Big Data : Teradata étend son portefeuille Hadoop

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Fruit du partenariat passé avec Hortonworks, le portefeuille Big Data Hadoop de Teradata se décline en 4 offres originales.

Teradata a longtemps pensé que le positionnement concurrent de son offre de data warehouse suffisait à répondre à l’émergence du Big Data. Mais c’était sans compter sur les attentes du marché. C’est pourquoi lors de Teradata Universe 2013 le fabricant lançait quelques pistes vers le Big Data (lire « Teradata Universe 2013 : l’opportunité Big Data »). L’engagement de Teradata sur le Big Data analytique est désormais consommé.

Teradata a tout d’abord souhaité se placer au plus près des sources de Hadoop, le projet open source Apache Hadoop. Il s’est donc tourné vers Hortonworks, l’auteur de la distribution Hadoop la plus communautaire, pour construire son offre. Jean-Marc Bonnet, directeur du centre d’excellence Teradata, avait déjà évoqué ce choix avec nous (lire « Big Data n’est pas une opportunité, c’est une réponse au marché »). Et aujourd’hui cette stratégie aboutit à l’annonce de 4 solutions Hadoop signées Teradata.

Les quatre solutions Teradata Hadoop

– Aster Big Analytics Appliance

Cette première solution repose sur la nouvelle génération d’architecture unifiée Unified Data Architecture de Teradata. La stack matérielle et logicielle est préconfigurée et fortement intégrée. Aster apporte de nombreuses analytiques prépackagées qui sont autant de modules d’interrogation qui viennent opérer sur Hadoop. Ce dernier est piloté via des solutions développées conjointement avec Hortonworks afin de simplifier l’administration de l’environnement de Big Data open source.

Teradata Hadoop

– Appliance for Hadoop

Cette appliance reprend les mêmes fonctionnalités que la précédente, mais sans Aster. Les entreprises pourront donc développer leurs propres requêtes sur la base Big Data.

– Commodity avec Dell

Chris Twogood
Chris Twogood

Cette offre prédesignée embarque les logiciels et le support de Teradata sur une solution matérielle économique et validée fournie par Dell. Même si Chris Twogood, vice-président Product Marketing de Teradata, que nous avons interviewé, s’en défend, ce choix en rupture des pratiques du constructeur ouvre de nouvelles perspectives d’abaissement du point d’entrée vers compétences de Teradata.

– Commodity Software only

Cette dernière offre au catalogue est encore plus étonnante : Teradata apporte le logiciel et le support, le client apporte le matériel. Il s’agit d’une offre d’ingénierie qui prend en compte le fait que le Big Data peut être la consolidation d’infrastructures de stockage dispersées et que le client peu avoir besoin des compétences dans le domaine de l’analytique plus que d’acquérir des équipements qui sont déjà à sa disposition.

Les apports de Teradata et de Hortonworks

La stack logicielle fournie par Teradata comprend les outils de management Viewpoint et TVI ; les outils d’administration Hadoop Builder, Intelligent start/stop, DataNode swap et Deferred drive replace ; et les outils de haute disponibilité NameNode HA et Master Machine Failover. Elle donne également accès aux services partenaires de Hcatalog, Revelytix et Informartica.

Côté Hortonworks, les contributions à la solution portent sur le noyau Hadoop, Hbase, Apache Ambari, Nagios et Majhout, ainsi que sur les outils de sécurités proposés par Hadoop et Protegrity.

Teradata Hadoop 4

Les 4 niveaux du support

C’est là certainement, au vu de la complexité d’Hadoop, que réside la plus grande valeur de l’offre Teradata. Les deux premiers niveaux du support – Level 1 en front end et Level 2 en back-end technique – sont assurés par Teradata. Les deux niveaux suivants – Level 3 pour accéder aux contributeurs Hadoop et Level 4 Engineering pour accéder aux acteurs du cœur de Apache Hadoop – sont assurés par Hortonworks.

Teradata propose également à son catalogue un ensemble de services pour travailler sur sa plateforme Hadoop. Parmi ceux-ci figurent Teradata Analytic Architecture Services pour accompagner un projet Hadoop tout du long de son cycle de vie ; DI Optimization pour la conception de la plateforme ; Big Analysis la création de l’architecture analytique, Platform for Hadoop et Managed Services for Hadoop pour l’installation, le monitoring et l’administration de la plateforme, et des outils de formation.


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