Hadoop est-il devenu obsolète ? Découvrez pourquoi les entreprises se tournent de plus en plus vers les technologies de stockage objet.
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Hadoop a été à l'origine de la création de dizaines de start-ups et de centaines de millions de dollars d’investissements en capitaux. L’un de ses principaux avantages réside dans sa capacité à stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées à peu de frais. Etant donné que les données sont stockées dans un environnement distribué sur des clusters d’ordinateurs, elles sont traitées en parallèle pour produire des résultats plus rapidement. Hadoop facilite également la récupération des données pour les utilisateurs.
Il y a plus de dix ans, lorsque le terme « Big Data » était dans toutes les bouches, Hadoop offrait une solution de stockage et de traitement rentable pour différents types de données en constante évolution. Cela a permis aux entreprises d'attribuer rapidement une valeur à ces données et de décider si elles souhaitaient les analyser de manière plus approfondie. Toutefois, selon une publication de blog,l’inconvénient d'Hadoop réside dans sa mauvaise gestion des données fondamentales de l'entreprise.
Si l'on en croit cette publication : « Lorsqu’il s’agit de gérer les données de manière à ce qu'elles soient partagées sur l'ensemble de l’entreprise, rien ne vaut une base de données. Or Hadoop n’en est pas une. L'outil ne garantissait pas la sécurité des types de données ni la gestion de la charge de travail. »
Les innovations technologiques peuvent arriver rapidement, parfois même à une vitesse fulgurante. Cela explique pourquoi Hadoop, autrefois si populaire, est tombé en désuétude face à l'avènement de nouvelles solutions. L’une de ces nouvelles technologies est le stockage objet. Celui-ci offre les mêmes avantages qui ont fait le succès d'Hadoop : des capacités de stockage peu coûteuses et la prise en charge de types de données flexibles. En revanche, le stockage objet surpasse la proposition de valeur d'Hadoop, grâce à un stockage trois fois moins coûteux et la prise en charge de types de données tels que les fichiers audio, vidéo et image qui sont utilisés par l’intelligence artificielle.
De nombreuses entreprises abandonnent leurs systèmes Hadoop vieillissants au profit de technologies de stockage objet afin de réduire leurs dépenses et de moderniser leurs environnements Big Data. Cette évolution des data lakes et du stockage de données voit le stockage objet devenir l'option de référence pour la capture, le perfectionnement et l'exploration de toutes formes de données brutes.
Le stockage objet est essentiel pour l’analyse de données, car il permet de rassembler de vastes volumes de données qui sont ensuite analysées. Plus le volume de données analysées est important, plus les résultats sont précis.
Teradata Vantage™ 2.0 propose la solution Native Object Store (NOS). NOS est une fonctionnalité de Vantage qui permet aux utilisateurs d’effectuer des recherches en lecture seule et d’interroger des ensembles de données au format CVS, JSON et Parquet situés sur des plateformes externes de stockage objet. Il permet aux utilisateurs d'exploiter la puissance de Vantage pour analyser les données contenues dans des solutions de stockage objet telles qu’Amazon S3 ou Azure Blob Storage. NOS propose une approche moderne et économique aux entreprises qui cherchent à éliminer progressivement leur infrastructure Hadoop.
Les grandes entreprises internationales ont besoin de technologies capables de suivre le rythme de l'évolution des volumes de données, tout en les aidant à accélérer leur transformation numérique et à atteindre d’autres objectifs prioritaires. C’est pourquoi les entreprises innovantes se tournent vers des plateformes de données multi-cloud connectée et dédiée à l’analyse de données d’entreprise. Ce type de plateforme offre une hyperévolutivité et un degré élevé de performances qu'Hadoop ne peut égaler.
Les entreprises qui utilisent encore Hadoop constatent que sa complexité globale peut limiter leur capacité à répondre rapidement à l’évolution des besoins de l’entreprise. Par conséquent, bon nombre de ces entreprises cherchent à migrer vers une plateforme qui offre les capacités dont les utilisateurs métier et les analystes ont besoin en matière d'évolutivité, de performances et de rentabilité, la complexité en moins.
Lorsqu’elles sélectionnent une solution destinée à remplacer Hadoop, les entreprises doivent tenir compte de cinq critères. Ces considérations - à savoir la facilité d’utilisation, l'intégration de l’écosystème d'analyse de données, la flexibilité des options de déploiement, les performances et l'évolutivité, ainsi que l'expertise en matière de migration - contribuent à rendre la migration aussi rapide et fluide que possible.
Certaines entreprises migrent vers Vantage pour bénéficier d'une analyse de données agile, ainsi que d’autres avantages. Teradata propose un programme de migration de données Hadoop pour basculer sur une plateforme moderne en trois étapes simples. Le programme permet de migrer ses données et ses charges de travail Hadoop existantes rapidement et de manière fluide vers Vantage et des solutions de stockage objet dans le cloud à l’aide de méthodologies et d’outils de migration éprouvés.
Les données doivent être intégrées pour permettre la création d'une source de vérité unique. Les données cloisonnées dans des silos deviennent rapidement obsolètes et limitent la quantité d'informations qu'il est possible d'en tirer. C’est pourquoi les entreprises modernes ont besoin de pouvoir intégrer toutes leurs données, y compris celles qui sont contenues au sein de data lakes basés dans Hadoop, à l'aide d'une plateforme de données multi-cloud connectée. Vantage permet de tout unifier, y compris les data lakes, les entrepôts, l'analyse et les nouvelles sources de données, dotant ainsi l'entreprise d'une intelligence illimitée.
Si Hadoop a permis de résoudre certains problèmes au début de l'ère du Big Data, cet outil n'est désormais plus à la pointe de la technologie. Les entreprises actuelles ont besoin d’une plateforme suffisamment flexible pour gérer les charges de travail massives et mixtes d'aujourd'hui et de demain en matière de données. Cela inclut notamment la possibilité de concevoir une expérience fluide en matière d’ingestion, d’exploration, de développement et d’opérationnalisation. La capacité à lier et à analyser toutes les données à l'échelle permet aux entreprises de bénéficier d'une image complète de leurs activités sur l'ensemble des data lakes, des solutions de stockage objet, des services cloud et des autres composants de l’écosystème, afin d'obtenir le plus d'informations possible.