Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line"

Transcription

1 Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line 16 Juin Paris Hammed RAMDANI Architecte SI 3.0 et BigData

2 Appelez-moi Hammed ;-) (Sidi Mo)Hammed Consultant chez Architecte SI 3.0 et BigData Trained Pig & Hive developer Coach Agile Innovation Games trained facilitator Speaker 2

3 Dream BIG and make IT happen! PALO IT est un cabinet de conseil en stratégie d innovation et réalisation numérique. Notre approche : Insuffler un esprit de Start-up; Identifier les technologies et les usages créateurs de nouveaux business models; Accélérer votre Go-To-Market par l adoption d une organisation Lean & Agile. Créée en 2009, PALO IT regroupe une communauté de 160 talents de plus de 20 nationalités, passionnés par l Agilité et l Open Source. PALO IT est une société apprenante et audacieuse qui se distingue par sa forte culture Projet. L esprit entrepreneurial, le fun, le partage de connaissances, le sens client et la simplicité constituent ses valeurs centrales. 3

4 PALO IT en quelques chiffres 160 collaborateurs 40 grands comptes +50% croissance organique/an 5 bureaux 4

5 Cassandra et Spark pour que vive la musique On-line! Un projet en cours

6 Nos clients 6

7 Notre vrai client DSP «Digital Service Providers» Créateurs et ayants droits Redistribution Client Collecte des droits musicaux 7

8 Données du On-line traitées > 3000 déclarations 8

9 Données du On-line traitées > 3000 déclarations > 1milliard de titres 9

10 Données du On-line traitées > 3000 déclarations > 150 milliard de streamings > 4milliard de titres > 1milliard de titres 10

11 Pas seulement le On-line! Créateurs et ayants droits Redistribution Média et supports traditionnels Client DSP «Digital Service Providers» Collecte des droits musicaux 11

12 Règles des 95 / 5 Non On-line < 5% des volumes Créateurs et ayants droits > 95% des droits Redistribution Client On-line > 95% des volumes < 5% des droits Collecte des droits musicaux 12

13 Marché en évolution Non On-line < 5% des volumes Créateurs et ayants droits > 95% des droits Redistribution Client On-line > 95% des volumes < 5% des droits Collecte des droits musicaux 13

14 Evolution du marché français 14

15 Téléchargement vs Streaming 15

16 System d information actuel Créateurs et ayants droits SI du Client Non On-line Analyse et filtrage Ident auto Ident manu Calcul des barèmes tarifaires Facturation et suivi des payements Redistrib des droits On-line Doc. des ouvres Calcul des droits 16

17 System d information actuel Créateurs et ayants droits SI du Client Non On-line Analyse et filtrage Ident auto Ident manu Calcul des barèmes tarifaires Facturation et suivi des payements Redistrib des droits On-line Doc. des ouvres Calcul des droits 17

18 System d information actuel Créateurs et ayants droits SI du Client Non On-line Analyse et filtrage Ident auto Ident manu Calcul des barèmes tarifaires Facturation et suivi des payements Redistrib des droits On-line Doc. des ouvres Calcul des droits 18

19 System d information actuel Créateurs et ayants droits Redistribution SI du Client Non On-line Analyse et filtrage Ident auto Ident manu Calcul des barèmes tarifaires Facturation et suivi des payements Redistrib des droits On-line Doc. des ouvres Calcul des droits IHM IHM IHM IHM IHM 19

20 Volumes et temps exponentiels 20

21 Un bel avenir! 21

22 Solution Créateurs et ayants droits SI du Client Non On-line Analyse et filtrage Ident auto Ident manu Doc. des ouvres Calcul des barèmes tarifaires Calcul des droits Facturation et suivi des payements Redistrib des droits On-line Process Workflow en Streaming Gisement BigData Vision 360 Dashboards Search & analytics Process mgmt Nouv services 22

23 BigData, Streaming et Cloud Créateurs et ayants droits SI du Client Non On-line Analyse et filtrage Ident auto Ident manu Doc. des ouvres Calcul des barèmes tarifaires Calcul des droits Facturation et suivi des payements Redistrib des droits On-line S1 S2 S3 S4 SX SY SZ Gisement BigData Vision 360 Dashboards Search & analytics Process mgmt Nouv services 23

24 Architecture logique SI du Client BigData Platform Import & export data flow management Streaming & batch processing On-line Raw data Repository NoSQL DB Indexing & Search Web Back-end Security & rôles managements Read services Write services Web front-end IHM Web 24

25 Choix techniques SI du Client BigData Platform Import & export data flow management On-line Avro Sur HDFS Apache Cassandra Apache Spark Elasticsearch Web Back-end Security & rôles managements Read services Write services Web front-end IHM Web 25

26 Le choix Cassandra Scalabilité linéaire Haute dispos + Distribuée + Consistance «tunable» (CAP : 2,5/3 ;-) Gestion de gros volumes (> 10To) Faible latence en lecture et en écriture (~<10ms) BD NoSQL mature avec des utilisateurs de référence (ebay, Apple, etc.) Outillée pour les clusters de production (Rack + DC management, etc) Modèle de données riche + langage CQL Projet Open sources Apache Support et formation assurés par DataStax 26

27 Le choix Cassandra Limites à prendre en compte : Pas de select where (non clé) (opérateur <> =) (group by) (order by) Pas de count( ) Pas de jointures Pas de contraintes d intégrité Pas de transactions : sauf if (not) exists Pas de «Proc Stock» Indexes secondaires à utiliser avec «grande» modération 27

28 Un PoC sinon rien 6 mois de déclarations 2014 (85%) On-line BigData Platform Import & export data flow management Streaming & batch processing NoSQL DB Indexing & Search Web Back-end Read services Web front-end IHM Web 28

