datastax et cassandra dans azure au microsoft techdays

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Apache Cassandra dans Microsoft Azure 15/10/2015 Victor Coustenoble Ingénieur Solutions [email protected] @vizanalytics

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Page 1: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Apache Cassandra dans Microsoft Azure15/10/2015

Victor Coustenoble Ingénieur [email protected]@vizanalytics

Page 2: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Agenda

Confidential 2

• DataStax • Apache Cassandra• Demonstration : Déploiement dans Azure• Modélisation de données et CQL• DataStax Enterprise• Demonstration : Stress Tests, CQL, C#, Recherche avec

Solr, Analytique avec Spark (PowerBI)• Exemples d’application• Conclusion• Questions & Réponses

Page 3: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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DataStax

Page 4: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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DataStax délivre une plateforme de la base de données Apache Cassandra, conçue spécifiquement pour les besoins en Performance et Disponibilité exigés par les applications d’Internet des Objets, Web ou Mobiles, en offrant aux entreprises une base de données Sécurisée toujours disponible, qui reste Simple à administrer même pour des déploiements à grande échelle, dans un seul ou de Multiples Data Centers et dans le Cloud.

Page 5: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

5

Page 6: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

© 2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

Des clients sur tous les verticaux

6

Page 7: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Straightening the road

RELATIONAL DATABASESCQL SQL

OpsCenter / DevCenter Management toolsDSE for search & analytics IntegrationSecurity Security

Support, consulting & training 30 years ecosystem

Page 8: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Partenariat Microsoft Azure / DataStax

Confidential 8

Page 9: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

9

Apache Cassandra

Page 10: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

10

Apache Cassandra™• Apache Cassandra™ est une base de données NoSQL, Open Source, Distribuée et

créée pour les applications en ligne, modernes, critiques et avec des montée en charge massive.

• Développé en Java c’est un hybride entre Amazon Dynamo et Google BigTable• Sans Maître-Esclave, sans Point Unique de Défaillance (Single Point Of Failure)• Distribuée avec la possibilité de Centres de Données (Data Center)• 100% Disponible• Massivement scalable• Montée en charge linéaire• Haute Performance• Simple à Exploiter

©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

Dynamo

BigTable

BigTable: http://research.google.com/archive/bigtable-osdi06.pdfDynamo: http://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf

Node 1

Node 2

Node 3Node 4

Node 5

Page 11: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Cassandra et le théorème CAP• Théorème CAP Dans un système distribué, seules 2 propriétés parmis ces 3 peuvent être garanties Consistency, Availability, Partition tolerance

• Cassandra est classifié comme un système AP• Tunable Consistency (Cohérence Ajustable): Le compromis

entre la Cohérence et la Latence peut être ajustée. Vous pouvez avoir une cohérence forte (immédiate) avec Cassandra.

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Page 12: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Cassandra dans le monde NoSQLDistribution

• Peer-to-peer Cassandra

• Maître-esclave

Performance • Lecture

Cassandra • Ecriture +

Cassandra

Topologie du Cluster• Simple• Rack & Data Center

Cassandra

Volume de Données• Petit->Enorme

Cassandra • Petit->Standard

Type de Stockage• Mémoire

Cassandra • Disque

Cassandra

Format de Stockage• Document• Clé / Valeur• Clé / Colonne

Cassandra • Graphe

Page 13: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Pourquoi migrer depuis RDBMS vers Cassandra ?

©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

Versus

Page 14: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Cassandra @ Netflix• 80+ Clusters• 2500+ noeuds• 4 Data Centres (Régions Amazon)• > 1 Trillion transactions par jour

http://planetcassandra.org/functional-use-cases/

Performance et Montée en ChargeCassandra fonctionne aussi bien pour des petits que pour des gros déploiements

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Page 15: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Performance et Montée en ChargeCassandra fonctionne aussi bien pour des petits que pour des déploiements

énormes!

