Alternative UE-uniquement à Google Cloud Platform.

Google Cloud est le plus petit des trois hyperscalers américains en part de marché européenne, mais possède la marque data-engineering la plus forte. Cette marque est justement le défi de la migration : BigQuery, Vertex AI, Spanner et le reste du catalogue GCP sont d'excellents outils, et il n'existe pas de remplacement souverain européen équivalent pour certains d'entre eux. La réponse honnête est que pour la plupart des charges de travail du marché intermédiaire - applications web, API, e-commerce - la pile souveraine européenne est parfaitement adaptée. Pour les charges de travail spécialisées en data-engineering ou en ML, la discussion est plus nuancée. Nous vous indiquerons dans quelle catégorie se situe la vôtre.

États-Unis Stack de remplacement, UE uniquement 14 services cartographiés

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Fournisseur: Google Cloud Platform
Siège: Mountain View, CA
Juridiction: États-Unis
Régime juridique: CLOUD Act, FISA 702, EO 12333

Une "région UE" n'est pas la souveraineté. Quatre questions tranchent.

La résidence des données indique où se trouvent les bits. La souveraineté indique quel système juridique peut en imposer l'accès. La réponse doit tenir sur les quatre points, sinon la stack n'est pas souveraine.

Résidence

Où les données sont-elles physiquement stockées ?

Pas "dans le cloud" : quel centre de données, dans quel pays, sous quelle juridiction.

Sous-traitants

Qui d'autre est dans votre chemin de données ?

Chaque fournisseur qui touche les données : le CDN, le relais e-mail, le tracker d'erreurs, le pipeline analytics.

Juridiction

Quelles lois peuvent contraindre à la divulgation ?

Un fournisseur dont le siège est aux États-Unis relève de la FISA 702 et du CLOUD Act, même si les données se trouvent à Francfort.

Garde des clés

Qui détient réellement les clés de chiffrement ?

Si le fournisseur cloud détient à la fois les données et les clés, il peut les lire, quel que soit le DPA.

Échoue AWS · Azure · GCP · Région UE

Échoue sur la juridiction et la garde des clés.

Bits en UE, maison mère américaine, sous-traitants américains dans le chemin par défaut, clés gérées par le fournisseur.

Réussit Stack géré par Binadit

Réussit sur les quatre.

Hébergé en UE sur une infrastructure au siège européen. Zéro sous-traitant américain dans le chemin par défaut. Clés détenues par le client ou par un KMS européen. Nommés dans votre DPA Article 28.

Pourquoi les équipes partent Google Cloud Platform

Les sorties de GCP que nous avons évaluées proviennent généralement de deux angles : une charge de travail régulée qui a démarré modestement sur GCP et qui doit désormais respecter la conformité Schrems II pour se développer, ou un SaaS B2B dont les clients entreprises (banques allemandes, gouvernement français, secteur de la santé néerlandais) ont explicitement exigé dans le contrat l'absence de sous-traitant sous juridiction américaine. Les contestations juridiques du Data Privacy Framework UE-US de 2024 ont ajouté un troisième déclencheur : une préoccupation au niveau de la direction concernant un nouveau revirement du mécanisme de transfert. Les offres souveraines sous licence améliorent la documentation mais héritent de la technologie américaine sous-jacente.

Google Cloud Platform services et leurs équivalents UE-uniquement

Une migration n'est pas "échanger une boîte contre une autre". La cartographie ci-dessous est ce que nous exécutons pour les clients qui quittent Google Cloud Platform au titre de Schrems II : juridiction UE complète, aucune maison mère américaine dans le chemin des données.

