Architecture

Les systèmes BigData permettent de distribuer le stockage et disposent de mécanismes permettant de distribuer les calculs.

Les applications sont nombreuses, à commencer par le stockage de gros volumes.

le BigData s'appuie sur

• du matériel standard : cartes mères de PC, disques standards, ...
• des systèmes d'exploitation standards, sans pilotes spécifiques : Unix, Windows, ...
• de nombreux outils d'intégration de données hétérogènes

Ils sont capables de suivre facilement la puissance souhaitée :

• ajout/suppression de serveurs,
• déplacements géographiques, ...

Ces produits et cette organisation amènent une nouvelle terminologie :

• Données non structurées
• ETL
• Temps réel
• 3V
• Prédictif
• Data Scientist
• Machine Learning

Exemples d'utilisation

• décisionnel, prédictif : principalement services financiers
• énergie : gestion distante et centralisée des radiateurs et consommateurs
• recherche médicale : épidémies
• politiques : analyse de sentiments, de comportements
• lutte contre la fraude, contrefaçons
• recherche : en astronomie le LHC produit 70To de données par jour,
• environnement : étude des tremblements de terre, tectonique, essais nucléaires, ...

Certains de ces cas d'utilisation sont plus orientés vers le calcul, les statistiques, d'autres plus vers le stockage, d'autres vers la réplication.

Sujets connexes :

 

• Etat de l'art du BigData
• Les architectures et infrastructures pour le Bigdata
• NoSQL : Apache Cassandra , mise en oeuvre et administration
• NoSQL : MongoDB, mise en oeuvre et administration
• BigData : intégration SQL, Hive, SparkDataFrames
• BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus
• Cycle certifiant Architecte BigData
• Serious Game : architecture BigData
• Cycle certifiant Administrateur BigData
• Serious Game : supervision infrastructure BigData

 

 

 

• Cloudera
• pivotal
• datastax
• databricks
• Cassandra
• HBase
• Hadoop
• MongoDB

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BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus	du 6 au 8 novembre
IA - Deep Learning : tensorflow, Caffe, Pytorch	du 4 au 6 novembre
Dataiku DSS	du 12 au 13 novembre
Neo4j : graphes et analyse	du 14 au 15 novembre
Utilisation de Kibana	du 21 novembre
SQL pour non informaticien	du 25 au 27 novembre
Les architectures et infrastructures pour le Bigdata	du 26 au 27 novembre
Spark : développer des applications pour le Big Data	du 27 au 29 novembre
Apache Kafka	du 2 au 4 décembre
Architecture cloud d'entreprise	du 3 au 5 décembre
Gestion de parc avec OCS et glpi	du 4 au 6 décembre
Python avancé pour data-scientists	du 9 au 12 décembre
Le langage Go	du 9 au 12 décembre
Openstack : installation et configuration	du 9 au 11 décembre
BigData : intégration SQL, Hive, SparkDataFrames	du 12 au 13 décembre
Développement web avec Django	du 16 au 18 décembre
Zabbix administration	du 16 au 18 décembre
Elasticsearch : indexation de contenu	du 17 au 18 décembre
ElasticStack pour administrateurs	du 19 au 20 décembre

Intelligence artificielle
Intelligence artificielle : Etat de l'art (OpenAI, Google Bard, AWS	2:24/11-25/11
IA - Deep Learning : tensorflow, Caffe, Pytorch	26/11-28/11
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Python avancé pour data-scientists	15/12-18/12
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Dataiku DSS	08/12-10/12
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Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R	04/12-05/12
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Spark : développer des applications pour le Big Data	01/12-03/12
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BigData : intégration SQL, Hive, SparkDataFrames	27/11-28/11
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Etat de l'art du BigData	17/11-17/11
Les architectures et infrastructures pour le Bigdata	18/11-19/11
NoSQL : les fondamentaux	20/11-21/11
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NoSQL : Apache Cassandra , mise en oeuvre et administration	15/12-17/12
NoSQL : MongoDB, mise en oeuvre et administration	18/11-20/11
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