LMi-MAG15 sept - Flipbook - Page 19
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d’une base à l’autre, qui augmentent d’autant les délais
de traitement des requêtes. Dans de telles architectures,
il n’est pas possible d’avoir une faible latence, alors même
que les attentes des clients se portent de plus en plus vers
le temps réel.
Qu’est-ce ce que cette demande de temps réel
signifie pour les bases de données ?
RV : Pour le vrai temps réel, les bases de données doivent
répondre en quelques secondes, voire millisecondes.
Deux facteurs permettent aux bases de données d’être
plus rapides : d’une part, faire plus de choses dans une
même base ; d’autre part, optimiser l’architecture de
stockage dans son ensemble. SingleStore a une architecture de stockage à trois niveaux (mémoire, SSD local et
stockage objet, local ou dans le cloud), qui permet de séparer le traitement des données et le stockage. Cela nous
permet d’aller jusqu’à dix fois plus vite que certaines solutions concurrentes, mais également d’offrir un meilleur
coût total de possession (TCO).
L’une des caractéristiques de SingleStore
est de cibler à la fois les applications
transactionnelles et analytiques.
Sur ces dernières, qu’est-ce qui a changé ?
RV : La pandémie a accéléré les changements d’usage,
notamment sur l’analytique. Les utilisateurs voulaient
des données les plus fraîches possibles pour prendre des
décisions. Pour rafraîchir un rapport d’activité standard,
il faut entre 40 et 60 requêtes. La performance de la base
de données a un impact immédiat : si chaque requête
prend quelques secondes de plus, à la fin l’utilisateur
attend plusieurs minutes supplémentaires. Par exemple,
aujourd’hui je suis à Paris, demain je serai en Suisse. Le
temps que les données transactionnelles soient remontées et analysées par la compagnie aérienne, les offres
qu’elle m’enverra pour Paris ne seront plus pertinentes.
C’est pour répondre à cet enjeu que nous avons réuni
les applications transactionnelles et analytiques en une
seule plateforme.
Pour aller plus loin encore, nous avons ajouté une fonctionnalité dénommée Workspaces, officiellement lancée le 22 juin. Grâce à celle-ci, les ressources de calcul
sur une base de données peuvent être subdivisées afin
d’exécuter plusieurs charges de travail simultanément,
dans des espaces séparés. Cela permet d’exécuter des
traitements analytiques directement sur la base, sans
avoir à déplacer les données au préalable.
Une autre fonctionnalité importante ajoutée
sur la plateforme est l’intégration d’un module
Wasm. Pouvez-vous nous expliquer
ce que celui-ci apporte ?
PROFIL LINKEDIN
cutt.ly/linkedin-Verma
Raj Verma est CEO de SingleStore. L’éditeur de base de données
californien a réalisé un nouveau tour de table en juillet 2022,
pour un montant total de 116 millions de dollars.
RV : L’autre nouveauté qui me semble particulièrement
intéressante est le code engine, qui permet de porter du
code existant sur notre plateforme en générant du code
intermédiaire WebAssembly (Wasm). De cette façon, les
entreprises peuvent facilement déployer leurs modèles
analytiques ou d’IA sur SingleStore. A cause du phénomène de gravité des données, mieux vaut amener les
modèles analytiques là où sont les données, plutôt que
de déplacer les données vers le modèle. [Lire l’intégralité
de l’entretien sur lemondeinformatique.fr]
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