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Malgré sa croissance continue, Salesforce a conservé un esprit start-up avec une grande liberté offerte aux concepteurs d'applications et de technologies dans l'ensemble des pays où l'entreprise est présente. Cette liberté signifie également une adaptation aux règles et moeurs des différents pays.


ITPT'22 : Le retour des bases à séries temporelles

L’idée de collecter des données dans le temps est ancienne, depuis le 13ème siècle plus précisément. Avec l’IoT, de nombreuses bases de données les intègrent à nouveau comme InfluxDB ou Crate.io.

Au XIIIème siècle, la ville de Barcelone a mis en place un service pour suivre ses habitants. Au XIXème siècle, un marin de l’US Navy retiré du service actif a mis en place une collection des données de navigation et météo pour la marine américaine. L’Internet des Objets (IoT) remet à la mode ce type de besoins pour le monitoring et l’administration des objets connectés. Les investisseurs de la vallée n’ont donc pas raté l’occasion de se placer sur ce marché d’avenir comme nous avons pu le constater la semaine dernière sur place à l'occasion d'un IT Press Tour (ITPT'22).

InfluxDB ou le spécialiste des bases de données temporelles

Créée en 2013, InfluxData vend son produit depuis janvier dernier, une version entreprise de cluster pour sa base de données. 70 000 serveurs sont d’ores et déjà actifs sur la solution et Evan Kaplan, le CEO revendique 250 clients aujourd’hui.

La version pour les développeurs est gratuite. La spécialité de l’éditeur est une base de données qui permet de suivre les métriques et les événements. Pour clarifier la différence entre les deux, donnons comme définition que les métriques sont l’ensemble des constantes dans le temps, alors que les événements sont imprévisibles et déclenchés par un facteur interne ou externe. Une série temporelle est ainsi une série de points de mesure à intervalles réguliers.

Les bases de données relationnelles ne sont pas forcément adaptées pour les tâches dévolues à cette base. InfluxData propose de revisiter le concept des séries temporelles en proposant une base qui permet d’écrire en temps réel de grands volumes de données en y associant des politiques de rétention. Des fonctions d’agrégations et d’additions sont présentes avec la possibilité de scan sur de nombreuses tables avec des fonctions de hiérarchisation, de classement.

La plate-forme collecte, stocke, analyse et permet de prendre des actions sur ces analyses. Elle s’appuie sur différents composants open source. Telegraf, pour la collecte, Chronograf (visualisation des données) et Kapacitor pour l’orchestration de la solution avec des liens de chacun vers la base de données d’InfluxData. La base a été développée sur Cassandra en Scala. Elle fonctionne de manière distribuée avec des fonctions proches d’Elastic Search avec des index inversés. Le logiciel a été conçu pour que le développeur et l’utilisateur puissent prendre en main facilement la base de données et qu’elle soit capable d'évoluer avec la charge demandée (scale out) tout en restant rapide et consistante.

La solution est utilisée par BNP Paribas en France et 80 % des clients d’Hybris, la solution d’e-commerce de SAP, utilisent InfluxData pour la gestion des containers sur la solution. Elle est disponible sur site ou dans le Cloud avec un essai gratuit pendant 15 jours.

Crate.io intègre aussi les séries temporelles

Cette base de données est un peu un mouton à 5 pattes avec une structure SQL sur une architecture habituellement dévolue aux bases NoSQL. La base de données a déjà été téléchargée plus d’un million de fois et plus de 1 000 clusters de la solution sont en production avec plus de 50 clients payants.

La solution se pose en concurrent de Splunk, Elastic Search ou Cassandra en mettant en avant ses qualités de simplicité d’utilisation et d’intégration, sa versatilité pour les requêtes ou les types de données, les performances en temps réel, la facilité pour faire évoluer la solution et le fait d’être en open source.

La solution, tout comme InfluxDB, s’appuie sur des microservices. 72 % des déploiements de CrateDB gèrent des données de machines et combinent données structurées et non-structurées. La base peut aussi agréger des données en streaming avec les données d’historiques et autoriser des requêtes de type big data et en temps réel pour le monitoring et l'alerting. L’architecture est distribuée sur des microservices avec des fonctions de partition et d’auto-sharding. La base supporte de multiples modèles sur une structure en colonnes avec des schémas dynamiques sur des traitements en mémoire pour la performance. CrateDB est adaptée pour les séries temporelles, les données géospatiales et la recherche full text. La solution est intégrée avec Spark et différents ETL dont Talend et divers protocoles de communications des objets connectées dont MQTT.


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