Big Data as a Service : comment fonctionne le BDaaS

L’analyse du Big Data offre d’énormes avantages concurrentiels qui favorisent l’évolutivité et la sécurité des entreprises. Les plateformes de Cloud qui adoptent le principe du Big Data as a Service jouent donc un rôle important dans l’analyse en temps réel, le stockage et le traitement de gros volumes de données. Il convient cependant d’identifier les prestations contenues dans les offres de BDaaS et les avantages qu’elles apportent.

La capacité des entreprises à profiter d’avantages concurrentiels et à poursuivre leur croissance dépend des performances de leurs infrastructures informatiques. Celles-ci doivent être en capacité de traiter en temps réel de gros volumes de données issues des processus métier, du comportement des clients, des ventes et des analyses de sécurité. Toutes les entreprises ne peuvent toutefois pas se permettre d’exploiter le cloud computing avec des systèmes sur site. Les services sur site impliqués dans le stockage, l’analyse et l’évaluation du Big Data sont aussi synonymes de perte de temps et de coûts élevés en parallèle. C’est précisément à ce stade que le BDaaS entre en jeu.

La notion de BDaaS englobe les services et outils les plus importants pour le stockage et le traitement d’énormes volumes de données. Il s’agit notamment de :

• SaaS (Software as a Service)
• IaaS (Infrastructure as a Service)
• PaaS (Platform as a Service)
• HDaas (Hadoop as a Service)
• Data Analytics as a Service

De par son approche holistique, le BDaaS se rapproche également du principe du XaaS (Anything-as-a-Service). L’évaluation des volumes de données structurés et non structurés nécessite des capacités de stockage, de réseau et d’ordinateur. C’est exactement ce que propose BDaaS via une plateforme de Cloud incluant des services d’analyse et un stockage pratiquement illimité. En externalisant les tâches Big Data, les entreprises réalisent non seulement des gains de temps et d’argent, mais augmentent également leur évolutivité, leur sécurité et leur flexibilité.

Parmi les spécialistes des offres de BDaaS, on retrouve des géants de l’informatique tels qu’Amazon, Microsoft et Google. Les services et fonctions proposés dans le cadre des packages BDaaS, compris en standard ou en option, incluent des services d’analyse et de statistiques, des outils de data mining, des plateformes de Cloud et des outils de gestion de données. Selon les besoins et le projet, il est possible d’adapter les fonctions BDaaS et d’ajouter ou de supprimer des outils selon le principe de l’informatique à la demande.

Les fonctionnalités principales de BDaaS incluent :

BDaaS exploite les capacités de traitement et d’informatique distribuée d’une infrastructure numérique connectée. Comme ces services sur site s’accompagnent de coûts et d’une maintenance élevés, vous pouvez tirer parti du Distributed computing tout en réduisant vos coûts de fonctionnement. Le principe d’une architecture orientée services vous permet également de sélectionner des packs de services personnalisés pour l’analyse et le traitement des données.

En combinant des outils sélectionnés et des composants matériels et logiciels puissants, vous restez flexible grâce à l’évolutivité horizontale (« scale out »). En d’autres termes, vous pouvez choisir uniquement la capacité basée sur le Cloud dont vous avez besoin pour le traitement des données sans avoir à utiliser votre propre infrastructure statique. Vous partagez des tâches et des processus avec les services BDaaS, principalement via des architectures de stockage comme Apache Hadoop, qui s’appuient sur des clusters informatiques et des nœuds de calcul pour traiter des processus volumineux en continu et rapidement.

En mettant l’accent sur le Data Driven marketing, le BDaas permet d’aboutir à du Smart Data structuré à partir de grands volumes de données. Les applications logicielles modernes et les data warehouse analysent des montagnes de données pour vous et génèrent des statistiques et des rapports basés sur ces données. De cette façon, vous pouvez optimiser votre informatique décisionnelle et l’orientation stratégique de votre entreprise.

Le traitement et l’analyse des données par le BDaaS permettent de mettre en évidence les différents potentiels, opportunités de croissance, failles de sécurité et dysfonctionnements dans les processus métier et l’infrastructure. En s’appuyant sur des modèles de données, des statistiques et l’analyse prédictive, on peut non seulement planifier à long terme l’évolutivité de l’entreprise, mais aussi établir une orientation stratégique avec des analyses basées sur les données. Les fournisseurs de BDaaS veillent à ce que tous les processus de données sont conformes aux réglementations en vigueur en matière de protection et de conformité des données.