29 Infrastructure du PoC OVH Cloude Plateforme : 10 x Nodes 1CPU-8Cores 32GB RAM 2 x 3TB HD Frontend Applications & Monitoring NoSQL DB Web App + Monitoring Node 2 Cassandra Node 3 Cassandra Node 4 Hadoop Cluster Hadoop Spark Node 1 Hadoop Spark Node 2 Cassandra Node 5 Cassandra Node 6 Elasticsearch Cluster ES Node 1 ES Node 2 ES Node 7 ES Node 8 Cassandra Node 9 Cassandra Node 10 29

30 PoC Agile 30

31 Planning du PoC Sprints November December January Sprint #1 Sprint #2 Sprint #3 Sprint #4 Sprint #5 Sprint #6 W44 W45 W46 W47 W48 W49 W50 W51 W52 W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 31

32 PoC Screenshots 32

33 PoC Jeux de données 6 mois de déclarations (DSR) : Q1 & Q2 / Q1 Q2 Total Spo4fy itunes Youtube Nombre de Resources par DSP 33

34 PoC Modèle de données NoSQL Data Model Cassandra Search & Analytics Elasticsearch DSP DSR By Status DSR DSR Release Release Resource By Status Resource Data Resource Sale Resource Sale 34

35 Datastax OpsCenter Nodes view 35

36 Datastax OpsCenter - Dashboard 36

37 PoC Mesures Benchmark du temps de chargement Cassandra 8,00 Loading forcast with a month* of DSR 7,00 6,00 13 nodes needed to load 1 month of DSR in 2 days 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0, *1 month of DSR = of resources 37

38 PoC Mesures Benchmark du temps de chargement Cassandra Avec disques SATA 2 x 3To en RAID0 Node inserts / sec 156 Cluster size (nodes) Cluster resources / h Cluster resources / day Cassandra cluster size Resources / h Resources / day Total resources in 2014 ~ Resources by month in 2014 ~ Total month DSR loading Qme Total month DSR loading Qme 6 Nodes (servers) res/h res/day Millions 250 Millions 3,09 Days 74,19 h 38

39 PoC concluant, mais Quelques enseignements : A haut débit, les inserts de grands enregistrements «dé-normalisés» sont à proscrire Les updates fréquents de grands enregistrements sont interdits! Limitations fortes sur les IO disques (sur les machines utilisées) Enlever le RAID1 ;-) Le tuning VM est crucial (MAX_HEAP_SIZE, HEAP_NEWSIZE, etc) * D autres Params peuvent aider (CONCURRENT_READS, CONCURRENT_WRITES, MEMTABLE_TOTAL_SPACE) * Pénalisation des serveurs Cassandra lors des compactions Les écritures en batch n améliorent pas la situation, au contraire 8-( Les écritures asynchrones, pas mieux! Sur un système aux limites, contrôler le débit en amont! Envisager les disques SSD (*) Merci Duy Hai et Datastax 39

40 Et la suite Test avec disques SSD très concluants Re-modélisation : Dé-normalisation à bon escient Garder les tables petites Séparation des données «statiques» des données «dynamiques» Gestion de tables par «Status» avec bucketing si nécessaire Encore plus d intégration entre Spark et Cassandra : Connecteur Cassandra Spark amélioré Fonctions de partitionnement pour co-localisation les traitements 40

41 Mesures SATA vs SSD Nouveaux benchmarks du temps de chargement Cassandra Avec disques SATA 2 x 3To en RAID0 Node inserts / sec 156 Cluster size (nodes) Cluster resources / h Cluster resources / day Cassandra cluster size Resources / h Resources / day Total resources in 2014 ~ Resources by month in 2014 ~ Total month DSR loading Qme Total month DSR loading Qme 6 Nodes (servers) res/h res/day Millions 250 Millions 3,09 Days 74,19 h Avec disques SSD 4 x 800Go (1 SSD pour les CommitLogs + 3 SSD pour les SSTables) Node inserts / sec x SATA Cluster size (nodes) Cluster resources / h Cluster resources / day Cassandra cluster size 6 Nodes (servers) Resources / h res/h Resources / day res/day Total resources in 2014 ~ Millions Resources by month in 2014 ~ 250 Millions Total month DSR loading Qme 0,07 Days Total month DSR loading Qme 1,56 h Total month DSR loading Qme 93,75 min Amélioration x ~ SATA disks (Res/h) SSD disks (Res/h) 41

42 Modèle de données cible 42

43 Merci pour votre attention! 43

Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an

Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an Qui suis-je? Alexander DEJANOVSKI Ingénieur EAI Depuis 15 ans chez Chronopost @alexanderdeja Chronopost International

Plus en détail

DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD

DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD BIGDATA PARIS LE 1/4/2014 VINCENT HEUSCHLING @VHE74! 1 NOUS 100% Bigdata Infrastructure IT + Data Trouver vos opportunités Implémenter les

Plus en détail

Cartographie des solutions BigData

Cartographie des solutions BigData Cartographie des solutions BigData Panorama du marché et prospective 1 1 Solutions BigData Défi(s) pour les fournisseurs Quel marché Architectures Acteurs commerciaux Solutions alternatives 2 2 Quels Défis?

