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JSS2014 - Big Data et Real Time

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Session des Journées SQL Server 2014 - Romain Casteres & Benjamin Guinebertière
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Lors de la session, nous verrons :
– Des scénarios d’usage
– Comment utiliser Storm et HBase pour analyser de grandes volumétries de données en temps réel
– Comment utiliser le service Azure Stream Analytics pour analyser en temps réel des évènements complexes

Au programme, plein de démos concrètes d’utilisation de l’analyse en temps réel d’évènements fréquents.

Publié dans : Données & analyses
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JSS2014 - Big Data et Real Time

  1. 1. #JSS2014 Les journées SQL Server 2014 Un événement organisé par GUSS Merci de Tweeter sur notre session avec #JSS2014
  2. 2. #JSS2014 Les journées SQL Server 2014 Un événement organisé par GUSS Big Data & Real Time Romain Casteres Consultant en BI & Big Data MVP SQL Server @PulsWeb Benjamin Guinebertière Conseiller technologique Microsoft Azure Technical Evangelist @benjguin
  3. 3. #JSS2014 Merci à nos sponsors
  4. 4. #JSS2014 • Scénarios d’usage • Démo « Sensor Data » • Architecture Lambda • Big Data en mode batch • Démos : – Apache Storm – Azure Stream Analytics • Q & R Agenda
  5. 5. #JSS2014 Scénarios d’usage
  6. 6. #JSS2014 Démo Sensor Data Merci de Twitter sur notre session sur Twitter #JSS2014
  7. 7. #JSS2014 Architecture Lambda
  8. 8. #JSS2014 Big Data en mode batch Temps | Données traitées par batch | Données non visibles |
  9. 9. #JSS2014 Architecture de la démo
  10. 10. #JSS2014 • Stream analytics for Near-Real Time Processing • Consumes millions of real-time events from a scalable event broker (ie. Apache Kafka, Azure Event Hub) • Performs time-sensitive computation • Output to persistent stores, dashboards or devices Storm
  11. 11. #JSS2014 Storm. Topologie dans la démo
  12. 12. #JSS2014
  13. 13. #JSS2014 • Base de données NoSQL – orientée colonnes – à faible latence • Données dans blobs Azure Hbase dans HDInsight
  14. 14. #JSS2014
  15. 15. #JSS2014 • SignalR – Hub de communication bi-directionnel client/serveur Web – cf http://www.asp.net/signalr • d3js – “D3.js is a JavaScript library for manipulating documents based on data. D3 helps you bring data to life using HTML, SVG and CSS” – http://d3js.org/ SignalR / d3js
  16. 16. #JSS2014
  17. 17. #JSS2014 • How to: Create your first content app for Excel with "Napa" Office 365 Development Tools HTML5 / Excel
  18. 18. #JSS2014
  19. 19. #JSS2014 Démo Stream Analytics Devices
  20. 20. #JSS2014 Event Hubs • Collecte et diffuse en temps réel jusqu’à un millions d’évènements par secondes • Jusqu’à 32 partitions permettant de traiter en parallèles les évènements
  21. 21. #JSS2014 Stream Analytics • Traitement de million d’évènement par seconde • Possibilité de les agréger à la voler, les corréler avec d’autres sources de données • Pas d’acquisition de Hardware • Pas de déploiement ni de maintenance • Garantie de ne pas perdre d'événements • Garantie de disponibilité (SLA 99,9 %) • Bénéficié de l’élasticité et la scalabilité qu’offre le Cloud • Développement SQL Like • Monitoring des performances et des messages traitées, en erreur, … • Limitations actuelles : Azure régions (Central US, West Europe), format d'encodage UTF-8, fonction agrégation (<=7), LEFT OUTER JOIN, une seule Output, …
  22. 22. #JSS2014 Merci de Tweeter sur notre session avec #JSS2014 http://jss14dashboard.cloudapp.net/
  23. 23. #JSS2014 Storm Stream Analytics Simplicité de mise en œuvre + +++ Type de requêtes possibles +++ + Coût ++ + Réversibilité +++ + Lambda architecture +++ + Scalabilité ++ +++ Storm vs Stream Analytics
  24. 24. #JSS2014 Q & R Merci
  25. 25. #JSS2014#JSS2014 Les évaluations des sessions, c’est important !! …Et en plus on peut gagner des cadeaux http://GUSS.Pro/jss
  26. 26. #JSS2014#JSS2014

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