Big Data as a Service : comment fonc­tionne le BDaaS

L’analyse du Big Data offre d’énormes avantages con­cur­ren­tiels qui fa­vo­ri­sent l’évo­lu­ti­vité et la sécurité des en­tre­prises. Les pla­te­formes de Cloud qui adoptent le principe du Big Data as a Service jouent donc un rôle important dans l’analyse en temps réel, le stockage et le trai­te­ment de gros volumes de données. Il convient cependant d’iden­ti­fier les pres­ta­tions contenues dans les offres de BDaaS et les avantages qu’elles apportent.

La capacité des en­tre­prises à profiter d’avantages con­cur­ren­tiels et à pour­suivre leur crois­sance dépend des per­for­mances de leurs in­fras­truc­tures in­for­ma­tiques. Celles-ci doivent être en capacité de traiter en temps réel de gros volumes de données issues des processus métier, du com­por­te­ment des clients, des ventes et des analyses de sécurité. Toutes les en­tre­prises ne peuvent toutefois pas se permettre d’exploiter le cloud computing avec des systèmes sur site. Les services sur site impliqués dans le stockage, l’analyse et l’éva­lua­tion du Big Data sont aussi synonymes de perte de temps et de coûts élevés en parallèle. C’est pré­ci­sé­ment à ce stade que le BDaaS entre en jeu.

La notion de BDaaS englobe les services et outils les plus im­por­tants pour le stockage et le trai­te­ment d’énormes volumes de données. Il s’agit notamment de :

• SaaS (Software as a Service)
• IaaS (In­fras­truc­ture as a Service)
• PaaS (Platform as a Service)
• HDaas (Hadoop as a Service)
• Data Analytics as a Service

De par son approche ho­lis­tique, le BDaaS se rapproche également du principe du XaaS (Anything-as-a-Service). L’éva­lua­tion des volumes de données struc­tu­rés et non struc­tu­rés nécessite des capacités de stockage, de réseau et d’or­di­na­teur. C’est exac­te­ment ce que propose BDaaS via une pla­te­forme de Cloud incluant des services d’analyse et un stockage pra­ti­que­ment illimité. En ex­ter­na­li­sant les tâches Big Data, les en­tre­prises réalisent non seulement des gains de temps et d’argent, mais aug­men­tent également leur évo­lu­ti­vité, leur sécurité et leur flexi­bi­lité.

Parmi les spé­cia­listes des offres de BDaaS, on retrouve des géants de l’in­for­ma­tique tels qu’Amazon, Microsoft et Google. Les services et fonctions proposés dans le cadre des packages BDaaS, compris en standard ou en option, incluent des services d’analyse et de sta­tis­tiques, des outils de data mining, des pla­te­formes de Cloud et des outils de gestion de données. Selon les besoins et le projet, il est possible d’adapter les fonctions BDaaS et d’ajouter ou de supprimer des outils selon le principe de l’in­for­ma­tique à la demande.

Les fonc­tion­na­li­tés prin­ci­pales de BDaaS incluent :

BDaaS exploite les capacités de trai­te­ment et d’in­for­ma­tique dis­tri­buée d’une in­fras­truc­ture numérique connectée. Comme ces services sur site s’ac­com­pag­nent de coûts et d’une main­te­nance élevés, vous pouvez tirer parti du Dis­tri­bu­ted computing tout en réduisant vos coûts de fonc­tion­ne­ment. Le principe d’une ar­chi­tec­ture orientée services vous permet également de sé­lec­tion­ner des packs de services per­son­na­li­sés pour l’analyse et le trai­te­ment des données.

En combinant des outils sé­lec­tion­nés et des com­po­sants matériels et logiciels puissants, vous restez flexible grâce à l’évo­lu­ti­vité ho­ri­zon­tale (« scale out »). En d’autres termes, vous pouvez choisir uni­que­ment la capacité basée sur le Cloud dont vous avez besoin pour le trai­te­ment des données sans avoir à utiliser votre propre in­fras­truc­ture statique. Vous partagez des tâches et des processus avec les services BDaaS, prin­ci­pa­le­ment via des ar­chi­tec­tures de stockage comme Apache Hadoop, qui s’appuient sur des clusters in­for­ma­tiques et des nœuds de calcul pour traiter des processus vo­lu­mi­neux en continu et ra­pi­de­ment.

