Alors que les applications augmentées par l’IA et en périphérie continuent de figurer parmi les principales priorités des entreprises afin d’offrir de meilleures expériences aux utilisateurs, les organisations s’efforcent d’intégrer de nouvelles infrastructures et de nouveaux environnements pour répondre aux besoins de ces applications. Ces environnements de plus en plus étendus et disparates contribuent à augmenter la complexité, ainsi que les risques liés à la cybersécurité et à la conformité. Les récentes améliorations apportées à Red Hat OpenShift ont pour but de réduire cette complexité, en simplifiant encore davantage le développement d’applications tout en intégrant des fonctionnalités de cybersécurité qui limitent la formation de goulots d’étranglement. De plus, grâce à la disponibilité de OpenShift Lightspeed en avant-première technologique, les entreprises peuvent désormais s’appuyer sur l’IA générative afin de renforcer la productivité de leurs équipes, quel que soit leur degré de compétence.

Renforcer la productivité en intégrant l’IA générative
Red Hat OpenShift Lightspeed s’accompagne d’un assistant virtuel intégré à la plateforme Red Hat OpenShift, qui permet aux équipes de poser des questions techniques formulées de manière simple et directe et d’obtenir des réponses détaillées, améliorant ainsi la manière dont les équipes se forment et interagissent avec OpenShift.

Grâce à une interface en langage naturel et langue anglaise, les utilisateurs peuvent poser à l’assistant virtuel des questions liées à la plateforme OpenShift. Celui-ci peut les aider dans les tâches de dépannage et d’investigation sur les ressources de clusters en tirant parti de sa connaissance approfondie de la plateforme de Red Hat – ce qui permet aux utilisateurs de gagner en productivité et en efficacité tout en gagnant du temps afin que les équipes informatiques puissent se consacrer à des projets innovants plus ambitieux. Le lancement d’OpenShift Lightspeed en avant-première technologique inclut la prise en charge de Red Hat OpenShift AI et Red Hat Enterprise Linux AI en tant que fournisseurs de modèles, donnant ainsi aux entreprises la possibilité d’utiliser Red Hat comme la source du LLM sous-jacent.

Optimiser l’expérience sur l’ensemble des machines virtuelles et des conteneurs
À mesure que les entreprises ajoutent de nouveaux workloads intelligents à leur paysage informatique, les applications traditionnelles, et notamment les machines virtuelles (VM), représentent encore souvent un pan essentiel de leur infrastructure. Le fait de disposer d’une solution unique pour à la fois les VM et les conteneurs à l’aide des mêmes outils et de mettre en place une expérience cohérente constitue un avantage crucial pour l’optimisation opérationnelle.

Red Hat OpenShift 4.17 s’accompagne d’améliorations significatives de Red Hat OpenShift Virtualization, notamment une gestion facilitée des workloads virtualisés. Les principales fonctionnalités incluent une sursouscription sécurisée à la mémoire, qui augmente la densité des workloads en permettant d’exécuter davantage de machines virtuelles que ne le permet la mémoire physique disponible, ainsi qu’un meilleur rééquilibrage dynamique des workloads, qui garantit l’optimisation et la stabilité des ressources lors des mises à niveau de clusters ou de changements dans la demande de workloads. Ce lancement en avant-première technologique comprend également la migration du stockage en direct, qui permet de transférer les données entre les différents appareils et classes de stockage sans perturber l’activité lors de l’exécution d’une VM. À cela s’ajoute la nouvelle expérience offerte par la console d’administration de virtualisation dédiée, qui offre une visibilité ciblée afin de gérer le cluster OpenShift en se limitant aux fonctionnalités, aux add-ons et aux plugins pertinents en matière de virtualisation, renforçant ainsi l’efficacité des administrateurs.

En outre, Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes, disponible séparément ou dans le cadre de l’offre Red Hat OpenShift Platform Plus, dispose de nouvelles capacités en matière de gestion des machines virtuelles sur de multiples clusters. Celles-ci incluent la recherche ou les filtres pour les VM, ainsi que la capacité, présentée en avant-première technologique, d’arrêter, de démarrer, de redémarrer ou de mettre en pause des VM directement à partir de Red Hat Advanced Cluster Management, fournissant ainsi aux administrateurs de VM une interface unique sur laquelle ils peuvent interagir avec leurs ressources, quel que soit le cluster sur lequel celles-ci sont hébergées.

Renforcer la cybersécurité sans freiner l’innovation
À mesure que les développeurs accélèrent leurs workflows, ainsi que l’innovation applicative dans son ensemble, suivre l’évolution des exigences en matière de cybersécurité et de conformité réglementaire peut se révéler difficile. Red Hat OpenShift 4.17 dispose de nouvelles fonctionnalités de cybersécurité qui permettent aux entreprises de concentrer leur attention sur l’innovation, avec la garantie du respect de la posture de cybersécurité de la plateforme.

Les nouvelles fonctionnalités en avant-première technologique incluent l’isolation native des réseaux pour les espaces de noms afin d’assurer la discrétion des workloads et des données sensibles, les espaces de noms utilisateur dans les pods pour se protéger contre l’élévation des privilèges, tandis que le Confidential Compute Attestation Operator fournit des services d’attestation pour les workloads de conteneurs confidentiels, protégeant ainsi les données exploitées.

– Disponibilité
Red Hat OpenShift 4.17 est d’ores et déjà disponible à tous. Pour en savoir plus, y compris sur la manière de mettre à niveau la plateforme pour profiter de la version la plus récente, consulter ce lien. Red Hat OpenShift Lightspeed est désormais disponible en avant-première technologique. Les clients qui disposent d’une souscription à Azure OpenAI, OpenAI WatsonX.ai, ou encore à OpenShift AI ou Red Hat Enterprise Linux AI peuvent installer OpenShift Lighspeed rapidement et facilement au sein de leur cluster et le paramétrer pour le fournisseur de modèle de leur choix.