BIG DATA D ENTREPRISE ET SOLUTIONS DE CONNECTIVITE PROGRESS DATADIRECT

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1 BIG DATA D ENTREPRISE ET SOLUTIONS DE CONNECTIVITE PROGRESS DATADIRECT Démultipliez vos performances grâce à la connectivité DataDirect Connect

2 2 INTRODUCTION AU BIG DATA De nombreux experts s accordent à prévoir une croissance annuelle de plus de 50 % de l «univers numérique». À l heure où les volumes de données numériques se mesurent en pétaoctets, le téraoctet fait maintenant partie du passé. Et si ce n est pas déjà le cas, le zétaoctet dominera bientôt le paysage numérique. L ère du Big Data est une réalité, et ce n est qu un début. Face à l explosion des volumes, de la vitesse, de la variabilité et de la diversité des données, les infrastructures logicielles actuelles ne sont plus en mesure d interpréter le déluge auquel elles sont confrontées. La montée en puissance et l accessibilité du Big Data vont croissant pour une multitude de raisons. Le Big Data va de pair avec la phénoménale prolifération du numérique, à l heure où les connaissances sont converties au format numérique et les nouvelles formes de communication dont l existence est confinée au monde virtuel connaissent un essor fulgurant. Alors que les entreprises, petites et grandes, sont de plus en plus nombreuses à surfer sur la vague de l E-commerce ou du traitement transactionnel, les frontières de l univers numérique reculent tous les jours un peu plus. Fusions et acquisitions Numérisation des enregistrements Solutions d ecommerce Données hébergées dans le Cloud Essor dubig Data dans l entreprise (sturcturé et non structuré) Partenariats RFID, géolocalisation et donné sans fil Traitement transactionnel Médias sociaux Les entreprises s emploient à exploiter les bénéfices de jeux de données toujours plus gigantesques, à partir desquels les analystes identifient avec plus de précision les tendances commerciales émergentes. Véritablement omniprésents, les senseurs mobiles, technologies de captage à distance, journaux logiciels, caméras, microphones, lecteurs RFID, réseaux de capteurs sans fil et autres périphériques multiplient chaque jour les volumes de données collectées. Et n oublions pas les réseaux sociaux, ce phénomène global en plein essor qui continue à générer à chaque seconde qui passe un volume croissant de données.

3 3 BIG DATA VOLUME, DIVERSITÉ, VARIABILITÉ ET VITESSE La taille du Big Data est souvent proportionnelle à la taille de l entreprise. Certaines organisations seront amenées à envisager de nouvelles solutions de gestion des données lorsqu elles feront face pour la première fois à des centaines de gigaoctets. D autres organisations attendront quant à elles l apparition de dizaines, voire de centaines de téraoctets pour repenser leurs stratégies. Quoi qu il en soit, le volume de données généré, consommé, stocké et utilisé par les entreprises augmente exponentiellement chaque année. De surcroît, parallèlement à l envol du volume, la complexité des données va croissant, tout comme la vitesse de prolifération de ces dernières au sein de l entreprise. Les quatre problématiques Big Data que sont le volume, la diversité, la variabilité et la vitesse ont une incidence majeure. Les jeux de données croissent si rapidement que leur manipulation dans les outils de gestion de base de données existants devient difficile à tous les niveaux (capture, stockage, recherche, partage, analyse et visualisation). Extraites de centaines de sources hétérogènes, les données d entreprise existent par ailleurs dans une multitude de formats et résident localement ou à des milliers de kilomètres. Elles sont diffusées par lots de grande taille ou par streaming en temps réel au sein de l entreprise. Ajoutons les considérations liées aux données hébergées dans le Cloud et la situation se complique singulièrement. BIG DATA : VALEUR AJOUTÉE ALLIÉE À DES DÉFIS INFORMATIQUES Le Big Data constitue-t-il un atout stratégique ou entrave-t-il à fréquence régulière les flux opérationnels des organisations? À l heure où volume, diversité et vitesse ne cessent de croître, le Big Data représente une série de défis dont les répercussions seront perçues par les entreprises pendant de nombreuses années. N en doutons pas, l ère du Big Data est une réalité et son impact quotidien sur les services informatiques n a rien de négligeable. Croissance exponentielle des données métier Segmentation croissante des sources de données Big Data dans l'entreprise Coexistence paisible de SQL et de NoSQL Prolifération des solutions de stockage non monolithiques

