elles présentent un risque d'erreur humaine.

Par exemple, une équipe de développement de logiciels peut mettre en place un environnement de test complet - généralement 10 à 20 serveurs, équilibreurs de charge, bases de données, serveurs d'application et composants de réseau - à l'aide d'une seule commande, en reproduisant exactement les configurations de production.

Les processus de provisionnement automatisés sont souvent idempotents, ce qui signifie qu’ils peuvent être exécutés en toute sécurité plusieurs fois en toute sécurité sans altérer le système au-delà de l’état souhaité. 

Les outils de provisionnement courants sont les suivants :

• Terraform, la plateforme d'infrastructure en tant que code de HashiCorp qui fonctionne dans des environnements hybrides et multicloud comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure et sur site. 

• AWS CloudFormation pour le provisionnement natif d'AWS. 

• Docker permet de créer des images de conteneurs, qui peuvent ensuite être déployées par des outils d'orchestration comme Kubernetes. 

• Pulumi, qui permet aux développeurs de définir une infrastructure dans des langages de programmation généraux comme Python, JavaScript ou Go.

La gestion de la configuration permet de s'assurer que les ressources conservent des paramètres cohérents tout au long de leur cycle de vie.

Les outils d'automatisation de l'infrastructure peuvent appliquer les mises à jour, les correctifs et les modifications de configuration de manière uniforme sur tous les systèmes, évitant ainsi la dérive de configuration qui peut se produire lorsque les administrateurs apportent des modifications manuelles à des serveurs individuels. Ces configurations sont généralement définies dans les formats YAML, JSON ou d'autres formats déclaratifs.

Par exemple, lorsqu'un correctif de sécurité critique est publié, les outils de gestion de la configuration peuvent l'appliquer automatiquement à des milliers de serveurs en l'espace de quelques heures, ce qui permet de s'assurer qu'aucun système n'est vulnérable. Cette cohérence est particulièrement importante dans les secteurs réglementés où la dérive de configuration peut entraîner des violations de conformité.

Les outils de configuration courants sont les suivants : 

• Ansible, qui utilise des protocoles YAML et des modules réutilisables pour l'automatisation sans agent. 

• Puppet, un outil de configuration déclarative open source. 

• Chef, qui utilise l’automatisation basée sur les recettes.

L'orchestration coordonne les processus automatisés à grande échelle, en gérant les dépendances et les flux de travail dans des environnements multicloud complexes. Lors du déploiement d'une application de microservices, l'orchestration permet de s'assurer que les bases de données sont provisionnées avant les serveurs d'application, que les équilibreurs de charge sont configurés une fois que les instances sont prêtes et que la surveillance est établie une fois que les services sont en cours d'exécution.

Par exemple, les outils d'orchestration peuvent optimiser et gérer les mises à jour progressives en temps réel sur un cluster Kubernetes. Les outils peuvent contribuer à garantir une disponibilité continue en remplaçant progressivement les anciens conteneurs par de nouvelles versions tout en maintenant la disponibilité du service en évitant les temps d’arrêt. La minimisation des temps d'arrêt est particulièrement importante pour les entreprises qui offrent des services 24h/24 et 7j/7, où les temps d'arrêt peuvent entraîner des pertes de revenus.

Bien que la plupart des workloads de conteneur fonctionnent toujours sur Linux, les outils d'orchestration courants incluent :

• Nomad, un orchestrateur de Workload de HashiCorp qui gère les conteneurs, les binaires et les machines virtuelles dans tous les environnements.

• Kubernetes, la principale plateforme d'orchestration de conteneurs open source qui gère les applications à l’échelle. 

• Google Kubernetes Engine (GKE), service Kubernetes géré de Google cloud. 

• Red Hat Ansible Automation Platform, qui étend la gestion des configurations à l'orchestration à l'échelle de l'entreprise. 

• IBM Concert, une plateforme alimentée par l'IA pour l'orchestration et la gestion des applications.

