Qu’est-ce que le big data ? Les trois V : volume, vitesse et variété
Qu’est-ce que les serveurs dédiés apportent au big data ?
Le big data tend à désigner la discipline du stockage, du traitement et de l'analyse en temps réel d'énormes ensembles de données commerciales. Ce n'est pas seulement la taille de la source qui rend ces informations difficiles à examiner, mais aussi le manque de structure et la vitesse à laquelle elles doivent être traitées. C'est pourquoi le big data est généralement défini par les trois V : volume, vitesse et variété.
En réalité, une certaine forme de big data est pratiquée depuis des décennies dans le cadre de processus commerciaux standards, tels que l'analyse de données et du Web, la visualisation ou la gestion de l'information. Cependant, le matériel, les logiciels et les outils d'analyse traditionnels n'ont pas permis de faire face à la taille, à la complexité et à la nature non structurée des données contemporaines. En revanche, le big data utilise généralement des serveurs plus puissants, en conjonction avec des algorithmes avancés, des outils de stockage et des services d'analyse. Il exploite ainsi tout le potentiel des données numériques des entreprises.
Par exemple, le big data fait généralement appel à la technologie NoSQL ou New SQL, ainsi qu’à une architecture distribuée, pour analyser les informations non structurées provenant de sources multiples (parfois appelées data lake). De même, Apache Hadoop, un système de fichiers open source pour la gestion du stockage, est la technologie numéro un associée à l'analyse big data.
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Pourquoi utiliser des serveurs dédiés big data au lieu d’une solution cloud ?
Pensez à ce qui est le plus adapté à votre entreprise. Les startups et les développeurs qui expérimentent l'analyse big data peuvent bénéficier d'une solution Public Cloud économique. En revanche, pour les grosses entreprises, une configuration de serveurs dédiés big data ou une approche cloud hybride pourraient l'emporter.
Les serveurs Scale et High Grade d’OVHcloud vous offrent un excellent rapport prix-performance. Cela signifie que, si vous mettez en œuvre un projet ou une application big data impliquant de nombreux téraoctets de données brutes, il pourrait être beaucoup moins coûteux de déployer des serveurs Scale et High Grade plutôt que du Public Cloud. Vous bénéficiez également d'un volume de stockage inégalé, sans « noisy neighbour » ni hyperviseur revêche, ce qui pourrait être le cas avec une option virtualisée.
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Conseil n°1 : envisagez une extension de datacenter
Votre infrastructure on-premises manque d'espace pour stocker vos services big data ? Utilisez OVHcloud Connect ou un VPN de site à site pour déposer vos données en toute sécurité dans les datacenters OVHcloud.
Conseil n°2 : créez de la redondance avec Hadoop
Fonctionnant en clusters, le système de fichiers distribués d’Hadoop favorise un taux élevé de transfert de données entre les nœuds. Cela permet au système de fonctionner sans interruption, même en cas de défaillance d'un élément.
Construisez des clusters Hadoop en utilisant les serveurs bare metal OVHcloud, puis déployez et interconnectez plusieurs nœuds de données via votre vRack privé de 50 Gbit/s garanti. Vous pouvez également considérer certains outils et projets de l'écosystème Hadoop (comme Apache Spark, Kettle, Ouzi ou Mawazo) pour simplifier vos processus de gestion de l'information et d'analyse commerciale.
Conseil n°3 : testez votre architecture big data
La gamme de serveurs dédiés OVHcloud est livrée avec les outils, les options et les modèles très abordables dont vous avez besoin pour tester différentes solutions big data : augmentez la capacité en cas de succès et arrêtez les serveurs rapidement lorsque vos projets sont terminés.
Profitez de nos contrats à court terme, de notre interface de gestion accessible avec de nombreux outils d'analyse visuelle, de la livraison possible en 120 secondes, ainsi que des scripts de post-installation.