Plus en détail

Hadoop, les clés du succès

Hadoop, les clés du succès Hadoop, les clés du succès Didier Kirszenberg, Responsable des architectures Massive Data, HP France Copyright 2015 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject

Plus en détail

Big Data. Cyril Amsellem Consultant avant-vente. 16 juin 2011. Talend 2010 1

Big Data. Cyril Amsellem Consultant avant-vente. 16 juin 2011. Talend 2010 1 Big Data Cyril Amsellem Consultant avant-vente 16 juin 2011 Talend 2010 1 Big Data Architecture globale Hadoop Les projets Hadoop (partie 1) Hadoop-Core : projet principal. HDFS : système de fichiers distribués

Plus en détail

Acquisition des données - Big Data. Dario VEGA Senior Sales Consultant

Acquisition des données - Big Data. Dario VEGA Senior Sales Consultant Acquisition des données - Big Data Dario VEGA Senior Sales Consultant The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated

Plus en détail

HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME

HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME Mars 2013 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 AFFINI-TECH Méthodes projets Outils de reporting & Data-visualisation Business & Analyses BigData Modélisation Hadoop Technos

Plus en détail

4. Gestion des données urbaines dans les nuages informatiques

4. Gestion des données urbaines dans les nuages informatiques 4. Gestion des données urbaines dans les nuages informatiques Brève histoire des nuages informatiques Modèles de service et de déploiement Technologie clé : la virtualisation IaaS : les points de vue utilisateur

Plus en détail

CONGRES BIG DATA PARIS

CONGRES BIG DATA PARIS CONGRES BIG DATA PARIS 21 Mars 2012 Retour d expérience CORPORAMA.COM Eric Barnet Nicolas Thauvin L information entreprise à 360 Corporama est un agrégateur web de données sociétés permettant une vision

Plus en détail

Directions Technologiques 2014

Directions Technologiques 2014 Directions Technologiques 2014 Sébastien VERGER CTO EMC France 1 Evolution Technologiques Stockage Sauvegarde Disponibilité Infrastructure X86 Multicore Virtualisation Flash Public Clouds (IaaS) 2 De nouvelles

Plus en détail

Big Data par l exemple

Big Data par l exemple #PARTAGE Big Data par l exemple Alexandre Chauvin Hameau Directeur de la production Malakoff Médéric @achauvin CT BIG DATA 10/12/2015 Soyons pragmatiques BIG DATA beaucoup de bruit pour des choses finalement

Plus en détail

Creation de Contenus Numériques pour

Creation de Contenus Numériques pour Creation de Contenus Numériques pour le Divertissement et la Communication 300 projets par an : longs métrages, publicités, programmes TV, communication, jeux vidéo and clips. Montage, effets spéciaux,

Plus en détail

Comment faire face à l'explosion de données?

Comment faire face à l'explosion de données? Comment faire face à l'explosion de données? Taxinomie du stockage non structuré antoine.tabary@ fr.ibm.com Architecte Software Defined Storage Les modèles traditionnels de stockage sont mis à mal par

Plus en détail

Organiser vos données - Big Data. Patrick Millart Senior Sales Consultant

Organiser vos données - Big Data. Patrick Millart Senior Sales Consultant Organiser vos données - Big Data Patrick Millart Senior Sales Consultant The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be

Plus en détail

Sujet du stage Mise en place et paramétrage d un moteur spécialisé pour la recherche de CV à travers le web

Sujet du stage Mise en place et paramétrage d un moteur spécialisé pour la recherche de CV à travers le web Sujet du stage Mise en place et paramétrage d un moteur spécialisé pour la recherche de CV à travers le web Responsable du stage : Nabil Belcaid Le Guyader Chef de projet : Ali Belcaid Déroulement du stage

Plus en détail

Vos experts Big Data. contact@hurence.com. Le Big Data dans la pratique

Vos experts Big Data. contact@hurence.com. Le Big Data dans la pratique Vos experts Big Data contact@hurence.com Le Big Data dans la pratique Expert Expert Infrastructure Data Science Spark MLLib Big Data depuis 2011 Expert Expert Hadoop / Spark NoSQL HBase Couchbase MongoDB

Plus en détail

Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04

Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Cloud et scalabilité Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers prénom.nom@cnam.fr Département d informatique Conservatoire

Plus en détail

Fouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD

Fouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD Fouillez facilement dans votre système Big Data Olivier TAVARD A propos de moi : Cofondateur de la société France Labs Développeur (principalement Java) Formateur en technologies de moteurs de recherche

Plus en détail

accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014

accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014 accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014 Big Data au-delà du "buzz-word", un vecteur d'efficacité et de différenciation business

Plus en détail

For Fun and Profit Datasio 2012

For Fun and Profit Datasio 2012 For Fun and Profit Datasio 2012 130 Nouveaux acteurs Big Data depuis 2009 1 2 3 Agenda Hadoop, poids lourd du Big Data Stats Web avec Hive chez Scoop.it Profession: Data Scientist Agenda 1 Hadoop, poids

Plus en détail

CALENDRIER FORMATIONS

CALENDRIER FORMATIONS CALENDRIER FORMATIONS SÉMINAIRES STRATÉGIE DIGITALE SLGDW - Les Géants du Web / 2 jours SDIGI - Transformation digitale / 2 jours 16 nov. 2015 SBDDS - Big Data & Data Science : mythe ou réalité? / 2 jours

Plus en détail

Kick Off SCC 2015. EMC l offre EXTREMIO. fmarti@fr.scc.com Philippe.rolland@emc.com. Vers de nouveaux horizons

Kick Off SCC 2015. EMC l offre EXTREMIO. fmarti@fr.scc.com Philippe.rolland@emc.com. Vers de nouveaux horizons Kick Off SCC 2015 EMC l offre EXTREMIO fmarti@fr.scc.com Philippe.rolland@emc.com Vers de nouveaux horizons Context Marché Les baies de stockages traditionnelles ont permis de consolider fortement Les

Plus en détail

Formation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop

Formation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop Passez au niveau supérieur en termes de connaissance grâce à la formation Data Analyst de Cloudera. Public Durée Objectifs Analystes de données, business analysts, développeurs et administrateurs qui ont

Plus en détail

LE BIG DATA. TRANSFORME LE BUSINESS Solution EMC Big Data

LE BIG DATA. TRANSFORME LE BUSINESS Solution EMC Big Data LE BIG DATA Solution EMC Big Data TRANSITION VERS LE BIG DATA En tirant profit du Big Data pour améliorer leur stratégie et son exécution, les entreprises se démarquent de la concurrence. La solution EMC

