le big data à l'épreuve des projets d'entreprise
DESCRIPTION
Slide du petit déjeuner du 11 décembre 2013 Dans un contexte économique délicat, les outils du « big data » apportent toute la rapidité, la souplesse et la scalabilité requise pour mettre en oeuvre des projets d'entreprise tirant profit de volumes d'information importants. Ces technologies sont désormais une réalité à intégrer aux projets SI. La société Klee Group organise ce déjeuner thématique en proposant des intervenants du Big Data : - Mongo DB - Elasticsearch - CMS RubedoTRANSCRIPT
![Page 1: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/1.jpg)
LOGO du client
#2013
Big Data à l’épreuve des projets d’entreprise
![Page 2: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/2.jpg)
Bretagne 2013
![Page 3: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/3.jpg)
Pas tout à fait….
![Page 4: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/4.jpg)
![Page 5: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/5.jpg)
![Page 6: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/6.jpg)
![Page 7: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/7.jpg)
Et des camions il y en a ….
![Page 8: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/8.jpg)
Et des camions il y en a ….
![Page 9: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/9.jpg)
Ecotaxe
§ Flux entrant 24/7
• 2 000 points par seconde
• 200 paquets par seconde
§ Flux sortant 24/7
• 3* 200 paquets par seconde
§ Conservation 3 mois
• 1, 5 Milliard de paquets
• 7 téraoctets
![Page 10: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/10.jpg)
Big Data ?
![Page 11: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/11.jpg)
Big Data
Règle des 3V
Big data is high-volume, high-velocity and high-variety information
assets that demand cost-effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision making.
gartner.com
![Page 12: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/12.jpg)
Règle des 3V
Big data is high-volume, high-velocity and high-variety information
assets that demand cost-effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision making.
gartner.com
Big Data
Variety Volume
Velocity
![Page 13: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/13.jpg)
Data
![Page 14: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/14.jpg)
Toujours plus…
Quantité
de données
Temps
![Page 15: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/15.jpg)
Toujours plus, et plus encore…
Quantité
de données
Temps
![Page 16: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/16.jpg)
Qualité de
décision
Quantité d’informations
Sur information
U /
The Inverted U Peter Morville
U
Sous information
![Page 17: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/17.jpg)
Créer du
sens
![Page 18: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/18.jpg)
Pour créer du sens
il faut
transformer la donnée en information
Data è Information
![Page 19: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/19.jpg)
métadonnées
Donnée propriétés
Exemple : individu, événement,
équipement
![Page 20: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/20.jpg)
métadonnées
Donnée propriétés
Métadonnées
Exemple : tags, chronologie, géolocalisation,
relations, notes, commentaires….
![Page 21: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/21.jpg)
Information
Donnée propriétés
Métadonnées
![Page 22: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/22.jpg)
Méta - Information
Cycle de création
timeline
Data …………………………………………….......
Création Enrichissement
Information
![Page 23: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/23.jpg)
Rechercher / Représenter
Dan Roam
![Page 24: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/24.jpg)
Rechercher / Représenter
#FacettedSearch
![Page 25: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/25.jpg)
Stocker Rechercher Analyser
Trajectoire
![Page 26: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/26.jpg)
Stocker Rechercher Analyser
Trajectoire
![Page 27: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/27.jpg)
Stocker Rechercher Analyser
Trajectoire
![Page 28: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/28.jpg)
Ecotaxe
Stocker Rechercher Analyser
![Page 29: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/29.jpg)
§ Flux entrant 24/7
• 2 000 points par seconde
• 200 paquets par seconde
§ Flux sortant 24/7
• 3* 200 paquets par seconde
§ Conservation 3 mois
• 1, 5 Milliard de paquets
• 7 téraoctets
Ecotaxe #Volume #Velocity
![Page 30: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/30.jpg)
#MongoDB
#Cluster
#Sharding
#Multi-sites
Architecture
![Page 31: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/31.jpg)
§ En phase amont
Lutter contre la peur des décideurs / la résistance des équipes
§ En phase de spécifications /réalisation
Intégrer l’approche documentaire vs approche relationnelle
Former les équipes de développement
Exemple : logique transactionnelle
§ En phase de production
Lutter contre l’hébergement traditionnel / san
Favoriser l’approche horizontale vs verticale
RETEX MongoDB
Changement de paradigme
![Page 32: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/32.jpg)
Vertical / Horizontal
« Scalabilité » Verticale Si besoin de plus de puissance
• on ajoute de la mémoire ….