En mettant l’accent sur le Data Driven marketing, le BDaas permet d’aboutir à du Smart Data structuré à partir de grands volumes de données. Les ap­pli­ca­tions lo­gi­cielles modernes et les data warehouse analysent des montagnes de données pour vous et génèrent des sta­tis­tiques et des rapports basés sur ces données. De cette façon, vous pouvez optimiser votre in­for­ma­tique dé­ci­sion­nelle et l’orien­ta­tion stra­té­gique de votre en­tre­prise.

Le trai­te­ment et l’analyse des données par le BDaaS per­met­tent de mettre en évidence les dif­fé­rents po­ten­tiels, op­por­tu­ni­tés de crois­sance, failles de sécurité et dys­fonc­tion­ne­ments dans les processus métier et l’in­fras­truc­ture. En s’appuyant sur des modèles de données, des sta­tis­tiques et l’analyse pré­dic­tive, on peut non seulement planifier à long terme l’évo­lu­ti­vité de l’en­tre­prise, mais aussi établir une orien­ta­tion stra­té­gique avec des analyses basées sur les données. Les four­nis­seurs de BDaaS veillent à ce que tous les processus de données sont conformes aux ré­gle­men­ta­tions en vigueur en matière de pro­tec­tion et de con­for­mité des données.

Les outils inclus dans un package BDaaS dépendent du four­nis­seur. Il s’agit gé­né­ra­le­ment de plusieurs packages de logiciels Big Data, tels que les systèmes d’entrepôt de données et les fra­me­works Big Data comme Apache Hadoop, avec les noyaux Hadoop Dis­tri­bu­ted File System (HDFS) et MapReduce. Hadoop est utilisé pour le stockage, l’agré­ga­tion, l’analyse et le trai­te­ment des Big Data de manière dis­tri­buée dans le Cloud. Les autres com­po­sants es­sen­tiels BDaaS et systèmes destinés au trai­te­ment et à l’in­for­ma­tique dis­tri­bués incluent :

• Apache Spark : framework open source et système in memory pour le trai­te­ment parallèle des Big Data par clus­te­ring avec Hadoop et des systèmes d’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique
• Apache Hive : système d’entrepôt de données pour l’in­ter­ro­ga­tion et l’analyse du Big Data sur la base d’Apache Hadoop
• Java, Python, R et Scala : langages de pro­gram­ma­tion les plus po­pu­laires pour les projets liés au Big Data
• Outils d’analyse tels que Jupyter Notebook, Zeppelin et Mahout : outils d’analyse et de vi­sua­li­sa­tion prin­ci­paux pour de grands volumes de données pouvant être utilisés avec Hadoop via Big SQL
• Apache Flink : framework de trai­te­ment de flux pour un trai­te­ment continu en temps réel des flux de Big Data
• Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper : outils de gestion clés pour la gestion des flux de travail, des trans­ferts de données à partir de bases de données SQL et l’or­ga­ni­sa­tion des services Hadoop
• Presto : moteur de requête SQL pour une ré­cu­pé­ra­tion et une analyse rapides et in­te­rac­tives du Big Data

Les endroits où le BDaaS est utilisé dépendent étroi­te­ment de la manière dont le Big Data as a Service est utilisé. Nous pré­sen­tons ici les formes d’ap­pli­ca­tion et les types de Bdaas majeurs :

Il s'agit d’une version de base de BDaaS offrant des pres­ta­tions fon­da­men­tales, telles qu’une in­fras­truc­ture Hadoop basée sur le Cloud et divers outils open source pour l’analyse, l’in­ter­ro­ga­tion et le trai­te­ment des données, tels que Hive.

