Thinking BIG ou comment passer des Data aux BIG DATA! (pour un meilleur rendu, installer la police Poiret One: http://www.1001freefonts.com/d/5561/poiret_one.zip )

2. About ME
• Docteur en Informatique
• Enseignante à l’INSAT
• Chercheuse au laboratoire LIP2

3. BIG DATA
Tout a commencé quand l’Homme a
voulu se faire entendre…

4. Au début, c’était un peu
difficile…

5. Ensuite,
un peu mieux

6. Il a inventé le livre pour tout
noter

7. Et le téléphone pour tout dire

8. Il voulait une
machine qui
ferait le travail
à sa place…

9. Puis
partager ses
trouvailles
avec
d’autres

10. A début, une
poignée de
privilégiés
avaient le
monopole de
l’information sur
Internet

11. Les données étaient
statiques, fiables et peu
nombreuses
Le bon
vieux
temps…

12. Et puis un jour…

13. Et LÀ…

14. Et avec l’arrivée des Plateformes
Mobiles Intelligentes

15. Le Cloud

16. Les objets connectés

17. Les données ont explosé!

18. BIG DATA

19. Quand peut-on dire qu’on a
affaire à des BIG DATA?
Les n-V

20. VOLUME

21. VARIÉTÉ

22. VÉLOCITÉ

23. VÉRACITÉ

24. VALEU
R

25. VISIBILITÉ
(6ème V?)

26. Comment Gérer ces
Données?

27. MOTTO 1
Stocker d’Abord,
Réfléchir Ensuite

28. MOTTO 2
Ce sont les Données qui
pilotent le Traitement
(pas le contraire)

29. MOTTO 3
Arrêter de réfléchir en
Relationnel!

30. MOTTO 4
Absolument TOUTES les
Données sont
Importantes!
Facepalm

31. Mais tout de
même…
Comment Gérer ces

32. 2 Grands Challenges
Stockage Traitement

33. STOCKAGE

34. Scale UP vs. Scale OUT
Scale
UP
Scale
OUT

35. Propriétés
ACID
Atomicité
Consistance
Isolation
Durabilité

36. P
A
CThéorème
CAP
Availability
Consistanc
e
Partitionneme
NO GO!

37. Propriétés
BASE
Basically Available
Soft-State
Eventual
Consistency

38. Autres Préoccupations
Formats de données variés
Formats qui changent dans le temps

39. Besoin d’un Système de Gestion des
Données
 Tolérant au Partitionnement
 Grande Disponibilité
 Schéma flexible
 Accès très rapide en écriture
Diminuer les jointures
Accepter les redondances
Laisser le contrôle à l’utilisateur

40. Systèmes de Gestion des
Données BIG DATA

41. NOSQL
Hadoop HDFS

43. TRAITEMENT

44. Diviser pour Régner

45. Diviser pour Régner
Répartir les données
Dupliquer les données
Répartir et Dupliquer
les Traitements

46. Diviser pour Régner
Tolérance aux
Pannes
Parallélisme de
Données
Répartition
de Charge
Parallélisme de
Traitement

47. Map-Reduce
Mappers Reducers
Mélanger &
Ordonner

49. BIG DATA
Everyone talks about it
Nobody knows how to do it
Everyone thinks everyone else is
doing it
So everyone claims they are doing it

50. liliasfaxi.wix.com/liliasfax
i