Comment utiliser le nuage pour le Big Data

De toute évidence, la nature même du nuage en fait un environnement informatique idéal pour les grandes données. Alors, comment pourriez-vous utiliser les données de grandes avec le nuage? Voici quelques exemples:

• IaaS dans un cloud public: Dans ce scénario, vous seriez en utilisant l'infrastructure d'un fournisseur de cloud public pour vos services de données volumineux parce que vous ne voulez pas utiliser votre propre infrastructure physique. IaaS peut fournir la création de machines virtuelles avec le stockage presque illimitée et la puissance de calcul. Vous pouvez choisir le système d'exploitation que vous voulez, et vous avez la flexibilité pour redimensionner dynamiquement l'environnement pour répondre à vos besoins.

  Un exemple pourrait être utilise le service Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) pour exécuter un modèle prédictif en temps réel qui requiert des données à traiter en utilisant un traitement massivement parallèle. Il pourrait être un service qui traite des données à grande surface de vente au détail. Vous voudrez peut-être de traiter des milliards de morceaux de données sur le parcours pour cibler les clients avec le bon annonce en temps réel.

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  PaaS dans un cloud privé: PaaS est toute une infrastructure emballé de sorte qu'il peut être utilisé pour concevoir, mettre en œuvre et déployer des applications et des services dans un environnement de cloud public ou privé. PaaS permet à une organisation de tirer parti des services de middleware clés sans avoir à composer avec les complexités de la gestion des éléments matériels et logiciels individuels.

  Fournisseurs PaaS commencent à intégrer les technologies de données de grandes tels que Hadoop MapReduce et dans leurs offres PaaS. Par exemple, vous voudrez peut-être construire une application spécialisée pour analyser de grandes quantités de données médicales. L'application ferait usage en temps réel ainsi que des données en temps non réel. Il va exiger Hadoop MapReduce et pour le stockage et le traitement.

  Ce qui est formidable à propos de PaaS dans ce scénario est la rapidité avec laquelle l'application peut être déployée. Vous ne serez pas avoir à attendre pour les équipes informatiques internes de se lever à la vitesse sur les nouvelles technologies et vous pouvez expérimenter de façon plus libérale. Une fois que vous avez identifié une solution solide, vous pouvez l'amener dans la maison quand il est prêt à le soutenir.

• SaaS dans un nuage hybride: Ici, vous voudrez peut-être analyser “ voix du client ” données provenant de multiples canaux. Beaucoup d'entreprises ont pris conscience que l'une des sources les plus importantes de données est ce que le client pense et dit à propos de leur entreprise, leurs produits et leurs services.

  Obtenir l'accès à la voix de données client peut fournir des indications précieuses sur les comportements et les actions. De plus en plus, les clients sont “ vocaliser ” sur des sites publics à travers l'Internet. La valeur de la contribution des clients peut être grandement améliorée en intégrant ces données publiques dans votre analyse.

  Votre fournisseur SaaS fournit la plate-forme pour l'analyse ainsi que les données de médias sociaux. En outre, vous pouvez utiliser vos données de CRM de l'entreprise dans votre environnement de cloud privé pour l'inclusion dans l'analyse.

Certains initiés de l'industrie utilisent le terme grandes applications de données lors de la description des applications qui fonctionnent dans le nuage qui utilisent de grandes données. Des exemples de cette incluent Amazon.com et LinkedIn. Maintenant, certaines personnes pourraient faire valoir (et avoir) que ce sont vraiment les applications SaaS qui permettent de résoudre un problème commercial particulier. Il est souvent une question de sémantique dans un espace émergent.