Karteikarten: Introduction aux Solutions Cloud Big Data — 18 Karten

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.