Quelles sont les alternatives au Cloud face au décuplement des données à traiter ?

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Le Cloud ne suffit plus pour gérer les données de plus en plus importantes que les entreprises ont à traiter continuellement. Désormais, les informaticiens commencent à parler de « Modern Data Stack ». Même si le concept reste basé sur le Cloud, sa portée est plus importante. Cela implique la notion de multi-cloud, intégrant une solution tout-en-un.

Les plateformes big data se reposent sur la technologie du Cloud. Mais face à des Data de plus en plus importantes, la méthode de traitement et de gestion doit aussi suivre le mouvement. Les spécialistes ont alors développé différentes solutions pour maîtriser les données. « Modern Data Stack » devient un terme populaire en ce moment. Toujours basé sur le Cloud, il désigne la nouvelle manière de gérer le big data. Cette solution n’est cependant pas sans faille. C’est pourquoi la start-up israélienne Rivery, entre autres, propose des plateformes nouvelle génération. Microsoft a également dévoilé sa nouvelle solution intégrant l’intelligence artificielle.

Les enjeux avec le big data moderne

Le Cloud a atteint son apogée en 2021-2022. Ses performances ont cependant été mises en doute avec la croissance des données à traiter, augmentant le coût des différentes plateformes.

Databricks, qui a choisi le Modern Data Stack, propose :

  • Une approche multi-cloud ;
  • Un système de stockage ouvert pour prévenir un lock-in ;
  • Une optimisation de la sécurité des données via une couche unifiée transversale.

Software AG, de son côté, soulève l’importance de faciliter la circulation des données en ajoutant un Data collector.

Un des responsables au sein de l’entreprise explique :

« La solution permet d’implémenter les transformations complexes supportées par Snowflake de manière simple et rapide, tout en limitant les modifications en cas de changements sur les données brutes. Cela vient renforcer l’approche libre-service, ainsi que faciliter la collaboration entre data scientists, data engineers, data analysts, ou encore les analytic engineers ».

Microsoft Fabric est la solution proposée par Microsoft. Celui-ci peut être installé avec l’aide d’un consultant informatique. Le principe est de simplifier les plateformes pour mieux gérer les données comme l’explique le Cloud Solution Architect Data et AI, Soulaima Ben Rejeb. Cela implique de :

  • Faciliter l’accès aux données via un format opensource sur Onelake ;
  • Adopter la technologie SaaS pour optimiser l’expérience utilisateur ;
  • Intégrer l’intelligence artificielle à différents niveaux.

La suite du Cloud:

Avant l’apparition du Cloud, le stockage de données s’effectuait via des racks de serveurs Hadoop. Les baies de stockage des Data Warehouse étaient très larges, conformément à la taille des informations à traiter. Avec l’avènement de la technologie du Cloud, tous se sont tournés vers celle-ci. Ce sont par exemple les :

  • Entrepôts de stockage et de traitement de données ;
  • Dataviz et IA ;
  • ETL/ELT ;
  • Streaming de données.

Le Modern Data Stack arrive pour succéder au Cloud. Un consultant informatique est en mesure d’installer la solution big data choisie par les entreprises.

Tout comme Databricks, Microsoft est d’avis d’adopter le Lakehouse. Selon le premier :

« La valeur apportée par le Lakehouse est d’accélérer l’innovation, tout en réduisant les coûts ».

Databrick intègre aussi l’intelligence artificielle dans ses offres comme le LLM (Large Language Models).

L’objectif avec Microsoft Fabric est de répondre aux demandes des entreprises ayant d’importantes bases de données à traiter. Ariel Pohoryles, responsable marketing chez Rivery, suggère, quant à lui, un environnement unifié pour contrôler le processus : ingestion, transformation, orchestration et reverse ETL.

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