4 4 Dans de nombreuses organisations, la plupart des parties prenantes sont d avis que le Big Data présente de considérables avantages, particulièrement en termes de technologies décisionnelle et analytique. En raison de sa volumétrie, il s avère malheureusement de plus en plus difficile d appréhender chaque dimension du Big Data. Si certaines entreprises adoptent des stratégies élaborées de gestion des gigantesques flux de données, seules les organisations qui privilégient l analytique seront à même de comprendre autant que possible la signification de ce déluge de données. Les entreprises seront ainsi de plus en plus nombreuses à adopter de nouvelles solutions en matière de technologies de programmation relationnelles et non relationnelles qui prennent en charge le traitement des jeux de données de grande taille. Si le Big Data constitue un avantage potentiel décliné sous forme d outils décisionnels évolués, il présente de réels défis au secteur de l informatique, particulièrement en termes d infrastructure d intégration et de connectivité des données. Les entreprises se doivent de maîtriser les technologies émergentes de stockage rapide des données, alliées aux plateformes d analyse des données NoSQL hautement évolutives qui font appel au traitement parallèle tel que Hadoop et Map-R. En d autres termes, ces nouvelles technologies peinent à assurer le point d intégration requis pour accéder, gérer et traiter des pétaoctets de données. Elles présentent de surcroît le risque bien réel d entraîner l obsolescence des applications et compétences actuelles. Dans les années à venir, les entreprises retireront potentiellement d importants bénéfices du Big Data, mais malheureusement, rares sont les organisations qui, à l heure actuelle, sont capables d exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Si les attentes des organisations connaissent une croissance parallèle à la vitesse de prolifération des données, les services informatiques n ont globalement pas encore mis en place l architecture évoluée de connectivité des données qui s impose pour répondre aux besoins d importation et d exportation du volume croissant de Big Data. Ils ne disposent pas non plus des fonctionnalités requises pour intégrer et transformer un large éventail de formats Big Data. Bref, ils n ont pas mis en oeuvre l infrastructure de gestion souple et évolutive des données nécessaire à l exploitation du Big Data pour disposer des analyses stratégiques sur lesquelles s appuie l avantage concurrentiel. Leur incapacité à intégrer en toute transparence le volume, la diversité et la vitesse qui vont de pair avec Big Data présente de surcroît un risque grave. Dans le pire des cas, la visibilité opérationnelle perd de sa clarté, la conformité n est plus systématique, le service client se dégrade et le chiffre d affaires chute. BIG DATA - SCÉNARIOS D UTILISATION DU CHARGEMENT EN BLOC Entreposage de données Migration de données Réplication de données Reprise en cas de sinistre Publication de données dans le Cloud Chargement en bloc de fichiers de données dans un entrepôt de données Transfert ou copie de données de tables d une base de données à une autre Transfert en bloc de fichiers de données à partir d un serveur ou d un emplacement et chargement dans une base de données Transfert des données dans une base de données de sauvegarde, de reprise en cas de sinistre ou de basculement Chargement en bloc de tables ou de fichiers de données dans une base de données hébergée dans le Cloud