Plus en détail

NoSql. Principes. Google (Map Reduce, Big Table) et Amazone (Dynamo) pour faire face à la monté en charge liée au BigData

NoSql. Principes. Google (Map Reduce, Big Table) et Amazone (Dynamo) pour faire face à la monté en charge liée au BigData NoSql Principes Google (Map Reduce, Big Table) et Amazone (Dynamo) pour faire face à la monté en charge liée au BigData Les SGBD NoSql partagés ne peuvent satisfaire que 2 critères au plus NoSql Les transactions

Plus en détail

Labs Hadoop Février 2013

Labs Hadoop Février 2013 SOA - BRMS - ESB - BPM CEP BAM - High Performance Compute & Data Grid - Cloud Computing - Big Data NoSQL - Analytics Labs Hadoop Février 2013 Mathias Kluba Managing Consultant Responsable offres NoSQL

Plus en détail

Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux. françois-xavier.andreu@renater.fr

Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux. françois-xavier.andreu@renater.fr Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux françois-xavier.andreu@renater.fr 1 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les

Plus en détail

L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13

L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13 L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com HUG France 250 membres sur la mailing liste 30 présentations 9 meetups organisés, de 20 à 100 invités Présence de Cloudera, MapR, Hortonworks,

Plus en détail

LES SOLUTIONS D INFRASTRUCTURES CONVERGENTES POUR TRANSFORMER VOTRE DATACENTER. François BOTTON Product Marketing Manager

LES SOLUTIONS D INFRASTRUCTURES CONVERGENTES POUR TRANSFORMER VOTRE DATACENTER. François BOTTON Product Marketing Manager LES SOLUTIONS D INFRASTRUCTURES CONVERGENTES POUR TRANSFORMER VOTRE DATACENTER François BOTTON Product Marketing Manager LES PRIORITÉS DES DSI UNE MEILLEURE AGILITÉ Le déploiement rapide d'applications

Plus en détail

La rencontre du Big Data et du Cloud

La rencontre du Big Data et du Cloud La rencontre du Big Data et du Cloud Libérez le potentiel de toutes vos données Visualisez et exploitez plus rapidement les données de tous types, quelle que soit leur taille et indépendamment de leur

Plus en détail

Accélérez vos tests et développements avec le Cloud, découvrez SoftLayer, la dernière acquisition Cloud d'ibm

Accélérez vos tests et développements avec le Cloud, découvrez SoftLayer, la dernière acquisition Cloud d'ibm Accélérez vos tests et développements avec le Cloud, découvrez SoftLayer, la dernière acquisition Cloud d'ibm Matthieu Gross Senior Architect services d infrastructure IBM Cloud: Think it. Build it. Tap

Plus en détail

L analytique en temps réel en un clic. Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco

L analytique en temps réel en un clic. Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco L analytique en temps réel en un clic Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco 2015 Talend Inc. 1 1 Dynamiser l entreprise par ses données Les entreprises orientées données 23X plus

Plus en détail

Module MLBDA Master Informatique Spécialité DAC. Cours 10 NoSQL

Module MLBDA Master Informatique Spécialité DAC. Cours 10 NoSQL Module MLBDA Master Informatique Spécialité DAC Cours 10 NoSQL Systèmes NoSQL (not only SQL) Systèmes qui abandonnent certaines propriétés des SGBDR (one size does not fit all): Le langage d interrogation

Plus en détail

Vos experts Big Data. contact@hurence.com. Mener un projet Big Data

Vos experts Big Data. contact@hurence.com. Mener un projet Big Data Vos experts Big Data contact@hurence.com Mener un projet Big Data Expert Expert Infrastructure Data Science Spark MLLib Big Data depuis 2011 Expert Expert Hadoop / Spark NoSQL HBase Couchbase MongoDB Expert

Plus en détail

Panorama des solutions analytiques existantes

Panorama des solutions analytiques existantes Arnaud LAROCHE Julien DAMON Panorama des solutions analytiques existantes SFdS Méthodes et Logiciels - 16 janvier 2014 - Données Massives Ne sont ici considérés que les solutions autour de l environnement

Plus en détail

CALENDRIER FORMATIONS

CALENDRIER FORMATIONS CALENDRIER FORMATIONS STRATÉGIE DIGITALE SLGDW - Les Géants du Web / 2 jours 29 mar. 2016 26 sept. 2016 12 déc. 2016 SDIGI - Transformation digitale / 2 jours 1 5 juil. 2016 24 nov. 2016 SBANQ - La Banque

Plus en détail

BI SWISS FORUM (ecom / SITB)

BI SWISS FORUM (ecom / SITB) 2015 04 21 - GENEVA BI SWISS FORUM (ecom / SITB) LE BIG DATA A L ASSAUT DES ZONES DE CONFORT TECH ET BUSINESS WWW.CROSS-SYSTEMS.CH GROUPE MICROPOLE 1100 COLLABORATEURS DONT 130 EN SUISSE +800 CLIENTS 27

Plus en détail

Stephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS. Salon du Big Data 11 mars 2015

Stephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS. Salon du Big Data 11 mars 2015 Stephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS Salon du Big Data 11 mars 2015 Accélération de l innovation +500 +280 Amazon EC2 Container Service +159 AWS Storage Gateway Amazon Elastic Transcoder

Plus en détail

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Julien Cabot Directeur Big Data Analytics OCTO jcabot@octo.com @julien_cabot OCTO 2013 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél

Plus en détail

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz"

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le buzz Big Data Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz" 2012 Agenda Concept & Perspectives Technologies & Acteurs 2 Pierre Audoin Consultants (PAC) Pierre Audoin Consultants (PAC) est une société

