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Commencer avec Hadoop

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Présentation faite à la journée Microsoft Insight, tenue à Montréal le 4 décembre 2013.

Présentation faite à la journée Microsoft Insight, tenue à Montréal le 4 décembre 2013.

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  • 1. Hadoop en Entreprise Les vraies opportunités aujourd’hui 4 décembre, 2013
  • 2. Marc-Eric LaRocque • • • • Associé principal chez Consultant depuis 1997 En données et en BI depuis 1994 BI et données mais avec un focus sur –Gestion de projet et programme –Stratégie –Agilité • MBA, PMP, CBIP et CSM • Président du Salon BI
  • 3. Hadoop = Big Data?
  • 4. Hadoop: cool, mais utile?
  • 5. Une seule diapositive, promis POURQUOI PROCIMA EXPERTS?
  • 6. Pourquoi Procima Experts? Partenaires Partenaires Procima est intégrateur de solutions Hortonworks Procima est intégrateur de solutions Microsoft BI Partenaires technologiques Microsoft HDInsight Server Hadoop sur Windows Azure
  • 7. HDInsight, Hadoop et Hortonworks Data Platform UN PEU DE BACKGROUND
  • 8. Big Data Microsoft et Hadoop INSIGHT Self-Service Collaboration Corporate Apps Devices DATA ENRICHMENT Discover Combine Refine DATA MANAGEMENT Relational Non-relational Analytical Streaming
  • 9. Hadoop derrière les couvertes Stockage distribué Traitement distribué “MPP” sur stéroide
  • 10. Hadoop dans HDInsight
  • 11. C’est la question qui vaut la peine d’être répondue POURQUOI HADOOP EST PLUS QUE COOL, MAIS PEUT ÊTRE UTILE
  • 12. Cadre d’évaluation Revenue Generation Cost Savings • Archivage de données • Analyses Exploratoires • Analyse de Découverte • Engins de recommandations • Analyses de sentiments
  • 13. Mais on peut faire tout ceci avec une BD?
  • 14. Vrai, mais Hadoop est différent 1. Peut gérer et traiter des volumes massifs “facilement”. Sans dépenser une fortune en équipement. 2. Pas une BD*, mais un système de stockage de fichiers. Donc la structure est imposée à la lecture * une BD peu être créée sur HDFS
  • 15. Structure imposée à la lecture • Une BD nous force à structurer pour pouvoir insérer • Structurer requiert –De l’analyse –De l’architecture –Du design –Du développement “up-front” –Donc…de l’argent • Structurer nous force à faire des choix de priorités • Sans avoir à structurer à l’écriture –On peut insérer plein de choses sans investissement “up-front” –On structure au moment ou le besoin d’analyse se manifeste –Si les données sont accessibles, on est déjà bien partis
  • 16. Ok, mais… Pourquoi stocker des données si on a pas l’intention de les analyser?
  • 17. Parce que la découverte est nonprévisible • Analyses Exploratoires • Analyse de Découverte
  • 18. Analyse et prédiction
  • 19. Proposition: Hadoop comme “data lake” • Amenez les données dans Hadoop autant que possible • Elles seront dispos au moment ou on en aura besoin pour analyse de découverte ou autre • Nous n’auront pas investi dans l’analyse et le design au début • Essentiellement, Hadoop comme landing-zone
  • 20. Le data lake nous supporte l’archivage aussi • Archivage de données • Analyses Exploratoires • Analyse de Découverte
  • 21. Parce qu’il en faut, c’est tout SECTION DES DESSINS TECHNIQUES
  • 22. Le “data lake” Insérer toutes les sources de données Data Lake, Data Reservoir, Landing Zone, Catch Basin, etc. Garde les données “en ligne” longtemps Peut garder les formats intermédiaires aussi
  • 23. Utiliser le data lake “Cruncher” les données en-place sans les transférer ailleurs pour analyses pointues
  • 24. En fait, on commence par où exactement? COMMENT COMMENCER
  • 25. Pour commencer 1. Comprendre ce qu’est Hadoop 2. Valider le business case possible 3. Valider le cadrage éventuel dans l’architecture informationnelle 4. Identifier les données et les fonction requises; valider qu’Hadoop couvre le besoin 5. Assurer que les différences de Hadoop par rapport aux technologies traditionnelles (RDBMS, appliance, etc.) sont mises en évidence par le business case choisit – pas de « trip techno » 6. Émettre un Document de Vision
  • 26. Document de Vision • • • • • • Énoncés de problèmes Fonctionnalités clés attendues Diagramme de contexte (sources, cible, etc.) Architecture conceptuelle pour solution éventuelle Architecture logique pour la PdC Cas d’utilisation de la solution –Acteurs, profils d’utilisation –Envergure des données –Détail des sources –Traitements à appliquer à la lecture –Requêtes à supporter par la PdC
  • 27. Exécution: la Preuve de concept (5 étapes) • Analyse et architecture • • • • • Cédule Kickoff Revue des besoins Analyse des données Conception de l’application • Installation • Configuration • Chargements, mise en place des données • Mise en place des composantes requises • Vérification • Déploiement • Transition (si la PdC demeure en place)
  • 28. CONCLUSION
  • 29. Conseils • • • • • • • • Informez-vous Soyez supportés Choisissez un business case clair, de base Assurez-vous que les bénéfices sont des retombées AFFAIRES Commencez par une preuve de concept Planifiez bien ce que vous désirez prouver Attachez les bons intervenants Utilisez Azure et HDInsight pour partir plus rapidement

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