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Analytique : IBM muscle ses services et veut en faciliter l’accès avec le Cloud

Un service de bases données, une base en graphe, une place de marché de la donnée et des services de Machine Learning forment les 4 services intégrés aux Cloud Data Services d’IBM.

Cyrille Chausson
par
Publié le: 11 févr. 2016

« Un guichet unique pour les services de données qui ne ferme jamais » C’est ainsi que Derek Schoettle, à la tête des activités Analytics Platform and Cloud Data Services décrit ce que devient le portefeuille de services de données Cloud Data Services du groupe avec l’ajout de 4 services clés. Cloud Data Services constitue en fait un réservoir de quelque 25 services de traitement et d’analyse des données qu’IBM propose dans le cadre de Bluemix, le Paas du groupe.

Ce réservoir était jusqu’alors composé d’outils de nettoyage, d’intégration, de préparation de données, mais également d’un pilier clé de la stratégie analytique d’IBM : Spark. Big Blue a en effet investi lourdement dans ce framework Open Source, pour en faire le cœur analytique à la fois de son offre, mais aussi de ses propres produits. IBM a décidé de fondre les bibliothèques Spark dans ses outils analytiques – certes- mais aussi dans ceux dédiés aux eCommerce.  Lors de la conférence Insight 2015, IBM avait confirmé que 15 de ses applications avait été optimisées avec Spark.

Spark avait également été transformé en un service (Spark-as-a-Service) aux côtés de Cloudant (base NoSQL) et de DashDB.  Quatre autres services peupleront désormais ce réservoir de services de données, dont une des vocations est justement d’alimenter Spark en combustibles ; comprendre de la donnée.

DBaas, graphe, analyse prédictive et place de marché de la donnée

Compose Enterprise, par exemple, va en ce sens, en permettant d’accéder à des services de bases de données, issues des principales technologies du secteur, que sont MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Redis et RethinkDB. Ce service s’adosse logiquement à la technologie Compose acquise avec le rachat de la société éponyme. En clair, cela offre un point d’accès unique à ses bases de données pour en faciliter le déploiement. « Le service est disponible avec un support 24/7 ainsi qu’avec des fonctions automatisées d’administration pour les développeurs et les équipes IT, et ce sur presque toutes les plateformes Cloud », ajoute Derek Schoettle dans un billet de blog.

Désormais les Cloud Data Services comprendront également une base de données en graphe, IBM Graph. Selon Big Blue, il s’agit du premier service managé de base de données en graphe reposant sur le framework Apache TinkerPop (toujours dans l’incubateur de la fondation Open Source) et sur le langage Gremlin. Les bases en graphes, que l’on classe dans le mouvement NoSQL,  privilégie les relations entre les valeurs et stocke les données en utilisant la théorie mathématique des graphes. Avec cet accès dans le Cloud, IBM souhaite en faciliter l’accès et l’usage dans les applications. Il s’agit là « d’ôter la complexité traditionnellement associée à la migration des données de bases existantes vers des bases en graphe ». La détection de fraudes, les moteurs de recommandations et l’analyse des événements réseau sont cités comme des cas d’usage par Big Blue.

IBM Predictive Analytics propose enfin des services de Machine Learning dont la vocation, encore une fois, est d’en faciliter l’intégration dans les applications. Enfin Analytics Exchange, 4e service dévoilé par IBM, constitue une place de marché de la donnée, composée  de 150 jeux de données publics. Un réservoir de la donnée, à disposition,  et destiné à alimenter les applications.

 

 

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