Google Cloud Platform service	Ce que nous utilisons à la place	Note d'ingénierie
Compute Engine (GCE)	Binadit Managed Cloud Platform. Machines virtuelles KVM sur Debian ou Ubuntu, provisionnées avec Terraform et configurées avec Ansible.	Le pricing par vCPU est nettement plus bas chez les fournisseurs EU ; les instances réservées sont inutiles à l'échelle habituelle.
Cloud Storage	Binadit Managed Cloud Platform. MinIO ou Ceph RGW, compatible S3.	Des APIs compatibles S3 sur l'ensemble de ces options ; les changements de SDK sont minimes.
Cloud SQL	Binadit Managed Cloud Platform. PostgreSQL ou MySQL avec Patroni pour le failover et pgBackRest pour la restauration point-in-time.	La réplication en streaming permet de basculer avec quelques secondes d'interruption plutôt qu'une fenêtre de maintenance, et les restaurations sont testées régulièrement plutôt que présumées fonctionnelles.
GKE (managed Kubernetes)	Binadit Managed Cloud Platform. Kubernetes sur Debian ou Talos, avec réseau Cilium et cert-manager pour les certificats.	GKE Autopilot n'a pas d'équivalent direct ; pour la plupart des charges de travail, un K8s managé suffit. Talos sur bare metal est notre configuration privilégiée pour les environnements de haute confiance.
Cloud Run	Binadit Managed Cloud Platform. Images Docker construites dans GitLab CI et déployées sur Kubernetes, avec environnements de review par branche.	Knative est le projet upstream de Cloud Run ; la migration consiste essentiellement à redéployer sur un cluster Knative hébergé en UE.
BigQuery	Binadit Managed Cloud Platform. ClickHouse ou PostgreSQL avec extensions columnar, modélisé avec dbt.	Aucun équivalent souverain 1:1 à l'échelle de BigQuery. ClickHouse self-hosted est le pattern de production ; pour une vraie conformité Schrems II, c'est la charge de travail que la plupart des clients maintiennent sur un hybride documenté.
Cloud Pub/Sub	Binadit Managed Cloud Platform. RabbitMQ, NATS, ou Redis Streams, selon les garanties de livraison.	Kafka est le pattern standard pour les flux d'événements à volume élevé ; NATS est plus léger.
Cloud Functions	Binadit Managed Cloud Platform. Knative ou OpenFaaS sur votre cluster Kubernetes.	La migration des fonctions est mécanique ; la performance de cold-start sur les options souveraines européennes est compétitive.
Cloud DNS	Binadit Managed Cloud Platform. PowerDNS ou Knot, en autorité, signés DNSSEC.	Migration de zone standard via AXFR ou export de zone.
Cloud CDN / Cloud Armor	Nous mettons en place et exploitons un CDN européen pour vous : Bunny.net ou KeyCDN, avec du caching Nginx et Varnish à votre origine.	Un CDN est l'une des rares couches que nous n'exploitons pas nous-mêmes. Nous choisissons le fournisseur européen, configurons les en-têtes de cache, la stratégie de purge et l'origin shielding, et l'exploitons dans le cadre du service managé.
IAM / Cloud Identity	Binadit Managed Cloud Platform. Keycloak ou Authentik comme fournisseur d'identité, avec OIDC et SAML.	La migration OIDC/SAML est un chemin bien balisé ; l'identité Workspace est une décision distincte.
Cloud Operations (Stackdriver)	Binadit Managed Cloud Platform. Prometheus, Grafana, Loki et Tempo, connectés avec OpenTelemetry.	L'instrumentation OpenTelemetry rend la migration côté application triviale.
Vertex AI / model APIs	Binadit Private Infrastructure. Modèles open-weight self-hosted sur matériel GPU dédié, servis via vLLM ou Ollama.	C'est ici que nous sommes le plus susceptibles de vous dire honnêtement que la réponse est hybride. La qualité des modèles de pointe n'est pas encore atteignable en self-hosting aujourd'hui.
Firestore / Firebase	Binadit Managed Cloud Platform. Replica sets MongoDB, ou PostgreSQL avec JSONB lorsque le modèle documentaire est plus mince qu'il n'y paraît.	La synchronisation temps réel de Firestore est l'élément le plus difficile à remplacer ; pour les charges de travail documentaires, PostgreSQL + LISTEN/NOTIFY convient généralement.

Compute Engine (GCE)

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Machines virtuelles KVM sur Debian ou Ubuntu, provisionnées avec Terraform et configurées avec Ansible.
Note d'ingénierie: Le pricing par vCPU est nettement plus bas chez les fournisseurs EU ; les instances réservées sont inutiles à l'échelle habituelle.