Les outils inclus dans un package BDaaS dépendent du fournisseur. Il s’agit généralement de plusieurs packages de logiciels Big Data, tels que les systèmes d’entrepôt de données et les frameworks Big Data comme Apache Hadoop, avec les noyaux Hadoop Distributed File System (HDFS) et MapReduce. Hadoop est utilisé pour le stockage, l’agrégation, l’analyse et le traitement des Big Data de manière distribuée dans le Cloud. Les autres composants essentiels BDaaS et systèmes destinés au traitement et à l’informatique distribués incluent :

• Apache Spark : framework open source et système in memory pour le traitement parallèle des Big Data par clustering avec Hadoop et des systèmes d’apprentissage automatique
• Apache Hive : système d’entrepôt de données pour l’interrogation et l’analyse du Big Data sur la base d’Apache Hadoop
• Java, Python, R et Scala : langages de programmation les plus populaires pour les projets liés au Big Data
• Outils d’analyse tels que Jupyter Notebook, Zeppelin et Mahout : outils d’analyse et de visualisation principaux pour de grands volumes de données pouvant être utilisés avec Hadoop via Big SQL
• Apache Flink : framework de traitement de flux pour un traitement continu en temps réel des flux de Big Data
• Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper : outils de gestion clés pour la gestion des flux de travail, des transferts de données à partir de bases de données SQL et l’organisation des services Hadoop
• Presto : moteur de requête SQL pour une récupération et une analyse rapides et interactives du Big Data

Les endroits où le BDaaS est utilisé dépendent étroitement de la manière dont le Big Data as a Service est utilisé. Nous présentons ici les formes d’application et les types de Bdaas majeurs :

Il s'agit d’une version de base de BDaaS offrant des prestations fondamentales, telles qu’une infrastructure Hadoop basée sur le Cloud et divers outils open source pour l’analyse, l’interrogation et le traitement des données, tels que Hive.

La version Performance offre l’externalisation complète des analyses des Big Data dans les infrastructures Hadoop grâce à de puissants outils d’analyse et de gestion. Elle est adaptée aux plans de croissance stratégiques et à l'évolutivité à la demande.

Ceci est recommandé pour les organisations ayant des exigences spécifiques en matière d’analyse et de traitement de grands flux de données. Grâce à des outils spécifiques qui dépassent le framework Hadoop standard, les services d’analyse et les requêtes de données via des interfaces Web et de programmation et des adaptateurs de base de données peuvent être utilisés indépendamment des fournisseurs de Cloud spécifiques.

En tant que package complet, Integrated BDaaS combine l’approche axée sur les performances de Performance BDaaS et la flexibilité de Feature BDaaS. Cette forme permet aux entreprises d’opérer une analyse et un traitement maximaux de très grands flux de données continus.

Aperçu des avantages de BDaaS

Les entreprises qui optent pour l’approche du BDaaS bénéficient des avantages suivants :

• Réduit les coûts de personnel, d’infrastructure et de maintenance en externalisant les processus Big Data
• Permet aussi aux petites et moyennes entreprises d’analyser de grandes quantités de données sans infrastructure informatique appropriée
• Performances et évolutivité maximales grâce à l’informatique distribuée et au clustering
• Haute sécurité des données et protection contre la perte de données et les cyberattaques grâce à une infrastructure Cloud moderne et protégée
• Informatique à la demande avec outils et services en option pour se calquer sur les besoins et la taille des projets
• Optimise l’orientation stratégique des processus métier grâce aux analyses et pronostics Big Data
• Conformité aux réglementations en matière de protection des données et de conformité
• Capacité de stockage pratiquement illimitée pour le Big Data
• Traitement et analyse en temps réel de quantités massives de données, indépendamment du fournisseur de Cloud

Le Big Data et la prise de décision basée sur les données sont essentiels à la réussite et à la croissance de l’entreprise. Avec les progrès de la numérisation et la croissance du marché du commerce électronique, l’analyse et le stockage de grandes quantités de données constituent un avantage concurrentiel significatif. Cela se vérifie particulièrement auprès des entreprises qui nécessitent des analyses de données structurées et évolutives, mais qui ne disposent pas des ressources et des capacités requises en termes d’infrastructure, ni de l’expertise en informatique. Les grandes entreprises des secteurs bancaire, de la sécurité, des communications, des médias, de l’éducation, de la vente en gros et de la vente au détail exploitent ainsi des capacités pratiquement illimitées, même pour les processus Big Data de très grande envergure.

Qu’il s’agisse de petites et moyennes entreprises ou de grandes entreprises et institutions, toutes peuvent se reposer sur le BDaaS pour profiter d’une évolutivité élastique « à la demande », mais également de l’analyse en temps réel des grands flux de données et de capacités de stockage presque illimitées. Cela renforce l’orientation stratégique à long terme des processus métier et met à disposition une infrastructure Big Data puissante à des frais relativement modestes.