Big data pierreevenou

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Big data pierreevenou

  1. 1. Big DataDéfinition, enjeux, technologies
  2. 2. Qu’est ce que le phénomène big data ? Définition 2
  3. 3. Accumulation sans fin de données numériques Gartner 2008Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 3
  4. 4. Liée à un contexte nouveau + de produits, de documents + d’applications de services + d’échanges, de transactions, de trafic + de terminaux, de devices + de clients, d’utilisateurs Tout est conservé !Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 4
  5. 5. Principales sources Média et divertissements Santé Sciences de la vie Vidéo surveillance Transports, logistique, télécommunicationsMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 5
  6. 6. Des données différentes Structurées Non structurées Organisées ; Produites en temps réel ; Types prédéterminés ; En flots continus ; Relations bien connues ; Méta taguées de façon disparate ; Accès transactionnel. De sources très disparates.Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 6
  7. 7. 3 caractéristiquesMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 7
  8. 8. x 44 en 10 ans Zo Eo Po To Go 1 000 000 000 000 25 000 000 000 000 000 000 de conteneurs (quatrillion)Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 8
  9. 9. Impacts sur les Data Centers. Pour les dix ans à venirMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 9
  10. 10. Big data  value Big Une valeur statistique Reporting Data mining Analyse prédictiveMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 10
  11. 11. De nouvelles opportunités Marché en croissance de 40% d’ici 2015 (IDC) ; Stockage la progression de 61% ; Convergence Big Data & Cloud Computing ; Un nouveau métier : Data Scientist.Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 11
  12. 12. De nouveaux défis Acquérir Sources multiples – Vélocité Organiser Stockage – Passage à l’échelle – Performances Analyser Fouille de données – Business intelligenceMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 12
  13. 13. Tendances, concepts et produits Solutions technologiques
  14. 14. Enablers Hyperscale computing + commodity hardware Un datacenter en mode open sourceMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 14
  15. 15. Scale out storage SCALE UP SCALE OUT Nouvelles Nouvelles Résea Ressources Ressources Ressources Ressources u inter ne Réseau externe (bus Ressources Ensemble de nœuds agissant comme système ou de stockage mém oire) Ressources •Plus extensible •Plus performant Système de stockage •Plus économique (-50 %)Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 15
  16. 16. NotOnlySQLBases de Données non relationnellesClé / valeurDocumentColonneGrapheAdapté aux architectures distribuéesFournit la tolérance aux pannesMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 16
  17. 17. Map Reduce2004, Google - MapReduce: Simplified Data Processing on Large ClusterDiviser les données traitées en parallèle (Map)Combiner l’ensemble des résultats (Reduce)Mardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 17
  18. 18. Plateforme Big Data Une architecture unifiéeMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 18
  19. 19. Dans tout ça L’open data
  20. 20. Données ouvertesDonnées variablesUn volume potentiellement conséquentDes mises à jour fréquentesUne valeur liée à l’analyse  Data BigMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 20
  21. 21. Exemple Elastic Web Map App ReduceMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 21
  22. 22. Merci de votre attentionMardi 22 Semaine européenne de l’Open Data | Pierre Evenou | 22

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