Plus en détail

BIG DATA et DONNéES SEO

BIG DATA et DONNéES SEO BIG DATA et DONNéES SEO Vincent Heuschling vhe@affini-tech.com @vhe74 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 Agenda Affini-Tech SEO? Application Généralisation 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte

Plus en détail

Plan. Pourquoi Hadoop? Présentation et Architecture. Démo. Usages

Plan. Pourquoi Hadoop? Présentation et Architecture. Démo. Usages 1 Mehdi LOUIZI Plan Pourquoi Hadoop? Présentation et Architecture Démo Usages 2 Pourquoi Hadoop? Limites du Big Data Les entreprises n analysent que 12% des données qu elles possèdent (Enquête Forrester

Plus en détail

Exadata Storage Server et DB Machine V2

<Insert Picture Here> Exadata Storage Server et DB Machine V2 Exadata Storage Server et DB Machine V2 Croissance de la Volumétrie des Données Volumes multipliés par 3 tous les 2 ans Evolution des volumes de données 1000 Terabytes (Données) 800

Plus en détail

Projet Xdata. Cinequant, Data Publica, EDF, ESRI, Hurence, INRIA, Institut Mines Telecom, La Poste, Orange, Veolia

Projet Xdata. Cinequant, Data Publica, EDF, ESRI, Hurence, INRIA, Institut Mines Telecom, La Poste, Orange, Veolia Projet Xdata Cinequant, Data Publica, EDF, ESRI, Hurence, INRIA, Institut Mines Telecom, La Poste, Orange, Veolia Mutualisation des données XData = Cross Data En croisant des données d origine diverses,

Plus en détail

Gestion de gros volumes de données

Gestion de gros volumes de données Gestion de gros volumes de données Cas des projets CEDAR et PetaSky Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université

Plus en détail

FUJITSU WORLD TOUR 2014 Paris

FUJITSU WORLD TOUR 2014 Paris FUJITSU WORLD TOUR 2014 Paris Bienvenue... Considérez les données différemment : de la protection du patrimoine à sa valorisation Cyrille Boulletier, COO du Groupe Pierre et Vacances Center Parcs Patrick

Plus en détail

IT SERVICES BUSINESS STORAGE DATA AUDIT PARTNERSHIP INTEGRATOR SECURITY PLANNING PRIVATE AGILITY DYNAMIC PUBLIC TECHNOLOGY SOLUTIONS MANAGEMENT

IT SERVICES BUSINESS STORAGE DATA AUDIT PARTNERSHIP INTEGRATOR SECURITY PLANNING PRIVATE AGILITY DYNAMIC PUBLIC TECHNOLOGY SOLUTIONS MANAGEMENT ACTIVE BUSINESS TALENT ANSWERS DESIGN AUDIT HYBRID DRP PRIVATE SOFTWARE ENGINEERING AGILITY DYNAMIC DEPLOY SECURITY COMPUTE USER Initialisation démonstration EVO:RAIL PROVISIONING ORCHESTRATION WORKLOAD

Plus en détail

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI 5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI Un SI : et pour faire quoi? Permet de stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d autre BD.

Plus en détail

25 % EXPERTS PAR AN. + de 20. + de 35. près de 50 DE CROISSANCE DE L OPEN SOURCE ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE

25 % EXPERTS PAR AN. + de 20. + de 35. près de 50 DE CROISSANCE DE L OPEN SOURCE ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE PRESENTATION DE 700 25 % DE L OPEN SOURCE PAR AN DE CROISSANCE EXPERTS + de 20 ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE + de 35 PARTENAIRES OPEN SOURCE près de 50 Smile Open Source Solutions - Toute

Plus en détail

VirtualScale L expert infrastructure de l environnement Open source HADOOP Sofiane Ammar sofiane.ammar@virtualscale.fr

VirtualScale L expert infrastructure de l environnement Open source HADOOP Sofiane Ammar sofiane.ammar@virtualscale.fr VirtualScale L expert infrastructure de l environnement Open source HADOOP Sofiane Ammar sofiane.ammar@virtualscale.fr Avril 2014 Virtualscale 1 Sommaire Les enjeux du Big Data et d Hadoop Quels enjeux

Plus en détail

Innovative BI with SAP Jean-Michel JURBERT D. de Marché BI, HANA, BIG DATA _ SAP France

Innovative BI with SAP Jean-Michel JURBERT D. de Marché BI, HANA, BIG DATA _ SAP France Innovative BI with SAP Jean-Michel JURBERT D. de Marché BI, HANA, BIG DATA _ SAP France 2013 SAP AG. All rights reserved. Customer 1 Rôles et Attentes Instantanéité BIG DATA Users IT Real Time SAP HANA

Plus en détail

se prépare maintenant 23/09/2015 PRESENTATION CLOUD TEMPLE 1

se prépare maintenant 23/09/2015 PRESENTATION CLOUD TEMPLE 1 20 20 se prépare maintenant 23/09/2015 PRESENTATION CLOUD TEMPLE 1 Le rythme des innovations majeures s accélère Traduction temps réel Assistants personnels virtuels Cloud Computing Software Defined Anything

Plus en détail

Big Graph Data Forum Teratec 2013

Big Graph Data Forum Teratec 2013 Big Graph Data Forum Teratec 2013 MFG Labs 35 rue de Châteaudun 75009 Paris, France www.mfglabs.com twitter: @mfg_labs Julien Laugel MFG Labs julien.laugel@mfglabs.com @roolio SOMMAIRE MFG Labs Contexte

Plus en détail

Présentation KASPERSKY ENDPOINT SECURITY FOR BUSINESS

Présentation KASPERSKY ENDPOINT SECURITY FOR BUSINESS Présentation KASPERSKY ENDPOINT SECURITY FOR BUSINESS 1 Les tendances du marché et leurs impacts sur l IT SOUPLESSE EFFICACITÉ PRODUCTIVITÉ Aller vite, être agile et flexible Réduire les coûts Consolider