En combinant des outils de provisionnement, de configuration et d'orchestration, les entreprises peuvent parvenir à une automatisation complète du cycle de vie des applications. Les systèmes sont automatiquement approvisionnés en cas de besoin, maintenus dans l'état souhaité et mis hors service en fonction des habitudes d'utilisation, des exigences commerciales ou de la fin des besoins. 

Cette approche représente un modèle plus large de infrastructure lifecycle management, qui étend l'automatisation au-delà du déploiement pour inclure la surveillance continue, l'optimisation et le déclassement contrôlé. Elle permet de s'assurer que l'infrastructure reste sécurisée, rentable et conforme aux politiques de l'organisation tout au long de sa durée de vie.

Une automatisation efficace dépend du contrôle et de la visibilité. Pour dimensionner l'automatisation en toute sécurité, les entreprises mettent en place des garde-fous qui définissent quelles ressources peuvent être créées, comment elles sont configurées et dans quelles conditions elles peuvent être modifiées. En utilisant la politique en tant que code, ces règles sont encodées directement dans les workflows d'automatisation, ce qui permet aux contrôles de conformité et de gouvernance s'exécuter automatiquement avant que les changements d'infrastructure ne soient appliqués.

Grâce à ces garde-fous, l'autoservice des développeurs devient possible. Les équipes ont l'autonomie nécessaire pour déployer à la demande des environnements et des ressources approuvés sans attendre les examens manuels, tout en opérant dans des limites sécurisées et conformes. Cet équilibre entre rapidité et contrôle peut aider les entreprises à dimensionner l'automatisation tout en maintenant la gouvernance et la confiance.

L'automatisation de l'infrastructure peut aider les entreprises à innover et à livrer des applications plus rapidement, à renforcer la sécurité et la gouvernance et à optimiser les opérations en cloud. Ensemble, ces avantages permettent aux entreprises d'obtenir un retour sur investissement maximal dans le domaine des technologies de l'information.

En remplaçant les efforts manuels par des workflows cohérents et pilotés par le code, l'automatisation de l'infrastructure permet d'améliorer la fiabilité, de réduire les risques et de maintenir la conformité dans des environnements hybrides de plus en plus complexes.

Les processus manuels peuvent introduire des erreurs humaines - en particulier dans l'infrastructure informatique avec ses nombreux processus complexes et interconnectés, de la configuration du serveur et de l'installation du réseau à la configuration de l'équilibreur de charge, au contrôle d'accès et à la gestion des sauvegardes. Selon Gartner, 67 % des activités de mise en réseau des entreprises restent manuelles.¹

L'automatisation peut réduire les erreurs en éliminant les fautes de frappe manuelles et en imposant des configurations standardisées et cohérentes grâce à des modèles.

Par exemple, une simple faute de frappe dans la configuration manuelle d'un pare-feu peut exposer l'ensemble d'un réseau à des menaces de sécurité. Les outils d'infrastructure automatisés appliquent des configurations pré-testées, contrôlées par version et validées dans les environnements de développement et de mise à disposition.

Les coûts d'infrastructure représentent l'un des postes les plus importants du budget informatique de nombreuses entreprises. L'automatisation de l'infrastructure permet d'optimiser les coûts en permettant aux environnements de dimensionner rapidement et efficacement en fonction des fluctuations de la demande, en utilisant les capacités d'évolution intégrées dans le cloud grâce à des workflows de provisionnement automatisés.

Plutôt que de s’appuyer simplement sur une mise à l’échelle automatique, une automatisation efficace introduit des garde-fous et une visibilité, ce qui permet d’éviter que les équipes ne créent une infrastructure inutile ou trop coûteuse. Grâce à une gestion centralisée et à l'application de règles, les entreprises peuvent identifier et supprimer les ressources inutilisées, redimensionner les environnements et aligner les dépenses sur les besoins réels.

Par exemple, les outils d'automatisation peuvent surveiller l'utilisation des serveurs cloud et les déprovisionner lorsque la demande est faible, puis approvisionner rapidement de nouveaux serveurs lorsque la demande augmente, par exemple lors d'une vente ou d'une promotion spéciale.

Les entreprises gèrent désormais des écosystèmes distribués, couvrant les environnements sur site, cloud et cloud hybride .