Cloud Storage

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. MinIO ou Ceph RGW, compatible S3.
Note d'ingénierie: Des APIs compatibles S3 sur l'ensemble de ces options ; les changements de SDK sont minimes.

Cloud SQL

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. PostgreSQL ou MySQL avec Patroni pour le failover et pgBackRest pour la restauration point-in-time.
Note d'ingénierie: La réplication en streaming permet de basculer avec quelques secondes d'interruption plutôt qu'une fenêtre de maintenance, et les restaurations sont testées régulièrement plutôt que présumées fonctionnelles.

GKE (managed Kubernetes)

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Kubernetes sur Debian ou Talos, avec réseau Cilium et cert-manager pour les certificats.
Note d'ingénierie: GKE Autopilot n'a pas d'équivalent direct ; pour la plupart des charges de travail, un K8s managé suffit. Talos sur bare metal est notre configuration privilégiée pour les environnements de haute confiance.

Cloud Run

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Images Docker construites dans GitLab CI et déployées sur Kubernetes, avec environnements de review par branche.
Note d'ingénierie: Knative est le projet upstream de Cloud Run ; la migration consiste essentiellement à redéployer sur un cluster Knative hébergé en UE.

BigQuery

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. ClickHouse ou PostgreSQL avec extensions columnar, modélisé avec dbt.
Note d'ingénierie: Aucun équivalent souverain 1:1 à l'échelle de BigQuery. ClickHouse self-hosted est le pattern de production ; pour une vraie conformité Schrems II, c'est la charge de travail que la plupart des clients maintiennent sur un hybride documenté.

Cloud Pub/Sub

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. RabbitMQ, NATS, ou Redis Streams, selon les garanties de livraison.
Note d'ingénierie: Kafka est le pattern standard pour les flux d'événements à volume élevé ; NATS est plus léger.

Cloud Functions

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Knative ou OpenFaaS sur votre cluster Kubernetes.
Note d'ingénierie: La migration des fonctions est mécanique ; la performance de cold-start sur les options souveraines européennes est compétitive.

Cloud DNS

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. PowerDNS ou Knot, en autorité, signés DNSSEC.
Note d'ingénierie: Migration de zone standard via AXFR ou export de zone.

Cloud CDN / Cloud Armor

Ce que nous utilisons à la place: Nous mettons en place et exploitons un CDN européen pour vous : Bunny.net ou KeyCDN, avec du caching Nginx et Varnish à votre origine.
Note d'ingénierie: Un CDN est l'une des rares couches que nous n'exploitons pas nous-mêmes. Nous choisissons le fournisseur européen, configurons les en-têtes de cache, la stratégie de purge et l'origin shielding, et l'exploitons dans le cadre du service managé.

IAM / Cloud Identity

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Keycloak ou Authentik comme fournisseur d'identité, avec OIDC et SAML.
Note d'ingénierie: La migration OIDC/SAML est un chemin bien balisé ; l'identité Workspace est une décision distincte.

Cloud Operations (Stackdriver)

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Prometheus, Grafana, Loki et Tempo, connectés avec OpenTelemetry.
Note d'ingénierie: L'instrumentation OpenTelemetry rend la migration côté application triviale.

Vertex AI / model APIs

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Private Infrastructure. Modèles open-weight self-hosted sur matériel GPU dédié, servis via vLLM ou Ollama.
Note d'ingénierie: C'est ici que nous sommes le plus susceptibles de vous dire honnêtement que la réponse est hybride. La qualité des modèles de pointe n'est pas encore atteignable en self-hosting aujourd'hui.

Firestore / Firebase

Ce que nous utilisons à la place: Binadit Managed Cloud Platform. Replica sets MongoDB, ou PostgreSQL avec JSONB lorsque le modèle documentaire est plus mince qu'il n'y paraît.
Note d'ingénierie: La synchronisation temps réel de Firestore est l'élément le plus difficile à remplacer ; pour les charges de travail documentaires, PostgreSQL + LISTEN/NOTIFY convient généralement.