• puis on remplace par un serveur de gamme plus
puissante
Corollaire : les machines sont surdimensionnées
pour absorber une augmentation potentielle de
charge
![Page 33: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/33.jpg)
Vertical / Horizontal
« Scalabilité » Verticale Si besoin de plus de puissance
• on ajoute de la mémoire ….
• puis on remplace par un serveur de gamme plus
puissante
Corollaire : les machines sont surdimensionnées
pour absorber une augmentation potentielle de
charge
![Page 34: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/34.jpg)
Vertical / Horizontal
« Scalabilité» Horizontale Si besoin de plus de puissance
• on ajoute des serveurs
Corollaire : linéarisation du coût / usage
![Page 35: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/35.jpg)
Vertical / Horizontal
« Scalabilité» Horizontale Si besoin de plus de puissance
• on ajoute des serveurs
Corollaire : linéarisation du coût / usage
![Page 36: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/36.jpg)
§ Avantages
• Qualité de la documentation
• Mise en œuvre rapide
• Versatilité
§ Bénéfices
• Agilité fonctionnelle
• Evolution du modèle aisée / versionnement natif
• Agilité technique
• Alignement matériel par rapports aux usages
MongoDB
Ne pas utilisez MongoDB si votre système est transactionnel, pour le reste …
§ Inconvénient
• Sharding pas si simple !
![Page 37: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/37.jpg)
SPARK
Stocker Rechercher Analyser
![Page 38: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/38.jpg)
![Page 39: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/39.jpg)
![Page 40: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/40.jpg)
![Page 41: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/41.jpg)
RETEX Elasticsearch
CQRS Command Query Responsibility Segregation
Store Index
EventBus
Command Query
![Page 42: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/42.jpg)
Rubedo Le CMS Big Data
Stocker Rechercher Analyser
![Page 43: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/43.jpg)
Premier CMS open-source
basé sur un socle NoSQL
+
RETEX Rubedo
Dans un monde où
LAMP est LA Norme
NoSQL, mais pour quoi faire ?
![Page 44: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/44.jpg)
§ Les CMS gèrent des Contenus …
… structurés
et
classés
NoSQL et Gestion de contenus
![Page 45: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/45.jpg)
Approche relationnelle
type MySQL
Pour un type de contenu : 1 collection
Pour 10 types de contenus : 1 collection
1 requête unitaire : 1 collection
Pour un type de contenu : 6 tables
Pour 10 types de contenus : 29 tables
1 requête unitaire = 6 tables et 2 jointures
Approche NoSQL
documentaire
type MongoDB
Rubedo : comparaison des approches
![Page 46: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/46.jpg)
§ Atouts Fonctionnels • Souplesse de modélisation
• Evolutivité dans le temps
• Fonctionnalités de Recherche
§ Atouts Techniques • Performances en lecture/écriture
• Stockage de grands volumes
• Montée en charge linéaire
• Gestion des fichiers intégrée (MongoDB)
• Sécurité centralisée
Rubedo : les atouts du NoSQL
§ Limites & précautions • Pas de transactions
• Déport des règles métiers dans
la couche applicative
• Framework de développement
indispensable !
