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Les fondements du Big Data

Aborder la gestion des flux

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Le streaming est un autre domaine important des types de traitement en Big Data. Partez à la découverte du traitement des flux du Big Data.
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Transcription

Le traitement de « flux » est un sujet très important en « Big Data ». Traiter des « flux », ça veut dire prendre des événements et les faire passer par un certain nombre d'états sur un système distribué, tel est le défi pour pouvoir les traiter le plus rapidement possible. Traiter des « flux », ça veut dire traiter un flux incessant et volumineux, on est en « Big Data », en pouvant continuellement, monter en charge, grâce à la distribution pour supporter un « flux » de plus en plus rapide et de plus en plus volumineux bien sûr. Ce « flux » doit être traité évènement par évènement, on doit pouvoir récupérer chaque évènement et les traiter une fois et dans l'ordre, ce qu'on appelle en anglais « once and in order» et vous imaginez donc dans un système distribué où on a un certain nombre de « nœud », ça peut être un défi. On va y appliquer, bien sûr, de règles de traitement, par exemple, des règles « Business » qui vont permettre de traiter la donnée, de la classifier,par exemple et puis, éventuellement, au besoin de la stocker au fur et mesure, dans des entrepôts « Big Data ». Ça veut dire qu'on doit pouvoir appliquer des requêtes continues, une requête, par exemple, une requête « SQL » s'exécute sur des données statiques. Ici, le défi, c'est pouvoir effectuer des requêtes continues. On appelle ça, en fait, globalement, du « CEP » ; « Complex Event Processing » donc Gestion Complexe des Evènements. On fait des calculs continus dans des fenêtres de temps pour pouvoir récupérer des infos sur l'évolution de la donnée, on vérifie un certain nombre de règles de « Business » et ça nous permet de définir, par exemple, des alertes, si des conditions prédéfinies se produisent ou si les variations changent beaucoup, ça nous permet également d'avoir des systèmes de visualisation ; des « Tableaux de bord », par exemple, qui sont maintenus et alimentés, rafraîchis en mode « push », c'est-à-dire que c'est les données, elles-mêmes, qui vont apporter les rafraîchissement au système de visualisation. Donc les cas d'usage, vous vous en doutez bien, ce sont des cas de surveillance, par exemple, surveillance de réseaux, surveillance en termes de sécurité également, ça peut être de prise en compte de gestion des risques, par rapport à des changements qui sont en train de se produire, ça peut être des systèmes « d'E-commerce » où on va faire en temps réel, des suggestions aux utilisateurs par rapport à l’historique de leur navigation ou de leurs achats, évidemment, des systèmes de « Trading » où on va avertir très rapidement, les « Traders » que la situation est en train de changer ou on va, parfois, réagir automatiquement, prendre des décisions automatiques par rapport à ces changements de situation.

Les fondements du Big Data

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Date de parution :13 juin 2017

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