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

4.
Oxalide Recrute !
Contactez-nous à job@oxalide.com

5.
Enjeux & tendances

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

10.
Principes

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

13.
Le théorème de CAP

14.
Le Map/Reduce
!
MapReduce
Map$Phase$ Shuffle/Sort$
Mapper
$
Mapper
$
Mapper
$
Data$is$shuffled$
across$the$network$
and$sorted$
NM + DN
NM + DN
NM + DN
Reduce$Phase$
Reducer
$
Reducer
$
NM + DN
NM + DN

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.

18.
Ecosystème

19.
Evolution des traitements Big Data

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

22.
Machine learning
& deep learning

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)

29.
Questions ?
?

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