ScaleOps compose une nouvelle partition pour l’orchestration cloud native

Tout obtient un Ops. Dans le domaine de la technologie d’entreprise, s’il existe une opportunité de mettre une étiquette Ops-for-Operations à la fin d’un autre terme technologique, alors nous le faisons généralement. Le service des opérations autrefois mal-aimé (composé généralement de tout le monde, des administrateurs de bases de données aux ingénieurs en fiabilité des sites, en passant par les testeurs d’intrusion et les anciens administrateurs système, etc.) a été élevé au rang de star ces dernières années, en grande partie bien sûr grâce au moment DevOps (le portemanteau à venir) ensemble des développeurs et des opérations, évidemment) et la nécessité d’un peu plus d’égalité et d’inclusion sur le lieu de travail dans son ensemble.

Tirant son nom d’une extension Ops encore inconnue mais prête à être pillée, ScaleOps n’est pas un spécialiste de la mise à l’échelle d’applications ou de services de données à partir d’une équipe d’exploitation en tant que telle. La startup basée à Tel Aviv affirme avoir pour mission d’automatiser la gestion plus large des environnements cloud (avec certaines fonctions inévitablement liées à la mise à l’échelle) pour permettre aux organisations de réduire les coûts du cloud.

Qu’est-ce que l’orchestration des ressources cloud ?

Travaillant désormais à expliquer le fonctionnement de son approche de la gestion des ressources cloud, la société a récemment annoncé la sortie de sa première plateforme d’orchestration de ressources cloud native entièrement automatisée. Mais que signifie réellement l’orchestration des ressources cloud ?

En termes de fonctionnement, l’orchestration des ressources peut inclure des tâches qui surviennent parce que les environnements cloud natifs (utilisant souvent la plate-forme d’orchestration de conteneurs cloud Kubernetes) deviennent de plus en plus dynamiques et interconnectés, ce qui les rend très complexes et potentiellement assez fastidieux à gérer.

Selon Yodar Shafrir, co-fondateur et PDG de ScaleOps, le dimensionnement natif des conteneurs, les seuils de mise à l’échelle et la sélection du type de nœud de Kubernetes utilisent des configurations statiques, mais la consommation et la demande sont très dynamiques. Les ingénieurs en développement d’applications logicielles (qui devraient programmer) peuvent se retrouver à passer leur temps précieux à ajuster manuellement les ressources cloud pour répondre aux fluctuations de la demande, en essayant d’éviter le sous-provisionnement ou le surprovisionnement.

Étant donné que le sous-provisionnement laisse les systèmes avec peu de ressources, ce qui entraîne des problèmes de performances des applications pendant les pics de demande, et que le surprovisionnement est un gaspillage et un coût coûteux, nous ne voulons pas que l’une ou l’autre extrémité du spectre devienne réalité dans le monde de la gestion des ressources cloud.

Optimisation contextuelle

« Dans les environnements de production, chaque [cloud] le conteneur nécessite une stratégie de mise à l’échelle différente », a déclaré le PDG Shafrir. “Expérimenté [software] les ingénieurs passent des heures à essayer de prédire la demande, à exécuter des tests de charge et à peaufiner les fichiers de configuration pour chaque conteneur. Il est impossible de gérer cela à grande échelle. Nous avons réalisé qu’il existait un énorme besoin d’une plate-forme contextuelle capable d’optimiser automatiquement ces environnements en constante évolution, en s’adaptant aux changements de la demande en temps réel.

ScaleOps est une plateforme entièrement automatisée. Il optimise et gère en permanence les ressources cloud natives pendant l’exécution, c’est-à-dire lorsque les applications s’exécutent et fonctionnent réellement. La plateforme peut être installée en deux minutes sur n’importe quel fournisseur de cloud, sur site et dans des environnements isolés. La technologie est conçue pour garantir que la mise à l’échelle des applications corresponde à la demande en temps réel. Au lieu d’allocations statiques, il alloue les ressources de manière dynamique, en redimensionnant automatiquement les conteneurs en fonction des besoins des applications. La plateforme garantit également que chaque conteneur s’exécute dans le type de nœud le plus approprié.

« La seule façon de libérer les ingénieurs des configurations continues et répétitives et de leur permettre de se concentrer sur ce qui compte vraiment est d’automatiser complètement la gestion des ressources jusqu’au plus petit élément de base : le conteneur unique », a ajouté Shafrir. « En utilisant l’IA, la plateforme ScaleOps est sensible au contexte et gère de manière autonome la gestion des ressources pour les ingénieurs, réduisant ainsi les coûts d’infrastructure et offrant de meilleures performances. »

Cofondée par Yodar Shafrir (PDG) et Guy Baron (CTO) en 2022, ScaleOps gère les environnements de production d’entreprises telles que Wiz, PayU, Orca Security, At-Bay, RTL, OutBrain, Salt Security et Noname Security, entre autres.

Clarifier le rêve du cloud

Nous entendons beaucoup parler de la façon dont le cloud computing nous simplifie la vie – et ce message est répété non seulement pour les utilisateurs, mais il est également présenté comme un moyen de permettre à l’équipe d’ingénierie logicielle de passer un moment plus heureux et d’obtenir ce que les gens aiment appeler un une meilleure expérience utilisateur (UX) pour toutes les tâches et flux de travail. C’est la promesse, mais nous entendons aussi beaucoup parler de la complexité du cloud et des problèmes de gestion auxquels sont confrontés les ingénieurs logiciels dans ce domaine. Être capable d’orchestrer les couches de base du cloud pour garantir que nous avons suffisamment de gaz dans le réservoir devrait être une évidence, mais parfois ce n’est clairement pas le cas, c’est pourquoi des sociétés comme ScaleOps émergent.

En vérité, le nom ScaleOps adhère au même concept de portemanteau défendu par DevSecOps, FinOps, MLOps, APIOps et bien sûr NoOps – ce n’est tout simplement pas tout à fait un terme industriel de facto en soi, mais… alors surveillez cet espace.

Suivez-moi sur Twitter ou LinkedIn.