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L’Internet des objets renforce le besoin en « Fast Data »

IoT et Fast DataComme vous avez pu le lire dans un précédent article de ce blog, le nombre d’applications utiles de l’Internet des Objets (IdO) ne cesse de croître. Bien que ces applications soient différentes, elles partagent le besoin d’un emplacement central pour chaque produit qui permette de traiter et de réagir de manière efficiente et efficace à l’énorme afflux de données. La croissance de l’IdO alimente par là même le développement du traitement rapide d’une grande quantité de données, ou « Fast Data ».

Des données à grande vitesse

Une belle application de l’IdO serait un système qui veillerait à la bonne coordination des flux de trafic sur les autoroutes, et ce de manière entièrement automatique. Les boucles d’induction magnétique bien connues situées sous la route suivent sur chaque bande de circulation le volume de trafic qui y circule, ainsi que la vitesse et l’éventuelle accélération. Durant les heures de pointe, cela génère déjà d’énormes quantités de données.

Le trafic en lui-même génère en même temps plus de données encore. Des téléphones mobiles qui « indiquent » au réseau leur position, Google qui sait où se trouve chaque téléphone mobile disposant d’un compte Google activé, les planificateurs d’itinéraires qui utilisent les conducteurs, et dans un avenir proche, les « pilotes automatiques » dans les moyens de transport, produisent tous une quantité importante de données.

Afin de pouvoir fonctionner de manière optimale, un système de régulation du trafic doit être capable de traiter, normaliser, analyser tous ces différents types d'information, issus de différentes sources et sous différents formats de données, et - plus important encore - de les renvoyer directement, sans aucune intervention humaine, vers les panneaux de signalisation suspendus au-dessus de l’autoroute. Ainsi, les pilotes automatiques des moyens de transport peuvent, par exemple, transmettre l’information qu’un embouteillage se forme en amont.

 

LIdO est-il prêt pour cette avalanche de données ?

Grosso modo, il convient de distinguer quatre phases de développement au niveau de l’IdO. Au cours de la première phase (1) a lieu l’échange d’informations entre un utilisateur et un analyste humain, avec, au milieu, le système de base de données. Le traitement de toutes les données par la base de données transactionnelle, la normalisation des données et le stockage dans l’entrepôt de données (phase 2) prend relativement beaucoup de temps L’élaboration des rapports et l’analyse humaine (phase 3) aussi. Le renvoi de ces informations (phase 4) accuse donc toujours du retard. Il est clair que, dans cette phase, l’IdO ne satisfait pas du tout aux exigences requises pour, par exemple, assurer le bon fonctionnement du système de régulation du trafic mentionné plus haut.

 

Boîte à messages

La quatrième phase de l’IdO ne cesse de gagner en efficacité. L’échange d'informations s’effectue ici entièrement sans la moindre intervention humaine. Toutes les données des périphériques d’entrées arrivent dans une « boîte à messages » qui renvoie directement les données vers le système d’analyse en temps réel, ou les injectent dans la base de données transactionnelle. Il n’y a plus de rapportage, le système d’analyse renvoie directement les données vers les périphériques d’entrées et les éventuels périphériques couplés de « l’autre côté » de l’application d’IdO.

Ce type de système de bases de données peut traiter beaucoup plus de données que les systèmes qui se trouvent encore dans la première phase de l’IdO. Ces systèmes de base de données de pointe ont toutefois un talon d’Achile qui pose un véritable problème en matière de « Fast Data ». Ils utilisent encore une base de données transactionnelle, un système ETL distinct pour la normalisation et le transfert vers l’entrepôt de données, distinct lui aussi. Quelle que soit la puissance dont disposent ces systèmes à l’heure actuelle, traiter des données de cette manière et les transmettre de système en système prend du temps, et cela entraîne malgré tout un peu de retard au niveau de l’analyse et du renvoi des données. Trop important pour permettre les « Fast Data ».

 

Besoin dune base de données omnivore

La croissance du Big Data et de l’IdO créent donc un besoin : celui d’un seul et même système de base de données universel capable de normaliser et d’analyser en temps réel de nombreux types de données, structures de bases de données différentes et quantités de données importantes. Dans un tel système, la base de données transactionnelle, le système ETL et l’entrepôt de données sont remplacés par un seul et même système qui normalise et analyse les données. InterSystems développe ce type de systèmes depuis des années pour le monde médical et d’autres grandes organisations. Les avantages d’une telle « base de données omnivore » sont évidents : Les applications pour l’IdO fonctionnent sans ralentissement, il ne faut pas investir dans le développement et l’entretien de toutes sortes de systèmes d’intégration et l’ensemble du système est relativement simple à faire évoluer. En résumé, avec la plate-forme d’InterSystems, les « Fast Data » sont à portée de main.

Quelles applications des « Fast Data » et de l’IdO devraient selon vous être possibles avec la plate-forme d’InterSystems ?

 

Avec l’aide de STANLEY Healthcare, InterSystems équipe le secteur des soins de santé en applications pour l’IdO. Vous voulez en savoir plus ? Apprenez-en davantage dans ce communiqué de presse. 

  

Une plate-forme opérationnelle pour l'Internet des Objets (IdO)

 

THÈMES: Big Data, Logistique, Supply Chain, IoT, Bases de données

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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