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Lors de la Cloud Next 2026, Google a annonc\u00e9 des composants qui transforment le multi-cloud d’une th\u00e9orie architecturale en une d\u00e9cision op\u00e9rationnelle. Les DACH-CIO qui pensent encore que la strat\u00e9gie cross-cloud \u00e9choue \u00e0 cause des co\u00fbts d’egress et des silos de donn\u00e9es devraient y regarder de plus pr\u00e8s : le levier n’est plus le compute, mais l’emplacement des donn\u00e9es et le co\u00fbt de leur d\u00e9placement.<\/strong><\/p>\n Ceux qui ont s\u00e9rieusement tent\u00e9 ces trois derni\u00e8res ann\u00e9es d’\u00e9tendre des workloads sur deux hyperscalers connaissent la r\u00e9action du c\u00f4t\u00e9 des DAF : les co\u00fbts d’egress. AWS, Azure et GCP facturent des montants par gigaoctet de trafic sortant qui, cumul\u00e9s sur un pipeline de 80 t\u00e9raoctets par mois, atteignent rapidement cinq chiffres. Ces tarifs ne sont pas un hasard, ils repr\u00e9sentent ce \u00e0 quoi ressemble le vendor lock-in dans une ligne de bilan. Les donn\u00e9es stock\u00e9es une fois dans un bucket en ressortent \u00e0 prix d’or.<\/p>\n La fonction de mise en cache cross-cloud pr\u00e9sent\u00e9e par Google lors de la Next 2026 s’attaque pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 ce probl\u00e8me. Elle stocke localement dans le cache du lakehouse les donn\u00e9es qui ont \u00e9t\u00e9 transf\u00e9r\u00e9es une fois au-del\u00e0 de la fronti\u00e8re cloud, de sorte que les requ\u00eates r\u00e9currentes n’entra\u00eenent plus d’egress \u00e0 chaque fois. Pour une configuration de reporting qui consomme quotidiennement le m\u00eame jeu de donn\u00e9es depuis un bucket S3, cela signifie id\u00e9alement un ordre de grandeur en moins de trafic sortant. La v\u00e9rit\u00e9 architecturale derri\u00e8re cela : le caching n’est pas nouveau, mais lorsqu’un hyperscaler le propose comme service natif au-del\u00e0 des fronti\u00e8res cloud, cela modifie radicalement le calcul de ROI pour le cross-cloud.<\/p>\n Un groupe industriel de taille moyenne qui collecte ses donn\u00e9es machine dans AWS S3 et les analyse via GCP BigQuery g\u00e9n\u00e8re, selon ses propres chiffres, environ 12 To d’egress cross-cloud par mois. Aux tarifs actuels d’AWS, cela repr\u00e9sente pr\u00e8s de 1 080 euros par mois, uniquement pour le d\u00e9placement des donn\u00e9es. Avec un taux de cache hit de 70 % sur les requ\u00eates d’analytics r\u00e9currentes, le trafic sortant chute \u00e0 environ 3,6 To, et la facture \u00e0 environ 330 euros. Sur l’ann\u00e9e, cela repr\u00e9sente une diff\u00e9rence de 9 000 euros pour un seul flux de donn\u00e9es. Ceux qui g\u00e8rent plusieurs pipelines de ce type parlent rapidement d’effets \u00e0 six chiffres.<\/p>\n Le deuxi\u00e8me changement provient du Lakehouse lui-m\u00eame. Google qualifie cette nouvelle variante de \u00ab borderless \u00bb (sans fronti\u00e8res) : la couche Lakehouse peut r\u00e9f\u00e9rencer des tables physiquement situ\u00e9es dans S3 ou Azure Data Lake, sans qu’il soit n\u00e9cessaire de r\u00e9pliquer les donn\u00e9es dans BigQuery. Pour les \u00e9quipes d’ing\u00e9nierie, cela signifie : moins d’ETL, moins de jobs de synchronisation, moins de points o\u00f9 une d\u00e9rive de sch\u00e9ma peut casser un rapport. Pour les DSI, cela signifie que la question de savoir o\u00f9 les donn\u00e9es \u00ab doivent r\u00e9sider \u00bb peut \u00eatre r\u00e9examin\u00e9e sur les plans politique et contractuel, sans que chaque r\u00e9ponse ne d\u00e9clenche imm\u00e9diatement un projet de migration.<\/p>\n L’envers de la m\u00e9daille : celui qui contr\u00f4le la couche Lakehouse contr\u00f4le la logique de requ\u00eate. Google se positionne ici comme un interm\u00e9diaire neutre, ce qui est strat\u00e9giquement judicieux, car son propre moteur de calcul devient le moteur de requ\u00eate standard sur des buckets externes. AWS et Azure ont des initiatives comparables, mais sont chacun plus fortement ancr\u00e9s dans leur propre \u00e9cosyst\u00e8me. Le choix de la couche Lakehouse qui deviendra le standard de facto dans une entreprise DACH est donc une d\u00e9cision strat\u00e9gique de fournisseur avec une longue dur\u00e9e de vie.