Déploiement Cassandra chez Apple

• 75 000+ noeuds• 10’s petabytes de données• Millions ops/second• Plus gros cluster à 1000+ noeuds

Apple Inc.: Cassandra at Apple for Massive ScaleVideo https://www.youtube.com/watch?v=Bc4ql9TDzyg

From Cassandra Summit, London, December 2014

Page 16: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Principes• Cassandra a été conçu en prenant en compte le fait que les défaillances systèmes

et matériels arrivent et doivent arriver• Peer-to-peer, Système Distribué• Tous les noeuds sont identiques, pas de Point Unique de Défaillance• Chaque noeud communique avec les autres à travers le protocol Gossip,

échangeant les informations du cluster toutes les secondes• Les données sont reparties entre tous les noeuds du cluster• Réplication des données pour assurer la tolérance aux pannes• Lecture/Ecriture sur tout le cluster et via les data centers

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Node 1

Node 2

Node 3Node 4

Node 5

Page 17: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

17

• Facteur de Réplication (RF): Combien de copies de vos données ?

• RF = 3 dans cet exemple• Chaque noeud stocke 60% de la totalité des

données du cluster, i.e. 3/5

Distribution et Réplication

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Node 11st copy

Node 4

Node 5 Node 22nd copy

Node 33rd copy

• Le client lit et écrit sur n’importe quel noeud• Un noeud coordonne temporairement l’éxecution d’une

requête• Les données sont lues et répliquées en parallèle

Page 18: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

18

Configuration en Data Center

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Node 11st copy

Node 4

Node 5 Node 22nd copy

Node 33rd copy

Node 11st copy

Node 4

Node 5 Node 22nd copy

Node 33rd copy

DC: EUROPEDC: USA

• Actif partout – lecture/écriture dans tous les DC

• Le client écrit localement dans un DC• Données synchronisées à travers le WAN• Facteur de Réplication par DC

Utilisations• DC de sauvegarde• Distribution géographique• Charge différente entre

DC• Prod -> Pré-prod

Page 19: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Cloud & Cloud Hybride• DataStax Enterprise et Cassandra sont disponibles en multi-data center et dans le cloud

(Amazon AWS, Google Cloud et Microsoft Azure)• Les données écrites dans n’importe quel noeud sont aussi automatiquement et de manière

transparente écrites sur tous les autres noeuds dans les autres data centers sans ETL

Data Centre 1 Data Centre 2

Public Cloud

Page 20: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Cohérence Ajustable• Niveau de Cohérence (Consistency Level - CL)• Spécifié par le client à la lecture ou à l’écriture

• ALL = Tous les replicas répondent• QUORUM = > 51% des replicas répondent• LOCAL_QUORUM = > 51% du DC local répond• ONE = Un seul replica répond

Régle : CL(W) + CL(R) > RF => Cohérence Immédiate

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Node 11st copy

Node 4

Node 5 Node 22nd copy

Node 33rd copy

ParallelWrite

WriteCL=QUORUM

5 μs ack

12 μs ack

500 μs ack

12 μs ack

Page 21: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

3 replicas

A A A

Temps

Cohérence ajustable

Page 22: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Ecriture et attente de la réponse d’un des noeuds

Ecriture ‘B’

B A A

Temps

A A A

Cohérence ajustable

Page 23: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

R + W < N

La lecture attend la réponse d’un des noeuds

B A A

B A A

A A A

Ecriture et attente de la réponse d’un des noeuds

Temps

Cohérence ajustable

Page 24: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

24

R + W = N

B B A

B A

A A A

B

Ecriture et attente de la réponse de deux noeuds

La lecture attend la réponse d’un des

noeuds

Temps

Cohérence ajustable

Page 25: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

25

R + W > N

B A

B A

A A A

B

B

Ecriture et attente de la réponse de deux noeuds

La lecture attend la réponse de deux

noeuds

Temps

Cohérence ajustable

Page 26: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

26

R = W = QUORUM

B A

B A

A A A

B

B

Temps

QUORUM = (N / 2) + 1

Cohérence ajustable

Page 27: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

CohérenceA terme

Forte

Disponibité

Haute

Faible

Latence

Haute

Faible

Cohérence Ajustable

ONE

ALL

QUORUM

Immédiate

Page 28: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

28

Défaillance d’un Noeud• La défaillance d’un seul noeud ne doit pas entraîner de défaillance du système• Facteur de Réplication + Niveau de Cohérence = Succès• Exemple:

