Vers l’Appliance SMP
Malgré tout, dès lors que l’on parle de volumétrie de plus d’1 To et d’un nombre important d’utilisateurs, les IT sont confrontés à des problématiques parfois ardues de paramétrage. Frank Sidi rappelle ainsi que « Lorsqu’on installe un projet décisionnel
Les avantages de l’approche appliance
sur les architectures non appliance, on doit ‘tuner’ (autrement dit régler précisément) le système, ‘tuner’ le système relationnel, ‘tuner’ le système d’entrées/sorties (les I/O). Il faut notamment gérer un alignement au niveau des disques qui soit parfait. C’est une opération d’autant plus complexe que la volumétrie est importante et que le nombre de requêtes est important… ».
Face à cette problématique, l’approche Appliance présente un avantage flagrant : « Dans une appliance tout ce réglage est déjà pré-réalisé. Une appliance, c’est du clé en main, où l’on trouve à la fois du hardware, du software, de l’inter connectique réseau, des disques le tout complètement préconfiguré, optimisé et prêt à démarrer ».
« La notion d’appliance, c’est vraiment celle d’un accélérateur » explique aussi Bertrand Audras, « La démarche Appliance permet d’accélérer tout le processus d’adoption et de déploiement. En particulier tout le dimensionnement : les garanties de performances et de bande passante sont déjà traitées en amont ». L’appliance est avant tout une garantie de performance qui se traduit souvent par un TCO plus attractif.
Appliance MPP
Sur les projets les plus ambitieux, sur des volumétries qui se chiffrent en centaine de Teraoctets voire en Pétaoctets, l’approche très « Scale-In » du SMP ne suffit pas. Il faut opter pour une approche de type « Scale-Out » dans la quelle on utilise de multiples machines pour diviser le problème et répartir la charge sur les unités de parallélisme, chaque unité adressant une partie du problème soumis. Dans une requête posée à une architecture MPP composée de 32 nœuds, chaque nœud prendra en compte un trente-deuxième du travail, tous les nœuds travaillant simultanément à la résolution de la requête. Pour Gérard Haudiquert, architecte Data Warehouse chez Bull : « dans les grands projets Data Warehouse on part d’un point A pour aller vers un point B qu’on ne sait pas situer dans le temps. Le Data Warehouse doit donc être « scalable » pas uniquement techniquement mais aussi en fonction de son besoin et de son utilisation. Le MPP répond à ce besoin de performances et de scalabilité (montée en charge) ».
SQL Server Fast TrackMicrosoft dispose depuis quelques mois d’une architecture de référence de décisionnel pour de l’Appliance sous SQL Server en mode SMP : le programme SQL Server Fast Track Data Warehouse. Il définit en fonction du nombre de cœurs le nombre de cartes HBA, la configuration Fiber Chanel, l’alignement des LUN nécessaires pour tirer un débit I/O optimal sur cette architecture. Fast Track est donc à la fois une référence d’architecture SMP et un label. C’est un accélérateur de processus et un réducteur de risque : lorsqu’il met en place une solution FastTrack, le client a la garantie qu’à la fois le constructeur et l’éditeur ont travaillé ensemble pour bâtir une plateforme optimale et pré-réglée. |
Madison« L’approche MPP et Appliance, issu du rachat très stratégique de DATAllegro, permettra bientôt à SQL Server d’accéder à des volumétries de plusieurs centaines de Téraoctets voire même d’aborder le Pétaoctet ». C’est en ces termes que Frank Sidi explique le « Projet Madison ». « C’est le Data Warehouse de demain. C’est une technologie mature et opérationnelle qui s’appuie sur des composants standards ». Madison est l’adaptation en « .NET » et SQL Server de la technologie d’Appliance MPP imaginée par DATAllegro. C’est un ensemble composé d’un cœur applicatif (le Control Node) qui découpe les traitements pour les disséminer et les exécuter en parallèle sur un certain nombre de Compute Node ou Database Node. Le Control Node communique avec les Database Nodes (et les Database Nodes communiquent entre eux) au travers de l’infiniband à des débits de l’ordre de 500 Go par minute ! C’est du MPP avec une approche « Ultra Share No Sync » : chaque Database Node a sa mémoire, ses CPU, ses disques locaux, son environnement et son SAN. « Toutefois cette architecture est totalement transparente pour l’utilisateur : celui-ci se connecte à son outil de gestion habituel de SQL Server, comme sur un SQL Server classique. C’est le système Madison qui se charge de découper et partitionner de façon totalement automatique à la fois les databases et les tables » explique Gérard Haudiquert. « La force de Madison réside dans une répartition des données totalement automatisée et une répartition très efficace totalement parallélisée de chaque requête. Le système se débrouille tout seul. Dans ces architectures on divise très rapidement par 32 le temps de balayage séquentiel des données. Et ceci avant même de mettre en place la moindre optimisation logique au niveau des bases ou des requêtes. » |
Téléchargez cette ressource
Mac en entreprise : le levier d’un poste de travail moderne
Ce livre blanc répond aux 9 questions clés des entreprises sur l’intégration du Mac : sécurité, compatibilité, gestion, productivité, coûts, attractivité talents, RSE et IA, et l’accompagnement sur mesure proposé par inmac wstore.
Les articles les plus consultés
Les plus consultés sur iTPro.fr
- Alliée ou menace ? Comment l’IA redessine le paysage cyber
- Top 5 du Baromètre de la cybersécurité 2025 : entre confiance et vulnérabilités persistantes
- Analyse Patch Tuesday Février 2026
- Entamer la transition vers la cryptographie post quantique est prioritaire
Articles les + lus
Pourquoi Shopify Plus s’impose dans la transformation du e-commerce B2B
Quand l’innovation échappe à ses créateurs: Comment éviter l’effet Frankenstein à l’ère de l’IA
Alliée ou menace ? Comment l’IA redessine le paysage cyber
CES 2026 : l’IA physique et la robotique redéfinissent le futur
Les 3 prédictions 2026 pour Java
À la une de la chaîne Tech
- Pourquoi Shopify Plus s’impose dans la transformation du e-commerce B2B
- Quand l’innovation échappe à ses créateurs: Comment éviter l’effet Frankenstein à l’ère de l’IA
- Alliée ou menace ? Comment l’IA redessine le paysage cyber
- CES 2026 : l’IA physique et la robotique redéfinissent le futur
- Les 3 prédictions 2026 pour Java
