AWS, UN PARTENAIRE DE CONFIANCE DE MICROPOLE POUR LES ADVANCED ANALYTICS IN THE CLOUD

 

Nous sommes fiers de nous associer aux services AWS - Amazon Web services pour vous fournir la solution spécialement adaptée à vos besoins. Ils nous sont essentiels pour vous aider à mettre en œuvre sereinement sur le cloud ces solutions avancées d'analyse.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce partenaire global et comment nous travaillons ensemble ? Lisez ci-dessous et découvrez leur approche unique des données et des applications analytiques dans le Cloud.

 

 

Vous pouvez également consulter l’offre de services de l’agence Lucy In The Cloud sur son site dédié : www.lucyinthecloud.com

 

Lucy est l’agence du groupe Micropole qui fédère les compétences AWS de toutes les agences de toutes nos filiales.

 

La richesse des solutions AWS trouve sa pleine valorisation dans toutes les lignes métiers et technologiques de Micropole, et pour garantir leur meilleur niveau d’adéquation et de synergie, il nous semble évident qu’une équipe globale rassemblée sous cette marque représentait un gage de qualité, d’engagement et d’expertise pour la réussite de vos projets les plus ambitieux en étendant votre système d’information sur le cloud avec AWS en toute sécurité.

 

La mise en œuvre d’un environnement de données ou d’un Data Lake peut prendre de nombreuses formes, inclure de nombreux services différents et se présenter sous plusieurs moutures.

Pour accélérer la réalisation de votre environnement de données ou de votre data lake, produire rapidement des résultats métiers époustouflants, et vous préparer pour l’avenir, Micropole a conçu son architecture de référence A2C avec la richesse des services PaaS combinés d’AWS.

 

 

 

 

Cette architecture de référence est basée sur certains services de données fondamentaux d’AWS :

 

Ingestion de données dans S3, Simple Storage Service

 

Les données peuvent facilement et de diverses façons être fournies via S3, qui a en outre de nombreux points d’intégration dans le paysage AWS.

 
Une fois que les données sont disponibles dans S3, elles deviennent « consommables » par exemple par :

   • Athena,  avec ses capacités de requête SQL (voir schéma)

   • Redshift en utilisant une simple déclaration « copy »

   • Redshift spectrum, qui offrira SQL en plus des données stockées dans S3 (voir schéma)

   • SageMaker, pour le machine learning

   • EMR (Hadoop géré), le stockage objet S3 peut être utilisé comme HDFS, sans avoir besoin de dupliquer les données dans HDFS

 

Analytics avec Redshift

 

AWS Redshift est un service de datawarehouse en mode cloud,  rapide et entièrement géré, reposant sur les connexions ODBC et JDBC.


Redshift est un stockage en colonnes basé sur un traitement massivement parallèle (MPP, Massively Parallel Processing).

 

Une base de données en colonnes est beaucoup mieux adaptée pour les analyses complexes et massives que des bases de données dites « traditionnelles » organisées en lignes.
 

Redshift est une architecture de clusters à plusieurs nœuds qui vous permet d’évoluer (et de payer !) en fonction de votre volume de données.
 

Entièrement géré signifie également que toute mise à niveau logicielle est complétement « transparente », et toutes les sauvegardes sont gérées par la solution.

 

Visualisation de données avec QuickSight

 

En tant que service entièrement géré, QuickSight vous permet de créer et de publier facilement des tableaux de bord interactifs qui incluent des aperçus ML. Vous pouvez ensuite accéder aux tableaux de bord depuis n'importe quel appareil et les intégrer à vos applications, vos portails et vos sites web.

 

Orchestration avec StepFunctions

 

StepFunctions permet d’orchestrer toute la chaîne de traitement des données. StepFunctions étant pleinement géré par les services d’AWS, il vous permet d’évoluer sans limite, tout en ayant une latence de quelques millisecondes seulement entre les étapes de transition.

 

Machine Learning avec SageMaker

 

Amazon SageMaker est aussi un service entièrement géré, qui permet aux développeurs et aux datascientists de créer, de tester et de déployer rapidement et facilement des modèles de Machine Learning puissants sur des volumes considérables.


Le développement traditionnel de Machine Learning est un processus complexe, onéreux et itératif, qui peut être encore compliqué par l’absence d’outils intégrés qui couvrent l’ensemble du processus de travail. D’ordinaire, la multiplication des outils autour des flux de données, prend du temps et génère des erreurs. SageMaker apporte une solution à ce problème en fournissant tous les composants utilisés pour le Machine Learning et l’IA dans une boîte à outils unique. Ainsi, les modèles arrivent en phase de production plus rapidement, en réduisant l’effort et les coûts.

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