<\/p>\n \u00ab Le multi-cloud \u00e9tait jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent une r\u00e9ponse de conformit\u00e9. Avec les nouvelles couches de Lakehouse et de caching, cela devient une option architecturale, mais le choix de qui pilote la couche donn\u00e9es reste une d\u00e9cision de verrouillage \u00e0 long terme. \u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n La Gemini Enterprise Agent Platform et l’Agentic Data Cloud repr\u00e9sentent l’annonce la plus strat\u00e9gique. Google regroupe le registre des agents, le registre des comp\u00e9tences, le registre des outils et la gouvernance dans une couche explicitement con\u00e7ue pour piloter conjointement les workloads AWS, Azure et GCP. Ainsi, Google ne mise pas sur \u00ab migrez vos applications chez nous \u00bb, mais sur \u00ab nous devenons le plan de contr\u00f4le de vos applications existantes \u00bb. Du point de vue du DSI, cela est attractif car cela modifie le rapport d’investissement : au lieu de financer un projet de migration de workload, on paie un abonnement de contr\u00f4le abstrait.<\/p>\n Cependant, cela ne fait que d\u00e9placer le risque d’un niveau vers le haut. Celui qui d\u00e9couvrira dans deux ans que le registre des agents et l’inventaire des outils se trouvent chez Google vivra le m\u00eame effet de verrouillage avec \u00ab nous changeons de plan de contr\u00f4le \u00bb que le multi-cloud \u00e9tait cens\u00e9 \u00e9viter. La seule r\u00e9ponse durable : imposer des standards ouverts pour les d\u00e9finitions d’agents, les sch\u00e9mas de comp\u00e9tences et les manifestes d’outils, avant que des formats propri\u00e9taires ne cr\u00e9ent des faits accomplis.<\/p>\n Ce qui passe souvent inaper\u00e7u dans le d\u00e9bat architectural : le RGPD, NIS2 et l’AI Act europ\u00e9en ne prescrivent pas de fournisseur cloud, mais ils dictent o\u00f9 les donn\u00e9es sont trait\u00e9es et qui peut y acc\u00e9der. Une couche de caching cross-cloud qui conserve des donn\u00e9es personnelles dans un cache GCP, alors que la table source se trouve dans un data center AWS allemand, n’est pas trivial sur le plan de la protection des donn\u00e9es. La question op\u00e9rationnelle est : quelle cat\u00e9gorie de donn\u00e9es peut \u00eatre mise en cache, et o\u00f9 ? Et comment le cycle de vie du cache est-il document\u00e9 lorsque l’autorit\u00e9 de r\u00e9gulation pose des questions ?<\/p>\n La r\u00e9ponse des fournisseurs sera un \u00ab caching pilot\u00e9 par politiques \u00bb, c’est-\u00e0-dire des r\u00e8gles d\u00e9finissant quelles classes de donn\u00e9es peuvent franchir quelles fronti\u00e8res cloud. En pratique, cela signifie qu’un sch\u00e9ma de classification des donn\u00e9es doit \u00eatre en place avant la premi\u00e8re mise en production d’un pipeline cross-cloud. Celui qui reporte cette \u00e9tape s’expose \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des constats d’audit.<\/p>\n 1. O\u00f9 se trouvent les donn\u00e9es sources, et o\u00f9 peuvent se trouver leurs copies ?<\/strong> Le caching semble \u00eatre une question de performance, mais c’est une question de conformit\u00e9. Sans classification des donn\u00e9es, pas de cache cross-cloud.<\/p>\n 2. Quel moteur de requ\u00eate deviendra le standard ?<\/strong> Les couches Lakehouse ont une demi-vie de cinq \u00e0 dix ans. Le choix de savoir si BigQuery, Athena, Synapse ou Snowflake deviendra le chemin de requ\u00eate dominant est une d\u00e9cision strat\u00e9gique de fournisseur, pas une d\u00e9cision d’outillage.<\/p>\n 3. Qui contr\u00f4le le plan de contr\u00f4le des agents ?