Administration d'un big data sous mongodb et extraction de connaissance par réseau de neurones.

I.12.3. Solutions matérielles et/ou architecturales

I.12.3.1. Cloud Computing14(*)

Une des innovations permettant de stocker et de partager de grandes quantités de données. Le Cloud est un modèle qui permet d'accéder à des ressources informatiques partagées telles que des réseaux, des serveurs, de grandes capacités de stockage, des applications et des services^15(*). Le Cloud permet également un accès réseau, des services à la demande et en libre-service sur des ressources informatiques partagées et configurables.

Les services les plus connus sont ceux de Google BigQuery, Big Data sur Amazon Web Services et Microsoft Windows Azure .

Le Cloud Computing signifie donc que les applications en ligne sont utilisées comme si elles étaient situées dans l'éther, dans un espace sans réalité physique.

Figure 1.10: Illustration du Cloud Computing.[Du Big Data au Business]

I.12.3.2. Super Calculateurs Hybrides (HPC : High Performance Computing)

Sont des machines de haute performance utilisées pour le traitement des données massives, telles que IDRIS , CINES , CEA ou HPC-LR qu'on trouve en France dans les Centres Nationaux de Calculs Universitaire (CNCU).

I.12.3.3. Stockage des Données en Mémoire :

Cette technique permet d'accélérer les temps de traitement des requêtes.

I.12.3.4. Serveurs des Traitements Distribués :

Cette technique de traitement distribué permet d'effectuer plusieurs traitements simultanés sur plusieurs noeuds. C'est ce qu'on appelle un traitement massivement parallèle. Le framework Hadoop est probablement le plus connu d'entre eux. Il combine le système de fichiers distribué HDFS, la base de données NoSQL et l'algorithme MapReduce.

* ¹⁴Patrick Bensabat et Didier Gaultier, Du Big Data au Business, phénomène de mode facteur de performance.

* ¹⁵Éric Alain FROIDEFOND, Le Big Data dans l'assurance, travaux de l'Ecole Nationale d'Assurances.