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Valtech - NoSQL: le nuage souffle un nouvel R sur les SGBD
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Le buzz est à son comble, tout le monde en parle, mais avez-vous déjà eu l'occasion de voir un Data Scientist travailler en temps réel sur des données Big Data ? Découvrez un cas d’utilisation basé sur des données Open Data et sur un modèle predictif. Geraud Duge De Bernonville - Architecte Big Data, Valtech geraud.dugedebernonville@valtech.fr Pierre-Yves Koenig - Data Scientist, Valtech pierre-yves.koenig@valtech.fr
Valtech - Big Data en action
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Tendances mobiles et digitales du MWC 2015 Quel bilan pour le MWC ? Découvrez le décryptage de Valtech pour y voir plus clair. ----- Pour en savoir plus Directeur Conseil Pascal Malotti / pascal.malotti@valtech.fr Planning Stratégique Arthur Sotto / arthur.sotto@valtech.fr Sarah Fouque / sarah.fouque@valtech.com Retrouvez-nous sur @Valtech_FR sur Twitter ! Et nos revues de tendances sur watf.fr
Tendances mobiles et digitales du MWC 2015
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Valtech - Consumer Electronics Show 2015 Comme l’an dernier, les objets connectés ont été la star du CES. Mais cet engouement est-il justifié ? Peuvent-ils apporter une réelle utilité aux utilisateurs ou bien sont-ils condamnés à leur statut de gadget ? Par ailleurs, la voiture du futur, la bataille pour les écosystèmes digitaux, les drones intelligents ou encore la disruption visuelle sont autant de tendances qui ont émergé du salon. Découvrez le décryptage de Valtech pour y voir plus clair dans ce capharnaüm d’objets ! --- Pour en savoir plus Directeur Conseil Pascal Malotti / pascal.malotti@valtech.fr Planning Stratégique Arthur Sotto / arthur.sotto@valtech.fr Sarah Fouque / sarah.fouque@valtech.com Retrouvez-nous sur @Valtech_FR sur Twitter ! Et nos revues de tendances sur watf.fr
CES 2015 : Décryptage et tendances / Objets connectés
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Le buzz est à son comble, tout le monde en parle, mais avez-vous vu un Data Scientist travailler en temps réel sur des données Big Data ? Découvrez un cas d’utilisation basé sur des données Open Data et sur un modèle predictif. Hervé Desaunois - Directeur technique, Valtech Toulouse herve.desaunois@valtech.fr Pierre-Yves Koenig – Data Scientist, Valtech Toulouse pierre-yves.koenig@valtech.fr
Valtech - Big Data en action
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L’économiste Jeremy Rifkin prédit, qu’à terme, l’économie collaborative va supplanter l’économie de marché, et la notion d’accès va remplacer celle de propriété. Mais qu’est-ce que l’économie collaborative ? Pourquoi les consommateurs en sont-ils de plus en plus friands ? En quoi répond-elle aux nouvelles valeurs de consommation de la société ? Et surtout, quel nouveau rôle doivent adopter les marques devant ce phénomène en vogue ? Découvrez-le à travers ce bref panorama sur l’économie collaborative ! Pascal Malotti Directeur Conseil, Valtech pascal.malotti@valtech.fr Arthur Sotto Planneur Stratégique arthur.sotto@valtech.fr
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Résultats du Baromètre Digital Marketing 2014 Nous vous invitons à découvrir les résultats du 3ème baromètre réalisé par Valtech et Adobe. Cette étude, réalisée auprès de 250 directeurs et responsables marketing, dresse le bilan des priorités et des réflexions des entreprises autour de leur transformation digitale : - Quelles sont les dernières tendances en matière d'investissement dans le digital ? - Comment évaluer la maturité digitale des marques ? - Le digital rend-il les marques plus centrées sur le consommateur ? - La culture de la donnée devient-elle incontournable pour les marques et les entreprises ? Pascal Malotti Directeur Branding, Valtech pascal.malotti@valtech.fr
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Le Festival International de la Créativité, ou Cannes Lions, se tenait cette année du 15 au 21 juin. L’objet de ce document n’est pas de retranscrire le palmarès en entier mais bien d’effectuer une sélection parmi la liste pléthorique des initiatives récompensées. Arthur Sotto, Strategic Planner, Valtech arthur.sotto@valtech.fr
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Les solutions SaaS représentent le nouvel eldorado des éditeurs. Les leaders du Web comme Google, Salesforce, Microsoft se sont emparés de ces nouvelles architectures qui précèdent l’hégémonie future des tablettes et pc légers dans notre travail. Hervé Desaunois - Directeur technique, Valtech Toulouse herve.desaunois@valtech.fr Paul-Emmanuel Faidherbe – Consultant, Valtech Toulouse paul-emmanuel.faidherbe@valtech.fr
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Valtech - Mobile World Congress 2014 Revue d'innovations : les principales nouveautés du MWC de Barcelone Pascal Malotti, Directeur Communication & Branding, Valtech pascal.malotti@valtech.fr Stéphane Zibi, Business Development & Innovation Director, Valtech stephane.zibi@valtech.fr
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Valtech - NoSQL: le nuage souffle un nouvel R sur les SGBD
1.