• RF = 3• CL = QUORUM

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Node 11st copy

Node 4

Node 5 Node 22nd copy

Node 33rd copy

ParallelWrite

WriteCL=QUORUM

5 μs ack

12 μs ack

12 μs ack

>51% de réponses – donc la requête est réussie

Page 29: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Démo : Déploiement dans Azure

Page 30: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Page 31: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Déployer DataStax et Cassandra dans Azure

• Automatiquement depuis Azure Marketplace

• Manuellement avec des templates Azure Ressources Manager (ARM)

• Manuellement avec des installations séparées

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Page 32: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Azure Marketplace

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• Déployement automatique (4 - 90 noeuds!)

• Environnement de test ou de production

• Outils d’administration et de monitoring

Page 34: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Azure Ressources ManagerTemplates disponibles sur GitHub https://github.com/DSPN/azure-resource-manager-dseDéploiement depuis:• http://portal.azure.com

• Client Azure CLI

©2013 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 34

Page 35: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Vidéo Templates ARM et Azure CLI

https://www.youtube.com/watch?v=vacp267zLBA©2013 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 35

Page 36: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Installations séparées1. Création du cluster des VM depuis Azure2. Installation manuelle de DataStax et Cassandrahttp://docs.datastax.com/en/datastax_enterprise/4.8/datastax_enterprise/install/installDEBdse.html

Exemple et explication détaillée avec multi-data centerhttps://azure.microsoft.com/fr-fr/documentation/articles/virtual-machines-linux-nodejs-running-cassandra/©2013 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 36

Page 37: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Modélisation de données et CQL

Page 38: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Modélisation de données• Cassandra ne fonctionne pas comme un SGBDR classique

• Pas de modèle relationnel• Pas de clés étrangéres, pas de jointures, pas d’aggregations

• Modélisation guidée par les requêtes à supporter, les accès, les actions (besoin de filtres, de regroupements, d’ordre …)

• Dénormalisation• Combiner les colonnes de différentes tables en tables uniques (“vue

matérialisée”, pas de jointures!)• Plus de performances, moins de traffic• Ne pas avoir peur de la Duplication des données

• Eviter les jointures au niveau client• Ne pas avoir peur des écritures

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Page 39: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Modèle de Données

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• Basé sur Google Bigtable • Famille Ligne / Colonne• DénormaliséCREATE TABLE sporty_league ( team_name varchar, player_name varchar, jersey int, PRIMARY KEY (team_name, player_name));SELECT * FROM sporty_league;

La clé primaire identifie de manière unique une ligneUne clé primaire composite consiste en :

• Une clé de répartition• Une ou plusieurs clustering columns

e.g. PRIMARY KEY (partition key, cluster columns, ...)

• La clé de répartition détermine sur quel noeud la partition (la ligne) réside

• Les donnés sont triées dans l’ordre de la cluster column au sein de la partition (ligne)

Page 40: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Accès aux données Cassandra

• Langage CQL via cqlsh (ligne de commande) ou DevCenter (environnement de dev) ou driver

• Drivers sur le protocole natif Cassandra• CQL COPY command• Utilitaire d’import/export massif bulk loader• Connecteurs dans des ETL (Talend, Informatica)• Via les couches analytiques Spark et Hadoop• Via des drivers ODBC/JDBC

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Page 41: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

CQL – Cassandra Query Language

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• Type de données : BLOB, UUID, TIMEUUID, User Define Type ...Select /

• Support JSON (Select, Insert)• User Defined Functions, User Defined Aggregates• Collections : Map, List, Set• TTL (Time-To-Live) au niveau de la colonne• Compteurs• Lightweight Transactions (LWT) : solution pour le problème

“race condition” avec IF NOT EXISTS• Interrogation par Batch• Index Secondaire

• Très similaire à la syntaxe SQL des SGBDR• Principales commandes DDL et DML supportées : INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, GRANT

INSERT INTO sporty_league (team_name, player_name, jersey) VALUES (’PSG',’Zlatan’,10);SELECT player_name as nom_joueur FROM sporty_league WHERE team_name = ‘PSG’;

DevCenter

Page 42: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Drivers Natifs• Drivers DataStax : Java, Python, C#, C++, Ruby, NodeJS, PHP (et d’autres dans la

communauté)• Les clients utilisant les drivers natifs ont accès à différentes stratégies permettant

au client de rediriger intelligement les requêtes. En incluant:

• Répartition de Charge• Prise en compte des Data Centers• Prise en compte de la Latence• Prise en compte des Tokens

• Stratégie de Reconnexion• Stratégie de Renvoi

• Dégradation de la Cohérence• Plus d’autres ...

