{"id":13081,"date":"2021-02-28T16:57:00","date_gmt":"2021-02-28T16:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/timi.eu\/?p=13081"},"modified":"2021-03-23T14:48:04","modified_gmt":"2021-03-23T14:48:04","slug":"linfrastructure-de-donnees-doit-etre-efficace-et-evolutive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/timi.eu\/fr\/blog-fr\/linfrastructure-de-donnees-doit-etre-efficace-et-evolutive\/","title":{"rendered":"L\u2019infrastructure de donn\u00e9es doit \u00eatre efficace et \u00e9volutive"},"content":{"rendered":"\n<div\n\t class=\"wpml-ls-statics-shortcode_actions wpml-ls wpml-ls-legacy-dropdown js-wpml-ls-legacy-dropdown\">\n\t<ul>\n\n\t\t<li tabindex=\"0\" class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-fr wpml-ls-current-language wpml-ls-item-legacy-dropdown\">\n\t\t\t<a href=\"#\" class=\"js-wpml-ls-item-toggle wpml-ls-item-toggle\">\n                                                    <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/fr.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-native\">Fran\u00e7ais<\/span><\/a>\n\n\t\t\t<ul class=\"wpml-ls-sub-menu\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-en wpml-ls-first-item\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/en.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">Anglais<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-es\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\/es\/\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/es.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">Espagnol<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-nl\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\/nl\/\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/nl.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">N\u00e9erlandais<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-ru wpml-ls-last-item\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\/ru\/\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/ru.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">Russe<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\n\t\t<\/li>\n\n\t<\/ul>\n<\/div>\n\n<h1 style=\"margin-top:50px;\">L\u2019infrastructure de donn\u00e9es doit \u00eatre efficace et \u00e9volutive<\/h1>\n<h4><em>Conscientes de l\u2019\u00e9norme potentiel des Big Data, de plus en plus d\u2019entreprises cherchent des solutions d\u2019analyse de donn\u00e9es susceptibles de satisfaire leurs besoins actuels et futurs. L\u2019efficacit\u00e9 et l\u2019\u00e9volutivit\u00e9 rev\u00eatent une importance cruciale \u00e0 cet \u00e9gard.<\/em><\/h4>\n<p>Partout dans le monde, des entreprises lancent des initiatives ax\u00e9es sur les donn\u00e9es. Pour que leurs analystes parviennent \u00e0 en extraire de la valeur et des informations pr\u00e9cieuses, elles investissent dans de lourdes infrastructures li\u00e9es au cloud. Avec un espoir : que les r\u00e9sultats obtenus couvrent les factures sal\u00e9es d\u2019Amazon et Azure pour l\u2019ex\u00e9cution de ces calculs titanesques dans de grands centres de donn\u00e9es. Un bon choix d\u2019infrastructure hardware est crucial, car il a un impact majeur sur l\u2019efficacit\u00e9 des analystes. Typiquement, les analystes consacrent plus de 80 % de leur temps \u00e0 de simples t\u00e2ches de gestion de donn\u00e9es (recherche, int\u00e9gration et data cleaning par exemple). C\u2019est ce qu\u2019on appelle le \u00ab 80\/20 data science dilemma \u00bb (dilemme 80\/20 de la science des donn\u00e9es). La mise au point d\u2019une solution conviviale pour la transformation rapide des donn\u00e9es joue donc un r\u00f4le primordial pour le confort, l\u2019efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9 de chaque analyste de donn\u00e9es au sein d\u2019une entreprise.<\/p>\n<h3>Infrastructure Big Data<\/h3>\n<p>L\u2019une des erreurs les plus fr\u00e9quentes en mati\u00e8re d\u2019infrastructure r\u00e9side dans l\u2019utilisation de Spark, Hadoop et Java \u2013 des technologies Big Data g\u00e9n\u00e9ralement associ\u00e9es au cloud. Ce choix est non seulement tr\u00e8s on\u00e9reux \u2013 99 % des entreprises qui en font usage paient plus d\u2019un demi-million d\u2019euros par an \u00e0 Amazon ou \u00e0 Azure \u2013, mais aussi malheureux. Ces technologies sont en effet incapables d\u2019assurer une \u00e9volutivit\u00e9 et une acc\u00e9l\u00e9ration ad\u00e9quate. Une propri\u00e9t\u00e9 importante pour une bonne infrastructure consiste \u00e0 offrir davantage de puissance de calcul en cas d\u2019ajout de serveurs. \u00c0 titre d\u2019exemple : si le nombre de serveurs est doubl\u00e9, le temps de calcul doit \u00eatre r\u00e9duit de moiti\u00e9 (en termes techniques, vous devriez obtenir une acc\u00e9l\u00e9ration gale \u00e0 2).