IT Talks – Big Data : enjeux, tendances et technologies

Le terme  » Big Data  » a pris de l’ampleur ces dernières années. Mais qu’est-ce que le Big Data exactement ? Et pourquoi est-il si important ? Si le terme lui-même est simple, la technologie qui le sous-tend est complexe. Plus vous en saurez sur le Big Data et ses composants – comme Hadoop et Spark – plus il vous sera facile de prendre des décisions éclairées sur la meilleure façon d’utiliser le Big Data pour les besoins de votre organisation.

Les fondements du big data : volume, vitesse et variété.

Dans le contexte du big data, le terme « données » désigne toute information pouvant être stockée sous forme numérique. Les données peuvent être structurées (par exemple, des bases de données relationnelles) ou non structurées (par exemple, des documents textuels).

Le big data est un ensemble de données trop volumineuses, trop complexes et/ou trop rapides pour être traitées à l’aide des outils traditionnels de gestion de bases de données. Un exemple courant de big data est l’analyse des médias sociaux, où les utilisateurs produisent quotidiennement d’énormes quantités de contenu.

Tendances en matière de traitement des big data : de Hadoop au traitement en continu (stream processing).

La méthode traditionnelle de traitement des big data consistait à utiliser un système de traitement par lots comme Hadoop, qui pouvait traiter de gros volumes de données en une seule fois. Toutefois, cette approche n’est pas appropriée lorsque le volume de données est si important qu’il ne peut être traité en une seule fois et doit être analysé au fur et à mesure de son arrivée. Le traitement en continu implique plutôt l’analyse en temps réel de flux de données en direct, généralement à des vitesses allant de quelques millisecondes à quelques secondes.


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Le traitement en continu est plus adapté à l’analyse en temps réel, car la demande d’informations immédiates a augmenté avec le développement des médias sociaux tels que Twitter et Facebook. Les analyses en temps réel étaient auparavant effectuées par des systèmes spécialisés tels que les processeurs de flux sur des files d’attente de messages (par exemple, Apache Kafka), mais ceux-ci ne sont pas suffisamment évolutifs pour répondre aux exigences actuelles et ne peuvent pas non plus gérer les hauts débits de manière suffisamment efficace, en particulier lorsque plusieurs sources envoient des messages dans une seule file d’attente simultanément ou même en même temps !

Choisir la bonne technologie de big data pour le travail à accomplir.

Avant de pouvoir choisir la technologie big data adaptée à votre situation, il est important de comprendre à quoi servent les différentes technologies big data. L’écosystème Hadoop comprend de nombreuses technologies qui peuvent être utilisées ensemble ou séparément en fonction de vos besoins spécifiques.

  • Kafka : Kafka est un système de messagerie de type publish-subscribe qui permet aux producteurs d’envoyer des messages à des sujets et aux consommateurs de s’abonner à ces sujets. Il permet à un grand nombre de personnes (producteurs) d’envoyer facilement des messages à travers un réseau d’ordinateurs (consommateurs). Les messages sont stockés sur le disque jusqu’à ce qu’ils soient consommés par une autre application ou traités par une autre étape du flux de travail d’une application.
  • Spark : Spark est un moteur rapide et général pour le traitement des données à grande échelle construit autour de la vitesse, de la facilité d’utilisation, des analyses sophistiquées, de la simplicité opérationnelle et d’un riche ensemble de bibliothèques d’apprentissage automatique….
  • NiFi : NiFi est un logiciel de gestion de flux de données. Il est utilisé par les ingénieurs Big Data pour automatiser des flux de data entre plusieurs systèmes informatiques.

À retenir : Le big data soulève de nombreuses questions et il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre.

Si vous avez peut-être déjà entendu certains des termes utilisés dans cet article, d’autres sont peut-être nouveaux pour vous. Dans tous les cas, il est important de comprendre l’importance et la complexité du big data. Il s’agit d’un domaine en plein essor, avec de nombreuses facettes et subtilités qui continueront d’être explorées. Il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre et c’est à nous, professionnels de ce domaine, de contribuer à donner du sens à tout cela !

Le big data est un domaine en pleine expansion dont le rythme de développement est exponentiel. Il offre de nombreux défis, et si vous êtes prêt à les relever, vous serez récompensé par une carrière qui vous ouvrira de nouvelles opportunités dans les années à venir.