5 5 LE BIG DATA À L ÉPREUVE DE LA RÉALITÉ : L IMPORTANCE DU MIDDLEWARE Avant que les organisations ne prennent en compte les impacts négatifs tels qu une visibilité réduite ou les risques de chute du chiffre d affaires, elles doivent d abord envisager certains des scénarios plus ponctuels associés à l intégration actuelle du Big Data. Ces scénarios d utilisation privilégient essentiellement la dimension souvent négligée, mais si stratégique qu est la connectivité de base de données et les impératifs sans cesse croissants d importation et d exportation de pointe des chargements de données en bloc. Dans une application bien écrite et bien paramétrée, plus de 90 % du temps d accès aux données relèvent du middleware. Et le middleware de connectivité des données joue un rôle déterminant dans l exploitation des ressources des applications clientes, du réseau et des bases de données. Dans tout scénario de chargement en bloc, la connectivité de base de données constitue la clé de voûte de la performance. Au fil des années, les fournisseurs de technologies ont réalisé d énormes progrès en matière d optimisation des bases de données et de performance des processeurs et autres composants matériels de serveur. C est pourquoi les goulots d étranglement des performances affectent à présent le middleware de base de données, à savoir les pilotes logiciels qui assurent la connectivité entre applications et bases de données. Qu il s agisse de pilotes ODBC et JDBC ou de fournisseurs de données ADO.NET, les bases de données commerciales les plus populaires intègrent toutes des composants de connectivité des données gratuits. La communauté open source propose elle aussi des solutions logicielles de connectivité des données. Dans un souci de réduction des dépenses, les architectes utilisent souvent par défaut ces composants gratuits ou open source lorsqu ils connectent une base de données déterminée à diverses applications. En s orientant vers les solutions «gratuites», les architectes optent pour des pilotes qui ne sont pas adaptés aux volumes de données métier qui transitent de nos jours dans les entreprises. Et face au Big Data et au chargement en bloc, l utilisation de tels composants de connectivité des données, certes «gratuits», mais qui brident les performances, risque en fait de coûter plus cher que prévu aux organisations. De fait, dans un contexte de chargement en bloc du Big Data, le middleware de connectivité des données se doit d être conçu dans une optique de fonctionnalité rationalisée et d efficacité optimale. Faute de quoi, les performances des pilotes de base de données constituent un facteur de risque stratégique des scénarios d utilisation du Big Data. PROGRESS DATADIRECT CONNECT MIGRATION DU BIG DATA À l heure où les entreprises tentent de relever le défi qu est l intégration du Big Data aux infrastructures de données existantes, une connectivité de données de pointe, évolutive et fiable s impose. De surcroît, ce n est qu en déployant des technologies de connectivité de données de nouvelle génération telles que les pilotes ODBC et JDBC ou les fournisseurs de données ADO.NET Progress DataDirect Connect que les entreprises pourront : Assurer la disponibilité des données quelle que soit leur taille ou leur source Gérer une connectivité à un large éventail de plateformes et de bases de données d entreprise par le biais d un pilote unique Garantir des performances, une évolutivité et une fiabilité hors pair en matière de chargement en bloc

6 6 Assurer un déploiement sans modification du code applicatif ni outils développés par les fournisseurs de base de données Réduire le temps, le coût et les risques associés à la mise à disposition de nouveaux jeux de données aux utilisateurs métier Bousculons les idées reçues qui minimisent souvent le potentiel du Big Data en ce qui concerne les pilotes par rapport aux utilitaires de chargement en bloc. Les pilotes DataDirect Connect proposent une souplesse et, qui plus est, une cohérence fonctionnelle qui excèdent de loin les performances des utilitaires de chargement en bloc et autres utilitaires de chargement de Big Data relationnels, dont les fonctionnalités s avèrent extrêmement variables et le rendement imprévisible. Grâce aux chargements en bloc pilotés par DataDirect Connect, les développeurs d application peuvent exploiter les interfaces et les API spécifiquement adaptées au chargement en bloc existantes en vue de faciliter la mise en oeuvre du chargement en bloc dans leurs applications. DATADIRECT CONNECT FONCTIONNEMENT DataDirect Connect Bulk Load se compose de deux types d opérations en bloc distincts, mais indissociables : l importation et l exportation de données en bloc à destination et en provenance d une base de données. Selon l API (ODBC, JDBC ou ADO.NET ), chaque type d opération de chargement en bloc gère diverses sources d entrée, peut être appelé de diverses façons par le biais du pilote et prend en charge diverses destinations de sortie. DataDirect Connect Bulk Load propose de surcroît un éventail de fonctionnalités évoluées vecteur de performances hors pair. Les pilotes et fournisseurs de données DataDirect Connect «stream» en toute souplesse les données d une base de données à une autre. Grâce à DataDirect Connect, les applications créent des requêtes d extraction des données requises. Par le biais d appels API appropriés dans ODBC, JDBC ou ADO.NET, les applications renvoient directement le résultat de chaque requête dans la base de données cible. Elles transfèrent fondamentalement les données d une base de données à l autre sans transiter par le client. DataDirect Connect accomplit cette opération sans fichier CSV intermédiaire en associant l option de connexion EnableBulkLoad à un tableau de paramètres ou une opération d insertion par lot. Les fournisseurs de données et pilotes DataDirect Connect optimisent les performances des opérations d insertion de tableaux de paramètres existantes. L option de connexion EnableBulkLoad permet au pilote d utiliser les protocoles de chargement en bloc dans une base de données pour ces opérations sans nécessiter de modification du code applicatif. Et sans faire appel aux bibliothèques de client ou à des outils de chargement en bloc proposés par le fournisseur de base de données, les fournisseurs de données et les pilotes DataDirect Connect exécutent diverses opérations en bloc. Throughtput (Rows / Sec) Bulk Performance Results Param Array Test Bulk Load From File DataDirect Oracle Wire Protocol Driver w/bulk Load Disabled DataDirect Oracle Wire Protocol Driver w/bulk Load Enabled Competitor Tool L activation du chargement en bloc dans le pilote ODBC à protocole filaire DataDirect Connect pour Oracle multiplie par deux (augmentation de plus de 105 %) le nombre de lignes insérées sur un intervalle de temps donné. Et en dépit du paramétrage de l outil concurrent à des fins d optimisation des performances, DataDirect Connect Bulk Load permet au pilote ODBC à protocole filaire DataDirect pour Oracle d augmenter de l ordre de 20 % le nombre de lignes insérées.

