Big Data : comparatif des offres Hadoop en mode cloud Patrick Darmon (Keyrus) : "Hadoop en mode cloud : un marché où tout est possible"
Avis d'expert de Patrick Darmon, directeur conseil Big Data de Keyrus
Tout d'abord, les offres Hadoop as a Service sont en constante évolution, comme l'ensemble des offres Big Data. Au vu des motivations et capacités d'Amazon, Google et Microsoft, une "killer app" pourra encore rapidement émerger chez n'importe lequel de ces acteurs.
Microsoft, l'offre la plus classique
L'offre de Microsoft est la plus "classique" pour ainsi dire. Elle reprend la panoplie Hadoop dans un univers cloud, et y adjoint les outils de Business Intelligence et d'Analytics de l'éditeur. Evidemment, pour une entreprise qui évolue déjà dans le monde Microsoft, et qui utilise Azure, l'offre est sensée et fonctionne sans couture.
Google, la scalabilité par excellence
La solution de Google est très orientée "backbone", et offre le choix d'une multiplicité d'applications pour stocker les données dans un univers noSQL : Hadoop, bien sûr, mais aussi mongoDB pour les documents, et Cassandra (modèle clé-valeur). On entre ici véritablement dans un univers "scalable".
Concernant le requêtage, Google offre BigQuery, son produit maison basé sur la technologie Dremel, qui promet de simplifier l'accès aux données. Si Dremel est très prometteur, le jury est toujours "en cours de délibération" sur BigQuery... Enfin, Google investit dans une myriade de projets qui complètent - ou complèterons prochainement - les fonctionnalités de Big Data de son offre par des outils d'analyse très innovants. On pense évidemment à Dremel, mais aussi à des projets moins visibles comme "the automatic statistician".
Amazon Web Services, l'offre la plus complète
Enfin, l'offre Amazon, nous parait la plus complète notamment dans le domaine du Big Data. Elle offre l'accès à des outils aussi innovants que Spark et Shark. A l'inverse de ses deux concurrents, elle n'a pas de brique propriétaire, ce qui pourrait la banaliser. Son véritable atout réside dans sa capacité de monter en charge, ainsi que dans la mise à disposition d'outils qui répondent à ce besoin de scalabilité.