1.
#JSS2014
Les journées
SQL Server 2014
Un événement organisé par GUSS

2.
#JSS2014
Les journées
SQL Server 2014
Un événement organisé par GUSS
Cloud et BI, quelle architecture ?
Jean-Pierre Riehl

3.
#JSS2014
Merci à nos sponsors

4.
#JSS2014#JSS2014
Les évaluations des sessions, c’est important !!
…Et en plus on peut gagner des cadeaux
http://GUSS.Pro/jss

5.
#JSS2014
Jean-Pierre Riehl
Responsable Data & BI – AZEO
http://blog.djeepy1.net
@djeepy1
MVP SQL Server
Membre du Board
Pure-Player Microsoft
 Spécialiste Self-Service BI
 Projets « Agile BI »
 Stratégie Data
 Hybrid-BI

6.
#JSS2014
ETL DWH Cube Reports
BI traditionnelle (1990-2010)
SSIS SQL SSAS
SSRS
Excel

7.
#JSS2014
De nouveaux challenges BI
 Self-Service BI
 Agilité
 Big Data
 IoT

8.
#JSS2014
Vers la
« Data Culture »
“We believe that with the right tools,
insights can come from anyone, anywhere,
at any time. When that happens,
organizations develop what we describe as a
data culture.“
Satya Nadella, CEO Microsoft

9.
#JSS2014
Cloud-First ?

10.
#JSS2014
Get Data Modelize Analyze
?

11.
#JSS2014
Boite à outils « Cloud »
HDInsight
Intelligent
Systems Service
HBase
Storm
Azure
DocumentDB
SQL Azure
IaaS
Power BI
Azure Blob
Azure Machine
Learning
Azure Data
Factory
Azure Stream
Analytics

12.
#JSS2014
IaaS PaaS SaaS
QuelCloud?

13.
#JSS2014#JSS2014Source : Albert Barron (https://www.linkedin.com/pulse/article/20140730172610-9679881-pizza-as-a-service)
IaaS,
PaaS,
SaaS.

14.
#JSS2014
IaaS
 Des VM
 On retrouve toutes les briques traditionnelles
 SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, SharePoint
VM optimisées
A1 -> D14
Azure Active
Directory
Express Route

15.
#JSS2014
IaaS
VM Core RAM (Go)
A1 - D1 1 1,75
A2 - D2 2 3,5
A3 4 7
D3 4 14
A4 8 14
D4 8 28
A5 - D11 2 14
A6 - D12 4 28
A8 - D13 8 56
A9 - D14 16 112
 Série D :
 SSD
 faster CPU
 Standard / Basic
 Version DWH :
 16 disques
 15TB
D14 : 3 325€ / mois

16.
#JSS2014
SaaS
Modèle
Restituer
Partage
Recherche
Q&A
Mobilité
Acquisition Récupérer des données de
sources multiples et les
façonner au besoin
Partager les modèles,
constituer un Catalogue de
Données et collaborer
Créer des modèles d’analyse
et de calculs en toute
autonomie
Restituer les données dans
des tableaux de bords
interactifs et riches
Faites parler vos données
en les interrogeant en
langage naturel
Accéder à vos rapports
simplement depuis n’importe
quel terminal
Dimensionnement | Gestion | Sécurité
PowerBI

17.
#JSS2014
PaaS
HDInsight
Intelligent
Systems Service
HBase
Storm
Azure
DocumentDB
SQL Azure
Azure Blob
Azure Machine
Learning
Azure Data
Factory
Azure Stream
Analytics

18.
#JSS2014
SQL Azure
• WA SQL : Windows Azure SQL
• SQL Server en mode PaaS
…avec des limitations
• Principe de Scale-Out : Sharding/Federation
• Assistants de migration
• Outils de gestion (SSDT, SSMS, Online)
SQL Azure

19.
#JSS2014
• Espace de stockage Cloud
– Blob = binaire (ie. ce que vous voulez : csv, json, etc.)
– Table = entités
• Utilise des API pour manipuler
 Plutôt orienté développeur
• Azure Blob à la base d’autres services Azure
Azure Blob / Azure Tables Azure Blob

20.
#JSS2014
• Stockage de documents JSON
 Schema-free
• Les documents sont rangés dans des collections
• Requêtes en SQL (light)
• API REST
• Attention : Eventual Consistency
 Orienté développeurs
Azure DocumentDB Azure
DocumentDB

21.
#JSS2014
HDInsight : le monde Big DataHDInsight
Azure Blob HDFS
Sqoop
Oozie
Azure UX
SDK
Azure
WebHcat/
Templeton
RDP
Yarn
Hive Pig HCatalog AmbariMap/Reduce StormHBase
HDInsight
HBase
Storm

22.
#JSS2014
• Permet d’analyser des flux temps réel
– Millions d’événements / seconde
– 365 jours de rétention (ou 20To)
• Basé sur Event Hub
• Syntaxe SQL
• Export vers SQL Azure
Azure Stream Analytics Azure Stream
Analytics
SELECT Category, COUNT(*)
FROM Input TIMESTAMP BY EntryTime
GROUP BY
Category,
SlidingWindow(minute, 5)

23.
#JSS2014
IoT : Internet of Things Intelligent
Systems Service
ISS

24.
#JSS2014
• Data Mining 2.0
• Données en entrée
– HDInsight (Hive)
– SQL Azure
– Azure Tables
– Données locales (fichiers)
Azure Machine Learning Azure Machine
Learning

25.
#JSS2014
• Support de R
• Requêtable par Web Service
– Azure ML API
• ML Studio Principe de la paillasse de
laboratoire
– Démarrage immédiat
Azure Machine Learning Azure Machine
Learning

26.
#JSS2014
• Consume, Orchestrate, Transform
– Principe de Data Pipeline
– Cloud-ETL
Azure Data Factory Azure Data
Factory

27.
#JSS2014
• Sources / Destinations
– Données OnPrem (SQL Server)
– Azure Blob / Azure Tables
– SQL Azure
• Transformation
– Map/Reduce
– Hive/Pig
– Custom Activities : C#
Azure Data Factory Azure Data
Factory

28.
#JSS2014
AZURE DATA FACTORY

29.
#JSS2014
• Pipeline de données asynchrone
– Notion de conditions et disponibilité
• Reprise sur erreur
• Haute-disponibilité
• Monitoring
Azure Data Factory Azure Data
Factory

30.
#JSS2014
HDInsight
Intelligent Systems
Service
HBase
Storm
Azure
DocumentDB
SQL Azure
IaaS
Power BI
Azure Blob Azure Machine
Learning
Azure Stream
Analytics
Get Data Modelize Analyze
Store
Manage
SSIS SQL SSAS
Azure Data Factory

31.
#JSS2014
Hybrid
• Une partie des données reste On-Premises
• Data Management Gateway
• Express Route
• APS (Analytics Platform System)

32.
#JSS2014
Les enjeux
• Data Movement
– Bande passante
• Sécurité
– Connexion, Containment
• Redondance des données

33.
#JSS2014
De nouvelles questions
 Data Lake, Datawarehouse, Datamart ?
 Data Virtualization
 Schema-less / Schema-bound
 Gestion du changement
 Etc.

34.
#JSS2014
Un nouveau métier :
Data Architect

35.
#JSS2014
Merci !
Des questions ?
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36.
#JSS2014#JSS2014