Morning with MongoDB Paris 2012 - Fast Connect

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Morning with MongoDB Paris 2012 - Fast Connect

  1. 1. SOA - BRMS - ESB - BPM – CEP – BAM - High Performance – Compute & Data Grid - Cloud Computing - Big Data – NoSQL – Analytics - Mobile Morning With 7 Novembre 2012 Mathias Kluba Managing Consultant – Responsable offres NoSQL et Big Data Novembre 2012
  2. 2. SpeakerSpeaker: Mathias Kluba §  Twitter @mathiaskluba §  Email mathias.kluba@fastconnect.fr 2
  3. 3. Présents sur tout le cycle de vie applicatif •  Conseil • Accompagnement à l’adoption technologique •  Formations •  Direction et Gestion de Projets • Animation des Centres de Compétences/ Expertises •  Gestion des indicateurs de Performance et Qualités (KPI, SLA…) • Architecture & Développement •  Socle Documentaire •  Méthodologie et Bonnes Pratiques suivant le domaine •  Expertise •  Support & TMA 3
  4. 4. Nos  offres  d’accompagnement  autour  du  BigData  et   NoSQL Formations §  Formation générale BigData §  Formation générale NoSQLForma9ons   §  Formation Hadoop, MongoDB, Gigaspaces, ActivePivot, Spotfire Conseil et architecture §  Conseil en architecture et évolution SI §  Accompagnement au choix des solutions Conseil   §  Audit pré ou post production §  Propositions d’architectures ciblesArchitecture   §  Création, amélioration de frameworks §  Revues d’architecture Ingénierie §  Mise en place d’une architecture d’analyse et traitement des données BigData Hadoop/NoSQL §  Expertise technique, usines logicielle, frameworks, bonnes pratiques, Ingénierie   développement itératif §  Intégration avec les standards et technologies existants §  Mise en place de solutions de visualisation (dashboard/reporting/data navigation) Exploitation et Support §  Mise en place d’une infrastructure middleware robuste et opérable §  Intégration avec le SI existantInfogérance   §  Mise en place de solutions de supervision de bout en bout et  Support   (SLAs, applications, système et réseaux) §  Production 24x7 §  Support 1er niveau et TMA 4
  5. 5. Cas d’usageCas d’usage: §  Recherche dans des fichiers §  Gros volume de fichiers §  On souhaite garder le format d’origine §  On veut faire des recherches « complexes » §  On souhaite faire des « stats » 5
  6. 6. Première approchePremière approche: SQL   SELECT * FROM table WHERE field LIKE ‘%toto%’ §  TROP  LENT   §  TROP  GROS  VOLUME   6
  7. 7. Deuxième approcheDeuxième approche: programme   For(int i = 0; i < length; i++) { doSomeStuff(); } §  TROP  LENT   §  TROP  RIGIDE   7
  8. 8. MongoDB + HadoopApproche MongoDB / Hadoop : 1.  Fichiers  d’origines   2.  Filtre  un  sous  ensemble      +  meta-­‐data   3.  Affinage,  recherche  interac9ve   8
  9. 9. MongoDB en soloApproche MongoDB: MongoDB    Map/Reduce   Report  BIRT   9
  10. 10. En résuméEn résumé:§  L’utilisateur peut affiner sa recherche grâce à Excel§  L’utilisateur va demander au développeur un meilleur filtre MapReduce Hadoop (meilleur analyse du texte)§  L’utilisateur peut générer un rapport (BIRT) 10
  11. 11. Approche MongoDB + HadoopAvantages:§  On conserve le format d’origine des fichiers sur HDFS§  On bénéficie d’une analyse très fine du texte grâce à Hadoop§  On stocke un gros volume grâce à la scalabilité de MongoDB§  On peut affiner la recherche via Excel avec la puissance des requêtes MongoDB§  On peut générer des statistiques grâce à la rapidité et la facilité du MapReduce MongoDB§  On bénéficie du support de BIRT pour générer des rapports 11
  12. 12. Intégration MongoDB et ExcelRequêtes MongoDB dans Excel 12
  13. 13. Statistiques MongoDBStatistiques sur MongoDB 13
  14. 14. Déploiement MongoDB 14
  15. 15. Approche MongoDBConclusions:§  Rapide à mettre en place§  Souplesse du schéma (agilité)§  Requêtes complexes plus rapide qu’en SQL§  Scalabilité de l’infrastructure§  BIRT: intégration mongoDB en « beta »§  Besoin d’un outil de monitoring: à quand MMS disponible en mode « hosted » ? 15
  16. 16. §  Contactez  nous   §  www.fastconnect.fr   §  blog.fastconnect.fr   §  sales@fastconnect.fr  

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