Architecture Lambda, Kappa ou Datalake : comment les exploiter ?
Aucune technologie ne permettant de résoudre seule des problématiques complexes liées à l’exploitation des données, trois types d’architectures Big Data ont été pensées pour y répondre. Celles-ci touchent à la transformation rapide des données stockées, au traitement des données et à la configuration de vues complètes des données traitées. Nos explications sur l’architecture Lambda, l’architecture Kappa et le Datalake dans cet article.
Conteneurisation et Virtualisation : où se situe le point de bascule ?
Bien que la virtualisation reste encore la technologie la plus en vue sur le marché du Cloud, la conteneurisation répond elle aussi à des besoins d’hébergement d’applications métiers, web et mobile. L’adoption de ces solutions semble être d’ailleurs partagée auprès des DSI d’entreprises.
Mais alors dans quel cas le choix d’une solution est-il fait au dépend de l’autre ? Rentrent-elles vraiment en concurrence ? « Oui et Non ». Nous vous éclairons ici sur cette bonne réponse de normand qui ne semble pas être si loin de la vérité… 🙂
L’industrialisation du cloud au service de l’architecture Big Data
A l’air du Big Data et de la Fast Data, les enjeux de rapidité et d’efficacité sont majeurs. Le cloud ayant pris place dans les infrastructures IT, il est difficile de ne pas être tenté d’associer les deux.
Hadoop et Ansible – épisode 3 : Hive/Impala
A l’ère du tout automatique, penchons-nous sur une méthode qui fait ses preuves chez nos clients : incorporer Ansible dans les déploiements Big Data. Pour clore cette série d’articles, nous allons voir comment gérer automatiquement les structures des tables Impala et Hive avec Ansible. Episode 3 – Impala / Hive Dans certains projets clients on …
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Temps réel ou streaming de données : préparation et optimisation
Derrière le buzz word “IOT” (Internet Of Things) se trouve la notion de temps réel. Celle-ci permet par exemple de récupérer des données de téléphones, de géolocalisation (etc.) en continu et de les stocker dans un Datalake à des fins d’analyse. Ces systèmes sont de plus en plus utilisés pour gérer les événements des différents systèmes …
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Hadoop et Ansible – épisode 2 : Module Ansible HDFS
A l’air du tout automatique, penchons-nous sur une méthode qui fait ses preuves chez nos clients : incorporer Ansible dans les déploiements Big Data. Pour cette série d’articles nous allons voir comment nous automatisons nos déploiements Big Data avec Ansible. Episode 2 : Module Ansible HDFS Contexte Précédemment nous vous parlions d’une méthode que nous avons …
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Conteneurs et automatisation, rassembler pour mieux régner
Les conteneurs sont devenus en quelques années, un enjeu de taille ! A droite, à gauche, il y en a partout. Mais comment s’y retrouver ? Continuons de creuser l’automatisation (des conteneurs) avec différents articles qui ont retenu notre attention en Mai. “One product to rule them all” Distelli est un ensemble de 4 produits …
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Hadoop et Ansible – épisode 1 : HDFS
A l’air du tout automatique, penchons-nous sur une méthode qui fait ses preuves chez nos clients : incorporer Ansible dans les déploiements Big Data. Pour cette série d’articles nous allons voir comment nous automatisons nos déploiements Big Data avec Ansible. Episode 1 : HDFS Contexte Nous intervenons la majeure partie du temps sur des environnements sécurisés …
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Deep Learning, du commencement au Big Data contemporain
Par où commencer avec le Big Data ? Comment choisir les composants ? Quelles architectures ? Et après ? Deep Learning, kesako ? Autant de questions sans réponse lorsqu’on se lance dans le grand bain de la data. On essaye de vous aiguiller avec cette sélection d’articles qui ont attiré notre attention lors du mois …
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Analyse et optimisation : la donnée au coeur du métier
l’analyse de données est un enjeux majeur et prend de plus en plus d’ampleur. Pour arriver à extraire des informations pertinentes il est primordiale d’avoir une plateforme optimisée et réactive. Jetons un œil à ce qui à retenu notre attention en mars à ce sujet ! Analyse de données avec Python 3 Une introduction au Time-Series …
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Faire ses propres providers #Terraform, c'est pas sorcier !
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