• Certaines typologies de projets
peuvent nécessiter une
architecture hybride (site de e-
commerce complexe par
exemple)
![Page 47: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/47.jpg)
Performances &
Volumétrie Mobilité
Recherche &
Géolocalisation
Ouverture &
Extensibilité
Souplesse Ergonomie
§ Portails à fort trafic ou volumétrie
§ Plateformes multi-sites
§ Sites mobiles
§ Contenus géo-localisés & cartographie
§ Moteurs de recherche verticaux
§ Plateformes de contribution décentralisées Use
cases
Rubedo : les cas d’usage
![Page 48: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/48.jpg)
RUBEDO : démonstration
JavaScript, HTML5, CSS3
NoSQL
HTML5, CSS3
DEMONSTRATION
CSCSS3
![Page 49: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/49.jpg)
Pause
10 min
![Page 50: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/50.jpg)
LOGO du client
Merci de votre attention
![Page 51: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/51.jpg)
Elasticsearch Revolutionizing Data Search
and Analytics
Richard Maurer– SEMEA Territory Manager
![Page 52: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/52.jpg)
Agenda
• Purpose of Elasticsearch
• Features of Product
• Customer Examples
• Company Overview
• Commercial Offerings
• Resources
![Page 53: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/53.jpg)
Purpose of Elasticsearch
• Organize data and make it easily accessible
– Through powerful search and analytics
– Easily consumable (even for non-data scientists)
– Elegantly handles extremely large data volumes
– Delivers results in real time
• Technology stack agnostic
• Used across all market verticals
![Page 54: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/54.jpg)
Features of Elasticsearch
• Structured & unstructured search
• Advanced analytics capabilities
• Unmatched performance
• Real-time results
• Highly scalable
• User friendly installation and maintenance
![Page 55: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/55.jpg)
User: GitHub Searches 20TB of data, 1.3 billion files and 130 lines
of code using Elasticsearch
![Page 56: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/56.jpg)
User: Foursquare Searches 50,000,000 venues every day using
Elasticsearch
![Page 57: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/57.jpg)
User: Fog Creek Software Searches 40,000,000,000 (40 billion) lines of code in
real-time using Elasticsearch
![Page 58: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/58.jpg)
User: StumbleUpon
Delivers millions of recommendations every day using Elasticsearch
![Page 59: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/59.jpg)
Example: Email Archiving Email Archiving of 2 Petabytes of data across 100’s of servers
Big data, structured and unstructured
![Page 60: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/60.jpg)
Example: Support Agents Custom Support – Search, Facets, and Reports
Real time metrics
![Page 61: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/61.jpg)
Unprecedented Uptake
Elasticsearch has more than 5 Million downloads … and 400,000 more each month
Cumulative Cummmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuullllllllllllllllaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaattttttttttttttttttttttiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiivvvvvvvvvveeee
![Page 62: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/62.jpg)
Company Overview
• More than 5 million downloads
• 400,000 New Downloads per Month
• 1000s of Mission Critical Implementations
• Top Investors: Benchmark Capital, Index Ventures
• Seasoned Executive Team – Founded by Creator of Elasticsearch
– Seasoned Executives from SpringSource
![Page 63: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/63.jpg)
Users
![Page 64: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/64.jpg)
User Raves Chris Cowan @uhduh
I’m in love with @elasticsearch! I want to use it for everything right now!
Alain Richardt @alaincxs
Moving ffrom #solr to # Elasticsearch is like upgrading from a Reliant Robin to a McLaren F1
Pete Connolly @peteconnolly
Two really useful and productive days of training from @kimchy and @uboness all about #elasticsearch. Best training course in years
Cyril Lacôte @clacote
#ElasticSearch is the s*&t. Amazingly simple and powerful. Open source is awesome. That's made my day.
Logan Lowell @fractaloop
Tweaking @elasticsearch for huge indexes can be fun. I'm very glad the IRC channel is so helpful too.