Plus en détail

BIG DATA : une vraie révolution industrielle (1) Les fortes évolutions liées à la digitalisation

BIG DATA : une vraie révolution industrielle (1) Les fortes évolutions liées à la digitalisation BIG DATA : une vraie révolution industrielle (1) Les fortes évolutions liées à la digitalisation - définition - étapes - impacts La révolution en cours du big data - essai de définition - acteurs - priorités

Plus en détail

Séminaire APTimum : Mise en place d un système industriel de calcul de VaR avec APT: DailyVaR 01/02/2012

Séminaire APTimum : Mise en place d un système industriel de calcul de VaR avec APT: DailyVaR 01/02/2012 Séminaire APTimum : 01/02/2012 Mise en place d un système industriel de calcul de VaR avec APT: DailyVaR Valérie Nicaise, Head of Front Office Performance & Risk Solutions Florent Benhamou, IRP Market

Plus en détail

WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD

WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD Xe, RAFF et StableTrac sont des marques de Western Digital

Plus en détail

Déterminer les enjeux du Datacenter

Déterminer les enjeux du Datacenter Déterminer les enjeux du Datacenter OPEX 75% CAPEX 25% Nouvelle génération d infrastructure Systèmes intégrés Hybridation Capacity planning DCIM Réduction des risques Organisation opérationnelle IDC Visit

Plus en détail

FRED DE VILLAMIL

FRED DE VILLAMIL ELASTICSEARCH @SYNTHESIO FRED DE VILLAMIL BACKGROUND FRED DE VILLAMIL, 37 ANS, HEAD OF INFRASTRUCTURE @SYNTHESIO LINUX / (FREE)BSD DEPUIS 1996 CONTRIBUTEUR OPEN SOURCE DEPUIS 1998 ELASTICSEARCH EN PRODUCTION

Plus en détail

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data. Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision

Plus en détail

L IT, l Immatérielle Transformation. Frédéric Simottel Directeur de la rédaction 01B&T Présentateur de l émission : IT For Business

L IT, l Immatérielle Transformation. Frédéric Simottel Directeur de la rédaction 01B&T Présentateur de l émission : IT For Business L IT, l Immatérielle Transformation Frédéric Simottel Directeur de la rédaction 01B&T Présentateur de l émission : IT For Business PLUS D INNOVATION, PLUS DE SIMPLICITE ET UN MARCHE IT SOUS TENSION Des

Plus en détail

APX et VCE, Modèle d industrialisation de l intégration et du déploiement. Olivier BERNARD, VCE

APX et VCE, Modèle d industrialisation de l intégration et du déploiement. Olivier BERNARD, VCE APX et VCE, Modèle d industrialisation de l intégration et du déploiement Olivier BERNARD, VCE Généralisation des réseaux, suprématie d IP Consumérisation des terminaux informatiques Evolution vers une

Plus en détail

1 Actuate Corporation 2012. + de données. + d analyses. + d utilisateurs.

1 Actuate Corporation 2012. + de données. + d analyses. + d utilisateurs. 1 Actuate Corporation 2012 + de données. + d analyses. + d utilisateurs. Actuate et BIRT Actuate est l Editeur spécialiste de la Business Intelligence et le Reporting qui a créé le projet Open Source BIRT

Plus en détail

DATA ANALYST UTILISER PIG, HIVE ET IMPALA AVEC HADOOP DE CLOUDERA

DATA ANALYST UTILISER PIG, HIVE ET IMPALA AVEC HADOOP DE CLOUDERA SI 2.0 DATA ANALYST UTILISER PIG, HIVE ET IMPALA AVEC HADOOP DE CLOUDERA REF : SICL001 DUREE : 4 JOURS TARIF : 2 695 HT Public Analystes de données, business analysts, développeurs et administrateurs.

Plus en détail

agile Datacenter vert Le monde naissant des datacenters de nouvelle génération ICAR-2013 Gérald.Dulac@eolas.fr Ibrahim.Safieddine@eolas.

agile Datacenter vert Le monde naissant des datacenters de nouvelle génération ICAR-2013 Gérald.Dulac@eolas.fr Ibrahim.Safieddine@eolas. Le monde naissant des datacenters de nouvelle génération ICAR-2013 Datacenter vert agile Grenoble Lyon Paris Gérald.Dulac@eolas.fr Ibrahim.Safieddine@eolas.fr Datacenter de nouvelle génération vert agile?

Plus en détail

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -"Big Data par l'exemple" -Julien DULOUT

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -Big Data par l'exemple -Julien DULOUT 20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013 20 ans du SIAD -"BigData par l'exemple" -Julien DULOUT Qui a déjà entendu parler du phénomène BigData? Qui a déjà

Plus en détail

Retour d expérience BigData 16/10/2013 Cyril Morcrette CTO

Retour d expérience BigData 16/10/2013 Cyril Morcrette CTO Retour d expérience BigData 16/10/2013 Cyril Morcrette CTO Mappy en Chiffre Filiale du groupe Solocal 10M de visiteurs uniques 300M visites annuelles 100 collaborateurs dont 60% technique 3,7 Md de dalles

Plus en détail

AVRIL 2014. Au delà de Hadoop. Panorama des solutions NoSQL

AVRIL 2014. Au delà de Hadoop. Panorama des solutions NoSQL AVRIL 2014 Panorama des solutions NoSQL QUI SOMMES NOUS? Avril 2014 2 SMILE, EN QUELQUES CHIFFRES 1er INTÉGRATEUR EUROPÉEN DE SOLUTIONS OPEN SOURCE 3 4 NOS EXPERTISES ET NOS CONVICTIONS DANS NOS LIVRES

