Comment faire du big data sur un serveur dédié haute performance ?

Le big data désigne les flux de données numériques résultant de l'utilisation grandissante d'Internet. Celles-ci se caractérisent par leur important volume, leur variété, et la vitesse à laquelle elles sont générées. Compte tenu de leur complexité, elles ne peuvent être traitées par des outils classiques. Le terme inclut donc également les technologies de stockage, traitement et analyse qui leur sont adaptées, parmi lesquelles figure le serveur dédié haute performance.

Définition et intérêt du serveur dédié haute performance

Il s'agit d'un serveur placé dans un data center et qui dispose de l'ensemble de ses ressources physiques. Celles-ci sont pleinement allouées à sa mémoire vive, sa capacité de stockage et sa puissance de calcul. Il s'oppose au serveur virtuel, plus classique, dont le processus de virtualisation consomme une partie de ses ressources. Etant mis à la disposition d'un client unique par l'hébergeur, il s'oppose également au serveur mutualisé, dont l'effet Noisy Neighbour réduit parfois la performance.

Ayant toutes ses ressources à disposition, le serveur est capable de fournir la puissance et la performance nécessaires à la gestion de données conséquentes et complexes. Il peut ainsi déployer des solutions de stockage accru et de traitement intensif, ainsi des architectures logicielles évolutives, qui sont autant d'usages susceptibles d'intéresser votre entreprise.

Garantir et accroître votre capacité de stockage via le data center

Plusieurs des avantages présentés par ce type de serveur résident dans le data center. D'une part, il constitue une garantie de sécurité pour le stockage de vos données, à la fois en termes de matériel et d'environnement. D'autre part, il peut apporter une extension supplémentaire à l'espace de stockage de votre serveur, qui est déjà conséquent en tant que tel. Le transfert de données vers le data center peut s'effectuer via un VPN ou une solution développée spécifiquement par l'hébergeur du serveur. Il est ainsi aisé d'ajuster votre capacité de stockage pour éviter toute perte lors en cas de pic du flux de données.

Structurer et traiter sans interruption vos données via NoSQL et Hadoop

Compte tenu de la démultiplication des sources de données, celles-ci sont produites à grande vitesse, et doivent être traitées par une technologie tout aussi rapide. Il est impératif de déployer une solution suffisamment performante pour générer de l'information en temps réel, au fur et à mesure de la réception des données.

Dans ce cadre, il s'agit, d'une part, d'apporter de la structure aux données collectées. Celles-ci en sont en effet souvent dépourvues, ce qui rend leur traitement et leur analyse particulièrement complexes. D'autre part, il importe d'assurer le traitement intensif des données, d'où la nécessité de recourir à un serveur suffisamment puissant tel qu'un serveur dédié haute performance. Il convient de le combiner avec un processeur à débit élevé et constant, ainsi qu'une technologie de gestion des données adéquate.

Les outils les plus fréquemment utilisés à cet égard sont NoSQL et Hadoop. NoSQL est un système de gestion de base de données, tandis que Hadoop est un framework en open source. Tous deux procèdent à la répartition des données reçues au sein d'un cluster de machines. De cette manière, ils sont en mesure d'analyser des données hétérogènes. De plus, le traitement des données n'est pas compromis dans son intégralité en cas de défaillance d'une machine. Enfin, le serveur est en mesure de déployer des clusters supplémentaires lors d'un pic de données à traiter, ce qui minimise le risque d'une perte d'information. Ainsi, il convient d'opter pour un serveur permettant de recourir à de telles technologies.

Souvent utilisés de manière concurrente, il peut être opportun de combiner ces outils, car ils présentent des affinités avec des types de données différents. En effet, NoSQL est particulièrement pertinent pour le traitement de données interactives, incluant un échange avec l'utilisateur. Quant à Hadoop, il a la capacité de gérer et analyser des données à grande échelle, réparties en nœuds qui sont ensuite traités simultanément par plusieurs clusters.

Ajuster la gestion de vos données via des solutions évolutives

Ce type de serveur existe généralement en plusieurs modèles, qui sont de surcroît personnalisables grâce à l'ajout ou retrait d'outils et d'options. Il est par exemple possible d'ajouter un ou plusieurs réseaux privés, qui sont notamment utiles d'un point de vue organisationnel. L'outil est ainsi aisément modulable et permet d'ajuster la gestion de vos données à tout instant pour en assurer la cohérence.

Par conséquent, il s'agit d'une technologie appropriée au cycle de vie de l'entreprise et du projet. A l'étape de lancement, certains besoins peuvent s'avérer complexes à évaluer. Opter pour une architecture logicielle souple permettant l'expérimentation est alors préférable. Les besoins identifiés peuvent ensuite être amenés à évoluer à l'étape de développement, en fonction des difficultés ou enjeux rencontrés. Il importe donc de recourir à une solution qui soit évolutive et s'adapte à de nouveaux cas d'utilisation ou l'éventuelle révision des objectifs fixés.





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