Spécialisation du stockage dans le décisionnel

L’arrivée du Big Data et les performances toujours meilleures demandées aux applications décisionnelles donnent un nouvel essor aux bases de données spécialisées dans la restitution de données.

Si nous regardons le panorama des solutions de stockage, sur début 2013, nous pouvons constater un nouvel engouement autour des bases de données à stockage vertical (bases de données stockant des tables directement sous forme d’index, chaque colonne de la table étant vue comme un index, limitant les I/O) et des appliances (dont le but est de proposer la meilleure adéquation hardware / software grâce à des configurations machine/logiciel de bases de données clé en main).

Les grands acteurs historiques du marché sont évidemment présents.

IBM avec l’appliance Netezza / Pure Data, orientée principalement décisionnelle.

Oracle avec  l’appliance Exadata, adressant aussi bien des applications décisionnelles que transactionnelles.

SAP se positionne avec deux offres complémentaires :

  • Une solution « agnostique », ouverte à un monde acceptant les solutions SAP, mais aussi d’autres acteurs du marché décisionnel : Sybase IQ, base de données verticale, l’une des pionnières du domaine, ayant fait ses preuves chez de nombreux clients.
  • Une solution de stockage vertical in memory, HANA, utilisant les capacités des processeurs récents afin d’assurer de très bonnes performances sur de gros volumes de données. HANA est positionnée aussi bien sur des applications transactionnelles (SAP) que sur la partie reporting de SAP (SAP BW et BusinessObjects).

Microsoft arrive en force en annonçant aux Tech Days 2013 de nouvelles fonctionnalités de stockage de tables in memory (xVelocity) et d’indexation verticale de tables (column store index). Ces fonctionnalités seront présentes dans une future version de SQL 2012 (prévue en 2014 – 2015), le column store index clustered étant déjà disponible dans l’appliance massivement parallèle de Microsoft (Parallel DataWarehouse Server).

De nouveaux acteurs arrivent sur le marché des bases verticales, tels VectorWise d’Actian, avec une solution de stockage vertical s’appuyant sur les caches et les instructions SIMD des processeurs récents pour proposer d’excellentes performances à des prix raisonnables.

Le marché du stockage de données bouge et les éditeurs ont pris en compte les enjeux liés au traitement de gros volumes de données sur des délais réduits.

En parallèle de ces solutions commerciales, il ne faut évidemment pas oublier les solutions NoSQL / Map Reduce, avec Hadoop, framework java libre permettant d’adresser de très gros volumes de données (plusieurs petaoctets) sur la base des technologies MapReduce. Cette solution est de plus en plus regardée et intéresse les éditeurs puisque, par exemple, Microsoft annonce sa capacité à adresser des partitions MapReduce dans son Parallel DataWarehouse Server en proposant une vision transparente de données issues de SQL Server ou de Hadoop (via Polybase).

D’une manière générale, avec l’avènement du Big Data et les demandes de plus en plus pressantes de la part des directions métiers, l’informatique décisionnelle et les éditeurs orientent leur stratégie vers la capacité à gérer de grosses volumétries de données en des temps très courts, d’une part, et vers une autonomie utilisateurs accrue d’autre part.

Nous aurons l’occasion d’en reparler dans un prochain post.

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2 Responses to Spécialisation du stockage dans le décisionnel

  1. Xavier.L says:

    News intéressante et de bonne tenue, à l’image du reste de votre blog. Dommage dans ces conditions d’avoir omis Teradata dans la liste des acteurs historiques du marché des appliances…

  2. RAIMBAULT says:

    Vous avez raison de citer Teradata dans les appliances Datawarehouse. Cette solution technologique est en effet historique et reconnue comme en témoigne la dernière analyse de Gartner (Janvier 2011).

    Néanmoins, Teradata est positionné sur de très grands comptes et l’investissement financier initial est souvent plus élevé que les solutions citées dans l’article.. Ce positionnement explique certainement son faible déploiement sur de nouveaux comptes notamment en France.

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