L'automatisation de l'infrastructure permet d'unifier la gestion dans ces environnements divers, souvent multicloud, en déployant et en configurant les ressources presque instantanément. Les entreprises peuvent conserver leur flexibilité, qu'elles utilisent des centres de données, des serveurs cloud ou une combinaison des deux.

Par exemple, une entreprise peut déployer la même pile d'applications sur AWS, Azure et les serveurs sur site en utilisant des fichiers de configuration identiques. Cette fonctionnalité permet de garantir la cohérence pour les développeurs et les équipes de la plateforme tout en préservant la flexibilité nécessaire pour modifier les workloads en fonction des exigences de coût, de performance ou de conformité.

En normalisant l'automatisation des workflows et en créant une cohérence cross-cloud, les entreprises peuvent livrer plus rapidement sans compromettre la sécurité ou le contrôle.

L'automatisation renforce également la posture de sécurité en appliquant des politiques et en réduisant les risques de dérive de configuration ou d'erreur humaine. Contrôles de sécurité, les politiques d'accès et les exigences de conformité peuvent être codifiés dans les workflows d'automatisation, ce qui permet de s'assurer qu'ils sont appliqués de manière cohérente sur tous les systèmes. Cette approche minimise l’exposition aux menaces et permet de maintenir la conformité aux normes internes et aux réglementations externes.

L'automatisation efficace de l'infrastructure favorise le libre-service pour les développeurs, permettant aux équipes de déployer et de gérer des environnements approuvés sans avoir besoin d'une expertise approfondie en matière d'infrastructure. En établissant des modèles préconfigurés et des workflows gérés, les équipes de la plateforme agissent en tant que producteurs, définissant des modèles sûrs que les consommateurs (tels que les développeurs d'application) peuvent utiliser avec confiance. Ce modèle permet d'accélérer les livraisons tout en maintenant la cohérence, la conformité et l'alignement sur les bonnes pratiques.

Sans automatisation, les configurations de l'infrastructure sont souvent éparpillées entre des scripts manuels, la documentation GitHub et les paramètres individuels des serveurs, ce qui crée des problèmes de maintenance et des vulnérabilités.

Les outils d’automatisation créent un référentiel central pour toutes les configurations de l’infrastructure, établissant ainsi une source d’information unique. Les équipes informatiques peuvent revenir en arrière après des pannes et réduire le temps moyen de récupération (MTTR).

Par exemple, lorsqu'une faille de sécurité nécessite des correctifs sur des centaines de serveurs, les équipes peuvent mettre à jour un fichier de configuration et propager automatiquement le changement dans tous les environnements, plutôt que de mettre à jour manuellement chaque serveur. 

L'automatisation des infrastructures est un composant de l'automatisation, une discipline plus large qui implique l'automatisation de tous les processus de technologie d'une entreprise.

L'automatisation de l'infrastructure se concentre spécifiquement sur la couche de Technologie fondamentale. Il gère automatiquement les serveurs, les réseaux, le stockage et les systèmes d'exploitation, en s'occupant de tâches comme l'approvisionnement en machines virtuelles, l'application de correctifs, la surveillance des performances et le maintien de la cohérence. Par exemple, un script qui active automatiquement de nouveaux serveurs lorsque la demande augmente est un exemple d'automatisation de l'infrastructure.

L'automatisation de la Technologie englobe tous les processus automatisés de l'entreprise : automatisation de l'infrastructure, processus métier, workflow et tâches au niveau de l'application. Par exemple, l'automatisation des workflows d'intégration des employés, du traitement des factures ou de la synchronisation des données clients représente la portée plus large de l'automatisation.

Envisagez-le de cette façon : l'automatisation des infrastructures maintient la fondation technologie, tandis que l'automatisation informatique étend l'automatisation à tous les processus numériques de l'entreprise. La gestion automatique des serveurs serait un exemple d’automatisation de l’infrastructure, tandis que l’automatisation des processus RH et du reporting financier serait un exemple d’automatisation informatique. 