• http://www.datastax.com/download/clientdrivers©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

Page 43: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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DataStax Enterprise

Page 44: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

OpsCenter - La visualisation de votre Cluster

Monitoring● Visualisation des

noeuds● Métriques & Alertes *● Activité des noeuds● Temps RéelOpérations● Configuration● Opération sur les noeuds● Opération de masse● Re-équilibrage *● Sauvegarde /

Restauration * ● Point In Time Recovery *

• Visuel, interface utilisateur Web.• Tâches d’installation, de configuration, et d’administration avec de simples clics• Support visuel des Services de Gestion Automatique DataStax• API REST permettant de scripter toutes les fonctions de OpsCenter• Fonctionne sur tout type de terminal (tablette, etc.)• Historique des métriques *• Accès sécurisé *

* Seulement dans Datastax Enterprise

Page 45: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

DataStax Enterprise

In-MemoryOption de base de données en mémoire pour le stockage en RAM et non plus sur disque de certaines données pour un accès encore plus rapide.

SearchFonctionnaliés de recherche sur des données Cassandra via Apache Solr. Fonctionnalités avancées et performante sur de gros volumes.Analytics

Intégration de frameworks analytiques tels que Spark et Hadoop pour des analyses temps-réel ou en mode batch.

SupportSupport 24x7 avec des hot-fixes et des revues de performance.

Visual AdminUn outil visuel “DataStax OpsCenter” pour la supervision et l’administration d’un cluster Cassandra et DataStax.

Management ServicesServices d’administration automatique et suivi des performances.

Cassandra CertifiedUne version de Apache Cassandra certifiée, supportée et prête pour l’entreprise.

SecurityFonctionalités de sécurité d’entreprise comme le chiffrement des données sur disques, des traces d’audit et une authentification externe via Kerberos, LDAP/Active Directory

Puissance pour le Développement

Robustesse et Support pour la Production

Page 46: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Analytique Temps Réel - Spark• Intégration poussée avec Cassandra de Apache Spark• Spark = Traitement Distribué : “In-memory Map/Reduce”, multi-thread, meilleur pour

les itérations• GraphX, MLLib (Machine learning), SparkSQL, Spark Streaming (traitement temps réel)• Serveur Spark JDBC – Spark Job Server• Intégration de Solr• Partenariat DataStax / Databricks• x10 – x100 plus rapide que MapReduce

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ReplicationCassandra

ApplicationOpérationnelle

NoeudsCassandra/Spark

Le SDK du « Big Data »

Page 47: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Cassandra

Executor

ExecutorSpark Worke

r(JVM)

Cassandra

Executor

ExecutorSpark Worke

r(JVM)

Architecture de l’intégration DSE / Spark

Node 1

Node 2Node 3

Node 4

Cassandra

Executor

ExecutorSpark Worke

r(JVM)

Cassandra

Executor

ExecutorSpark Worke

r(JVM)

Spark Master(JVM)

AppDrive

r

Page 48: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 48

Enrichissement des Données

Batch Processing Machine Learning

Agrégats pré-calculésDonnées Sans ETL

Analytique Temps Réel ou Batch

Page 49: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Spark Use Cases

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Load data from various sources

Analytics (join, aggregate, transform, …)

Sanitize, validate, normalize data

Schema migration,Data conversion

Page 50: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Le Futur de DataStax Enterprise

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Page 51: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Demonstration : Tests, CQL, C#, Recherche avec Solr, Analytique avec Spark (PowerBI)

Page 52: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 52

Vérification du déploiement• DataStax OpsCenter http://clustername.westeurope.cloudapp.azure.com:8443/opscenter/• Azure Resources Explorer http://resources.azure.com• Groupe de ressource dans portail Azure http://portal.azure.com