Plus en détail

Benchmark Clouds Iaas publics

Benchmark Clouds Iaas publics Benchmark Clouds Iaas publics (taille medium, linux) Pour obtenir l étude complète, envoyez un mail à contact@gekko.fr France Q1 2016 A propos de Gekko Gekko a été créée par une équipe de professionnels

Plus en détail

Bacula et PostgreSQL, optimisation et retour d'expérience. Eric Bollengier / Marc Cousin

Bacula et PostgreSQL, optimisation et retour d'expérience. Eric Bollengier / Marc Cousin Bacula et PostgreSQL, optimisation et retour d'expérience Eric Bollengier / Marc Cousin Plan 1/2 Présentation Bacula Présentation Historique Architecture Le catalogue des sauvegardes Schéma simplifié du

Plus en détail

Rencontres Inria Industrie Les technologies du web et de la mobilité au service de l'innovation bancaire et de l'assurance

Rencontres Inria Industrie Les technologies du web et de la mobilité au service de l'innovation bancaire et de l'assurance Rencontres Inria Industrie Les technologies du web et de la mobilité au service de l'innovation bancaire et de l'assurance 3 avril 2012 Fabrice Bazard Conférence d ouverture Marché du mobile: une forte

Plus en détail

Introduction au Massive Data

Introduction au Massive Data Introduction au Massive Data Didier Kirszenberg, Responsable des architectures Massive Data, HP France Copyright 2015 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject

Plus en détail

COMPUTING. Jeudi 23 juin 2011 1 CLOUD COMPUTING I PRESENTATION

COMPUTING. Jeudi 23 juin 2011 1 CLOUD COMPUTING I PRESENTATION C L O U D COMPUTING Jeudi 23 juin 2011 1 2 Une nouvelle révolution de l IT 2010+ Cloud Computing 2000s Service Oriented Archi. 1990s Network Computing 1980s Personal Computing 1970s Mainframe Computing

Plus en détail

Big Data. Les problématiques liées au stockage des données et aux capacités de calcul

Big Data. Les problématiques liées au stockage des données et aux capacités de calcul Big Data Les problématiques liées au stockage des données et aux capacités de calcul Les problématiques liées au Big Data La capacité de stockage - Traitement : Ponctuel ou permanent? - Cycle de vie des

Plus en détail

Offre formation Big Data Analytics

Offre formation Big Data Analytics Offre formation Big Data Analytics OCTO 2014 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél : +33 (0)1 58 56 10 00 Fax : +33 (0)1 58 56 10 01 www.octo.com 1 Présentation d OCTO Technology 2 Une

Plus en détail

Les données massives à Calcul Québec

Les données massives à Calcul Québec Les données massives à Calcul Québec Marc Parizeau, professeur et directeur scientifique de Calcul Québec Plan Calcul Québec / Calcul Canada Les outils et les services disponibles Un outil en particulier

Plus en détail

Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data

Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Jean-Michel Franco Talend Connect 9 octobre 2014 Talend 2014 1 Agenda Agenda Le Big Data depuis la découverte jusqu au temps réel en passant par les applications

Plus en détail

Séminaire Partenaires Esri France 7-8 juin 2011 - Paris Cloud Computing Stratégie Esri

Séminaire Partenaires Esri France 7-8 juin 2011 - Paris Cloud Computing Stratégie Esri Séminaire Partenaires Esri France 7-8 juin 2011 - Paris Cloud Computing Stratégie Esri Gaëtan LAVENU Plan de la présentation Evolution des architectures SIG Qu'est ce que le Cloud Computing? ArcGIS et

Plus en détail

ProActive Cloud Automation en partenariat avec Numergy

ProActive Cloud Automation en partenariat avec Numergy ProActive Cloud Automation en partenariat avec Numergy La Société ActiveEon Clients et Cas d utilisations Partenariat avec Numergy ProActive Cloud Automation Démonstrations Présentation de la société La

Plus en détail

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Résumé : L entité Orange IT&L@bs, partenaire privilégié des entreprises et des collectivités dans la conception et l implémentation de SI Décisionnels innovants,

Plus en détail

BI Open Source Octobre 2012. Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr

BI Open Source Octobre 2012. Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr BI Open Source Octobre 2012 Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr 1 Le groupe, en bref 2004 Date de création +7M * Chiffre d affaires 2012 +80 Collaborateurs au 06/2011 35% Croissance chiffre

Plus en détail

Sommaire. 3. Les grands principes de GFS L architecture L accès de fichier en lecture L accès de fichier en écriture Bilan

Sommaire. 3. Les grands principes de GFS L architecture L accès de fichier en lecture L accès de fichier en écriture Bilan 1 Sommaire 1. Google en chiffres 2. Les raisons d être de GFS 3. Les grands principes de GFS L architecture L accès de fichier en lecture L accès de fichier en écriture Bilan 4. Les Evolutions et Alternatives

Plus en détail

C-JDBC. Emmanuel Cecchet INRIA, Projet Sardes. http://sardes.inrialpes.fr

C-JDBC. Emmanuel Cecchet INRIA, Projet Sardes. http://sardes.inrialpes.fr Emmanuel Cecchet INRIA, Projet Sardes http://sardes.inrialpes.fr Plan Motivations Idées principales Concepts Caching Perspectives /ObjectWeb 15 octobre 2002 Emmanuel.Cecchet@inrialpes.fr 2 - Motivations

Plus en détail

DevOps2. De l intégration continue à la livraison continue. Samira Bataouche Ingénieur Consultant

DevOps2. De l intégration continue à la livraison continue. Samira Bataouche Ingénieur Consultant DevOps2 De l intégration continue à la livraison continue Samira Bataouche Ingénieur Consultant Les challenges d aujourd hui Lignes de produits Délais trop long de mise à disposition de nouveaux produits/services.

