Cloud computing, big data, parallélisme, Hadoop : stockage de données du futur

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : 198 pages
Poids : 360 g
Dimensions : 17cm X 24cm
Date de parution :
ISBN : 978-2-311-01195-1
EAN : 9782311011951

Cloud computing, big data, parallélisme, Hadoop

stockage de données du futur

de

chez Vuibert

Collection(s) : Bases de données

Paru le | Broché 198 pages

Licence

25.90 Indisponible

Quatrième de couverture

Cloud computing, big data, parallélisme, hadoop

Cet ouvrage a pour but d'expliquer les évolutions récentes qui vont déterminer dans le futur le stockage et les modes d'accès des données. Le concept de cloud Computing (« informatique dans le nuage ») et ses clouds de stockage constituent l'architecture qui répond aux accroissements massifs des données, que ce soit en volume, en nombre ou en type. Accroissements qui ont conduit à la terminologie « Big Data », qui désigne un phénomène considéré comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020.

Les fondements de l'architecture des clouds sont donc présentés, en se référant aux évolutions récentes ainsi qu'à l'existant, comme les systèmes de fichiers parallèles.

Dans une première partie, l'ouvrage montre les évolutions des modes d'accès et des structures de données qui ont abouti aux systèmes de fichiers parallèles puis aux clouds. La seconde partie propose une description des clouds et du Big Data, de leurs qualités et de leurs mécanismes principaux, en s'attardant plus particulièrement sur la mise en oeuvre par Hadoop, omniprésente et qui devrait représenter une des bases des ordinateurs de demain.

Les clouds et le stockage de données numériques sont destinés à prendre une part croissante dans la vie des États et des citoyens. Ainsi, les clouds ne sont plus seulement des solutions proposées par des acteurs industriels : ils prennent une dimension nationale, comme en témoigne le projet français de cloud souverain, Andromède, qui vient de se concrétiser par la création de Cloudwatt et de Numergy. Parallèlement, l'accumulation de données numériques publiques fait que leur classement doit respecter des règles à l'échelon national ou européen, comme le prouve la directive Inspire de la communauté européenne pour les données géographiques.

Comprendre ce que ces nouveaux services peuvent proposer et quelles en sont leurs limites s'avère donc capital, que ce soit dans la vie privée ou dans l'environnement professionnel.

Biographie

Guy Chesnot est ancien élève de l'École polytechnique et de Télécom Paris, il travaille chez Silicon Graphics où il se consacre à l'étude des architectures de stockage et de calcul, et des centres de données. Il était auparavant chez Cray Research. Il a également enseigné l'architecture des ordinateurs, la conception des systèmes d'exploitation et le parallélisme à l'université de Marne-la-Vallée, en 2e et 3e cycles.