NoSQL : Le
nuage souffle un nouvel « R » sur les SGBD Claude Falguière Herve Desaunois Senior Consultante Directeur Opérationnel Valtech Paris Valtech Toulouse © Valtech 2011
2.
Sommaire
Partie 1 Contexte et enjeux Partie 3 Partie 2 Les 10 commandements Le tour du monde #2 © Valtech 2011
3.
Sommaire
Partie 1 Contexte et enjeux Partie 3 Les 10 commandements Partie 2 Le tour du monde #3 © Valtech 2011
4.
NoSQL ? #4
© Valtech 2011
5.
NoSQL "Not only
SQL" • Technologie relative aux bases de données Alternatives au SGBD relationnels pour gérer de gros volumes • Émergence printemps 2009 avec le Cloud Computing et le Web 2.0 BigTable Google, Dynamo Amazone, Cassandra Facebook, Twitter • De nombreuses solutions Open Source Cassandra, CouchDB, MongoDB, Riak, Neo4J …. #5 © Valtech 2011
6.
L’écosystème NoSQL
Document Colonne Clé Valeur Graphe #6 © Valtech 2011
7.
Return On Invest
Coût faible Gros Volume Haute Disponibilité Alternatives intéressante au solution de type RAC (Real Application Cluster) #7 © Valtech 2011
8.
Le CAP Theorem
(Eric Brewer) #8 © Valtech 2011
9.
Sommaire
Partie 2 Le tour du monde Partie 1 Partie 3 Contexte et enjeux Les 10 commandements #9 © Valtech 2011
10.
Les bases Clé
Valeur Implémentations très nombreuses Structure de données très simple Clé Valeur • Map Clé Valeur Clé Valeur Base simple à créer Redis, BigTable, Voldemort, MemcacheDB … #10 © Valtech 2011
11.
Les bases Colonnes
Une table est définie par des familles de colonnes • Chaque famille peut avoir un nombre quelconque de colonnes • Les colonnes sont représentées par des couples clés-valeur Optimisé pour l’accès par colonne Famille Représentation plus flexible Clé Clé Valeur Clé Valeur • One to many • Grand nombre de colonnes Clé Clé Valeur Clé Valeur • Sparse data Clé Clé Valeur Clé Valeur HBase, Cassandra Colonne #11 © Valtech 2011
12.
Les bases Document
La clé correspond à un document soit Clé XML soit JSON Clé Valeur Clé Valeur Retrouver avec une seule clé un Clé Valeur ensemble d’informations structurées de manière hiérarchique Clé Valeur • L’utilisateur, ses statuts, ses amis Clé Valeur Clé Valeur L’équivalent en relationnel impliquerait beaucoup de jointures Clé Valeur Clé Valeur MongoDB, CouchDB #12 © Valtech 2011
13.
Les bases Graphe
Reposent sur la notion de nœuds et de relations et de propriétés Source: neo4J Traitement des données de réseaux sociaux • l’utilisateur, ses amis, les amis de ses amis En phase avec les outils du web sémantique (RDF, SparQL) Neo4J #13 © Valtech 2011
14.
Use case :
accès rapide #14 © Valtech 2011
15.
Redis à Skyrock
Calculer en temps réel les amis connectés 20h30 : [ 1,4,6,9,10,15,17,25 ] 20h29 : [ 1,6,9,10,15,17,25 ] 20h28 : [ 4,6,9,10,13;15,25 ] 20h27 : [ 1,4,6,9,10,13,18,25 ] 20h26 : [ 1,4,6,9,10,18,20 ] UNION : [ 10,1,20,4,13,15,6,18,9,17,25 ] follows : [ 7, 3, 9, 4 ] INTER : [ 9, 4 ] #15 © Valtech 2011
16.
Share Nothing, pas
de transactionnel Distribution Partionnement / Sharding Replication Versionning #16 © Valtech 2011
17.
Pas de langage
de requête, pas de jointures Interface de type get/put • put user:1:name claude • get user:1:name • list user:*:name Les valeurs sont des tableaux d’octets ou des types prédéfinis API propriétaires Bindings dans différents langages Apache Thrift, Avro, parfois JPA ou JDO Des compléments SQL Like : Pig, Hive #17 © Valtech 2011
18.
Use case :
Données massives, parallélisation #18 © Valtech 2011
19.
