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 webinar@talend.com

• Si vous avez des problèmes de connexion, utilisez le panneau question/réponse

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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

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• 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

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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?