<\/strong> Si le registre des agents et l’inventaire des outils se trouvent chez un hyperscaler, le multi-cloud est efficace au niveau du calcul, mais centralis\u00e9 au niveau de l’intelligence. Il faut engager d\u00e8s maintenant les discussions sur les standards ouverts, pas dans deux ans.<\/p>\n Google n\u2019a pas communiqu\u00e9 de tarifs s\u00e9par\u00e9s lors de la pr\u00e9sentation. La logique \u00e9conomique r\u00e9side dans la r\u00e9duction des frais de sortie existants. Le cache lui-m\u00eame est factur\u00e9 via des r\u00e9servations de slots BigQuery ou en mode tarifaire \u00e0 la demande, c\u2019est-\u00e0-dire via la couche compute, et non via un tarif de cache d\u00e9di\u00e9.<\/p>\n<\/details>\n Actuellement, oui. La mise en \u0153uvre du lakehouse multi-cloud suppose que BigQuery soit le moteur de requ\u00eate. AWS et Azure proposent des approches comparables (Athena Federated Queries, Synapse Link), qui placent chacune leur moteur natif au c\u0153ur du dispositif. Une v\u00e9ritable neutralit\u00e9 vis-\u00e0-vis des fournisseurs n\u2019existe que via des standards ouverts comme Apache Iceberg, que les trois hyperscalers prennent d\u00e9sormais en charge.<\/p>\n<\/details>\n Cela devient pertinent d\u00e8s qu\u2019une entreprise exploite deux comptes cloud productifs en parall\u00e8le, une situation plus fr\u00e9quente qu\u2019on ne le pense dans les PME du DACH, souvent due \u00e0 des acquisitions ou \u00e0 des fournisseurs SaaS dont les backends cloud sont fig\u00e9s. Si vous payez plus de 500 euros de frais de sortie par mois, il est temps de calculer le retour sur investissement.<\/p>\n<\/details>\n Trois \u00e9l\u00e9ments : un sch\u00e9ma de classification des donn\u00e9es avec des autorisations de cache claires par cat\u00e9gorie, une d\u00e9cision sur le moteur de requ\u00eate qui deviendra la langue standard, et un processus d\u2019escalade document\u00e9 pour les r\u00e9sultats d\u2019audit concernant le contenu du cache. Sans ces trois points, la premi\u00e8re lettre des autorit\u00e9s sera douloureuse.<\/p>\n<\/details>\n Un CDN acc\u00e9l\u00e8re la diffusion de contenus en bordure du r\u00e9seau. Le cache de sortie intervient plus en amont : il maintient les jeux de donn\u00e9es fr\u00e9quemment interrog\u00e9s \u00e0 proximit\u00e9 de la r\u00e9gion compute, afin que les requ\u00eates multi-cloud r\u00e9p\u00e9t\u00e9es n\u2019engendrent pas \u00e0 chaque fois des frais de sortie co\u00fbteux. Le gain ne r\u00e9side pas dans la latence, mais dans la courbe des co\u00fbts.<\/p>\n Source de l’image : g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par IA (juin 2026), certificat C2PA int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 l’image<\/em><\/p>\nLes points cl\u00e9s en bref<\/h2>\n
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L’egress, une taxe cach\u00e9e sur toute id\u00e9e de multi-cloud<\/h2>\n
Un exemple DACH rend l’ampleur tangible<\/h3>\n
Du silo de donn\u00e9es au Lakehouse sans fronti\u00e8res<\/h2>\n
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Stack d’agents : qui contr\u00f4le les donn\u00e9es contr\u00f4le les comp\u00e9tences<\/h2>\n
La conformit\u00e9 s’invite dans la couche cross-cloud<\/h2>\n
Trois questions \u00e0 se poser avant la prochaine \u00e9tape multi-cloud<\/h2>\n
Foire aux questions<\/h2>\n
Quel est le co\u00fbt concret du cache multi-cloud ?<\/strong><\/summary>\n
Est-ce que cela ne fonctionne qu\u2019avec Google au centre ?<\/strong><\/summary>\n
Est-ce pertinent pour les PME du DACH ou uniquement un sujet pour les grands groupes ?<\/strong><\/summary>\n
Quels points faut-il clarifier avant de lancer un premier projet de pipeline multi-cloud ?<\/strong><\/summary>\n
En quoi le cache de sortie diff\u00e8re-t-il d\u2019un CDN classique ?<\/strong><\/summary>\n
Plus de contenus du r\u00e9seau MBF Media<\/h3>\n
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