Plus en détail

Monétisation des données : comment identifier de nouvelles sources de revenus au sein des Big data?

Monétisation des données : comment identifier de nouvelles sources de revenus au sein des Big data? Monétisation des données : comment identifier de nouvelles sources de revenus au sein des Big data? Dr Wolfgang Martin Analyste et adhérant du Boulder BI Brain Trust Les Big data Démystifier les Big data.

Plus en détail

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie

Plus en détail

Veeam Backup & Replication v6

Veeam Backup & Replication v6 Veeam Backup & Replication v6 Encore plus de bonnes raisons de choisir Veeam Release contents subject to change prior to general availability (GA) Nouveautés de la v6 Scalabilité Entreprise Réplication

Plus en détail

Hitachi Storage Viewer v7.2. 2010 Hitachi Data Systems

Hitachi Storage Viewer v7.2. 2010 Hitachi Data Systems Hitachi Storage Viewer v7.2 François BOTTON Product Marketing Manager Rémy VINCENT Consultant Avant-Vente 2010 Hitachi Data Systems Agenda 2 Les Datacenters sous pression Valeur de la donnée Croissance

Plus en détail

L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL

L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL Talented Together L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL Retours d expériences avec Talend Julien DULOUT Manager Sopra Consulting Expert des offres BI, MDM & BigData Ludovic MONNIER Architecte Sopra Expert EAI

Plus en détail

Livret de Stages 2014 / 2015

Livret de Stages 2014 / 2015 Livret de Stages 2014 / 2015 Paris & Niort www.bsc-france.com B.S.C. - Business Software Tour Montparnasse 33 Avenue du Maine 75015 Tel : +33(0)1 53 94 52 20 - Fax : +33(0)1 45 38 49 45 3 rue Archimède

Plus en détail

Kick Off SCC 2015 Stockage Objet. Vers de nouveaux horizons

Kick Off SCC 2015 Stockage Objet. Vers de nouveaux horizons Kick Off SCC 2015 Stockage Objet Vers de nouveaux horizons Stockage Objet Qu est ce que le Stockage Objet? Un moyen différent d adresser la donnée Block Fichier Objet Une zone de disque réservée / Une

Plus en détail

IBM Software Strategy Building a Smarter Planet in a Complex World. Patrick Chigard Directeur Software Group General Business

IBM Software Strategy Building a Smarter Planet in a Complex World. Patrick Chigard Directeur Software Group General Business IBM Software Strategy Building a Smarter Planet in a Complex World Patrick Chigard Directeur Software Group General Business 1 January 2009 IBM 2008 CEO Survey: l entreprise du futur 1 2 3 4 5 Avide de

Plus en détail

ez Publish Cloud Edition Présentation

ez Publish Cloud Edition Présentation ez Publish Cloud Edition Présentation Pourquoi le Cloud? Le marché 13/07/12 Slide 3 Les attentes sont fortes 13/07/12 Slide 4 les defis à relever sont tout aussi importants! 13/07/12 Slide 5 L internet

Plus en détail

Oracle et NetApp Une combinaison puissante

Oracle et NetApp Une combinaison puissante Oracle et NetApp Une combinaison puissante Florent Gilain - Responsable de la Direction Production & Support florent.gilain@direct-energie.com Espace Grande Arche Paris La Défense Agenda Direct Energie

Plus en détail

Du Datacenter au Cloud Quels challenges? Quelles solutions? Christophe Dubos Architecte Microsoft

Du Datacenter au Cloud Quels challenges? Quelles solutions? Christophe Dubos Architecte Microsoft Du Datacenter au Cloud Quels challenges? Quelles solutions? Christophe Dubos Architecte Microsoft Microsoft et le Cloud Computing Quelle approche? Le Cloud, un accélérateur de la transformation Un modèle

Plus en détail

BI Haute performance. Jean-François Vannier Responsable Infrastructures Décisionnelles, Bull

BI Haute performance. Jean-François Vannier Responsable Infrastructures Décisionnelles, Bull BI Haute performance Jean-François Vannier Responsable Infrastructures Décisionnelles, Bull Bull aujourd'hui - La seule expertise 100% européenne des infrastructures et des applications critiques - Une

Plus en détail

Photobox Amazon RedShift. Maxime Mézin Data Foundation Manager

Photobox Amazon RedShift. Maxime Mézin Data Foundation Manager Photobox Amazon RedShift Maxime Mézin Data Foundation Manager Présentation de Photobox Leader Européen du tirage et du livre photo 25 millions de clients 17 pays, dernière ouverture il y a 6 mois en Australie

Plus en détail

Présentation Etude Multi Clients Sponsorisée 2015. Camille Marchand, Account Manager c.marchand@pac-online.com 07 63 23 01 82

Présentation Etude Multi Clients Sponsorisée 2015. Camille Marchand, Account Manager c.marchand@pac-online.com 07 63 23 01 82 La transformation numérique des banques : Un levier d innovation pour les banques traditionnelles et en ligne qui souhaitent répondre aux nouveaux enjeux de leurs clients. Présentation Etude Multi Clients

Plus en détail

HISTOIRE D UNE DIGITAL FACTORY

HISTOIRE D UNE DIGITAL FACTORY HISTOIRE D UNE DIGITAL FACTORY L ambition et le Contexte IT L Ambition de Bouygues Telecom fin 2012. 1. Fournir une expérience encore plus digitale à ses clients. 2. Faciliter l accès au monde digital.

Plus en détail

Gamme IBM Spectrum Storage

Gamme IBM Spectrum Storage Gamme IBM Spectrum Storage Pascal Jermini Groupe T2i Agenda Les défis du stockage Software Defined Storage Qu est-ce que IBM Spectrum? Les composants dans le détail Control Protect Archive Virtualize Accelerate

Plus en détail