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

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

2 Mappy en Chiffre Filiale du groupe Solocal 10M de visiteurs uniques 300M visites annuelles 100 collaborateurs dont 60% technique 3,7 Md de dalles mensuelles Pic à 1M de requêtes minute 500 équipements 330 villes couvertes commerces visités

3 Usage historique Usage exclusif d ATInternet Suivi usages fonctionnels Plans de taggage ultra-complexes. Coût Important Impossible de valider les chiffres d AT Internet Suivi des performances et usages des données fournisseurs Chaîne propriétaire Python/ SQL Server Temps de calcul très long Limitation du périmètre calculé Maintenance très lourde Evolutions très coûteuses

4 BigData: une Initiative IT Besoin IT Centraliser et filtrer les logs Mesure des performances Suppression d outils maison Suppression de traitements lourds SGBD Exigences Découplage applications / Calcul Pas de SPOF Scalabilité horizontale simple Durée rétention des données variable Faibles Coûts Contraintes Taille des logs Données non structurées Temps de calcul

5 La loi de moore respectée pour la puissance CPU, le stockage et les prix Mais pas pour le débit des disques Source: OctoTalk

6 Technologies cibles Une solution est de passer au massivement parallèle HDFS Hadoop / Map Reduce Flume SQL Server / MongoDB Hive

7 Chaine Historique

8 Plateforme Hadoop NFS FileManager Log Manager BCP Flume JobManager Plateforme Legacy NameNode Secondary NameNode JobTracker Cluster Hadoop DataNode TaskTracker DataNode TaskTracker DataNode TaskTracker

9 Résultats Legacy Map/Reduce POC sur 2 services 2h 55m 45s 0h 09m 05s Process sur un périmètre identique 22h 18m 0h 42m 34s Périmètre complet > 36h 1h50m Environnement léger: 6 serveurs quadri-cœur 16Go RAM

10 Réquisitions judiciaires Client SSH ou Web Logs bruts d accès SQL Extract Format TSV ou JDBC Clean Log HDFS Files Clean Log HDFS Files Clean Log HDFS Files Clean Log HDFS Files

11 Projet Web2store: nouvelle façon de calculer l audience Taggage classique Taggage complexe sur l ensemble des entités à afficher Difficulté de partager l accès AT avec des tiers Implémentation sur tous les médias Approche rassurante pour le marketing Approche BigData Uniquement de l enrichissement de logs centraux est nécessaire Indépendance des logs par rapports aux versions fronts Capacité de déverser de l information unitaire Calcul plus riche que via l approche WebAnalytic Difficultés pour le marketing de comprendre l approche

12 Suivi de l audience Apparition de nouveaux besoins Validation de l audience souvent difficile Validation des plans de taggages et capacité de réaction après MEP Besoin de flexibilité sur les KPI à sortir entre 2 évolutions de la plateforme Calcul de KPI métiers qui n ont pas leur place dans le WebAnalytics.

13 Suivi de l audience Analyse croisée de l ensemble des logs de la plateforme pour retrouver la donnée user Mise en cohérence des logs

14 Difficultés de la mise en place du projet BD Dataviz: Outils internes ou outils type BI Cohérence des logs: Mes données sont elles suffisamment riches pour sortir des données utilisables Compétences Internes: Data Scientist, Changement de mode des spécifications et la façon d aborder la solution Obligations Légales: Anonymisation, temps de rétention des données, différence entre la donnée unitaire ou donnée agrégée

15 Projet profiling utilisateur & usage ing Offre fidélisation Opérations spéciales Profils RTB ++ ing +++ Personnalisation Offre Profils RTB Vente Taxinomie Etape 1 Etape 2 Etape 3 Etape 4 Segmentation usage Segmentation utilisateur Segmentation avancée Peupler un CRM Géolocalisation Enrichissement de profil Connaissance Démographique Communautaire Lifestyle Behavior Profiling Personnalisation à la volée Intension d achat Données navigation Compte perso Données sites centrics Transactionnel CRM Réseaux Sociaux Acquisition

16 Autres usecases à l étude

17 m rci

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