Explosion des volumes de données — définition ?
Croissance exponentielle des données générées par les entreprises.
Cas Carrefour — volume mensuel ?
20 TB avec pics de 100 000 requêtes/heure.
Limites on-premise — principal frein ?
Incapacité à suivre la croissance des données.
Nécessité cloud Big Data — raison principale ?
Automatiser et optimiser la collecte et l’analyse en temps réel.
Critères de sélection plateforme — principaux ?
Performance, scalabilité, coûts, sécurité.
Fournisseurs principaux — noms ?
AWS, Azure, GCP.
Avantage cloud Big Data — réduction coûts ?
Diminution des investissements initiaux, paiement à l’usage.
Solution AWS — service pour stockage massif ?
Amazon S3.
Solution Azure — service Big Data managé ?
Azure HDInsight.
Solution GCP — service d’analyse sans gestion ?
BigQuery.
Infrastructure on-premise — gestion ?
Totale par l’organisation, coûts élevés.
Cloud computing — gestion ?
Externalisée, modèle pay-as-you-go.
Modèle IaaS — rôle ?
Fournit ressources physiques virtualisées.
Modèle PaaS — rôle ?
Fournit environnement complet de développement.
Modèle SaaS — rôle ?
Applications prêtes à l’emploi, sans gestion technique.
Avantage cloud — performance ?
Haute disponibilité et investissements technologiques.
Optimisation coûts — stratégie Spot Instances ?
Réduire coûts batch en utilisant instances à prix réduit.
Critère de choix — importance de la scalabilité ?
Permet d’ajuster rapidement les ressources selon besoins.
Testez vos connaissances avec un QCM de 9 questions sur Introduction aux Solutions Cloud Big Data.
1. Que désigne le terme 'Big Data cloud' dans le contexte de la gestion des volumes massifs de données ?
2. En quelle année Amazon a-t-il lancé son service S3, considéré comme le premier grand service de stockage cloud ?
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Voir la fiche →Intelligence Artificielle
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