![Page 65: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/65.jpg)
Product Offerings: Support Throughout Your Project
1. Core Elasticsearch Training
2. Development and Production Support
3. Technical Account Manager
![Page 66: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/66.jpg)
1: Training
Core Elasticsearch Training
• Two day classroom training
• Delivered by Elasticsearch developers
1. Worldwide Public Courses
2. Onsite Training Course
![Page 67: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/67.jpg)
2: Support
![Page 68: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/68.jpg)
3: Technical Account Manager
• Named technical resource
• Single point of contact into Elasticsearch
• Onboarding call to assess your goals
• Four health checks per year
• Go-to expert to drive success with your Elasticsearch deployment
![Page 69: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/69.jpg)
Resources
• www.elasticsearch.com
• www.elasticsearch.org
• User Groups: http://www.elasticsearch.org/community/forum/
• Contact:
Richard Maurer
Territory Manager
![Page 70: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/70.jpg)
Le Big Data à l'épreuve des
projets d'entreprise
Yann Aubry Regional Director
![Page 71: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/71.jpg)
The Big Data Unknown
![Page 72: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/72.jpg)
3
Top Big Data Challenges?
Translation? Most struggle to know what Big Data is, how to manage it and who can manage it
Source: Gartner
![Page 73: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/73.jpg)
4
Understanding Big Data – It’s Not Very “Big”
from Big Data Executive Summary – 50+ top executives from Government and F500 firms
64% - Ingest diverse, new data in real-time
15% - More than 100TB of data
20% - Less than 100TB (average of all? <20TB)
![Page 74: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/74.jpg)
When To Use Hadoop, NoSQL
![Page 75: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/75.jpg)
6
Enterprise Big Data Stack
EDW Hadoop
Ma
na
ge
me
nt
& M
on
ito
rin
g
Se
cu
rity &
Au
ditin
g
RDBMS
CRM, ERP, Collaboration, Mobile, BI
OS & Virtualization, Compute, Storage, Network
RDBMS
Applications
Infrastructure
Data Management
Online Data Offline Data
![Page 76: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/76.jpg)
7
Consideration – Online vs. Offline
• Long-running • High-Latency • Availability is lower priority
• Real-time • Low-latency • High availability
Online Offline vs.
![Page 77: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/77.jpg)
8
Consideration – Online vs. Offline
Online Offline vs.
![Page 78: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/78.jpg)
9
MongoDB/NoSQL Is Good for!
360° View of the
Customer
Mobile & Social
Apps Fraud Detection
User Data
Management
Content
Management &
Delivery
Reference Data
Product Catalogs Machine to
Machine Apps Data Hub
![Page 79: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/79.jpg)
10
Hadoop Is Good for!
Risk Modeling Churn Analysis Recommendation
Engine
Ad Targeting Transaction
Analysis
Trade
Surveillance
Network Failure
Prediction Search Quality Data Lake
![Page 80: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/80.jpg)
How To Use The Two Together?
![Page 81: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/81.jpg)
12
Insurance leader generates coveted 360-degree view of customers in 90 days – “The Wall”
Case Study
Problem Why MongoDB Results
• No single view of customer
• 145 yrs of policy data, 70+ systems, 15+ apps
• 2 years, $25M trying to aggregate in RDBMS – failed
• Agility – prototype in 5 days; production in 90 days
• Dynamic schema & rich querying – combine disparate data into one data store
• Hot tech to attract top talent
• Increased call center productivity
• Better customer experience, reduced churn, more upsell opps
• Dozens more projects in the works to leverage this data platform
![Page 82: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/82.jpg)
13
Machine Learning
Ad-Serving
• Catalogs and products
• User profiles
• Clicks
• Views
• Transactions
• User segmentation
• Recommendation engine
• Prediction engine
Algorithms
MongoDB
Connector for
Hadoop
![Page 83: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/83.jpg)
MongoDB overview
![Page 84: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/84.jpg)
15
MongoDB
The leading NoSQL database
Document Database
Open-Source
General Purpose
![Page 85: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/85.jpg)
