Il y a dix ans, l’hyperconvergence (ou HCI, pour HyperConverged Infrastructure) bousculait les codes du datacenter. En fusionnant le calcul et le stockage au sein d’une même plateforme, des solutions comme Dell VxRail ont tenu une promesse forte : briser les silos historiques de l’architecture 3-tiers traditionnelle.
Cette architecture a séduit par sa simplicité d’administration et son déploiement rapide. Pour beaucoup d’entreprises, l’hyperconvergence était la réponse idéale à la complexité de gestion des environnements virtualisés. Mais en 2026, l’intégration monolithique qui faisait la force du HCI commence à montrer des limites face aux nouveaux enjeux des entreprises
Objectifs 2026 : réduire la dépendance et les coûts
Le paysage IT a changé ces dernières années et pousse les DSI à réévaluer la pertinence du modèle HCI. Ces derniers souhaitent en premier lieu se libérer du « vendor lock-in », autrement dit, de la dépendance à un fournisseur, qui peut être importante dans un environnement hyperconvergé qui impose un hyperviseur spécifique. Les évolutions récentes des modèles de souscription logicielle ont mis en exergue cette problématique : l’augmentation des coûts de licence « au cœur » ou « au processeur » amène les entreprises à optimiser le nombre de serveurs physiques pour réduire leur facture logicielle.
L’autre enjeu majeur est le besoin croissant d’agilité. L’évolutivité de l’hyperconvergence est basée sur un modèle scale-out, qui consiste à ajouter des nœuds additionnels lorsque les besoins augmentent. Ce qui revient donc à augmenter simultanément les capacités de calcul et de stockage. À l’ère de l’IA et des Data Lakes, les besoins en stockage croissent souvent beaucoup plus vite que les besoins en puissance de calcul. Le résultat peut être un surprovisionnement coûteux pour l’entreprise. L’arrivée massive des containers et des charges de travail gourmandes en GPU renforce également la nécessité d’une infrastructure plus modulaire que ce que permettent les clusters HCI actuels.
L’évolutivité du 3-tiers et la simplicité du HCI (sans les coûts)
Le 3 tiers d’hier est-il donc redevenu la bonne solution d’aujourd’hui ? Pas tout à fait. Car en cassant les silos IT, l’hyperconvergence a apporté une simplicité de gestion des différentes briques qu’il est crucial de conserver. C’est ici que l’infrastructure composable entre en jeu, en proposant une architecture de cloud privé, qui sépare physiquement les ressources, comme dans le modèle 3-tiers, mais conserve une couche logicielle d’orchestration et d’automatisation, comme avec l’hyperconvergence.
Cette couche logicielle, incarnée par Dell Automation Platform (DAP), va donc offrir la même simplicité de gestion « en un clic » que le HCI, mais sur des composants que l’on peut faire évoluer indépendamment. L’ensemble des ressources sont ensuite réunies dans un pool logique unique qui permet à l’administrateur de composer à la demande l’infrastructure dont il a besoin. Et pour simplifier le déploiement, il peut sélectionner dans un catalogue des « blueprints », c’est-à-dire des environnements déjà testés et préconfigurés, pour l’IA par exemple, mais aussi créer ses propres blueprints, afin d’automatiser le déploiement d’environnements pensés spécifiquement pour ses besoins
VMware et OpenShift : deux mondes, une seule infrastructure
Cette infrastructure composable (on parle aussi parfois de d’infrastructure « désagrégée ») présente trois bénéfices majeurs par rapport à l’hyperconvergence. D’abord, elle offre une plus grande granularité en permettant d’ajuster indépendamment la puissance de calcul et la capacité de stockage, ce qui élimine le surprovisionnement et garantit une plus grande adéquation entre les investissements et les besoins.
Autre point fort, cette approche est totalement agnostique et permet de faire cohabiter machines virtuelles, conteneurs ou serveurs bare metal. Avec une infrastructure composable, vous pouvez connecter une seule baie de stockage de type Dell PowerStore, à dix serveurs Dell PowerEdge différents, dont cinq tournent sous VMware et cinq autres sous Red Hat OpenShift par exemple, le tout piloté par la console unique de DAP.
Moins de serveurs, moins de licences, donc moins de coûts. En associant granularité et agnosticisme, l’infrastructure composable génère d’importantes économies. D’après une étude réalisée par le cabinet Principled Technologies, une infrastructure composable permet de réduire le TCO de plus de 20 % sur 5 ans par rapport au HCI. Une belle revanche !
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Perplexity s’offre les services du cloud Azure de Microsoft pour déployer des modèles d’IA via le service Foundry, incluant notamment ceux développés par OpenAI, Anthropic et xAI, selon des sources citées par Bloomberg.
Son montant : 750 millions $ sur trois ans.
« Nous sommes ravis de nous associer à Microsoft pour accéder aux modèles de pointe de X, OpenAI et Anthropic », a déclaré Perplexity en précisant que ce nouveau contrat ne s’accompagne d’aucun transfert de dépenses depuis Amazon Web Services, son principal fournisseur cloud historique.
« AWS reste le fournisseur d’infrastructure cloud privilégié de Perplexity, et nous sommes impatients d’annoncer des extensions de ce partenariat dans les semaines à venir », a ajouté le porte-parole.
Cette diversification illustre une tendance forte de l’approche « multicloud » qui s’est accélérée avec l’avènement de l’IA.
Des relations complexes avec Amazon
Perplexity avait jusqu’ici construit l’essentiel de son activité sur AWS, utilisant le service Bedrock pour accéder aux modèles Anthropic qui alimentent son moteur de recherche.
Aravind Srinivas, le directeur général de Perplexity, est un habitué des conférences AWS qui présentait volontiers Perplexity comme l’un de ses clients IA de référence.
Les relations se sont toutefois tendues ces derniers mois. En novembre, Amazon a poursuivi Perplexity en justice pour tenter d’empêcher la start-up de permettre aux consommateurs d’utiliser ses outils d’IA pour faire leurs achats sur la marketplace du géant du commerce en ligne. Perplexity a riposté en qualifiant Amazon d’intimidateur, dénonçant des actions constituant « une menace pour le choix des utilisateurs ». Srinivas avait alors révélé avoir pris des « centaines de millions » d’engagements auprès d’AWS.
Microsoft muscle son offre IA
Pour Microsoft, cet accord renforce sa stratégie visant à positionner Azure comme la plateforme de référence pour développer des applications d’IA et déployer des modèles de multiples fournisseurs. Le groupe propose depuis longtemps les modèles de son partenaire OpenAI et a conclu un accord similaire avec Anthropic en novembre.
« Nos clients s’attendent à utiliser plusieurs modèles dans le cadre de n’importe quelle charge de travail », a déclaré le PDG Satya Nadella lors d’une conférence téléphonique sur les résultats cette semaine. « Et nous offrons la plus large sélection de modèles de tous les hyperscalers. »
Plus de 1 500 clients Microsoft Foundry ont déjà utilisé à la fois les modèles OpenAI et Anthropic, a précisé le PDG Satya Nadella lors d’une conférence téléphonique sur les résultats financcette semaine indiquant que le nombre de clients dépensant plus d’un million de dollars par trimestre sur Foundry a progressé de près de 80% au cours du trimestre clos en décembre.
Perplexity compte parmi les start-ups d’IA les mieux valorisées, mais fait face à une rude concurrence de Google et OpenAI dans son ambition de révolutionner la recherche d’informations en ligne. Contrairement à OpenAI et Anthropic, qui ont récemment multiplié les accords d’infrastructure, elle n’a pas levé autant de capitaux que ses concurrents.
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