7 7 DataDirect Connect permet aux développeurs d écrire une application qui s exécute à la demande ou sous forme de processus batch pour stocker les fichiers journaux dans une base de données (même au format CLOB ou BLOB ). Sauf s ils ne sont pas adaptés aux applications à grande échelle, les chargements en bloc échouent généralement s ils sont associés à des formats tels que CLOB ou BLOB ou à des types de données utilisés pour stocker des volumes élevés de données tels que les images ou les fichiers texte de grande taille. Les outils de chargement en bloc intégrés aux bases de données ne prennent pas en charge le processus de chargement en bloc de données de ce type. DataDirect Connect gère les formats tels que CLOB et BLOB et permet au chargement de continuer en faisant appel à des protocoles autres que de traitement en bloc. Les développeurs utilisent également DataDirect Connect pour sauvegarder les informations stratégiques dans une autre base de données ou une base de données de basculement. Ils créent à cet effet une application qui s exécute en tant que processus batch sans avoir à recourir à une technique de réplication des données à la fois coûteuse et difficile à gérer. DataDirect Connect extrait les informations de table des bases de données relationnelles et les place dans un fichier CSV non tributaire d une base de données spécifique, qu il utilise ensuite en entrée dans tout scénario de chargement en bloc, décliné sur toutes les API, plateformes ou bases de données. Si chaque API prise en charge gère différemment le mécanisme d exportation en bloc, le format et le fichier de configuration généré peuvent être utilisés par tout processus de chargement en bloc (importation). Cette cohérence permet aux applications de transférer des données entre applications et plateformes hétérogènes avec une garantie sous-jacente de contrôle d intégrité des allers et retours. Les chargements ou exportations en bloc entraînent la création d un fichier de configuration associé au fichier de données ou à l importation en bloc résultant. Ce fichier décrit le contenu du fichier de données en bloc pour assurer sa portabilité sur le large éventail de plateformes et de couches logicielles prises en charge par DataDirect Connect Bulk Load. Parmi les fonctionnalités proposées figurent la capacité de définir la conversion du jeu de caractères afin d assurer l intégrité des données lors de leur transfert d une plateforme à l autre, ainsi qu un jeu commun de types de données permettant à toutes les couches de gérer et comprendre le contenu du fichier de données en bloc. (Rows / Second Batch Insert Performance Test DDT Ora JDBC, Bulk Load disabled DDT Ora JDBC, Bulk Load enabled Une fois le chargement en bloc activé, le pilote JDBC de type 5 de DataDirect affiche un rendement considérablement plus élevé et multiplie par deux (augmentation de plus de 105 %) le nombre de lignes insérées sur un intervalle de temps donné. Et le temps requis pour exécuter un cycle batch correspondant à l insertion de 10 millions de lignes est divisé par plus de deux, puisqu il passe de 6,3 heures à moins de 3 heures. ATOUTS DE PROGRESS DATADIRECT CONNECT VIS-À-VIS DU BIG DATA > > Atouts de Progress DataDirect Connect vis-à-vis du Big Data > > Exploitation des ressources et rendement optimisés > > Sélection des sources de données et prise en charge d un large éventail de plateformes > > Prise en charge souple de types et sources de données multiples

