Actualités : analyse de données, Business Intelligence, Data Science, Big Data


Couchbase continue d’innover dans ses solutions logicielles avec du Full Text Search et de l’analyse en temps réel


Rédigé par Communiqué de Couchbase le 26 Décembre 2016

Les nouvelles fonctions permettent aux développeurs de construire des applications Web, mobiles et IoT sur une plateforme de données unique.



Couchbase, Inc., éditeur des solutions logicielles pour l’économie numérique, a annoncé, dans le cadre de Couchbase Connect16, le lancement d’une gamme de nouvelles fonctionnalités comprenant le Full Text Search et l’analyse en temps réel, qui simplifieront considérablement la manière dont les développeurs et les architectes créent des applications pour l’économie numérique. Grâce à une plateforme unique qui assure des fonctions opérationnelles, de recherche et d'analyse en temps réel, les entreprises numériques peuvent désormais créer une gamme d’applications intelligentes faisant un usage intensif de données en s’épargnant les difficultés liées au mapping ou au déplacement de données entre des systèmes disparates et à la gestion de plusieurs technologies.

« Aujourd’hui, les entreprises déploient des efforts considérables pour obtenir des informations sur leurs données opérationnelles. Généralement, les données sont extraites de leur base de données opérationnelle avant d’être transformées et chargées dans un entrepôt de données ou un cluster Hadoop », explique Ravi Mayuram, Senior Vice-Président des Produits et de l'ingénierie à Couchbase. « Obtenir des informations à partir de ces données peut prendre des heures, voire des jours. Grâce à Couchbase Analytics, le temps d’accès à ces informations se réduit à seulement quelques secondes. »

Couchbase Analytics
De plus en plus, l’adaptation à l’usager et la personnalisation des applications reposant sur le comportement sont une part essentielle de l’expérience utilisateurs. L’analyse intégrée aux applications fait passer la personnalisation à la vitesse supérieure. Les informations comportementales et tendancielles que les entreprises suivent déjà dans leur base de données opérationnelle peuvent désormais être immédiatement exploitées afin de fournir des informations, des produits ou des services plus pertinents au client. Grâce à l’élimination des tâches ETL (extraction, transfert, chargement) et de la dépendance réduite à l’égard d’autres technologies, Couchbase Analytics permet aux entreprises numériques de développer plus facilement des apps hautement personnalisées.

La version “Developer Preview” de Couchbase Analytics permet aux développeurs d’exécuter des requêtes ad hoc complexes sur des données JSON opérationnelles stockées dans Couchbase afin d’obtenir des informations véritablement en temps réel en utilisant le nouveau moteur d’analyse parallèle distribué. Ce moteur d’analyse est fourni comme un service pouvant être redimensionné indépendamment à l’aide de la technologie révolutionnaire de redimensionnement multidimensionnel de Couchbase, permettant aux utilisateurs d’exécuter une analyse sur la même plateforme de données sans aucune incidence sur les opérations de leur entreprise.

« Les clients attendent toujours plus de la part des entreprises avec lesquels ils traitent une expérience personnalisée, d’où la nécessité que l’analyse des données opérationnelles gère des expériences, du contenu et des offres personnalisés », affirme Matt Aslett, Directeur de Recherche, Plateformes et Analyse de données, 451 Research. « Nous prévoyons donc une demande croissante de bases de données qui gèrent un traitement à la fois opérationnel et analytique afin de fournir des services analytiques sans avoir un impact sur la performance des applications opérationnelles. ».

Full Text Search de Couchbase
Dans la version “Developer Preview” destinée aux développeurs, la nouvelle fonction Full Text Search, est conçue au-dessus du célèbre projet open source Bleve et est désormais entièrement intégrée à Couchbase. Cette fonctionnalité permet aux développeurs d’ajouter des fonctions Rich Text Search telles que la recherche par faceting et le scoring reposant sur la pertinence à leurs apps sans devoir répliquer les données sur un système de recherche séparé. Un simple clic permet désormais d’étendre les capacités puissantes de gestion pour lesquelles Couchbase est réputé, telles que la distribution automatique de données, le rééquilibrage et le basculement de nœuds, au service de la recherche de texte.

