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Des architectures simplifiées grâce aux bases de données multimodèles et à charge de travail multiple

Foto_Blog_451.jpgAlors que les entreprises cherchent à tirer profit de nouvelles sources de données pour améliorer des processus opérationnels existants ou complètement transformer leurs modèles de gestion, de nouvelles exigences logicielles offrent, en plus des données relationnelles, la possibilité d’intégrer plusieurs types de modèles de données, à savoir les données documentaires, de valeur-clé, objet, etc. L’astuce consiste à ajouter des modèles de données sans ajouter de la complexité informatique.

Alors que les bases de données NoSQL gagnaient en popularité, les entreprises adoptaient la "polyglot persistence". Cela signifie qu’ils comptaient déployer des stockages de données uniques pour chaque type de modèle de données - données documentaires dans une base de données documentaire, données valeur-clé dans une base de données de valeur-clé, etc. Mais comme vous vous en doutez : plus vous ajoutez de modèles de données au sein de votre environnement d'applications, plus il est difficile de gérer des concepts tels que la transformation de données et la traçabilité de données. Et cela va à l’encontre du principe de simplicité.

Pour répondre aux besoins du marché, les vendeurs NoSQL ont alors commencé à offrir la possibilité de stocker plusieurs modèles de données dans une seule et même base de données intégrée dans le back-end - d'où la dénomination « base de données multimodèles. » Son architecture est moins complexe, et elle offre ainsi une plus grande cohérence des données.

Si l’on part du postulat que les applications modernes doivent reposer sur une base de données multimodèles, la nouvelle tâche consiste à supporter les charges de travail multiples. Une base de données à charge de travail multiple est capable d’effectuer des transactions et des analyses simultanément. Comme nous l’avons vu avec la base de données mutimodèles, des organisations avaient implanté des bases de données adaptées aux spécificités d’usage - des bases de données spécialisées dans le traitement transactionnel en ligne (OLTP) et d’autres spécialisées dans les analyses, ou le traitement analytique en ligne (OLAP).

Ajoutez cette complexité à la "polyglot persistence", et qu’obtenez-vous ? Un désastre !

Gartner décrit la base de données à charge de travail multiple comme une base de données de traitement transactionnel et analytique hybride. La notion selon laquelle vous pouvez éliminer le besoin d’une base de données transactionnelle en ligne et lancer des analyses sur cette même base de données en tant que transactions gagne en popularité. La proposition de valeur est la même que dans le cas de la base de données multimodèles : architecture plus simple, coûts de gestion globale et d’entretien moins élevés, etc.

Poussons la réflexion un peu plus loin. Pensez maintenant au scénario où vous avez besoin d’effectuer des transactions à la fois pour des sources de données documentaires et relationnelles, tout en procédant à des analyses structurées et non structurées afin de guider votre application pour effectuer la transaction de façon optimale. Vous pouvez soit avoir plusieurs bases de données pour traiter différentes sources de données et plusieurs bases de données analytiques pour des données structurées et non structurées - ou vous pouvez avoir une base de données à charge de travail multiple, multimodèles.

Plutôt que de rendre les choses plus complexes, il convient de viser l’élégante simplicité en suivant le modèle KISS, "Keep It Short and Simple" (la simplicité avant tout) ! L’un des avantages est la réduction notable des coûts, étant donné que la quantité de ressources nécessaires pour prendre en charge les applications est bien moindre. La réduction des interactions n'est pas seulement plus faciles à gérer, mais assure également des performances améliorées, davantage de fiabilité et une plus grande flexibilité.

À mesure que le nombre de nouveaux modèles de données commercialisés continue de croître, et que nos clients veulent les ajouter à leurs applications, nous nous engageons à les aider à éviter les problèmes issus de stockage de ces différents types de données - en visant la simplicité avant tout.

Version anglaise de cet article 

 

Julie LocknerJulie Lockner dirige les programmes « plate-forme de données globale » et « partenaire marketing » pour InterSystems. Elle dispose de plus de 20 années d’expérience en gestion commerciale de produits IT et en stratégie technologique, et a travaillé pour Informatica et EMC.

 Twitter Icon  @JulieLockner

 

 

Rapport de 451 Research sur les bases de données multi-modèles

THÈMES: NoSQL, Bases de données, Big Data

David Majster
David Majster
David Majster a été directeur marketing chez InterSystems Benelux entre 2003 et 2018. Il a combiné son enthousiasme pour les technologies TI avec une approche pragmatique. David est connu pour son bon sens de l'humour et son ingéniosité. Après plus de 40 ans d'expérience au sein d'entreprises informatiques internationales en Belgique, aux Pays-Bas, en Allemagne et en France, il profite aujourd'hui d'une retraite bien méritée.

 


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