Talend Integration Cloud spring 16 launch
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1©2016 Talend Inc
Talend Integration Cloud Spring 2016
Jean-Michel Franco, Directeur Marketing Produit
Elise Buchemeyer, Consultante avant-vente
2
Point logistique
• Tous les participants sont en mode silencieux
• Vous pouvez poser vos questions en utilisant le panneau question/réponse situé en bas à droite de votre plateforme GoToWebinar
• Les réponses à vos questions seront fournies à la fin de la démonstration
• Si nous manquons de temps pour répondre à toutes les questions, vous recevrez une réponse par e-mail
• Pour recevoir les diapositives présentées aujourd’hui, envoyez un email à [email protected]
• Si vous avez des problèmes de connexion, utilisez le panneau question/réponse
3©2016 Talend Inc
Talend Integration Cloud Spring 2016
Jean-Michel Franco, Directeur Marketing Produit
Elise Buchemeyer, Consultante avant-vente
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• Les principaux thèmes de la release Spring ’16
• Le marché du Cloud et du Big Data
• Les challenges de l’entreprise data-driven
• Les principales fonctionnalité de Talend Integration Cloud
• Démonstration
• Prochaines Etapes & Ressources
• Questions/réponses
Agenda
5
Bienvenue à Talend Integration Cloud Spring ‘16
6
Talend Integration Cloud Spring ’16 – Principaux Thèmes
Amazon RedshiftAmazon EMR
Automatiser l’intégration Big Data sur AWS
Analytique dans le Cloud, en temps réel
Orchestrer l’Intégration en mode hybride
7
AWS Redshift et EMR : un engouement certain
Google Trends, Red = Redshift, Blue = EMR
8
Les cas d’usage de Spark qui se multiplient
La trajectoire d’adoption de Spark passe par le Cloud
Les principaux fournisseurs du Cloud ont intégré Spark
Des utilisateurs s’appuient sur 2 composants Spark
ou plus
1.Infoworld: Why Spark is spiking in the cloud2. Databricks 2015 Spark Survey
9
Big Data rime avec temps réel, et avec Kafka
10
Les challenges rencontrés dans l’adoption du Cloud
Big Data En Temps-Réel
• Intégrer le Big Data en temps réel
demande un très haut niveau
d’expertise
• Les déploiements sont freinés par
les prérequis en termes de
ressources
MARKETING
R&D RH
COMMERCE
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Les coûts
• Même si les plate-formes Cloud
comme AWS ont un modèle de
coûts avantageux, le contrôle des
coûts reste un sujet sensible
• Il est fréquent que les services AWS
soient activés, mais inutilisés, ce
qui augmente inutilement leurs
coûts
Les challenges rencontrés dans l’adoption du Cloud
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Variété des Données
• Plus l’entreprise progresse, plus la diversité des données à considérer augmente
• Il faut gérer les applications SaaS, les applications existantes, les nouveaux cas d’usage comme l’Internet des Objets
• L’IT doit pouvoir de piloter et d’intégrer toutes ces applications hétérogènes à partir d’un point de contrôle homogène
Les challenges rencontrés dans l’adoption du Cloud
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Qui est concerné, et pour quel enjeu ?
Analystes
Développeur
Hadoop Architectes
Développeurs
d’applications
Administrateurs base de
données
Coûts CoûtsCoûts
Variété des
donnéesBig Data
en Temps Réel
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Automatiser l’intégration Big Data avec EMR & Redshift
• Activer et désactiver automatiquement les clusters EMR et Redshift
• Réduire drastiquement les coûts liés à AWS EMR et Redshift en évitant d’utiliser les clusters en mode 24x7
• Utiliser les clusters uniquement des jobs d’intégration doivent être exécutés
Amazon Redshift Amazon EMR
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Un exemple très concret pour illustrer les bénéfices
Source: AWS Simple Monthly Calculator
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Démonstration
Elise Buchemeyer, Consultante avant-vente
17
• Payer l’accès au Data Warehouse seulement quand cela est nécessaire• Chargement de données périodique et incrémentale
• Préparation périodique des données pour l’analyse prédictive
• Payer l’accès au cluster Hadoop seulement quand cela est nécessaire• Cluster lancé de manière éphémère pour les traitements d’analyse de données
• Terminaison automatique
• Talend Studio & Integration Cloud• Orchestration des actions
• Rapidité de mise en œuvre
• Automatisation des flux et des processus
Bénéfices attendus
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Flux de Données et de services
Compte Client
Amazon Redshift
Ingestion des évènements bruts• Tous les clients• Données de suivi de clics ou données
de consommation et d’utilisation.
Comportement par utilisateur
Evénements Quotidiens
o o o
RecommandationsData Prep
<chaque nuit>
Recommandations quotidiennes
Apport | Résultats
Charge incrémentale et maintenance<chaque nuit>
Elastic
MapReduce
Service
Cluster éphémère
E
Elastic Start & Stop
Amazon EMR
E
Elastic Start & Stop
AmazonRedshift
EEtablir les
recommandations Spark
Amazon EMR
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• Start/Stop = réduction des coûts• Payer à l’usage
• Accès en Self-service• Prêt à l’emploi en quelques minutes
• Des actions disponibles dans l’Exchange
• Développer dans le studio, publier dans le cloud
• Agilité améliorée• Des Cycles itératifs
• Un point unique pour développer et exploiter, facilement accessible
Que doit-on retenir ?
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L’analytique dans le Cloud, en temps réel & streaming
• Générer et orchestrer l’exécution de programmes Spark, dans le Cloud, et connecter les flux de données en temps réel avec Kafka
• Elargir les cas d’usage Big Data au temps réel et les démocratiser dans l’entreprise
• Permettre aux développeurs d’intégrer les flux temps réel Kafka dans Spark pour des scénarios de machine learning
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Optimiser l’intégration Hybride
• Orchestrer la montée en puissance des moteurs de traitement à distance pour une performance optimale
• Scheduling, monitoring, et gestion des erreurs avancées
• L’IT peut automatiser et piloter des scénarios d’intégration complexe et hybride à partir d’un point central
22©2016 Talend Inc
Prochaines étapes & ressources
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• En savoir plus sur Talend Integration Cloud : https://fr.talend.com/products/integration-cloud
• S’intéresser aux cas d’usage avec Amazon AWS Use Cases : https://www.talend.com/products/integration-cloud/aws-integration
• Tester la solution : https://integrationcloud.talend.com/
Prochaines étapes & ressources
Questions?