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Apache Druid: 1000+ QPS Facile pour l'Analyse

des Données

Apache Druid offre une puissance de 1000+ QPS pour l’analyse des données, ce qui rend plus facile et plus rapide que jamais la prise de décision basée sur des données.

Les cas d’utilisation des analytics évoluent avec une augmentation du volume et des requêtes à faible latence. Mais l’échelle des analytics pour les requêtes à haut QPS nécessite une certaine considération. Si vos requêtes récupèrent des lignes simples dans des tables avec peu de colonnes ou de lignes ou agrègent une petite quantité de données, alors virtuellement n’importe quelle base de données peut répondre à vos exigences QPS.

Mais les choses deviennent difficiles si vous avez une application d’analytique (ou prévoyez en construire une) qui exécute beaucoup d’agrégations et de filtres sur des données à haute dimension et à haute cardinalité à grande échelle. Le genre d’application où beaucoup d’utilisateurs devraient pouvoir poser n’importe quelle question et obtenir leurs réponses instantanément sans contraintes sur le type de requêtes ou la forme des données.

Testing is a key factor in scaling analytics for high QPS. It’s important to understand the performance of your analytics application under different scenarios. This will help you identify bottlenecks and optimize your queries for better performance.

Les cas d’utilisation d’analytique évoluent avec des requêtes à haut volume et à faible latence. Mais le passage à l’échelle des analyses pour des requêtes élevées par seconde (QPS) nécessite une certaine prise en compte. Si vos requêtes récupèrent des lignes simples dans des tables avec peu de colonnes ou de lignes ou agrègent une petite quantité de données, alors pratiquement n’importe quelle base de données peut répondre à vos exigences QPS.

Mais les choses deviennent difficiles si vous avez une application d’analytique (ou prévoyez d’en construire une) qui exécute de nombreuses agrégations et filtres sur des données à haute dimension et à haute cardinalité à l’échelle. Le genre d’application où de nombreux utilisateurs devraient pouvoir poser n’importe quelle question et obtenir leurs réponses instantanément sans contraintes sur le type de requêtes ou la forme des données.

Le test est un facteur clé pour passer à l’échelle des analyses pour des QPS élevés. Il est important de comprendre les performances de votre application d’analytique dans différents scénarios. Cela vous aidera à identifier les goulots d’étranglement et à optimiser vos requêtes pour une meilleure performance.

Source de l’article sur DZONE

L'IA et l'IA générative : le voyage et le fonctionnement.

L’IA et l’IA générative sont des technologies qui offrent de nouvelles possibilités de voyage et de fonctionnement. Découvrons ensemble leurs avantages et leurs limites.

Ces dernières années, les technologies et services de pointe ont considérablement changé leurs directions, dynamiques et cas d’utilisation. Il est clair que la dernière vague d’adoption technologique mondiale par les industries est submergée par l’intelligence artificielle (IA) et ses différentes formes. L’IA s’intègre de plus en plus dans le tissu de notre vie quotidienne, changeant la façon dont nous vivons et travaillons. Cet article discute des bases de l’IA / ML, de son utilisation, de l’évolution de l’IA générative, de l’ingénierie prompte et de LangChain.

Machine Learning (ML) is a subset of AI that uses algorithms to learn from data and make predictions. ML algorithms are used to identify patterns in large datasets and then use those patterns to make predictions about future data. ML algorithms can be used to identify customer preferences, detect fraud, and recommend products.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle (IA) est la capacité de simuler l’intelligence humaine et les processus de pensée tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Il peut effectuer des tâches complexes qui historiquement ne pouvaient être effectuées que par des humains. Grâce à l’IA, un système non humain utilise des approches mathématiques et logiques pour simuler la raisonnement que les gens utilisent pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.

L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre des données et effectuer des prédictions. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et ensuite utiliser ces modèles pour effectuer des prédictions sur des données futures. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les préférences des clients, détecter la fraude et recommander des produits.

L’évolution de l’intelligence générative et le LangChain

L’intelligence générative (GI) est une forme avancée d’IA qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de générer des résultats sans être explicitement programmés pour le faire. Les systèmes GI peuvent apprendre à partir de données complexes et générer des résultats qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions ou même créer des produits. Les systèmes GI sont utilisés pour la recherche, le développement de produits, la prise de décision et la gestion des bases de données.