<\/p>\n<h3>Promesses non tenues<\/h3>\n<p>Ce qui a initialement incit\u00e9 les entreprises \u00e0 adopter Spark, Hadoop ou Java, c\u2019\u00e9tait la promesse d\u2019une acc\u00e9l\u00e9ration presque illimit\u00e9e via l\u2019ajout de serveurs. On a toutefois r\u00e9cemment d\u00e9couvert que l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration maximale pour les t\u00e2ches classiques de gestion de donn\u00e9es n\u2019\u00e9quivalait g\u00e9n\u00e9ralement qu\u2019\u00e0 2, ind\u00e9pendamment du nombre de serveurs \u2013 m\u00eame s\u2019il y en a plusieurs milliers. Cela signifie donc qu\u2019en d\u00e9pit d\u2019investissements consid\u00e9rables, les analystes de donn\u00e9es sont toujours confront\u00e9s \u00e0 des traitements interminables et \u00e0 des perturbations r\u00e9guli\u00e8res. \u00c0 qui la faute ? Aux limitations en mati\u00e8re d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration et \u00e0 l\u2019instabilit\u00e9 de Spark, Hadoop et Java.<\/p>\n<h3>Innovation belge<\/h3>\n<p>M\u00eame si les technologies Big Data de Spark, Hadoop et Java sont un \u00e9chec et si les gigantesques investissements consentis dans leur infrastructure sont potentiellement vains, il subsiste une lueur d\u2019espoir pour le monde des Big Data. Et le salut vient m\u00eame de la Belgique ! TIMi est une solution innovante belge capable d\u2019\u00e9voluer, contrairement aux technologies pr\u00e9c\u00e9dentes. En cas d\u2019ajout de serveurs, cette solution atteint ais\u00e9ment des acc\u00e9l\u00e9rations sup\u00e9rieures \u00e0 1 000. C\u2019est bien plus que Spark, Hadoop et Java, plafonn\u00e9s \u00e0 un facteur d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de 5 et g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 peine capables d\u2019allonger la foul\u00e9e jusqu\u2019\u00e0 2. La transition vers TIMi \u00e0 elle seule entra\u00eenera une acc\u00e9l\u00e9ration moyenne de 39. Les frais d\u2019infrastructure seront en outre r\u00e9duits d\u2019un facteur de 22.2. Par ailleurs, il existe une version communautaire 100 % gratuite. L\u2019autre bonne nouvelle, c\u2019est que ce syst\u00e8me est tellement simple qu\u2019avec lui, presque toute personne ayant l\u2019esprit analytique peut rapidement devenir un analyste de donn\u00e9es \u00e0 part enti\u00e8re.<\/p>\n<h3>Accro\u00eetre la sensibilisation<\/h3>\n<p>La Belgique est certes un petit pays, de sorte que les volumes de donn\u00e9es y sont g\u00e9n\u00e9ralement assez modestes. Proximus, la plus grande soci\u00e9t\u00e9 de t\u00e9l\u00e9communications, compte deux millions d\u2019utilisateurs. Ce volume ne requiert pas \u00e9norm\u00e9ment de puissance de calcul et pourtant, ici aussi, des entreprises d\u00e9plorent la lenteur de technologies telles que Hadoop, ce qui les contraint \u00e0 investir des fortunes dans les services d\u2019Amazon et Azure. Et m\u00eame dans ce cas, leurs analystes de donn\u00e9es doivent encore attendre de longues heures des r\u00e9sultats qu\u2019autrement, ils obtiendraient en quelques secondes \u00e0 peine. Certains en sont d\u00e9j\u00e0 conscients, surtout les grandes entreprises disposant de plus gros volumes de donn\u00e9es et ayant donc besoin d\u2019une puissance et d\u2019une vitesse de calcul plus \u00e9lev\u00e9es. C\u2019est aussi la raison pour laquelle de grands pays, dont certains du tiers-monde, sont actuellement plus avanc\u00e9s que la Belgique en mati\u00e8re d\u2019infrastructure de donn\u00e9es. Et c\u2019est particuli\u00e8rement dommage, surtout quand on sait que la solution \u00e0 ces d\u00e9fis a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue dans notre pays.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Conscientes de l\u2019\u00e9norme potentiel des Big Data, de plus en plus d\u2019entreprises cherchent des solutions d\u2019analyse de donn\u00e9es susceptibles de satisfaire leurs besoins actuels et futurs. 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