La version Per­for­mance offre l’ex­ter­na­li­sa­tion complète des analyses des Big Data dans les in­fras­truc­tures Hadoop grâce à de puissants outils d’analyse et de gestion. Elle est adaptée aux plans de crois­sance stra­té­giques et à l'évo­lu­ti­vité à la demande.

Ceci est re­com­mandé pour les or­ga­ni­sa­tions ayant des exigences spé­ci­fiques en matière d’analyse et de trai­te­ment de grands flux de données. Grâce à des outils spé­ci­fiques qui dépassent le framework Hadoop standard, les services d’analyse et les requêtes de données via des in­ter­faces Web et de pro­gram­ma­tion et des adap­ta­teurs de base de données peuvent être utilisés in­dé­pen­dam­ment des four­nis­seurs de Cloud spé­ci­fiques.

En tant que package complet, In­te­gra­ted BDaaS combine l’approche axée sur les per­for­mances de Per­for­mance BDaaS et la flexi­bi­lité de Feature BDaaS. Cette forme permet aux en­tre­prises d’opérer une analyse et un trai­te­ment maximaux de très grands flux de données continus.

Aperçu des avantages de BDaaS

Les en­tre­prises qui optent pour l’approche du BDaaS bé­né­fi­cient des avantages suivants :

• Réduit les coûts de personnel, d’in­fras­truc­ture et de main­te­nance en ex­ter­na­li­sant les processus Big Data
• Permet aussi aux petites et moyennes en­tre­prises d’analyser de grandes quantités de données sans in­fras­truc­ture in­for­ma­tique ap­pro­priée
• Per­for­mances et évo­lu­ti­vité maximales grâce à l’in­for­ma­tique dis­tri­buée et au clus­te­ring
• Haute sécurité des données et pro­tec­tion contre la perte de données et les cy­be­rat­taques grâce à une in­fras­truc­ture Cloud moderne et protégée
• In­for­ma­tique à la demande avec outils et services en option pour se calquer sur les besoins et la taille des projets
• Optimise l’orien­ta­tion stra­té­gique des processus métier grâce aux analyses et pro­nos­tics Big Data
• Con­for­mité aux ré­gle­men­ta­tions en matière de pro­tec­tion des données et de con­for­mité
• Capacité de stockage pra­ti­que­ment illimitée pour le Big Data
• Trai­te­ment et analyse en temps réel de quantités massives de données, in­dé­pen­dam­ment du four­nis­seur de Cloud

Le Big Data et la prise de décision basée sur les données sont es­sen­tiels à la réussite et à la crois­sance de l’en­tre­prise. Avec les progrès de la nu­mé­ri­sa­tion et la crois­sance du marché du commerce élec­tro­nique, l’analyse et le stockage de grandes quantités de données cons­ti­tuent un avantage con­cur­ren­tiel sig­ni­fi­ca­tif. Cela se vérifie par­ti­cu­liè­re­ment auprès des en­tre­prises qui né­ces­si­tent des analyses de données struc­tu­rées et évo­lu­tives, mais qui ne disposent pas des res­sources et des capacités requises en termes d’in­fras­truc­ture, ni de l’expertise en in­for­ma­tique. Les grandes en­tre­prises des secteurs bancaire, de la sécurité, des com­mu­ni­ca­tions, des médias, de l’éducation, de la vente en gros et de la vente au détail ex­ploi­tent ainsi des capacités pra­ti­que­ment il­li­mi­tées, même pour les processus Big Data de très grande envergure.

Qu’il s’agisse de petites et moyennes en­tre­prises ou de grandes en­tre­prises et ins­ti­tu­tions, toutes peuvent se reposer sur le BDaaS pour profiter d’une évo­lu­ti­vité élastique « à la demande », mais également de l’analyse en temps réel des grands flux de données et de capacités de stockage presque il­li­mi­tées. Cela renforce l’orien­ta­tion stra­té­gique à long terme des processus métier et met à dis­po­si­tion une in­fras­truc­ture Big Data puissante à des frais re­la­ti­ve­ment modestes.