Après Oracle, EMC (Isilon) et Microsoft, c’est au tour de Teradata de confirmer le support de Hadoop, la technologie big data open source de gestion et d’analyse des très gros volumes de données structurées et non structurées. Pour cela, le géant du datawarehouse s’est finalement rapproché de Hortonworks, la spin-out d’ingénieurs de Yahoo!, principaux contributeurs au développement de Hadoop.
Le partenariat porte sur le développement d’environnements analytiques big data autour d’une architecture de référence et donc de référentiels pour permettre aux utilisateurs des solutions appliances de gestion de données de Teradata, en particulier des technologies analytiques Teradata Aster, principalement tournées vers les données structurées, d’implémenter conjointement Hadoop, le système de fichiers Hadoop Distributed File System, et MapReduce, la technologie de criblage des données.
C’est un signe fort que Teradata donne au marché. En effet, le fabricant s’était déjà lancé voici un an dans le développement d’une infrastructure big data avec Cloudera, un concurrent de Hortonworks. Or, Cloudera, tout comme MapR Technologies, troisième larron majeur à proposer une stack big data Hadoop, ne contribue que plus faiblement à la communauté open source Hadoop.
Le fabricant n’évolue pas non plus en terre inconnue : Teradata Aster est en réalité Aster Data, un éditeur acquis en 2011 qui a développé sa propre implémentation de MapReduce sur base de données SQL, Aster Database, mais différente du MapReduce proposé dans la pile Apache Hadoop.
Pour autant, Teradata cède ici aux pressions de certains de ses clients qui sont intéressés par l’implémentation d’une solution big data pour la capture et l’analyse de larges volumes de données, et cela pour un prix plus serré. Une attente qui va dans le sens du marché et qui devrait permettre de compenser le coût parfois jugé exorbitant du pétaoctet sur les plateformes d’entrepôts de données.
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