8 8 Les fournisseurs de données et pilotes DataDirect Connect consomment ou divisent en fragments («shred») les données que contient un fichier CSV pour les entrer dans une base de données relationnelle. DataDirect Connect définit une fois seulement les métadonnées du format de fichier CSV et répète en boucle le processus de consommation/division en fragments («shredding»). Les développeurs font appel à DataDirect Connect pour exécuter par le biais d un fichier CSV un chargement en bloc de données dans une base de données sans écrire d application. En utilisant les boîtes de dialogue de configuration du pilote (disponibles dans Data Source Administrator sous Windows et Linux), les développeurs évitent l écriture d un script ou d un programme d exécution du chargement en bloc. En cas d échec, DataDirect Connect consigne l emplacement exact de la défaillance du chargement en bloc. En définissant une simple option de configuration dans le fichier qui régit le chargement en bloc, un fichier journal est généré lors de l opération. L horodatage enregistré lors de l échec du chargement en bloc indique le numéro de ligne correspondant, qui servira ultérieurement de point de départ pour reprendre le processus de chargement en bloc. FONCTIONNALITÉS PILOTES DATADIRECT CONNECT OUTILS DE FOURNISSEURS DE BASE DE DONNÉES Performances Mise en oeuvre Performances optimales En terme de rapidité, les performances de chargement en bloc dans une base de données relationnelle à partir d un fichier assurées par DataDirect Connect sont exceptionnelles. Vous constaterez également une amélioration radicale des performances des applications qui exécutent des opérations de liaison de tableau de paramètres et des opérations par lot standard. Mise en oeuvre simplifiée D une utilisation simple, DataDirect Connect Bulk Load assure un comportement et une sémantique cohérents quelles que soient la base de données et la plateforme utilisées - sans nécessiter de modification du code applicatif. Amélioration mineure des performances Les outils de chargement en bloc proposés par les fournisseurs de base de données entraînent une dégradation considérable des performances de chargement en bloc. En ce qui concerne les applications qui exécutent des opérations de liaison de tableau de paramètres ou des opérations d insertion par lot standard, aucun bénéfice n est enregistré. Mise en oeuvre trop complexe Dans la plupart des cas, les outils de chargement en bloc proposés par les fournisseurs de base de données ne sont disponibles que sur une ou deux plateformes. Cette restriction réduit considérablement l éventail de plateformes sur lesquelles peut être déployée l application de transfert de données.