Page 53: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 53

Tests de performancesOutil de stress test http://docs.datastax.com/en/cassandra/2.1/cassandra/tools/toolsCStress_t.html• 1 Millions INSERT : cassandra-stress write n=1000000 -node 10.0.0.22 • 200 000 SELECT : cassandra-stress read n=200000 -node 10.0.0.22

Page 54: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 54

Windows et Driver C#• Cassandra 2.2 disponible pour Windowshttp://www.luketillman.com/developing-with-cassandra-on-windows/

• Support Windows pour DataStax Enterprise 5.0 (Q1 2015)• Driver C# DataStax

• GitHub https://github.com/datastax/csharp-driver

• Nuget https://www.nuget.org/packages/CassandraCSharpDriver/

• Documentation http://docs.datastax.com/en/developer/csharp-driver/2.7/csharp-driver/whatsNew2.html

Page 56: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 56

Analytique et Apache Spark• Connecteur Cassandra/Spark sur GitHub https://github.com/datastax/spark-cassandra-connector• Intégration et Support de Spark dans DataStax entreprise• Interface d’administration• Spark Shell, Spark Job et serveur JDBC/ODBC (SparkSQL)

Page 57: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Notebook Zeppelin

Confidential 57

Code Spark depuis un navigateurExemple Cassandra https://github.com/doanduyhai/incubator-zeppelinInterpréteur CQL disponible

Page 58: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Power BI Desktop

© 2014 DataStax, All Rights Reserved. Company Confidential 58

• Support for On-Prem Spark distributions“The new data source in this month’s release is support for On-Prem Spark distributions. Last month, we added support for Microsoft Azure HDInsight Spark, and this month we’re expanding to other Spark distributions.This new connector can be found under the “Other” category in the “Get Data” dialog.”http://blogs.msdn.com/b/powerbi/archive/2015/09/23/44-new-features-in-the-power-bi-desktop-september-update.aspx

• Ou utilisation directement du driver ODBC DataStax Cassandra (sans Spark)

Page 59: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

59

Exemples d’Applications

Page 60: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 60

KillrVideo

Page 62: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

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Conclusion

Page 63: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

 

Cassandra – La Base de Données Distribuée leader

Bordeaux

Paris

Marseille

C *

C *

C *C *

Toujours DisponibleDistribution géographiquePerformance reconnue Extensibilité prédictible Simplicité OpérationnelleSéries Temporelles

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Page 64: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

DataStax Enterprise + DataWarehouse / Hadoop

© 2014 DataStax, All Rights Reserved. Company Confidential

Write IntensiveInternet of Things - Activity logs for fraud and recommendation

– Messages

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Read Intensive Catalogue – Playlist –

Recommendation – Fraud Alert – Personalization

Operational Search, Dashboard and Reporting

Offline ApplicationsHistorical Analysis - OLAP -

Complex Analytics – Self Service BI

Operational Search, Dashboard and Reporting

Data WarehouseHadoop cluster Computation EngineMultidimensional Cube

Page 65: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Lambda Architecture – “Big Data”

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New Data OLTP

Historic Data StoresBatch Analytics

1

3

4

5

2

Real-Time Analytics

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Page 66: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Cas d’usage fréquents

Messagerie

Catalogue/Playlists

Détection de Fraude

Recommandation/ Personnalisation

Objets connectés/ Données de Capteurs

Page 67: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 67

Page 68: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Confidential 68

Essayez ! Testez !

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Plus d’information• DataStax: http://www.datastax.com/

• Downloads: http://www.datastax.com/download

• Documentation: http://www.datastax.com/docs

• Developer Blog: http://www.datastax.com/dev/blog

• Academy: https://academy.datastax.com/

• Community Site: http://planetcassandra.org/

• Azure Marketplace https://azure.microsoft.com/fr-fr/marketplace/partners/datastax/datastax-enterprise-clusterbyol-production/

• Killrvideo http://www.killrvideo.com/

©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

Page 70: DataStax et Cassandra dans Azure au Microsoft Techdays

Merci [email protected]

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