La taille compte (mais pas tant que ça) dans l'automatisation des réseaux

C'est ce que disent les données.

Il serait facile de minimiser l’importance de l’automatisation du réseau en affirmant que la taille de votre organisation (et par conséquent, la demande) ne justifie pas l’effort certes important requis.

Après tout, s’il n’y a qu’une centaine de personnes dans votre organisation, il ne peut pas y avoir autant de demande. Est-ce qu'il peut y avoir ?

Oui. Oui, c'est possible.

Le cloud et son partenaire DevOps ont bouleversé beaucoup de choses, mais nous parlons rarement des anciennes catégories de « taille d’organisation » que nous utilisons pour classer les entreprises. Tu sais, SMB. PME. Grande entreprise.

Les marchés cibles traditionnels ont longtemps été basés sur la taille de sa base d’employés. Bien que les pays disposent de définitions juridiques (pour la gouvernance et l’application juridique), elles ne sont pas aussi pertinentes aux fins de la segmentation des fournisseurs de logiciels, qui détermine s’ils réclament ou non votre attention – et votre argent. Le principe étant que plus il y a de personnes, plus il y a de personnes à servir pour la population de l’entreprise. Plus la technologie est présente, plus la complexité est grande. Plus il y a de complexité, plus tout devient complexe.

Dans le monde des fournisseurs de logiciels, la taille de votre centre de données et la complexité des processus sont très importantes. Les deux sont généralement liés à la taille de votre organisation (nombre d’employés) car cela est pratique.

Mais le cloud et DevOps font à la taille des organisations ce que la virtualisation a fait à la densité des « serveurs » dans le centre de données. Vous vous souvenez de l’explosion virtuelle ? Nous sommes passés d’un modèle serveur par application à un monde serveur par application virtuel, dans lequel un seul serveur physique hébergeait dix ou vingt serveurs virtuels. Le « data center » est passé d’une centaine de serveurs à mille et plus, avec une explosion des applications. Et pourtant, la taille physique réelle du centre de données n’a pas changé. Et dans de nombreux cas, le nombre d’opérateurs non plus.

Ainsi, Computer Economics – qui suit tous les types de niveaux de dotation en personnel – a constaté une augmentation significative du ratio ingénieur/appareil en un an seulement. En 2014, un ingénieur était responsable de 36 appareils. Un an plus tard ? Ce même ingénieur était censé gérer 59 appareils.

Dans le domaine des infrastructures d’application, des augmentations similaires ont eu lieu. Cela a été rendu possible, en partie, par la virtualisation et une automatisation utile à une échelle limitée. 

Ce que nous avons fait, c’est augmenter l’ efficacité du serveur physique et de son opérateur physique.

Avance rapide jusqu’à aujourd’hui. Le Cloud et DevOps, ainsi que le dernier membre du groupe, NetOps, vont (et ont déjà commencé à) faire la même chose à la taille de l'informatique que nous avons fait aux serveurs avec la virtualisation. En utilisant l’automatisation associée au cloud (et aux conteneurs), nous augmentons considérablement l’efficacité des opérations. Ce qui signifie que nous pouvons prendre en charge dix à vingt fois plus d’applications et d’opérations que nous effectuons aujourd’hui sans modifier de manière significative les effectifs.

Nous pouvons gérer une « grande entreprise » avec un budget de « petite entreprise »*.

Il est presque impossible d’examiner aveuglément le nombre d’employés et d’évaluer si un produit ou une solution est pertinent ou non. Parce que cette organisation de trente personnes (PME selon presque toutes les définitions – marché et juridique) peut cacher quelques milliers d’instances d’une application dans le cloud ou dans son propre centre de données.

Parce que l’automatisation – que ce soit grâce au cloud public ou à DevOps – augmente réellement l’efficacité des opérations d’un ordre de grandeur.

La taille (en général) n’a pas d’importance pour l’automatisation du réseau

C’est pourquoi il n’est pas surprenant de constater qu’en matière d’automatisation des réseaux, il existe peu de différences entre les points de vue, les moteurs et l’adoption selon la taille des organisations. Nous avons constaté que 9 % des organisations de moins de 100 employés utilisaient pleinement l’automatisation dans la production.  À l’autre extrémité du spectre, 8 % des organisations de plus de 5 000 employés nous ont dit la même chose. Dans l’utilisation de l’automatisation pour déployer des changements majeurs dans la production, 23 % des organisations de moins de 100 employés utilisent systématiquement l’automatisation. Pour les organisations de plus de 5 000 employés, ce chiffre n’a augmenté que marginalement, pour atteindre 25 %. Les entreprises du milieu ont montré peu d’écart – allant de 21 % à 23 %.

Nous avons constaté des différences en fonction de la taille au niveau des outils et des technologies utilisés pour l’automatisation du réseau et des opérations. Ce qui est peut-être le plus frappant, c’est l’écart important entre les petites et les grandes organisations dans l’utilisation des scripts Python. La majorité des grandes entreprises (plus de 5 000 employés) semblent avoir adopté la technologie, probablement grâce à la disponibilité des talents et au besoin accru d’automatisation sur mesure en fonction de la variété des processus opérationnels en place.

À l’inverse, un peu plus d’un tiers (36 %) des très petites organisations (moins de 100 employés) utilisent des scripts Python. Ces organisations étaient également beaucoup plus susceptibles d’utiliser « aucun », soit 33 %, que leurs très grandes homologues (20 %).

Dans le domaine de l’automatisation des réseaux, cette différence demeure. Cisco, utilisé par 63 % des très grandes organisations, n'était utilisé que par 35 % des très petites organisations. OpenStack a rapproché les deux, avec 29 % des très petites entreprises et 36 % des très grandes organisations, tout comme VMware. Le géant de la virtualisation est utilisé par 63 % des très petites organisations et 73 % des très grandes.

L’écart entre les organisations qui utilisent « aucun » pour l’automatisation du réseau était étonnamment plus faible que celles qui évitent les outils d’automatisation. Seules 8 % des très petites organisations n'utilisent rien pour l'automatisation du réseau, contre seulement 5 % des très grandes entreprises. 

La raison pour laquelle tout cela est si intéressant est qu’en fin de compte, l’automatisation nécessite une sorte de logiciel – qu’il soit sur mesure (scripts Python personnalisés) ou des frameworks (Chef, Puppet) ou davantage basé sur un moteur (Ansible, Cisco, OpenStack, VMware). La pratique historique des fournisseurs de logiciels consistant à segmenter les organisations en fonction de la taille de leurs employés n’a pas beaucoup de sens face à l’augmentation de l’efficacité opérationnelle due à l’adoption de l’automatisation.

L’un des principaux moteurs de l’automatisation du réseau (et de l’informatique) est l’échelle opérationnelle. Cela signifie plus de technologie et non plus d’employés. C'est exactement ce que nous voulons, après tout. Nous essayons d'éviter d'enfreindre la loi de Brook en tirant parti de la technologie pour éviter d'avoir à embaucher du personnel et rendre nos opérations quotidiennes plus efficaces.

Il est peut-être temps de revoir notre conception superficielle de la pertinence des organisations par rapport aux technologies en fonction de leur taille. Car comme l’a dit (ou n’a pas dit, selon le cas) Mark Twain : Ce n’est pas la taille du chien dans le combat qui compte, c’est la taille du combat dans le chien.

Ce petit chien, propulsé par l'automatisation, a beaucoup plus de combativité en lui qu'il n'y paraît.