Etude et prototypage de solutions autour des stream processing
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Depuis une vingtaine d'anne es, les donne es ge ne re es n'ont fait que s'accroi tre. Actuellement nous produisons annuellement une masse de donne es tre s importante estime e a pre s de 3 trillions (3.1018) d'octets de donne es. On estimait ainsi en 2016 que 90 % des donne es dans le monde avaient e te cre e es au cours des deux anne es pre ce dentes. Selon le rapport IDC1 2014, en 2013, il y avait presque autant de bits dans l'univers nume rique qu'il n'y a d'e toiles dans l'univers physique soit 4,4 ZETABYTES2. A cause de la croissance exponentielle observe e, surtout dans les objets connec...
Depuis une vingtaine d'anne es, les donne es ge ne re es n'ont fait que s'accroi tre. Actuellement nous produisons annuellement une masse de donne es tre s importante estime e a pre s de 3 trillions (3.1018) d'octets de donne es. On estimait ainsi en 2016 que 90 % des donne es dans le monde avaient e te cre e es au cours des deux anne es pre ce dentes. Selon le rapport IDC1 2014, en 2013, il y avait presque autant de bits dans l'univers nume rique qu'il n'y a d'e toiles dans l'univers physique soit 4,4 ZETABYTES2. A cause de la croissance exponentielle observe e, surtout dans les objets connecte s, la pre vision pour 2020 est de 40 ZETABYTES. Il apparait e vident que les donne es deviennent de plus en plus difficiles a mai triser avec les syste mes traditionnels de gestion de donne es a cause de leur volume trie, de leur varie te et de leur ve locite . Les enjeux de la mai trise des donne es massives concernent tous les secteurs aussi bien sur le plan scientifique, politique, social qu'e conomique. Nous aborderons dans ce livre des solutions et outils pour traiter massivement des données en temps réel.
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