Présentation des solutions big data pour Aristote 9-6-2011
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Face au déluge de donnée, que nous vivons aujourd'hui, quelles sont les réponses des grands acteurs du marché ? Quels défis présente cette explosion du volume de données pour les infrastructures. Décryptage des offres des grands constructeurs que sont EMC, IBM, Oracle…, et des architectures innovantes du monde opensource.
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- 3. Quels Défis ? • des volumes impossibles à traiter : • 30 To de logs par jour chez Facebook • 15 Po de data par an au CERN • des croissances vertigineuses • du business en temps réel • des données différentes : • Non structurées, réparties , NoSQL... Solutions BigData le 9/6/2011 3 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 3
- 4. Le quadrant magique (DW database management) Solutions BigData le 9/6/2011 4 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 4
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- 6. ROI • Révolutionne les datawarehouses existants • ROI de 27 mois à 6 mois • 3 fois moins cher • 4 fois plus rapide à implémenter Solutions BigData le 9/6/2011 6 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 6
- 7. Architecture & composants • Shared Disk vs Share Nothing Arch. • Hadoop / HBase / HDFS • Map Reduce Solutions BigData le 9/6/2011 7 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 7
- 8. Map Reduce Map Function : output ( word : 1 ) Reduce Function : output ( word : sum(1) ) Solutions BigData le 9/6/2011 8 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 8
- 9. Map Reduce • S’appuie sur une base key / value • est scalable sur n serveurs • permet d’enchainer plusieurs Reduce • beaucoup d’implémentations Solutions BigData le 9/6/2011 9 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 9
- 10. Acteurs du marché • Teradata • Oracle / Exadata • IBM / Netezza • EMC / Greenplum • ... Solutions BigData le 9/6/2011 10 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 10
- 11. Teradata • Depuis 1979 • Appliances • Share nothing arch. • Parallélisme • Pour les DW • De 6 To à 92 Po Solutions BigData le 9/6/2011 11 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 11
- 12. Oracle Exadata • «Database machine» (n’est pas une appliance) • Serveurs de stockage (168 cores, 5 TB de flash cache, 45 TB utiles) • Serveurs de traitements (128 cores / 2 TB de mémoire) • 1500000 IOPS • Data Load Rate: Up to 12 TB/hour Solutions BigData le 9/6/2011 12 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 12
- 13. EMC Greenplum • Serveurs std • Share nothing arch • Map Reduce • SQL Solutions BigData le 9/6/2011 13 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 13
- 14. IBM Netezza • Blades IBM + Disques + FPGAs • Share nothing arch. • Map Reduce & SQL • Data load rates de 2TB/h • Produits : Skimmer (1TB à 10TB) & TwinFin (1TB à 1PB+) Solutions BigData le 9/6/2011 14 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 14
- 15. Alternatives et Opensource • Active circle • Bases NOSQL • Apache HADOOP • Database.com • Amazon Elastic Map Reduce Solutions BigData le 9/6/2011 15 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 15
- 16. Active Circle • FileSystem distribué • Accès par NAS ou API • Virtualisation sur disque et bande • Noeuds locaux ou distants • Réplication • Hiérarchisation Solutions BigData le 9/6/2011 16 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 16
- 17. NOSQL : Not Only SQL • Cassandra • Google’s BigTable : HBase • MongoDB (documents, JSON) • CouchDB (documents, JSON) Solutions BigData le 9/6/2011 17 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 17
- 18. Apache HADOOP • HDFS (distributed high throughput FS) • MapReduce • HBase (scalable, distributed database) • Hive (data warehouse infrastructure) • Mahout (data mining library) • Pig: (framework for parallel computation) • ZooKeeper (distributed applications) Solutions BigData le 9/6/2011 18 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 18
- 19. Amazon Elastic Map Reduce • Logique de PaaS : • Stockage avec Amazon S3 • Processing avec un cluster Amazon EC2 • Mise en oeuvre instantanée • Simple • Economique (0,3 $ / heure par node) Solutions BigData le 9/6/2011 19 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 19
- 20. Database.com • Database as a Service (DaaS) • Multi-tenant • Scalable à l’infini • économique : ($10 / mois / 100000 records ) Solutions BigData le 9/6/2011 20 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 20
- 21. Conclusions • Des solutions dans la continuité de l’existant. • Des innovations permettant des ROI attrayants : Attention aux ruptures • Outils opensource en voie de maturation Solutions BigData le 9/6/2011 21 Vincent Heuschling samedi 11 juin 2011 21
- 22. MERCI Vincent Heuschling vincent@heuschling.com twitter : @vhe74 22 samedi 11 juin 2011 22