Présentation d'un cas client avec MongoDB, lors du "Morning with MongoDB" le 7 Novembre 2012.
Retrouvez l'article sur l'événement ici: http://blog.fastconnect.fr/?p=1576
1. SOA - BRMS - ESB - BPM – CEP – BAM - High Performance – Compute & Data Grid - Cloud Computing - Big Data – NoSQL – Analytics - Mobile
Morning With
7 Novembre 2012
Mathias Kluba
Managing Consultant – Responsable offres NoSQL et Big Data
Novembre 2012
3. Présents sur tout le cycle de vie applicatif
• Conseil
• Accompagnement à l’adoption technologique
• Formations
• Direction et Gestion de Projets
• Animation des Centres de
Compétences/Expertises
• Gestion des indicateurs de Performance et
Qualités (KPI, SLA…)
• Architecture & Développement
• Socle Documentaire
• Méthodologie et Bonnes Pratiques suivant le
domaine
• Expertise
• Support & TMA
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4. Nos offres d’accompagnement autour du BigData et
NoSQL
Formations
Formation générale BigData
Formation générale NoSQL
Formations Formation Hadoop, MongoDB, Gigaspaces, ActivePivot, Spotfire
Conseil et architecture
Conseil en architecture et évolution SI
Accompagnement au choix des solutions
Conseil Audit pré ou post production
Propositions d’architectures cibles
Architecture Création, amélioration de frameworks
Revues d’architecture
Ingénierie
Mise en place d’une architecture d’analyse
et traitement des données BigData Hadoop/NoSQL
Expertise technique, usines logicielle, frameworks, bonnes
Ingénierie pratiques, développement itératif
Intégration avec les standards et technologies existants
Mise en place de solutions de visualisation
(dashboard/reporting/data navigation)
Exploitation et Support
Mise en place d’une infrastructure middleware robuste et opérable
Infogérance Intégration avec le SI existant
Mise en place de solutions de supervision de bout en bout
et Support (SLAs, applications, système et réseaux)
Production 24x7
Support 1er niveau et TMA
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5. Cas d’usage
Cas d’usage:
Recherche dans des fichiers
Gros volume de fichiers
On souhaite garder le format d’origine
On veut faire des recherches « complexes »
On souhaite faire des « stats »
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10. En résumé
En résumé:
L’utilisateur peut affiner sa recherche grâce à Excel
L’utilisateur va demander au développeur un meilleur
filtre MapReduce Hadoop (meilleur analyse du texte)
L’utilisateur peut générer un rapport (BIRT)
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11. Approche MongoDB + Hadoop
Avantages:
On conserve le format d’origine des fichiers
sur HDFS
On bénéficie d’une analyse très fine du texte grâce à
Hadoop
On stocke un gros volume grâce à la scalabilité de
MongoDB
On peut affiner la recherche via Excel avec la
puissance des requêtes MongoDB
On peut générer des statistiques grâce à la rapidité et
la facilité du MapReduce MongoDB
On bénéficie du support de BIRT pour générer des
rapports
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15. Approche MongoDB
Conclusions:
Rapide à mettre en place
Souplesse du schéma (agilité)
Requêtes complexes plus rapide qu’en SQL
Scalabilité de l’infrastructure
BIRT: intégration mongoDB en « beta »
Besoin d’un outil de monitoring: à quand MMS
disponible en mode « hosted » ?
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16. Contactez nous
www.fastconnect.fr
blog.fastconnect.fr
sales@fastconnect.fr