Les affaires évoluent plus vite que la loi de Moore
La loi de Moore est l’une des observations les plus citées concernant la technologie du 21e siècle. Pour ceux qui ne le connaissent pas ou qui ont besoin d'un rappel, la loi de Moore fait référence à l'observation selon laquelle le nombre de transistors dans un circuit intégré double environ tous les deux ans. En termes simples, la loi de Moore est souvent exprimée en termes de puissance de calcul doublant tous les deux ans.
D'un point de vue moins technique, la loi de Moore est évidente dans la différence entre les effets spéciaux originaux [Star Wars ou Star Trek] et les effets spéciaux d'aujourd'hui. Ce qui prenait autrefois des années à traiter prend désormais des semaines, voire quelques heures. C'est pourquoi l'Oregon Trail d'aujourd'hui serait très différent de la version pixelisée avec laquelle la plupart d'entre nous avons grandi.
L’importance de la loi de Moore pour les entreprises a toujours résidé dans son impact sur les applications. L’échelle et la vitesse des applications sont liées à la puissance de calcul disponible. Doubler la puissance disponible signifie plus de vitesse et une plus grande capacité (échelle). Ces deux capacités ont été et restent essentielles à la capacité des entreprises à tirer parti de leur capital applicatif .
Dans le passé, la loi de Moore limitait la croissance des entreprises au rythme du changement technologique. Les mécanismes d’adaptation tels que les stratégies de mise à l’échelle ont aidé les entreprises à surmonter les limitations, mais n’ont pas pu les éliminer. Après tout, les capacités de calcul disponibles sont limitées.
Si vous êtes assez vieux, vous vous souviendrez de la guerre des processeurs – lorsque Intel et AMD ont dépensé beaucoup d’argent pour nous convaincre que leur processeur était plus rapide et meilleur que les autres. De nouveaux processeurs ont été annoncés au monde avec la même fanfare et la même anticipation vertigineuse que les iThings d'aujourd'hui.
Aujourd’hui, seuls les fans les plus dévoués du matériel sont conscients des progrès réalisés en matière de puissance de calcul. Il n'y a pas de publicité, pas de jingles, pas de chansons. Pas de fanfare. C’est parce que de nouvelles architectures et de nouveaux modèles d’exploitation permettent aux entreprises d’évoluer plus rapidement que la loi de Moore.
En exploitant la puissance des conteneurs et du cloud ainsi que la fiabilité et la vitesse des réseaux modernes, nous n’avons pas besoin d’attendre deux ans pour que la puissance de calcul double afin d’augmenter notre capacité à traiter les données et à prendre des décisions plus rapidement. Nous pouvons doubler, voire tripler, la puissance de calcul dès maintenant en répartissant le traitement sur autant de nœuds que nécessaire. Nous pouvons en fait utiliser l’apprentissage automatique en temps réel pour fournir aux entreprises les analyses et les informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions aujourd’hui plutôt que demain.
Ce type de capacité est sans précédent. Dans le passé, l’analyse prenait des heures, voire des jours. Aujourd’hui, la même analyse peut être réalisée en quelques secondes. Nous utilisons aujourd’hui l’apprentissage automatique pour l’analyse des menaces en temps réel, l’analyse du comportement des utilisateurs et la détection comportementale des attaques DDoS . Nous l'utilisons pour effectuer la reconnaissance faciale et profiter de la sécurité biométrique. Nous l’utilisons d’une manière qui ne serait pas possible si nous restions soumis à la loi de Moore.
Et c’est une bonne chose, car les physiciens ont déjà prédit l’effondrement imminent de la loi de Moore. Le physicien théoricien Michio Kaku affirme que d'ici 2022, la loi de Moore sera obsolète. Nous aurons atteint la fin de notre capacité à augmenter la densité des transistors et, avec elle, notre capacité à doubler la puissance de calcul. Mais nous disposerons toujours d’architectures, d’algorithmes et de systèmes distribués modernes capables de doubler, tripler ou quadrupler la puissance de calcul en un instant.
L’inconvénient est que la loi de Moore nous a permis de doubler notre puissance de calcul de manière transparente. Nous avons rarement été obligés de changer quoi que ce soit – à l’exception du passage des systèmes 32 bits aux systèmes 64 bits – pour réaliser des gains de performances et de capacité. Ce n’est pas le cas de l’approche alternative, basée sur les systèmes, qui nécessite une approche pratique. Parfois, cela implique de refactoriser les applications. D’autres fois, cela implique de nouveaux modèles de déploiement et d’échelle. Cela peut impliquer de réécrire les systèmes pour tirer parti de la parallélisation ou de la distribution. Quoi qu’il en soit, cela signifie généralement un changement et des efforts pour obtenir une meilleure échelle et une meilleure vitesse.
Nous n’avons pas vraiment le choix maintenant que les affaires évoluent bien plus vite que ce que la loi de Moore peut permettre. C’est pourquoi il est important que nous continuions à tout réimaginer – de la sécurité à la distribution des applications en passant par les opérations. Nous devons cesser de nous fier à la loi de Moore pour accroître notre capacité et notre vitesse et nous appuyer désormais sur un système de systèmes qui s’adapte lui-même pour traiter davantage de données, plus fréquemment et plus rapidement que jamais auparavant.
Parce que nous devons faire plus que simplement permettre aux entreprises de prendre des décisions en temps réel. Nous devons être capables d’anticiper la nécessité de prendre ces décisions en premier lieu.