Le big data sur des serveurs dédiés hautement performants

Big data OVHcloud

Qu’est-ce que le big data ? Les trois V : volume, vitesse et variété

Qu’est-ce que les serveurs dédiés apportent au big data ?

Le big data tend à désigner la discipline du stockage, du traitement et de l'analyse en temps réel d'énormes ensembles de données commerciales. Ce n'est pas seulement la taille de la source qui rend ces informations difficiles à examiner, mais aussi le manque de structure et la vitesse à laquelle elles doivent être traitées. C'est pourquoi le big data est généralement défini par les trois V : volume, vitesse et variété.

En réalité, une certaine forme de big data est pratiquée depuis des décennies dans le cadre de processus commerciaux standards, tels que l'analyse de données et du Web, la visualisation ou la gestion de l'information. Cependant, le matériel, les logiciels et les outils d'analyse traditionnels n'ont pas permis de faire face à la taille, à la complexité et à la nature non structurée des données contemporaines. En revanche, le big data utilise généralement des serveurs plus puissants, en conjonction avec des algorithmes avancés, des outils de stockage et des services d'analyse. Il exploite ainsi tout le potentiel des données numériques des entreprises.

Par exemple, le big data fait généralement appel à la technologie NoSQL ou New SQL, ainsi qu’à une architecture distribuée, pour analyser les informations non structurées provenant de sources multiples (parfois appelées data lake). De même, Apache Hadoop, un système de fichiers open source pour la gestion du stockage, est la technologie numéro un associée à l'analyse big data.

 

Stockage et volume

Performance et vitesse Rapport prix-performance avantageux
Pour obtenir des informations utiles, il est nécessaire d’exploiter d'énormes volumes de données de différentes sortes. Cela transforme leur stockage en un défi permanent. Les serveurs dédiés OVHcloud disposent de 500 Go d'espace de stockage par défaut, ainsi que de la possibilité d'en ajouter facilement où et quand c’est nécessaire.

Les serveurs dédiés fournissent la puissance brute et les performances nécessaires, pour répondre aux exigences des traitements intensifs de big data et des analyses en temps réel.  

Les serveurs Scale et High Grade d'OVHcloud, conçus pour le big data, sont équipés de processeurs Intel et AMD pourvus de 24 à 64 cœurs (48 à 128 threads), pour un débit élevé et constant.

Les serveurs dédiés vous offrent le meilleur rapport prix-performance et une évolutivité inégalée, notamment pour les projets big data des entreprises. Ils transforment les données client en une puissante intelligence économique, favorisant une croissance durable.

De cette manière, vos informations atteindront une valeur commerciale maximale, quelle qu’en soit votre utilisation.

   
     

Pourquoi utiliser des serveurs dédiés big data au lieu d’une solution cloud ?

Pensez à ce qui est le plus adapté à votre entreprise. Les startups et les développeurs qui expérimentent l'analyse big data peuvent bénéficier d'une solution Public Cloud économique. En revanche, pour les grosses entreprises, une configuration de serveurs dédiés big data ou une approche cloud hybride pourraient l'emporter.

Les serveurs Scale et High Grade d’OVHcloud vous offrent un excellent rapport prix-performance. Cela signifie que, si vous mettez en œuvre un projet ou une application big data impliquant de nombreux téraoctets de données brutes, il pourrait être beaucoup moins coûteux de déployer des serveurs Scale et High Grade plutôt que du Public Cloud. Vous bénéficiez également d'un volume de stockage inégalé, sans « noisy neighbour » ni hyperviseur revêche, ce qui pourrait être le cas avec une option virtualisée.

Nos recommandations

Infra-4

À partir de 696,300 DT HT/mois
2x Intel Xeon Silver 4214
12 cores / 24 threads - 2.2 GHz
96 Go DDR4 ECC
2×960 Go SSD NVMe
Bande passante publique : 1 Gbit/s
Sélectionner

HGR-HCI-2

À partir de 2 411,750 DT HT/mois
2x Intel Xeon Gold 6242R
20 cores / 40 threads - 3.1 GHz
384 Go DDR4 ECC
6×3.84 To SSD NVMe
Bande passante publique : 1 Gbit/s
Sélectionner

HGR-HCI-6

À partir de 2 705,870 DT HT/mois
2x AMD Epyc 7532
32 cores / 64 threads - 2.4 GHz
512 Go DDR4 ECC
6×3.84 To SSD NVMe
Bande passante publique : 1 Gbit/s
Sélectionner

HGR-SDS-2

À partir de 1 882,340 DT HT/mois
AMD Epyc 7402
24 cores / 48 threads - 2.8 GHz
128 Go DDR4 ECC
6×3.84 To SSD NVMe
Bande passante publique : 1 Gbit/s
Sélectionner

Conseil n°1 : envisagez une extension de datacenter

Votre infrastructure on-premises manque d'espace pour stocker vos services big data ? Utilisez OVHcloud Connect ou un VPN de site à site pour déposer vos données en toute sécurité dans les datacenters OVHcloud.

Conseil n°2 : créez de la redondance avec Hadoop

Fonctionnant en clusters, le système de fichiers distribués d’Hadoop favorise un taux élevé de transfert de données entre les nœuds. Cela permet au système de fonctionner sans interruption, même en cas de défaillance d'un élément.

Construisez des clusters Hadoop en utilisant les serveurs bare metal OVHcloud, puis déployez et interconnectez plusieurs nœuds de données via votre vRack privé de 50 Gbit/s garanti. Vous pouvez également considérer certains outils et projets de l'écosystème Hadoop (comme Apache Spark, Kettle, Ouzi ou Mawazo) pour simplifier vos processus de gestion de l'information et d'analyse commerciale.

Conseil n°3 : testez votre architecture big data

La gamme de serveurs dédiés OVHcloud est livrée avec les outils, les options et les modèles très abordables dont vous avez besoin pour tester différentes solutions big data : augmentez la capacité en cas de succès et arrêtez les serveurs rapidement lorsque vos projets sont terminés.

Profitez de nos contrats à court terme, de notre interface de gestion accessible avec de nombreux outils d'analyse visuelle, de la livraison possible en 120 secondes, ainsi que des scripts de post-installation.

Use Case suivant

L’intelligence artificielle et le machine learning avec des serveurs dédiés

Avec l'essor du big data, l'IA et les méthodes de machine learning ont rapidement dépassé leur état conceptuel. Ces puissants outils commerciaux sont désormais susceptibles de fournir des informations précieuses et d'assurer une croissance durable. Les professionnels produisant des données plus nombreuses que jamais – qui nécessiteront chacune un traitement, une classification et une analyse – des sociétés de toutes tailles explorent comment l'IA et une gamme de plus en plus sophistiquée d'algorithmes de machine learning peuvent être utilisées pour différentes applications.