Petit-déjeuner : Nouvelles architectures de données, en partenariat avec EDF et Datastax – le mardi 14 avril

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Ces dernières années, nous avons assisté à une évolution majeure de l’écosystème des solutions de gestion de la donnée. Les usages ont également évolué tant sur les aspects analytiques que transactionnels : le batch J+1 n’est plus une fatalité !

Quels constats et quelles perspectives pour les SI traditionnels à l’heure où les technologies événementielles sont de plus en plus accessibles et adoptées ?

S’adressant aussi bien aux décideurs métier et DSI qu’à toutes les personnes s’intéressant aux problématiques liées à la Donnée, cet évènement se déroulera en trois volets :

Les nouvelles architectures de stockage et traitement de la donnée

Face à l’accroissement du volume de données et de traitements ainsi que la course en avant vers des systèmes toujours plus temps réel, quelles problématiques rencontrent aujourd’hui les grandes DSI ? Toutes ces évolutions sont autant d’opportunités pour de nouvelles innovations dans les Systèmes d’Informations et relever les challenges d’aujourd’hui.

Courbo-Spark : exemple de Machine Learning sur des séries temporelles

Les arbres de décisions sont des modèles bien connus de classification et de régression dans l’univers du Machine Learning. Dans le contexte industriel d’EDF il est souvent nécessaire d’appliquer ce type d’algorithme à des séries temporelles. Nous allons vous présenter comment EDF et OCTO ont adapté l’implémentation des arbres de décision dans Spark afin de traiter de grands volumes de courbes de charges.

Cassandra et Spark pour une architecture événementielle et de l’analytique temps réel

Vous avez besoin d’analyses et de suivi temps réel sur vos applications transactionnelles et opérationnelles ?

Le couple Apache Cassandra + Spark vous amène la puissance d’une base de données NoSQL, haute performance, massivement scalable, distribuée et toujours disponible, avec la richesse du framework de calcul distribué Spark. Que les traitements soient réalisés sur des données en streaming ou en mode batch, Cassandra et Spark vous offrent le meilleur du monde distribué pour vos applications modernes, critiques et en ligne.

A l’issue de ce petit déjeuner, vous aurez des retours d’expérience et des pistes concrètes pour affronter les nouveaux challenges de la donnée et dépasser les limites des SI traditionnels.

 

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