« Chez Seenit, nous dépendons de notre base de données pour stocker des centaines de gigaoctets de données associés à nos vidéos, comprenant des entités, des balises visuelles, des transcriptions et des sentiments », déclare Dave Starling, Directeur Technique, Seenit. « Nous faisons déjà une grande utilisation de N1QL pour nos requêtes structurées, mais grâce à l’intégration de la fonction Full Text Search dans Couchbase, nous pouvons désormais rechercher toutes ces données hors ligne et dériver l’intelligence reposant sur la pertinence à l’aide d’une seule plateforme de données. »

Couchbase Server 4.6
Les entreprises numériques gèrent de plus en plus des interactions sur une base de clients dispersés géographiquement. Pour des données telles que des scores de matchs, des classements des meilleures ventes, des listes d’attente, des flux continus et des stocks actifs, l’application doit désormais gérer ces interactions en temps réel de manière cohérente. Couchbase Server 4.6 simplifie considérablement le développement de ces applications hautement interactives et distribuées au niveau mondial. Reposant sur des capacités de premier plan, notamment la réplication entre datacenters (XDCR), Couchbase Server 4.6 ajoute des fonctions de reconnaissance de plusieurs centres de données, de résolution de conflits hiérarchisée au niveau mondial et une série d’autres fonctions axées sur les développeurs pour accélérer et simplifier le développement d’apps afin de permettre aux entreprises de réduire les délais de mise sur le marché et les coûts de développement.

Couchbase Server 4.6 comprend les caractéristiques clés suivantes :

- Des collections via des structures de données natives: listes, cartes, ensembles et files
- Des clients reconnaissant plusieurs centres de données: lecture et écriture sur n’importe quel centre de données
- Une réplication avec une résolution de conflits hiérarchisée au niveau mondial: écritures simultanées, données homogènes
- Gestion de .NET Core: déploiement multi-plateforme souple utilisant .NET conçu pour des applications Cloud en temps réel

Intégrations Big Data avec Spark et Kafka
Améliorer l’expérience et la participation des clients en allant au-delà de la base de données opérationnelle devient également de plus en plus important pour les entreprises. Afin de construire des applications plus intelligentes et réactives, les développeurs ont besoin de technologies leur permettant de recevoir des flux de données et d’en analyser les changements en continu. Les nouveaux Couchbase Spark 2.0 et Kafka 3.0 Connectors permettent cette analyse et s’adaptent de manière dynamique à tout changement dans les topologies et les environnements de déploiement.

Couchbase Spark Connector 2.0
Avec cette version:

- Gestion de Spark 2.0 et son API de diffusion en continu structurée, une meilleure manière d’analyser en continu les données opérationnelles
Gestion des changements de topologie sur le cluster Couchbase, permettant aux utilisateurs d’adapter de manière harmonieuse leur traitement analytique sophistiqué à l’environnement de production en constante évolution
Performance des flux sensiblement améliorée, permettant l’analyse Spark sur des données plus actualisées

« Apache Spark et des bases de données de nouvelle génération telles que Couchbase peuvent résoudre conjointement plusieurs défis Big Data », déclare John Tripier, Directeur du Développement de l’entreprise, Databricks. « Nous sommes impressionnés de la manière dont Couchbase Spark Connector a évolué rapidement et gère désormais Spark 2.0, ainsi que des topologies dynamiques, ce qui permet aux clients de construire et de gérer plus facilement un traitement analytique avancé sur leurs données opérationnelles. »

Couchbase Kafka Connector 3.0
Avec cette version :

- Gestion de Kafka Connect, un cadre permettant de créer des pipelines de données évolutifs et sûrs avec Kafka
Gestion des changements de topologie sur le cluster Couchbase, permettant de diffuser des pipelines de données en continu afin de s'adapter à la constante évolution des environnements déployés

« Les plateformes de diffusion en continu simplifient la création et la gestion des pipelines de données, permettant aux entreprises de répondre en temps réel au nombre croissant de signaux provenant des environnements dans lesquels ils opèrent », déclare Jabari Norton, Vice-Président du Développement de l’entreprise, Confluent. « Avec le lancement d’un nouveau connecteur reposant sur notre registre de schéma open source et l’API Connect d’Apache Kafka, nous sommes heureux de travailler en partenariat avec Couchbase sur l’intégration avec Kafka et Condluent. »


Ressources
- Couchbase Analytics : Présentation http://developer.couchbase.com/documentation/server/4.5/analytics/introduction.html
- Full Text Search de Couchbase – Améliorations – Documentation http://developer.couchbase.com/documentation/server/4.6/fts/fts-enhancements.html
- Blog sur le Full Text Search de Couchbase
http://blog.couchbase.com/2016/november/full-text-search-enhancements-in-couchbase-server-4.6
- Couchbase Server 4.6: What’s New http://developer.couchbase.com/documentation/server/4.6/introduction/whats-new.html
- Couchbase Spark Connect 2.0.0 Blog
http://blog.couchbase.com/2016/couchbase-spark-connector-2.0.0-released
- Couchbase Kafka 3.0.0 DP Blog
http://blog.couchbase.com/2016/september/kafka-connector-3-developer-preview-1




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.


Twitter
Rss
LinkedIn
Facebook
Apple Podcast
App Store
Google Play Store