Ce guide comparatif a pour objectif de vous accompagner dans la préparation du projet et du choix d'une solution de serveur BI adaptée à vos besoins. Les 211 critères technologiques permettent de préparer un cahier des charges et d'aborder de nombreux critères permettant de comparer les offres du marché.
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Sommaire du cahier des charges "appliance décisionnelles"
1 – Architecture et composants matériels de gestion de la perfomance :
1.1. Eléments serveurs intégrés
1.2. Stockage
1.3. Gestion spécifique des I/O
1.4. Architecture massivement parallèle
1.5. Gestion matérielle des requêtes
1.6. Gestion de la mémoire
2 – Base de données et gestion des modèles de données
2.1. Nature de la base de données
2.2. Organisation des données en base
2.3. Qualification des données
2.4. Description des modèles de données
2.5. Modèles conceptuels génériques
2.6. Modèles métier
3. Mise en oeuvre de l’appliance
3.1. Intégration des composants matériels
de l’appliance
3.2. Intégration des composants logiciels de l’appliance
3.3. Reprise de modèles de données existants
3.4. Intégration de données sources
3.5. Collecte de données
3.6. Intégration au SI de l’entreprise
4. Indicateurs et performances
4.1. Paramètres d’ajustement de la
performance
4.2. Fonction d’accélérateur hardware
4.3. Gestion « in-memory »
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Qu'est-ce qu'une "appliance décisionnelle" ?
Une appliance décisionnelle intègre par conception les éléments matériels, serveur, stockage, mémoire mais aussi modélisation des données et gestion de l’ensemble des données.
L’ensemble de l’appliance est orienté vers les seuls besoins attendus : traitement de grands volumes et vitesse d’analyse de données. Et comme tous les composants sont intégrés à la conception, toutes les options menant vers ces seuls objectifs peuvent être mises en oeuvre.
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Introduction du cahier des charges "appliances décisionnelles et serveurs BI"
Conception orientée vers le traitement de grandes volumétries de données, garanties de performances et de bande passante, simplicité de déploiement… Les appliances décisionnelles apportent une réponse opérationnelle aux enjeux soulevés par le big data ces vingt dernières années :
• Etre capable de traiter de plus en plus de données, en temps réel, à partir de sources extérieures à l’entreprise et hétérogènes (médias sociaux, capteurs, logs complexes, matériels mobiles, etc.)
• Gagner en vitesse de traitement c’est-à-dire en réduction des temps de mise à disposition résultats pour les utilisateurs. Le décisionnel n’est plus un système d’information spécifique et chaque utilisateur en attend une pratique identique à celle de ses outils de gestion, de ses applications internet et désormais de sa tablette mobile.
• Réussir à absorber un nombre d’utilisateurs en constante augmentation, conséquence du self-service BI.
• Permettre aux utilisateurs de se concentrer sur la « data discovery » sans être freinés par des problématiques de performance.
L’architecture technique d’un système décisionnel ne peut pourtant évoluer : il y a toujours des données à extraire des systèmes de gestion puis à intégrer, des modélisations à faire évoluer, des agrégations à précalculer…
Rien d’étonnant à ce que les systèmes décisionnels en place rencontrent de plus en plus fréquemment des difficultés pour traiter, analyser les données de détail, et ce dans un délai acceptable. Les systèmes atteignent les limites de leurs capacités se retrouvent régulièrement en difficulté. Quelles peuvent être les solutions pour répondre à l’évolution des besoins ?
- Approvisionnement automatisé : le lancement d’une plateforme applicative est réalisé en quelques instants seulement.
- Elasticité : la plateforme PaaS permet de définir des règles prédéterminées qui ajustent directement les ressources serveurs aux besoins des applications professionnelles.
- Le self-service : les utilisateurs ou équipes de développement peuvent rapidement approvisionner leurs environnements applicatifs au sein d’un environnement sécurisé et privatisé
Focus sur l’infrastructure des systèmes décisionnels
La généralisation des processeurs multi-coeurs, la baisse des coûts des serveurs et mémoire, la gestion « inmemory » offre une voie de résolution : l’infrastructure.
Cependant, multiplier les serveurs ne repousse que provisoirement les limites des systèmes. Et cette démarche accroît la complexité de gestion, chaque brique hétérogène du système décisionnel ayant des caractéristiques qui lui sont propre et qui doivent être adaptées à l’évolution de l’ensemble.
Comme on le voit régulièrement dans d’autres domaines technologiques pour des produits d’entreprise ou des technologies grand public, la ligne technologique connaît une rupture et quitte l’assemblage devenu de plus en plus complexe de systèmes indépendants, pour une approche homogène, dédiée et propriétaire par conception. Il semble que cette évolution dans es infrastructures soit la ligne désormais suivie par toutes les approches « appliance » : appliances serveur, appliances sécurité… et appliances décisionnelles.
Même si cela peut sembler réducteur, il est possible de réunir les infrastructures décisionnelles selon trois groupes :
• Combinaison de systèmes hétérogènes standards: serveur, base de données, système de stockage…
• Les serveurs décisionnels : des serveurs et composants « classiques » avec des configurations spécifiques tant au niveau du serveur que de la base de données associée, définies et paramétrées par le concepteur.
• Les appliances décisionnelles : Des infrastructures originales associant composants « classiques » et « spécifiques » dès leur conception.