16
To provide the best database for how we build and run apps today
MongoDB Vision
Build
– New and complex data
– Flexible
– New languages
– Faster development
Run
– Big Data scalability
– Real-time
– Commodity hardware
– Cloud
![Page 86: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/86.jpg)
17
• 10 of the Top Financial Services Institutions
• 10 of the Top Electronics Companies
• 10 of the Top Media and Entertainment Companies
• 8 of the Top Retailers
• 6 of the Top Telcos
• 5 of the Top Technology Companies
• 4 of the Top Healthcare Companies
Fortune 500 & Global 500
![Page 87: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/87.jpg)
18
5,000,000+ MongoDB Downloads
100,000+ Online Education Registrants
20,000+ MongoDB User Group Members
20,000+ MongoDB Days Attendees
20,000+ MongoDB Management Service (MMS) Users
Global Community
![Page 88: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/88.jpg)
19
MongoDB Features
• JSON Document Model with Dynamic Schemas
• Auto-Sharding for Horizontal Scalability
• Text Search
• Aggregation Framework and MapReduce
• Full, Flexible Index Support and Rich Queries
• Built-In Replication for High Availability
• Advanced Security
• Large Media Storage with GridFS
![Page 89: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/89.jpg)
20
MongoDB Business Value
Enabling New Apps Better Customer Experience
Lower TCO Faster Time to Market
![Page 90: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/90.jpg)
21
Data Hub User Data Management
Big Data Content Mgmt & Delivery Mobile & Social
MongoDB Solutions
![Page 91: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/91.jpg)
22
MongoDB Partners (200+)
Software & Services
Cloud & Channel Hardware
![Page 92: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/92.jpg)
23
MongoDB Products and Services
Training Online and In-Person for Developers and Administrators
MongoDB Management Service (MMS) Cloud-Based Suite of Services for Managing MongoDB Deployments
Subscriptions MongoDB Enterprise, MMS (On-Prem), Professional Support, Commercial License
Consulting Expert Resources for All Phases of MongoDB Implementations
![Page 93: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/93.jpg)
MongoDB Products and Services
![Page 94: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/94.jpg)
25
MongoDB Enterprise
Enterprise build with value-added capabilities
• Advanced Security w/Kerberos
• On-Prem Management
– Visualization and alerts on 100+ system metrics
– Backup features coming soon
– On-premise version of MongoDB Monitoring Services (MMS)
• Enterprise Software Integration via SNMP
• Private, On-Demand MongoDB University Training
• Certified OS Support
![Page 95: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/95.jpg)
26
• Monitoring, with charts,
dashboards and alerts on 100+
metrics
• Backup and restore, with point-
in-time recovery, support for
sharded clusters
MongoDB Management Service
Cloud-based suite of services for managing
MongoDB deployments
• MMS On-Prem included with MongoDB Enterprise
(backup coming soon)
![Page 96: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/96.jpg)
27
Consulting
• Named MongoDB
expert
• Advisory services
• Ongoing basis
• Assist with all phases of
project
• E.g., config., testing,
optimization, best
practices
• Assess overall status
and health of existing
MongoDB deployment
Lightning Consults also available
Technical Account
Manager
Custom Consulting Health Check
![Page 97: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/97.jpg)
28
Public
Training
• Dev, admin, and
combined courses
available
• North America and
EMEA
• Customized to your
needs
• For devs and admins
• On-Site
• Free
• For devs and admins
• 7 weeks
• Weekly lectures,
homework, final exam
Private Online
Private, On-Demand MongoDB University Training Included with MongoDB Enterprise Subscription
![Page 98: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/98.jpg)
29
For More Information
Resource Location
MongoDB Downloads mongodb.com/download
Free Online Training education.mongodb.com
Webinars and Events mongodb.com/events
White Papers mongodb.com/white-papers
Case Studies mongodb.com/customers
Presentations mongodb.com/presentations
Documentation docs.mongodb.org
Additional Info [email protected]
Resource Location
![Page 99: Le big data à l'épreuve des projets d'entreprise](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022052618/554bf7f4b4c9055a368b5745/html5/thumbnails/99.jpg)
@yannaubry