9 9 FONCTIONNALITÉS PILOTES DATADIRECT CONNECT OUTILS DE FOURNISSEURS DE BASE DE DONNÉES Normalisation Fiabilité Souplesse Fonctionnalités Solution conforme aux standards en vigueur DataDirect Connect Bulk Load intègre une sémantique de chargement en bloc cohérente, alliée à de robustes fonctionnalités pour toute base de données et plateforme. Mise en oeuvre fiable Chaque version de DataDirect Connect est soumise à la série de tests la plus rigoureuse du secteur (plus de 80 millions de tests réalisés sur chaque plateforme et environnement d exécution). Résultat : une mise en oeuvre extrêmement fiable qui réduit les délais de développement d application, ainsi que les coûts de maintenance, de support et de contrôle de qualité. Mise en oeuvre souple DataDirect Connect facilite la création d applications simples, mais performantes qui «stream» les données en bloc d une base de données à une autre. Vous accédez aux fonctionnalités de chargement en bloc par le biais de boîtes de dialogue de configuration du pilote. En raison de la cohérence de toutes les mises en oeuvre, quelles que soient la plateforme et la base de données utilisées, l exécution des opérations de chargement et d extraction entre bases de données est aussi simple que rapide. Prise en charge des fonctionnalités clés DataDirect Connect Bulk Load exporte une table de base de données ou un jeu de résultats dans un fichier prêt à l importation dans un large éventail d environnements de base de données. Non seulement le fichier créé peut être utilisé par différentes bases de données, mais il est également exploitable dans tout produit Connect. Solution propriétaire Les outils de chargement en bloc proposés par les fournisseurs de base de données nécessitent des modifications du code applicatif spécifiques à chaque base de données. Ces pilotes ne prennent donc pas en charge le chargement en bloc pour la plupart des applications tierces et présentent de sérieux problèmes de développement et de certification pour toute application sur mesure. Altération des données Parce qu ils ne gèrent pas la conversion des jeux de caractères, les outils proposés par les fournisseurs de base de données courent le risque d altérer les données. Un traitement incohérent des erreurs allié à un succès opérationnel mitigé contribuent à une fiabilité considérablement réduite des opérations en bloc. Mise en oeuvre rigide Les outils de chargement en bloc proposés par les fournisseurs de base de données requièrent de faire appel à un personnel qui maîtrise la syntaxe de ligne de commande propriétaire, ainsi que l utilisation d un fichier de données en bloc propriétaire en entrée. La configuration et la gestion des transferts de données en bloc entre bases de données imposent des restrictions et donnent lieu à des problèmes qu il est difficile de résoudre aisément. Absence de prise en charge Les outils proposés par les fournisseurs de base de données ne prennent pas en charge l exportation d une table de base de données ou d un jeu de résultats dans des formats supportant l interopérabilité des bases de données. Ils ne gèrent pas le chargement en bloc pour les types de données tels que BLOB et CLOB.

10 10 DATADIRECT CONNECT DES RÉSULTATS PROBANTS DataDirect Connect Bulk Load se compose de deux types d opérations en bloc distincts, mais indissociables : l importation et l exportation de données en bloc à destination et en provenance d une base de données. Selon l API (ODBC, JDBC ou ADO.NET), chaque type d opération de chargement en bloc gère diverses sources d entrée, peut être appelé de diverses façons par le biais du pilote et prend en charge diverses destinations de sortie. DataDirect Connect Bulk Load propose de surcroît un éventail de fonctionnalités évoluées vecteur de performances hors pair. Entreposage de données Les résultats prouvent qu en matière de chargement en bloc de données dans un entrepôt de données Oracle, DB 2, Sybase ou SQL Server, DataDirect Connect Bulk Load pour ODBC, JDBC et ADO.NET propose des performances hors pair tout en évitant les problèmes de latence des données. Migration de données DataDirect Connect Bulk Load répond parfaitement à vos besoins de migration de données par extraction et chargement simples. Il transfère directement les données d une base de données à une autre en bloc par «streaming», évitant ainsi de les charger en mémoire. Réplication de données Plutôt que de faire appel à FTP ou toute approche similaire pour transférer les fichiers via un réseau, DataDirect Connect Bulk Load charge rapidement les données requises dans des bases de données relationnelles. Cette stratégie donne des résultats plus rapides et présente également l avantage de stocker les données sous forme de table de base de données relationnelle, à laquelle accèdent aisément les applications décisionnelles ou les outils de reporting. Reprise en cas de sinistre Cette problématique s appuie sur un impératif fondamental, qui consiste à s assurer qu en cas de panne, la base de données de sauvegarde est aussi similaire que possible au jeu de données d origine. DataDirect Connect Bulk Load assure la réplication rapide et simple des données en bloc dans les bases de données de reprise en cas de sinistre. Publication de données dans le Cloud L informatique Cloud s appuie sur une utilisation performante du réseau. C est pourquoi le transfert de tables de base de données ou de fichiers de données en bloc dans une base de données hébergée dans le Cloud requiert des performances hors pair. DataDirect Connect Bulk Load permet aux développeurs de créer rapidement et aisément un programme simple qui publie les données en bloc dans le Cloud. EXPLOITATION DES RESSOURCES BIG DATA UNE MENACE POUR LA VIRTUALISATION L essor du Big Data mènera inéluctablement ce phénomène à se confronter à l autre tendance émergente au sein de l entreprise qu est la virtualisation. Et comme l illustrent les scénarios de chargement en bloc mis en oeuvre quotidiennement dans les entreprises, l accès aux données dans les environnements virtualisés est souvent négligé. C est toutefois au sein de la couche d accès aux données que réside la menace à laquelle sont confrontés les objectifs pourtant réalisables de virtualisation et de consolidation. Dans la plupart des architectures métier, les performances des applications de chargement en bloc sont inextricablement liées aux performances des composants d accès à la base de données (en d autres termes, aux pilotes). La présence de goulots d étranglement des performances des pilotes a une incidence considérable en aval. Lorsque plusieurs systèmes d exploitation se disputent les mêmes ressources discrètes (capacité du processeur, mémoire, E/S de stockage, E/S réseau, etc.), les problèmes latents d exploitation simultanée des ressources ne tardent pas à faire surface.

