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Les grandes entreprises utilisent une variété de systèmes informatiques pour répondre à des besoins de traitement massifs, combinant souvent différentes approches en fonction de la tâche spécifique. Ceux-ci peuvent inclure :
* Clusters de calcul haute performance (HPC) : Il s'agit d'ensembles de serveurs interconnectés travaillant ensemble comme un système unique et puissant. Ils sont idéaux pour les tâches à forte intensité de calcul telles que les simulations scientifiques, la modélisation financière et l'analyse du Big Data. Ces clusters peuvent aller d'installations relativement petites à des supercalculateurs massifs.
* Mainframes : Bien qu'ils soient souvent considérés comme des technologies héritées, les mainframes restent pertinents pour les grandes entreprises gérant d'énormes volumes de transactions, comme les banques ou les grands détaillants. Ils excellent dans le traitement simultané et fiable d’énormes quantités de données, offrant ainsi une disponibilité et une sécurité élevées.
* Services de cloud computing : Des entreprises comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) proposent des ressources informatiques évolutives à la demande. Cela permet aux entreprises d'accéder rapidement à la puissance de traitement dont elles ont besoin, en ne payant que ce qu'elles utilisent et en augmentant ou réduisant facilement leur puissance selon leurs besoins. Dans le cloud, ils peuvent utiliser des machines virtuelles, des services conteneurisés ou des services spécialisés comme l'informatique sans serveur.
* Matériel spécialisé : Pour des applications spécifiques, les entreprises peuvent utiliser du matériel spécialisé tel que :
* GPU (unités de traitement graphique) : Excellent pour le traitement parallèle, souvent utilisé dans l'apprentissage automatique, l'IA et la visualisation de données.
* FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) : Matériel personnalisable offrant des solutions optimisées pour des tâches très spécifiques.
* TPU (Tensor Processing Units) : Matériel spécialisé de Google conçu spécifiquement pour les charges de travail d'apprentissage automatique.
* Systèmes informatiques distribués : Ces systèmes répartissent la charge de travail sur plusieurs ordinateurs, souvent géographiquement dispersés. Cette approche est cruciale pour gérer des ensembles de données ou des applications extrêmement volumineux qui nécessitent une faible latence sur différents emplacements.
Le choix du ou des systèmes dépend de facteurs tels que :
* Budget : Le coût du matériel, des logiciels et de la maintenance peut varier considérablement.
* Évolutivité : La possibilité d’augmenter ou de diminuer facilement la puissance de traitement selon les besoins.
* Sécurité : La protection des données sensibles est primordiale.
* Besoins spécifiques : Différentes applications ont des exigences différentes (par exemple, mémoire, vitesse de traitement, capacités d'E/S).
En réalité, de nombreuses grandes entreprises adoptent une approche hybride, utilisant une combinaison de ces technologies pour optimiser leur infrastructure informatique et répondre à leurs diverses exigences de traitement.
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