LMi-MAG15 sept - Flipbook - Page 49
PROFIL LINKEDIN
cutt.ly/linkedin-Oliny
Couchbase,
la base de données
NoSQL multiservice
Hervé Oliny, Solutions Engineering Southern Europe
chez Couchbase
« A la différence de notre concurrent direct (ndlr : MongoDB), nous sommes sur un schéma 100 % distribué
avec une scalabilité multidimensionnelle. Nos clients
nous demandent un besoin puis testent d’autres features comme l’analytique notamment », indique Hervé
Oliny, Solutions Engineering Southern Europe chez
Couchbase, qui donne l’exemple d’un grand groupe de
distribution alimentaire. « Dans un premier temps, ce
groupe a progressivement migré ses bases de données
traditionnelles vers Couchbase puis, dans un second
temps, il a mis en place l’analytique, ce qui a permis
au service marketing d’obtenir de précieuses données
pour mieux cibler les clients avec leurs promotions. »
Si on résume, Couchbase est aujourd’hui une plateforme documentaire tout intégrée basée sur du cache
en mémoire et sur un langage de requêtage SQL ++ qui
regroupe donc Couchbase Server, Couchbase Capella (version DBaaS déjà disponible chez AWS et Google
Cloud, bientôt chez Azure) et Couchbase Mobile. « 30 %
de nos clients exploitent déjà Couchbase Mobile, c’est un
vrai point différenciant. Prenons l’exemple d’un technicien sur le terrain qui agit en mode déconnecté. Il peut
parfaitement sauvegarder un incident en local grâce à
Couchbase Mobile. Et dès qu’il aura un accès au réseau,
une synchronisation se fera avec la base de données centralisée », explique Hervé Oliny.
Autre point fort mis en avant par le porte-parole de
Couchbase, ce sont les performances et la résilience.
« Nos clients apprécient notre architecture distribuée qui
n’impacte pas par exemple le requêtage lorsque l’on fait
en parallèle de l’indexing ou de l’analytique, nous pouvons
facilement ajouter des nœuds. » De même, Couchbase facilite les sauvegardes dans de multiples endroits (on premise, dans le cloud, vers une autre zone géographique,
etc.). [Lire l’intégralité de l’article sur lemondeinformatique.fr]
PROFIL LINKEDIN
cutt.ly/linkedin-Been
DataStax,
Astra DB simplifie le développement
d’applications sous Cassandra
Thomas Been, CMO de DataStax
Basée sur Apache Cassandra, la base cloud Astra DB de
DataStax se veut, pour Thomas Been, CMO de DataStax, multimodèle et généraliste car elle est capable de
répondre à des multiples cas d’usages. Par exemple, la
start-up Temporal, qui fournit aux développeurs une
plateforme d’orchestration de microservices, exploite
Astra DB pour gérer facilement les workflows à grande
échelle; le spécialiste de la sécurité Barracuda également
utilise Astra DB pour analyser les fichiers des entreprises
et ainsi avoir une vue en temps réel de l’environnement
des menaces. Bien qu’étant basé sur Cassandra, DataStax est aussi un contributeur au projet Cassandra en
open source. Toutefois, à la différence de Cassandra qui
reste parfois compliqué à gérer (dû à sa rapide évolution
- en version 4.1 aujourd’hui avec toujours plus d’ouverture vers le machine learning et l’analytique), Astra DB
de DataStax propose un environnement simplifié entièrement managé, ce que réclament aujourd’hui les entreprises, comme le confirme Thomas Been. Parmi les points
différenciants d’Astra DB, citons ses performances à très
faible latence en haute volumétrie, mais aussi son mode
serverless lancé il y a un an et demi qui assure cette élasticité. « Astra DB offre ainsi une meilleure utilisation des
ressources en proposant de la modulation aux entreprises, cette capacité rapide de montée et de descente
en charge », précise-t-il. D’autre part, DataStax pratique
une politique tarifaire très attrayante pour tout ce qui
concerne les opérations d’écriture et de lecture, l’un des
meilleurs rapports performances/prix du marché selon
le porte-parole de l’éditeur. Ensuite, Astra DB, via CDC
(Change Data Capture), peut se valoir d’une connectivité
de plus en plus importante au paysage de la data. Avec
CDC, les entreprises peuvent obtenir de la valeur en
temps réel avec leur source de données Astra DB (moteur
de streaming Apache Pulsar), que ce soit pour consolider
les solutions de récupération des données ou pour créer
facilement des pipelines de données en temps réel. [Lire
l’intégralité de l’article sur lemondeinformatique.fr]
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