Catégorie : Cloud

SQL à grande échelle : pourquoi MySQL, PostgreSQL et MariaDB soutiennent toujours les géants (et quelles leçons en tirer pour presque tous les projets)

Depuis des années, l’idée selon laquelle « SQL ne scale pas » sert souvent de raccourci mental : lorsque le produit se développe, on suppose qu’il faudra « sortir » d’une base de données relationnelle pour adopter des alternatives conçues pour répartir données et trafic dès le départ. La nuance embarrassante est que cette prétendue limite s’effondre dès qu’on observe le fonctionnement de plusieurs des plateformes les plus exigeantes au monde. La réalité est moins épique mais bien plus utile : faire évoluer SQL repose souvent sur l’architecture, l’exploitation et la discipline d’ingénierie, et non sur des « limitations intrinsèques » du modèle relationnel. En d’autres termes : si SQL sait répondre aux besoins des systèmes soumis à des pics

Comment le cloud transforme le développement logiciel

Ces dernières années, le cloud computing a révolutionné la manière dont les entreprises et les développeurs créent, déploient et gèrent leurs applications. Autrefois, le développement logiciel impliquait d’investir dans des serveurs physiques, une infrastructure locale et des processus de maintenance complexes. Aujourd’hui, grâce au cloud, il est possible de déployer des applications rapidement, de manière évolutive et efficace, en utilisant des modèles tels que l’Infrastructure en tant que Service (IaaS), la Plateforme en tant que Service (PaaS) et les architectures serverless. Cloud et nouvelles architectures Infrastructure en tant que Service (IaaS) IaaS permet aux entreprises de louer des ressources d’infrastructure, telles que des serveurs, du stockage et des réseaux, sans avoir besoin d’acquérir du matériel physique. Cela a changé la

La guerre silencieuse des GPU qui soutiennent l’IA (et pourquoi « plus rapide » ne signifie pas toujours « meilleur »)

La conversation publique sur l’Intelligence Artificielle se limite souvent à ce qui est visible : des modèles qui écrivent, créent des images ou programment. Mais en coulisses, dans la salle des machines, la véritable discussion tourne autour d’un enjeu crucial : quelle GPU acheter, louer ou déployer pour faire fonctionner tout cela sans faire exploser les coûts, sans augmenter la latence de façon insupportable, et sans limiter les performances par un goulet d’étranglement inattendu. Dans ce domaine, trois noms reviennent systématiquement dans tout projet sérieux : NVIDIA A100, NVIDIA H100 et NVIDIA H200. À première vue, ils composent une escalade logique de puissance. En pratique, le choix est plus compliqué : ce n’est pas toujours la GPU « la plus

Intel et ASML progressent en EUV High NA : l'EXE:5200B dépasse des tests clés et l'industrie envisage déjà des transistors avec des matériaux 2D

Intel et High-NA EUV : la promesse du « saut quantique » bute sur un goulet d’étranglement appelé OPC

La lithographie EUV de haute ouverture numérique (High-NA) se présente depuis plusieurs années comme la clé pour continuer à réduire la taille des composants lorsque le scaling traditionnel commence à se heurter aux limites de la physique. Cependant, dans les cercles techniques et lors de discussions avec des experts, se fait progressivement jour une vision moins héroïque et plus pragmatique : acheter une machine ne garantit pas une production en volume. La réalité, souvent rappelée lors de conversations récentes dans l’industrie, est que le véritable indicateur de maturité de la technology High-NA ne réside pas seulement dans le matériel fourni par ASML, mais surtout dans la maturité de l’écosystème qui l’entoure. Et dans cet écosystème, une composante arrive toujours en

Microsoft déploie son plan « Community-First » pour les centres de données d’IA : plus de coûts supportés par l’entreprise et plus de contrôle local

Microsoft a présenté une nouvelle initiative visant à construire et à exploiter des centres de données dédiés à l’Intelligence Artificielle, adoptant une approche visant à réduire la friction avec les communautés locales. Le programme, nommé Infrastructure IA axée sur la communauté, intervient à un moment où le déploiement d’infrastructures pour l’IA accélère les investissements dans le foncier, les travaux civils, l’électricité, la refroidissement et la connectivité, tout en multipliant les objections des riverains: impacts sur le prix de l’électricité et de l’eau, pressions sur les permis, la circulation des travaux et les services municipaux. La proposition de Microsoft repose sur cinq engagements qui, dans la pratique, visent à rendre la concertation avec le territoire plus prévisible : si un centre

NVIDIA prépare son offensive sur les portables Windows on Arm avec le N1X : une feuille de route filtrée vise 2026

NVIDIA souhaite étendre son rôle dans l’ère de l’intelligence artificielle au-delà des centres de données. Après des années de domination dans l’entraînement et l’inférence sur des infrastructures haute performance, la société accélère son implantation dans le secteur « client » : PC, edge computing et surtout portables équipés de Windows sur Arm (WoA). Selon un rapport de la chaîne d’approvisionnement, un lancement commercial de dispositifs équipés de la plateforme N1X est prévu pour le premier trimestre 2026, avec une transition vers la prochaine génération N2/N2X en 2027. La stratégie est claire : si NVIDIA parvient à s’imposer dans le segment des portables Windows haut de gamme avec sa propre plateforme (et un écosystème de validation de composants facilitant la vie

SQL à grande échelle : pourquoi MySQL, PostgreSQL et MariaDB soutiennent toujours les géants (et quelles leçons en tirer pour presque tous les projets)