Architecture et conception des environnements de données
Data Warehousing
Un entrepôt de données est un dépôt central contenant des informations qui peuvent analysées dans le but de prendre des décisions plus éclairées. Les données stockées dans l’entrepôt de données proviennent de systèmes transactionnels, de bases de données relationnelles et d’autres sources, et arrivent généralement à intervalle régulier. AWS offre les services les plus avancés et les plus efficaces pour déployer un entrepôt de données moderne. Nos experts vous accompagneront sur la mise en oeuvre d’un tel projet.
Big Data
Avec AWS vous pouvez développer quasiment tout type d’application Big Data. Créez rapidement des applications de Big Data hautement évolutives et sécurisées avec les technologies Hadoop et Spark. Aucun matériel à fournir, aucune infrastructure à entretenir, tout est serverless sur AWS !
Data Lake
Un lac de données est un référentiel centralisé qui vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n’importe quelle échelle. Vous pouvez stocker vos données telles quelles, sans avoir à structurer les données au préalable, et exécuter différents types d’analyses, des tableaux de bord et visualisations au traitement du Big Data, en passant par l’analyse en temps réel et l’apprentissage automatique pour guider de meilleures décisions.
Notre architecture de référence
Forts de plusieurs années d’expérience dans la conception et la mise en oeuvre de solutions data sur AWS, nos architectes ont mis au point une architecture de référence pour la construction d’une plateforme de données d’entreprise. Celle-ci fait référence aux bonnes pratiques recommandées par AWS (Well Architected Framework – Analytical Lens) et permet de dérouler n’importe quel cas d’usage liée à la donnée, tout en garantissant un niveau de conformité et de sécurité maximal.
Expertise AI & ML
Sagemaker
Amazon SageMaker s’appuie sur deux décennies d’expérience d’Amazon en matière de développement d’applications de machine learning du monde réel, notamment les recommandations de produits, la personnalisation, les achats intelligents, la robotique et les appareils à assistance vocale. Créez, entraînez et déployez rapidement et facilement des modèles de machine learning (ML) pour tous les cas d’utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux entièrement gérés.
Les outils d’Intelligence Artificiel pré-entrainés d’AWS
Services Data & Big Data
Redshift
Chez Lucy in the Cloud, nous sommes aux premières loges pour voir toutes les façons dont Redshift peut être utilisé pour aider les entreprises à gérer leurs données. Il s’agit d’un service AWS polyvalent qui peut aider les entreprises à regrouper, stocker, analyser et partager leurs données.
L’un des principaux avantages de Redshift est sa simplicité tout en étant extrêmement puissant, il est aujourd’hui également serverless. Auparavant, il fallait des mois pour mettre en place un Data Warehouse et le rendre opérationnel. Ce n’est plus le cas aujourd’hui !
Vous pouvez mettre en place un cluster Redshift, l’alimenter et commence à analyser vos données avec un outil comme Amazon QuickSight en quelques heures.
En savoir plus !
EMR
Amazon EMR est une plateforme de Big Data dans le Cloud utilisée par les entreprise pour exécuter des tâches de traitement de données distribuées à grande échelle, des requêtes SQL interactives et des applications de Machine Learning sur base de frameworks open source tels que Apache Spark, Apache Hive et Presto.
DynamoDB
Amazon DynamoDB est une base de données clé-valeur NoSQL entièrement gérée et sans serveur, conçue pour exécuter des applications hautes performances à n’importe quelle échelle. DynamoDB offre une sécurité intégrée, des sauvegardes continues, une réplication multi-régions automatisée, une mise en cache en mémoire et des outils d’exportation de données.
Kafka
Kinesis
Amazon Kinesis facilite la collecte, le traitement et l’analyse de données en streaming en temps réel, afin d’obtenir rapidement des informations stratégiques et de réagir rapidement. Amazon Kinesis offre des capacités cruciales pour traiter de façon économique des données en streaming à n’importe quelle échelle, ainsi que la possibilité de choisir les outils les mieux adaptés aux besoins de votre application.
Avec Amazon Kinesis, vous pouvez intégrer des données en temps réel, comme de la vidéo, de l’audio, des journaux d’applications, des flux de clics sur le site web et des données de télémétrie IoT pour l’apprentissage automatique, l’analyse et d’autres applications.