Ce faisant, elles seront en mesure de simplifier le déploiement et l’intégration et d’automatiser les opérations de production avec des outils comme Gitlab.

Il faut également préciser que l’automatisation concerne l’ensemble du périmètre des tests techniques et fonctionnels. Cette automatisation est un moyen efficace et nécessaire de gagner du temps à l’exécution et donc d’optimiser fortement les ressources financières liées aux projets.

Différentes solutions, par exemple ALM, ont un impact positif en optimisant les tests applicatifs réalisés et en accélérant et fluidifiant les mises en production d’applications. Attention également à bien intégrer le sujet du Refactoring dans le développement des outils. Cela permet alors de bénéficier d’un code simple à faire évoluer et d’optimiser les performances de l’applicatif. Fort de ces éléments, il est alors possible d'accroître rapidement la vitesse d’exécution et le traitement des données tout en optimisant et en rationalisant les besoins en ressources machine.

Enfin, il faut noter que l’optimisation des bases de données permet de réaliser des économies significatives. En fait, une erreur fréquente est liée à la redondance des données produites par une application. Cela provient généralement d’un manque de communication entre la DSI et les métiers dès la conception de l’outil. Ainsi, dès sa mise en place, il faut s’assurer que les données nécessaires existent déjà dans le système d’information. Il sera alors aisé de les utiliser sans manipulation complexe tout en optimisant ses ressources stockage et les coûts associés.

L’architecture réactive comme amortisseur des coûts SI des entreprises

Il faut noter que les architectures réactives ainsi que les microservices sont également deux points clés pour contenir ses dépenses. En effet, la puissance consommée s’adapte directement en temps réel et à la demande. Notons enfin que le lancement d’un système flexible implique l'utilisation de bases de données distribuées telles que Cassandra et d’orchestrateurs de ressources machines comme Kubernetes.

Par Nidhal Daghrir, Directeur de projet chez Mind7 Consulting