Comment nous migrons depuis Google Cloud Platform

Une migration typique de mid-market se déroule en trois phases. Les chiffres ci-dessous supposent une équipe d'ingénierie de 6 à 10 personnes et une stack applicative modérément complexe.

Semaines 1-2

Audit du périmètre et de l'ingénierie des données

Inventoriez les services GCP, classez-les selon la nécessité de souveraineté. Attention particulière à l'utilisation de BigQuery et Vertex - elles définissent la forme de la migration. Résultat : un plan par phases plus la décision explicite sur les charges de travail data-engineering.
Semaines 3-6

Edge, dépendances secondaires, préparation IAM

Cloud DNS, CDN, monitoring et Cloud Storage migrés en premier. Keycloak déployé en parallèle de Cloud Identity pour une exécution parallèle. Pré-provisionnement du compute sur infrastructure UE.
Semaines 6-14

Bascule principale + décision analytics

Les charges de travail GCE/GKE basculent avec un déploiement blue-green. Cloud SQL est répliqué puis basculé. BigQuery est soit migré vers ClickHouse, soit conservé dans un modèle hybride documenté avec les données personnelles supprimées à la frontière. Les charges de travail Vertex AI sont déplacées vers Mistral ou des équivalents auto-hébergés.

TCO sur 5 ans des sorties GCP que nous avons réalisées : 30-50% moins cher pour les workloads prévisibles. L'exception concerne l'analytique intensive en BigQuery - dans ce cas, l'économie opérationnelle de GCP justifie souvent de le conserver en mode hybride (avec anonymisation des données personnelles à la frontière) plutôt que de migrer.

Questions fréquemment posées

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Les "Sovereign Controls" de GCP ou une offre souveraine sous licence résolvent-elles le problème ?

Sovereign Controls (anciennement Google Cloud Sovereign) ajoute une séparation opérationnelle : personnel résident dans l'UE, contrôle des clés de chiffrement, journalisation d'audit. Cela ne change pas la juridiction sous-jacente - Google LLC reste propriétaire de la technologie. Les offres souveraines sous licence utilisent la même technologie sous licence ; la réserve se situe au niveau de la couche technologique. Pour la plupart des analyses Schrems II, les deux constituent des améliorations mais pas une souveraineté complète.

Pouvons-nous conserver BigQuery et migrer tout le reste ?

Oui, et c'est un schéma courant. La discipline : nettoyer ou anonymiser les données personnelles à la frontière d'ingestion afin que ce qui entre dans BigQuery ne soit plus soumis au RGPD. Documentez cette frontière dans votre DPA. Nous avons mis en œuvre ce schéma pour plusieurs workloads d'analytique de moyenne envergure.

Quelle est l'alternative ML/AI réaliste ?

Mistral AI (FR) pour des modèles de fondation d'une qualité comparable à la classe GPT-4 sous juridiction européenne. Aleph Alpha (DE) pour les workloads LLM souverains par conception. Pour l'entraînement, le matériel GPU dédié en UE couvre la plupart des cas d'usage. L'écart avec Vertex AI se situe dans la finition des outils, pas dans la capacité brute.

Comment la migration GKE se compare-t-elle à AKS ou EKS ?

Mécaniquement similaire - les charts Helm, les manifests et les pipelines CI/CD se transfèrent proprement. Les addons spécifiques à GKE (Workload Identity, cert-manager géré par GKE) doivent être remplacés par des équivalents standards. Prévoyez 1 à 2 semaines pour la migration des addons K8s.

Combien de temps dure une sortie de GCP ?

Pour une application mid-market (GCE, Cloud SQL, GKE, Cloud Storage, sans BigQuery) : 10 à 14 semaines de délai. Avec un partenaire d'infrastructure managée : 6 à 10 semaines. L'intégration de BigQuery ajoute 4 à 8 semaines selon la cible de migration.

Qu'en est-il de Workspace (Gmail, Docs, Drive) ?

Workspace fait l'objet d'une discussion distincte de l'infrastructure GCP. Beaucoup de clients adoptent une approche hybride : l'infrastructure GCP est remplacée, Workspace est conservé avec une exposition documentée. Le chemin de migration vers mailbox.org pour Workspace est bien pris en charge.

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