11 11 Pour exploiter pleinement les ressources matérielles sans porter atteinte aux performances des applications Big Data, tous les composants virtualisés doivent impérativement se montrer aussi efficaces que possible. Et les composants de connectivité des données ne font pas exception à la règle. Les ressources requises par la virtualisation varient peu d un fournisseur à l autre. Les besoins des applications s avèrent souvent tout aussi rigides. C est pourquoi l approche la plus adaptée pour garantir des performances d applications de chargement en bloc fiables consiste à optimiser la connectivité de base de données dans une optique d architecture virtualisée. Si les pilotes exploitent mal l unité centrale, la mémoire, le stockage et les E/S réseau, la stratégie de virtualisation sera presque assurément vouée à l échec. DATADIRECT CONNECT OPTIMISATION DU BIG DATA DANS LES ARCHITECTURES VIRTUALISÉES Face à la menace qui pèse sur les bénéfices potentiels de la virtualisation, les architectes métier requièrent des composants de connectivité évolués, capables de traiter les volumes élevés et qui optimisent les performances de rendement du chargement en bloc tout en réduisant son incidence sur les ressources matérielles. Sans ces composants évolués, ils sacrifient soit la consolidation des machines virtuelles (VM), soit les performances applicatives. Dans les environnements virtualisés, les pilotes ODBC et JDBC et les fournisseurs de données ADO.NET de DataDirect Connect affirment leur supériorité écrasante sur les pilotes concurrents en termes d utilisation du réseau, d exploitation de l unité centrale et de sollicitation de la mémoire. L utilisation des composants DataDirect Connect se traduit par des temps de réponse plus courts, des applications plus évolutives et un investissement matériel moindre pour prendre en charge les applications. Utilisation du réseau En matière d opérations socket, les fournisseurs de données et les pilotes DataDirect Connect minimisent la fréquence à laquelle les applications font appel aux sockets. Solliciter le socket à fréquence trop régulière augmente l activité réseau, c est pourquoi DataDirect Connect place les réponses en mémoire tampon et les envoie en fonction des besoins. Utilisation de la mémoire Lorsqu ils libèrent de la mémoire, les composants DataDirect Connect ne conservent pas les variables plus longtemps que nécessaire. Par le biais du code applicatif, ils libèrent les ressources devenues superflues plutôt que de désaffecter ultérieurement la mémoire avant que l application n ait terminé l opération. Utilisation de l unité centrale Les composants DataDirect sont réglés de sorte que les applications extraient un nombre aussi élevé de lignes que possible par seconde UC. En d autres termes, ils permettent d optimiser la charge de travail traitée par créneau UC affecté.

12 12 PERFORMANCES BRUTES - NOMBRE DE LIGNES TRAITÉES PAR SECONDE DANS UN ENVIRONNEMENT VIRTUALISÉ Rows per Second Threads (about 10 users per thread) Progress DataDirect Driver Database Vendor Driver Dans une architecture virtualisée, par exemple, l écart de performance entre une solution DataDirect Connect et un outil de fournisseur de base de données prend une dimension considérable lorsque l entreprise envisage d ajouter sur une machine physique unique d autres machines virtuelles qui se disputeront des ressources matérielles limitées. Dans ce type de scénario, les problèmes d exploitation du matériel réduisent le nombre de machines virtuelles que peut prendre en charge une machine donnée ou dégradent considérablement les performances des applications. La figure ci-dessus illustre l incidence des deux pilotes sur le nombre de lignes traitées par seconde dans un environnement virtualisé. En termes d utilisation de l UC et de la mémoire, le pilote DataDirect Connect consomme considérablement moins de mémoire que le pilote de base de données concurrent. En fait, comme l illustre la figure ci-dessous, si les architectes ont pour objectif d optimiser la virtualisation et la consolidation, ils peuvent facilement héberger d autres applications sur la même machine virtuelle tout en continuant à consommer moins de mémoire que le pilote concurrent gratuit.