L'infrastructure en tant que code (IaC) gère l'infrastructure informatique par le biais de code, tandis que l'automatisation de l'infrastructure est la pratique plus générale qui consiste à automatiser la gestion de l'infrastructure informatique par le biais de code, de scripts ou d'autres outils. L’automatisation de l’infrastructure coordonne plusieurs processus dans des environnements entiers, contrairement aux scripts à tâche unique.

L’IaC utilise du code pour provisionner l’infrastructure informatique. Le code est généralement stocké dans des référentiels de code source du type GitHub, GitLab ou Bitbucket. 

L’IaC fonctionne bien pour des cas d’utilisation spécifiques, comme le provisionnement des serveurs et la gestion des configurations. Les workflows plus complexes nécessitent souvent des plateformes CI/CD comme Jenkins pour coordonner le provisionnement d'infrastructure avec des outils IaC comme Terraform ou Ansible.

L'automatisation des infrastructures permet des déploiements d'infrastructures rapides et fiables, un principe clé du DevOps. 

Les fonctions automatisées peuvent être testées et déplacées d'un environnement à l'autre avec un risque minimal. Les outils et processus d'automatisation de l'infrastructure peuvent également faciliter le maintien de pistes d'audit complètes des changements effectués sur le réseau, ce qui permet aux équipes de dimensionner, de revenir en arrière ou d'annuler les changements si nécessaire. 

Les tests de performance automatisés peuvent également aider les équipes DevOps à améliorer la qualité du code et à détecter les problèmes au plus tôt. À mesure que les entreprises adoptent les pratiques DevSecOps, l'automatisation des infrastructures peut aider à appliquer les politiques de sécurité, à gérer les contrôles d'accès, à appliquer des correctifs et à garantir que le code passe les contrôles de sécurité dans le pipeline CI/CD. 

L'intelligence artificielle (IA) transforme l'automatisation des infrastructures grâce à des systèmes auto-réparation, à l'optimisation intelligente des ressources et à la prévention prédictive des défaillances. 

Parmi les dirigeants d'entreprise sondés par IDC, 45 % prévoient d'accroître les efforts d'automatisation de l'infrastructure en raison de l'IA agentique, c'est-à-dire des systèmes d'intelligence artificielle capables d'effectuer des tâches avec une certaine autonomie.²

Les systèmes d'IA commencent à contribuer à des tâches qui nécessitaient ressources en cas de pics de trafic ou l'identification des causes racine grâce à l'analyse des journaux. Cette assistance ne peut valoir que par les données dont le système d’IA dispose pour aider à la prise de décision. L'IaC peut faciliter la création d'une couche de données centralisée sur l'ensemble de l'Entreprise hybride pour aider à piloter ce moteur d'IA.

Si la supervision humaine reste essentielle, l'IA peut améliorer l'automatisation des infrastructures de trois manières principales :

• L'analyse prédictive peut identifier les défaillances potentielles avant qu'elles ne se produisent en analysant les modèles à travers les indicateurs, les journaux et le comportement du système. 

• La mise à l’échelle automatique intelligente va au-delà des règles basées sur des seuils pour prendre en compte des facteurs tels que l’optimisation des coûts, les exigences de performance et les modèles d’utilisation historiques.  

• L'analyse automatisée de la cause racine peut retracer les problèmes à travers des dépendances complexes de microservice en quelques minutes plutôt qu’en quelques heures.

À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus aux opérations d'infrastructure, elle peut renforcer la valeur de l'IaC en le rendant plus adaptatif et plus sensible au contexte. Au lieu de s’appuyer sur des règles prédéfinies, l’IA peut interpréter les signaux en temps réel provenant de modèles d’infrastructure connectés et de datasets pour guider les décisions d’automatisation, en ajustant les seuils de mise à l’échelle, en optimisant le placement, en remédiant aux problèmes ou en appliquant des politiques de manière dynamique.

La convergence de l'IA et de l'infrastructure codifiée jette les bases de systèmes intelligents et autonomes qui évaluent et améliorent en permanence la fiabilité, l'efficacité et les performances dans des environnements hybrides.