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Quelles solutions HPE pour le Big Data et l’IoT

La mise en place d’une solution de Big Data suppose – avant le matériel – la définition d’une pile logicielle. Dans ce domaine, HPE dispose d’un portefeuille complet d’offres d’infrastructure dédiées au Big Data comme à l’IoT.

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Un projet Big Data ou IoT commence par un besoin métier. Ce besoin métier se traduit en une solution ou un ensemble de briques logicielles, qui s’appuiera par la suite sur une infrastructure matérielle adaptée. Les experts HPE sont capables d’intervenir à toutes les étapes d’un tel projet.

La plupart des projets Big Data démarrent avec du Hadoop, car c’est la solution qui permet de stocker et d’analyser de gros volumes de données quel que soit leur format – structuré ou non- et à des coûts maîtrisés. HPE vient ensuite enrichir cette solution avec des outils plus spécifiques.

Vertica, Idol et Universal IoT Platform

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Vertica est une base de données en colonnes, ultra performante, proposant une interface SQL et une architecture de type scale-out. « Cette offre s’adapte aussi bien aux charges lourdes du Big Data qu’aux petites volumétries de type Smart Data », explique Florence Laget, directrice Big Data chez HPE France.

Vertica est souvent utilisé en complément de Hadoop pour faire du temps réel ou de l’analytique poussé. BlaBlaCar aligne ainsi 5 To en Vertica, pour 50 To en Hadoop. Criteo va plus loin, avec 150 To pris en charge par Vertica. Facebook est un cas extrême, puisque Vertica y gère 5 Po de données. À noter, la Community Edition de Vertica permet de gérer un maximum de 1 To de données et de 3 serveurs, gratuitement. De quoi démarrer en douceur.

Idol est une solution Big Data dédiée aux données non structurées. « C’est un outil mathématique disposant de fonctions d’auto apprentissage, qui devient de plus en plus efficace au fur et mesure qu’il est alimenté en données, résume notre interlocutrice. Des centaines de connecteurs et fonctions pré intégrés permettent d’arriver plus vite au résultat voulu. Ses fonctionnalités d’analyse de la voix, de la vidéo ou des images sont particulièrement performantes »

Exemple cité, un appel à un call center. Ce dernier est converti en texte, puis la tonalité de l’échange est déterminée via une fonction d’analyse de sentiment. Le tout sera remonté dans une base de données gérée par Vertica, corrélé à d’autres sources, par exemple un traitement des commentaires de l’utilisateur détectés sur le site web ou son profil de client issu du CRM.

Pour l’Internet des Objets, HPE propose une solution dédiée, HPE Universal IoT Platform. « Notre plate-forme IoT permet de collecter et de manager des millions d’objets connectés simultanément, quel que soient leur format, leur protocole ou le réseau qu’ils utilisent pour communiquer. Elle collecte les messages, les traduit au format OneM2M, les enrichit, les analyse puis donne accès aux résultats sous forme d’API permettant aux clients ou à leurs partenaires de développer facilement des applications.» explique Florence Laget.

Gestion des infrastructures Big Data

Les infrastructures Big Data se présentent généralement sous la forme d’un cluster, où les serveurs travaillent de concert sur une même tâche. Dans ce contexte, HPE Insight Cluster Management Utility (CMU) est tout indiqué pour assurer la gestion d’une telle infrastructure. « Il permet de surveiller globalement le cluster, d’assurer le déploiement des services de manière unique et de vérifier leur bon fonctionnement », décrit Florence Laget.

Mais une infrastructure Big Data n’est pas totalement identique à un cluster classique. Elle impose ainsi certaines contraintes concernant la sécurisation des informations à caractère privé. « Le chiffrement est la solution. Il peut être pris en charge directement au niveau hardware avec un chiffrement des disques embarqués dans les serveurs.». Autre thème, l’anonymisation des données. « Là encore, nous avons des solutions permettant de répondre à cette demande, dans la gamme Secure Data. »

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