13 13 UTILISATION DE LA MÉMOIRE EN GO DANS UN ENVIRONNEMENT VIRTUALISÉ 50 MegaBytes Application #5 Application #4 Application #3 Application #2 Application # Threads (about 10 users per thread) Progress Connect Driver Database Vendor Driver Comme l illustre la figure ci-dessus, le pilote DataDirect Connect permet aux architectes d héberger 4 applications supplémentaires sur la même machine virtuelle, sous réserve qu elles ne consomment pas plus de ressources que la première application. Ainsi que le révèlent les données de performances brutes, le pilote DataDirect Connect affiche un rendement de loin supérieur à celui du pilote proposé par le fournisseur de base de données dans un environnement virtualisé, tout en exploitant considérablement moins de ressources. Concrètement, le pilote DataDirect Connect permet aux architectes de réaliser d importantes économies de ressources en matière d accès au Big Data. Ces économies se traduisent par une baisse de sollicitation de l architecture virtualisée, d où une réduction importante des problèmes liés au Big Data pour les architectes qui tentent de rentabiliser les investissements consentis au titre de la virtualisation. LE BIG DATA MÉRITE UNE CONNECTIVITÉ DES DONNÉES DE POINTE N en doutons pas, l ère du Big Data est une réalité. À l heure où les entreprises tentent de tirer profit du Big Data, elles se doivent de comprendre les limites intrinsèques de la plupart des outils de connectivité des données actuellement disponibles sur le marché. Elles doivent accepter le fait que le Big Data et son potentiel d optimisation du décisionnel et des opérations quotidiens méritent une approche plus robuste, mais néanmoins souple, des accès aux bases de données. Ce n est qu à ce prix qu elles pourront développer et déployer une architecture de données évoluée qui prend en charge les flux transparents et continus de Big Data au sein de l organisation.

14 DataDirect Connect est le leader du marché des solutions d accès aux données performantes, évolutives et fiables. Les fournisseurs de données ADO.NET et les pilotes ODBC et JDBC DataDirect Connect sont des technologies de pointe qui allient fonctionnalités hors pair et impressionnantes performances d exécution, déclinées sur toutes les bases de données et plateformes de déploiement d application les plus populaires. En s appuyant sur une méthodologie d accès aux données qui exploite mieux les ressources, DataDirect Connect permet par ailleurs aux organisations de retirer des bénéfices financiers de technologies complémentaires telles que la virtualisation. À l heure où volume, diversité et vitesse ne cessent de croître, le Big Data présente une série de défis au secteur de l informatique. C est indéniable, l ère du Big Data est une réalité. Et grâce à DataDirect Connect, le Big Data se transforme instantanément en actif organisationnel, plutôt qu en risque opérationnel. PROGRESS SOFTWARE Progress Software Corporation (NASDAQ: PRGS) fournit des logiciels qui simplifient le développement, le déploiement et la gestion des applications métiers sur site ou en environnement Cloud, sur tout type de plateforme et de périphérique, en minimisant la complexité et le TCO (coût total de possession). SIÈGE SOCIAL MONDIAL Progress Software Corporation, 14 Oak Park, Bedford, MA Etats-Unis. Tél : Fax : Site Web : Retrouvez-nous sur facebook.com/progresssw twitter.com/progresssw youtube.com/progresssw Pour plus d informations sur les contacts et bureaux internationaux et régionaux, consultez : /worldwide Progress et DataDirect sont des marques commerciales ou déposées de Progress Software Corporation, ou de l une de ses sociétés affiliées ou filiales, aux Etats- Unis et dans les autres pays. Les autres noms mentionnés peuvent être des marques de leurs propriétaires respectifs. Les présentes spécifications sont sujettes à modification sans avis préalable Progress Software Corporation et/ou ses sociétés affiliées ou filiales. Tous droits réservés. 01/

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