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Morning Tech#1 BigData - Oxalide Academy

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Au delà de ce buzz word : Les grands concepts Les étapes clés des projets Big Data et les technologies à utiliser (stockage, ingestion, …) Les enjeux des architectures Big Data (architecture lambda, …) L'intelligence artificielle (machine learning, deep learning, …) Et un cas d'usage du big data sur AWS autour de l'utilisation des données gyroscopiques de vos internautes mobiles.

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MorningTech #1 – BigData
le 15 décembre 2016 –Ludovic Piot
Les événements Oxalide
• Objectif : présentation d’une thématique métier ou technique
• Tout public : 80 à 100 personnes
• Déroulé : 1 soir par trimestre de 18h à 21h
• Introduction de la thématique par un partenaire
• Tour de table avec des clients et non clients
• Echange convivial autour d’un apéritif dînatoire
• Objectif : présentation d’une technologie
• Réservé aux clients : public technique avec laptop – 30
personnes
• Déroulé : 1 matinée par trimestre de 9h à 13h
• Présentation de la technologie
• Tuto pour la configuration en ligne de commande
• Objectif : présentation d’une thématique métier ou technique
• Réservé aux clients : 30 personnes
• Déroulé : 1 matin par trimestre de 9h à 12h
• Big picture
• Démonstration et retour d’expérience
Apérotech
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  • 1. MorningTech #1 – BigData le 15 décembre 2016 –Ludovic Piot
  • 2. Les événements Oxalide • Objectif : présentation d’une thématique métier ou technique • Tout public : 80 à 100 personnes • Déroulé : 1 soir par trimestre de 18h à 21h • Introduction de la thématique par un partenaire • Tour de table avec des clients et non clients • Echange convivial autour d’un apéritif dînatoire • Objectif : présentation d’une technologie • Réservé aux clients : public technique avec laptop – 30 personnes • Déroulé : 1 matinée par trimestre de 9h à 13h • Présentation de la technologie • Tuto pour la configuration en ligne de commande • Objectif : présentation d’une thématique métier ou technique • Réservé aux clients : 30 personnes • Déroulé : 1 matin par trimestre de 9h à 12h • Big picture • Démonstration et retour d’expérience Apérotech Workshop Morning Tech
  • 3. Les speakers Ludovic Piot Conseil / Archi / DevOps @ Oxalide @lpiot
  • 6. SoLoMo et IoT – l’explosion de la data SO cial LOcal MO bile
  • 7. IoT – l’explosion de la data ! Organizations are redefining data strategies due to the requirements of the evolving Enterprise Data Warehouse (EDW). Enterprise Data VoIP Machine Data Social Media
  • 8. Les 3V : les dimensions du Gartner • Volume : Le volume de données crées et gérées est en constante augmentation (+59% / an en 2011) • Variété : Les types de données collectées sont très variés (texte, son, image, logs…). Nécessité que les outils de traitement prennent en compte cette diversité • Vélocité : Besoin de rapidité pour pouvoir utiliser les données au fur et à mesure qu'elles sont collectées. Il faut les utiliser rapidement, ou elles n'ont aucune valeur. Les 2 nouveaux V émergeant : • Véracité : dimension apportant une notion de qualité de la donnée pour le métier • Visibilité : pour souligner la nécessité que la data soit accessible pour le métier afin de permettre la prise de décision rapide
  • 9. Evolution des tendances de la BigData batch temps réel prédict rapport alertes prévision
  • 11. BigData vs. gestion traditionnelle des données ! Traditional Systems vs. Hadoop Traditional Database SCALE (storage & processing) Hadoop Distribution NoSQL MPP Analytics EDW schema speed governance best fit use processing Required on write Required on read Reads are fast Writes are fast Standards and structured Loosely structured Limited, no data processing Processing coupled with data data typesStructured Multi and unstructured Interactive OLAP Analytics Complex ACID Transactions Operational Data Store Data Discovery Processing unstructured data Massive Storage/Processing
  • 12. Le stockage distribué ! Data Pipeline DataNode 1 Data Integrity – Writing Data 6. Success! 3.Data+ checksum 4. Verify Checksum 4. Data and checksum 5. Success! 5.Success! DataNode 4 DataNode 12 Client 2. OK, please use DataNodes 1, 4, 12. 1. I want to write a block of data. NameNode
  • 15. La table des latences
  • 16. Le pipeline BigData data answers ingest / collect store process analyse Time to answer (latency) Throughput Cost
  • 17. La Lambda Architecture Serving Layer Standardize, Cleanse, Integrate, Filter, Transform Batch Layer Extract & Load Conform, Summarize, Access Speed Layer •  Organize data based on source/derived relationships •  Allows for fault and rebuild process •  There are lots of different ways of organizing data in an enterprise data platform that includes Hadoop.
  • 20. Evolution des traitements Big Data Dataflow Dataproc BigQueryBigTable CloudSQL Cloud Pub/Sub
  • 21. Demo Time Amazon S3 http://bit.ly/2grJMMf Shard 0 Amazon Kinesis Amazon Cognito Amazon EC2 R Shiny-Server https://github.com/lpiot/amazon-kinesis-IoT-sensor-demo
  • 23. La démarche de datascience
  • 24. Le Machine Learning • Jeu de données : labellisé (avec les réponses) • Objectif d’apprentissage : • Régression (prévision) • Classification Apprentissage supervisé
  • 25. Hypothèse et fonction de coût But du jeu : Trouver une fonction h qui représente fidèlement les données. Régression linéaire : ℎ " = $% + $'"' + $("( + ⋯ + $*"*
  • 26. Le Machine Learning • Jeu de données : non-labellisé (sans réponse) • Objectif d’apprentissage : • Identifier / détecter des structures dans les données Apprentissage non-supervisé
  • 27. Algorithmes de classification But du jeu : Trouver l’algorithme qui distingue au mieux les structures dans les données.
  • 28. Réseaux neuronaux • Basés sur le fonctionnement d’un cerveau • Hypothèse non linéaire ! • Classification multi-classe • Comme avant, on essaye de minimiser la fonction de coût en modifiant peu à peu les coefficients Θ(i)
  • 30. Sources • [6, 10] : Hortonworks : Operations Management with HDP • [8, 11, 12] : http://www.slideshare.net/1Strategy/2016-utah-cloud-summit-big- data-architectural-patterns-and-best-practices-on-aws