Le big data sur des serveurs dédiés hautement performants

L’hébergement big data consiste à utiliser des infrastructures et des services informatiques pour stocker, traiter et gérer de grands volumes de données, ce qui s’avère trop complexe pour les systèmes de gestion de données traditionnels. Étant donné l'important volume d’informations du big data, ce type d'hébergement nécessite des configurations spécifiques avec suffisamment de performances, de disponibilité et d'évolutivité. Tout cela est nécessaire pour prendre en charge efficacement les charges de travail et les applications big data. L’hébergement big data nécessite également des solutions robustes en matière de sécurité et de gestion des données, afin de protéger les informations sensibles contre les activités malveillantes et de gérer la grande variété et la vitesse des données traitées.

Il existe trois principaux types de big data, pouvant tous être classés en fonction de la nature des données elles-mêmes. La compréhension de chacune de ces catégories peut vous aider à identifier le type de manipulation et de traitement des données qui pourrait être nécessaire. Retrouvez les trois types de données ci-dessous.

Données structurées

Les données structurées sont organisées de manière à faciliter la recherche dans une base de données. Elles sont ordonnées dans un format prédéfini strict et peuvent inclure des nombres, des dates et des chaînes s'intégrant parfaitement à une table de base de données traditionnelle. Par exemple, les enregistrements financiers, les détails des réservations de compagnies aériennes et les données d'inventaire contiennent tous des données numériques qui tiennent dans une table de base de données traditionnelle.

Données non structurées

Les données non structurées, telles que celles du big data, ne suivent pas de structure spécifique. Elles sont généralement riches en texte, mais peuvent souvent contenir des chiffres, des dates et des faits. Ces données sont beaucoup plus difficiles à organiser et à analyser, car elles ne s’intègrent pas facilement à une base de données. Par exemple, les publications sur les réseaux sociaux, le contenu des médias et celui des e-mails nécessitent tous un traitement plus complexe pour obtenir des renseignements pertinents.

Données semi-structurées

Les données semi-structurées ne sont pas conformes à la structure formelle des bases de données, mais elles contiennent des balises ou d’autres marqueurs permettant de séparer les éléments sémantiques et d’appliquer des hiérarchies d’enregistrements. Par exemple, les documents JSON, les fichiers XML et les e-mails avec en-têtes structurés comportent tous des données semi-structurées.

Le big data fait partie du quotidien des entreprises depuis des décennies, pour l'analyse de données, l'analyse web, la visualisation et la gestion de l'information par exemple. 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 d’aujourd’hui. Ce nouveau type de données nécessite des serveurs plus puissants, associés à des algorithmes avancés, des outils de stockage et d'analyse des données, afin d'exploiter tout le potentiel du big data.

Par exemple, le big data fait généralement appel au NoSQL ou au NewSQL, ainsi qu’à une architecture distribuée. Ceci, pour analyser les informations non structurées provenant de sources multiples (parfois appelées data lakes). De même, les entreprises devront déployer des solutions de stockage big data comme Apache Hadoop, pour gérer et analyser efficacement leurs données. Tout cela nécessite une grande quantité d'espace de stockage, une évolutivité et des vitesses de traitement rapides pour fonctionner efficacement.

La solution : les serveurs dédiés. Offrant une plateforme évolutive, sécurisée et fiable capable de gérer de gros volumes de données, les serveurs dédiés peuvent fournir les hautes performances, les vitesses de traitement et la disponibilité nécessaires pour répondre à vos besoins modernes d'hébergement big data. Les serveurs dédiés peuvent traiter simplement des quantités croissantes de données, tout en offrant un lieu sécurisé pour les données sensibles qui doivent être conformes à certaines réglementations du secteur.

Réfléchissez au type d'hébergement big data le plus adapté à votre entreprise. Les startups et les équipes de développement qui expérimentent l'analyse big data peuvent opter pour 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. En effet, un serveur dédié big data offre de meilleures performances. Vous bénéficiez d'un environnement d'hébergement dédié (non partagé avec d'autres clientes et clients) sur lequel stocker, gérer et analyser vos données volumineuses avec le contrôle, la sécurité, la haute disponibilité, les vitesses de traitement rapides et le stockage évolutif nécessaires pour répondre aux exigences de votre entreprise en matière d'hébergement de données volumineuses.

Les serveurs Scale et High Grade d’OVHcloud vous offrent un excellent rapport performance-prix. 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 grand volume de stockage, sans « noisy neighbour » ni hyperviseur à gérer, ce qui pourrait être le cas avec une option virtualisée.

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

Fonctionnant en clusters, le système de fichiers distribués d’Hadoop favorise un taux élevé de transfert de données entre les nœuds. Votre hébergement big data peut ainsi 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 d’OVHcloud (avec une bande passante garantie pouvant atteindre les 50 Gbit/s). 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.

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.