Gestion des logs
chez Twitter 12 millions de tweets / jour 7 To de logs par jour Double plusieurs fois par an Saturation des systèmes de gestion de logs traditionnels • Pertes de logs 7 disques standards • Perte d’information 14 disques de laptop 24,3h d’écriture sur un disque à 80Mo/s #19 © Valtech 2011
20.
Analytics des tweets
chez Twitter Quoi ? • Compte les actions sur les URL (clic, favoris, retweet) • Comptabilise par annonceur/campagne/tweet_id A quoi ça sert ? • Cette url a été retweeté 121 fois (en temps réel) • Les analytics des promoted tweets • Le monitoring interne de cette activité Exigences • 100 000 Write/s • 10 000 Read/s • >100 To • < 100ms #20 © Valtech 2011
21.
Map Reduce
Reduce function : Compter par couleur Input Map Reduce 10: 10: 25: 25: 1+ ... 1+ 7 … 1+ … Map function : couleur Input Map 1+ 56: 56: 1+ 9 1+ 78: 78: … ... … #21 © Valtech 2011
22.
Map Reduce :
Scalabilité Shuffle Sort : Ranger par Input Map couleur 12: 12: Reduce ... 12: 1+ 45 1+ Input Map … 36: 36: 36: ... Input Map 64: 64: 64: Reduce … 1+ 63 1+ … Input Map 85: 85: 85: … #22 © Valtech 2011
23.
Map Reduce :
Combien de tweets par user_id ? Map : • Déterminer le user_id d’un tweet • Réparti sur les nœuds où sont stockés les tweets Reduce : • Totaliser par user_id • Centralisé ou réparti par range de user_id Très adapté aux langages fonctionnels : • Support natif du Map/Reduce • collect { it.getArea() } • groupBy { it.color }.sum() #23 © Valtech 2011
24.
Use Case :
Facilité d’utilisation #24 © Valtech 2011
25.
User history chez
bit.ly Bit.ly • 50 Millions d’utilisateurs • 10 000 d’accès simultanés • 1,25 milliards de raccourcis par mois (1000/s pic) Stockage des user history dans MongoDB • url raccourcies, leurs stats, les accès #25 © Valtech 2011
26.
Les bases Documents
Facile à utiliser • Manipulation de collections d’objets • Bien intégré aux langages fonctionnels • Accès en REST Rapide • Pas de jointure pour retrouver les données dépendantes • Stocker une portion de la base sur le client Flexible • Evolutivité du schéma #26 © Valtech 2011
27.
Use case :
utiliser le modèle de données adapté #27 © Valtech 2011
28.
Twitter : activité
des amis 12 millions de tweets • Autojointure sur n millions de lignes ? • Compter les tweets avec un count(*) sur des millions de lignes ? FlockDB pour reconstruire le réseau social #28 © Valtech 2011
29.
Les bases Graphe
Représentation native des réseaux de personnes, d’équipement, de concepts … Manipulation d’objets • Les noeuds et les relations sont des objets Langages des requêtes : SparQL, Gremlin Souvent transactionnelles Réplication mais montent un peu moins en charge • Jusqu’à 1 milliard de nœuds/relation/propriété #29 © Valtech 2011
30.
Sommaire
Partie 1 Partie 3 Contexte et enjeux Les 10 commandements Partie 2 Le tour du monde #30 © Valtech 2011
31.
Les dix commandements
1 - Solution très bonnes pour les gros volumes et la haute disponibilité Cassandra, Google Tables, Amazone Tables , Azure Tables,… 2 - Solution très bonnes pour la distribution de données Map Reduce, Cloud DB, Web 2.0 3 - Plus de souplesse des schémas Solution Orienté Colonne #31 © Valtech 2011
32.
Les dix commandements
4 - NoSQL ne remplace pas les systèmes classiques Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, …. 5 - Pas de standards Pas de langage commun , Pas d’outils de type ORM, Outil d’administration faible 6 - Attention à la sécurité sur les bases NoSQL Pas d’accès restreint #32 © Valtech 2011
33.
Les dix commandements
7 - Pas de transaction Des problématiques qui remontent au niveau Applicatif , Perte d’acidité ,…. 8 – Performance très bonne N’implémentent que les mécanismes dont elles ont besoin 9 - Coûts très attractifs et très bonne réputation en production Cassandra, BigTable, Dynamo, …. #33 © Valtech 2011
34.
Les dix commandements
10 - Avenir incertain du mouvement NoSQL Apparition d’ORM, prise en charge de la sécurité, Architecture Hybride, CQRS (« Command and Query Responsability Segregation ».) , Sharding with SQL Azure #34 © Valtech 2011
35.
Solution Architecture Hybride #35
© Valtech 2011
36.
No SQL, No
Relationnel #36 © Valtech 2011
37.
SGBD No Relationnel #37
© Valtech 2011
38.
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