#JSS2014

Les journées

SQL Server 2014

Un événement organisé par GUSS

#JSS2014

Les journées

SQL Server 2014

Un événement organisé par GUSS

Cloud et BI, quelle architecture ?Jean-Pierre Riehl

#JSS2014

Merci à nos sponsors

#JSS2014#JSS2014

Les évaluations des sessions, c’est important !!…Et en plus on peut gagner des cadeaux

http://GUSS.Pro/jss

#JSS2014

Jean-Pierre Riehl

Responsable Data & BI – AZEO

http://blog.djeepy1.net

@djeepy1

MVP SQL Server

Membre du Board

Pure-Player Microsoft Spécialiste Self-Service BI

Projets « Agile BI »

Stratégie Data

Hybrid-BI

#JSS2014

ETL DWH Cube Reports

BI traditionnelle (1990-2010)

SSIS SQL SSASSSRS

Excel

#JSS2014

De nouveaux challenges BI

Self-Service BI

Agilité

Big Data

IoT

#JSS2014

Vers la

« Data Culture »

“We believe that with the right tools,

insights can come from anyone, anywhere,

at any time. When that happens,

organizations develop what we describe as a

data culture.“

Satya Nadella, CEO Microsoft

#JSS2014

Cloud-First ?

#JSS2014

Get Data Modelize Analyze

?

#JSS2014

Boite à outils « Cloud »

HDInsight

Intelligent

Systems Service

HBase

Storm

Azure

DocumentDB

SQL Azure

IaaS

Power BI

Azure Blob

Azure Machine

Learning

Azure Data

Factory

Azure Stream

Analytics

#JSS2014

IaaS PaaS SaaS

Qu

el C

lou

d ?

#JSS2014#JSS2014Source : Albert Barron (https://www.linkedin.com/pulse/article/20140730172610-9679881-pizza-as-a-service)

IaaS,

PaaS,

SaaS.

#JSS2014

IaaS

Des VM

On retrouve toutes les briques traditionnelles SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, SharePoint

VM optimisées

A1 -> D14

Azure Active

DirectoryExpress Route

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IaaSVM Core RAM (Go)A1 - D1 1 1,75

A2 - D2 2 3,5

A3 4 7

D3 4 14

A4 8 14

D4 8 28

A5 - D11 2 14

A6 - D12 4 28

A8 - D13 8 56

A9 - D14 16 112

Série D :

SSD

faster CPU

Standard / Basic

Version DWH :

16 disques

15TB

D14 : 3 325€ / mois

#JSS2014

SaaS

Modèle

Restituer

Partage

Recherche

Q&A

Mobilité

Acquisition Récupérer des données de

sources multiples et les

façonner au besoin

Partager les modèles, constituer un Catalogue de Données et collaborer

Créer des modèles d’analyse et de calculs en toute autonomie

Restituer les données dans des tableaux de bords interactifs et riches

Faites parler vos données en les interrogeant en langage naturel

Accéder à vos rapports simplement depuis n’importe quel terminal

Dimensionnement | Gestion | Sécurité

Po

wer

BI

#JSS2014

PaaS

HDInsight

Intelligent

Systems Service

HBase

Storm

Azure

DocumentDB

SQL Azure

Azure Blob

Azure Machine

Learning

Azure Data

Factory

Azure Stream

Analytics

#JSS2014

SQL Azure

• WA SQL : Windows Azure SQL

• SQL Server en mode PaaS…avec des limitations

• Principe de Scale-Out : Sharding/Federation

• Assistants de migration

• Outils de gestion (SSDT, SSMS, Online)

SQL Azure

#JSS2014

• Espace de stockage Cloud– Blob = binaire (ie. ce que vous voulez : csv, json, etc.)

– Table = entités

• Utilise des API pour manipuler Plutôt orienté développeur

• Azure Blob à la base d’autres services Azure

Azure Blob / Azure Tables Azure Blob

#JSS2014

• Stockage de documents JSON Schema-free

• Les documents sont rangés dans des collections

• Requêtes en SQL (light)

• API REST

• Attention : Eventual Consistency

Orienté développeurs

Azure DocumentDB Azure

DocumentDB

#JSS2014

HDInsight : le monde Big DataH

DIn

sig

ht

Azure Blob HDFS

SqoopOozie

Azure UXSDK

AzureWebHcat/ Templeton

RDP

Yarn

Hive Pig HCatalog AmbariMap/Reduce StormHBase

HDInsight

HBase

Storm

#JSS2014

• Permet d’analyser des flux temps réel– Millions d’événements / seconde

– 365 jours de rétention (ou 20To)

• Basé sur Event Hub

• Syntaxe SQL

• Export vers SQL Azure

Azure Stream Analytics Azure Stream

Analytics

SELECT Category, COUNT(*)FROM Input TIMESTAMP BY EntryTimeGROUP BY

Category,SlidingWindow(minute, 5)

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IoT : Internet of Things Intelligent

Systems Service

ISS

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• Data Mining 2.0

• Données en entrée– HDInsight (Hive)

– SQL Azure

– Azure Tables

– Données locales (fichiers)

Azure Machine Learning Azure Machine

Learning

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• Support de R

• Requêtable par Web Service– Azure ML API

• ML Studio Principe de la paillasse de

laboratoire– Démarrage immédiat

Azure Machine Learning Azure Machine

Learning

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• Consume, Orchestrate, Transform– Principe de Data Pipeline

– Cloud-ETL

Azure Data Factory Azure Data

Factory

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• Sources / Destinations– Données OnPrem (SQL Server)

– Azure Blob / Azure Tables

– SQL Azure

• Transformation– Map/Reduce

– Hive/Pig

– Custom Activities : C#

Azure Data Factory Azure Data

Factory

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AZURE DATA FACTORY

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• Pipeline de données asynchrone– Notion de conditions et disponibilité

• Reprise sur erreur

• Haute-disponibilité

• Monitoring

Azure Data Factory Azure Data

Factory

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HDInsight

Intelligent Systems

Service

HBase

Storm

Azure

DocumentDB

SQL Azure

IaaS

Power BI

Azure Blob Azure Machine

Learning

Azure Stream

Analytics

Get Data Modelize AnalyzeStore

Manage

SSIS SQL SSAS

Azure Data Factory

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Hybrid

• Une partie des données reste On-Premises

• Data Management Gateway

• Express Route

• APS (Analytics Platform System)

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Les enjeux

• Data Movement– Bande passante

• Sécurité– Connexion, Containment

• Redondance des données

#JSS2014

De nouvelles questions Data Lake, Datawarehouse, Datamart ?

Data Virtualization

Schema-less / Schema-bound

Gestion du changement

Etc.

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Un nouveau métier :

Data Architect

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Merci !

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