Le LangChain est une technologie basée sur l’IA qui permet aux systèmes informatiques d’analyser les données textuelles et de les transformer en informations utiles. Le LangChain peut être utilisé pour extraire des informations à partir de documents, d’articles, de messages et même de conversations. Il peut également être utilisé pour générer des rapports, des recommandations et des prédictions basés sur les données textuelles.

En conclusion, l’IA et l’apprentissage automatique sont en train de révolutionner le monde numérique. Les technologies telles que l’intelligence générative et le LangChain offrent aux entreprises une variété de possibilités pour tirer parti des données et améliorer leurs opérations. Ces technologies sont en train de transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs bases de données.

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Ne Pas Arrêter les Threads !

Ne pas arrêter les threads ! C’est une bonne pratique pour maintenir la stabilité et l’efficacité de votre programme. Apprenons à les gérer correctement !

Je dédie cet article à László Fekete, mon ancien patron et directeur chez T-Mobile Hongrie. Il joue un rôle significatif dans cette histoire car c’est lui qui a pris la décision d’annuler notre contrat. Je dois reconnaître qu’il a pris la bonne décision et que c’était la bonne voie à suivre.

Je dédie cet article à László Fekete, mon ancien patron et directeur chez T-Mobile Hongrie. Il joue un rôle significatif dans cette histoire car c’est lui qui a pris la décision d’annuler notre contrat. Je dois reconnaître qu’il a pris la bonne décision et que c’était le bon choix.

Cependant, je me souviens aussi de moments où il semblait moins préoccupé par sa santé, négligeant ses niveaux de pression artérielle et de cholestérol, malgré mes inquiétudes, que nous avons discutées à plusieurs reprises. Malheureusement, László est décédé en 2017 à l’âge prématuré de 57 ans à cause d’une crise cardiaque. C’est un rappel brutal de l’importance de prendre soin de notre bien-être et de ne pas négliger les signes d’avertissement.

Les bases de données sont un outil très précieux pour les entreprises. Elles peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les clients, les produits, les services et bien plus encore. Elles peuvent également être utilisées pour effectuer des analyses et des prévisions sur les tendances du marché et les performances des entreprises. Les bases de données peuvent également être utilisées pour surveiller les performances des employés et des systèmes informatiques, ainsi que pour gérer les processus métier. Les bases de données sont donc un outil très utile pour les entreprises qui souhaitent améliorer leurs performances et leur productivité.

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Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

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Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

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Garder son emploi, mais pas le même.

Garder son emploi est une décision difficile à prendre lorsque l’on souhaite changer de métier, mais c’est possible ! Découvrez comment.

## Est-ce que le examen OCP a encore du sens?

Récemment, j’ai consacré trois articles à mon étude réticente pour l’examen OCP-17 Java, en donnant des conseils sur la façon de rendre l’effort moins pénible. Je ne l’ai pas encore passé. Avec chaque nouvelle avancée en assistance à la programmation IA, affiner vos compétences en tant que compilateur humain me semble de plus en plus anachronique. C’était toujours un acte de masochisme, mais je suis de plus en plus convaincu qu’il n’y a aucun avantage professionnel à devenir bon dans quelque chose que la machine est supérieure. Je concède que toute poursuite peut être bénéfique ou agréable pour des raisons autres que la simple utilité, mais en tant que développeur, je suis payé pour être productif. Passer un bon moment au travail est un plus, et les compétences que l’OCP exige ne sont pas mon idée de plaisir.

De nombreuses tâches intellectuelles qui sont difficiles pour les humains sont faciles pour les ordinateurs (échecs, arithmétique, apprentissage par cœur) et le sont depuis des décennies. Nous avons inventé les langages de programmation de haut niveau et la collecte des déchets car les êtres humains sont terribles pour inverser les bits et gérer la mémoire. La feuille de route des langages informatiques et des outils est celle de l’abstraction croissante. GitHub Copilot et ses semblables ne sont que la prochaine étape inévitable pour éliminer la complexité accidentelle.

Bien que je sois un développeur expérimenté, je n’ai pas le temps ou l’envie de passer des heures à apprendre des concepts qui ne sont pas directement liés à mon travail quotidien. De plus, je ne vois pas l’intérêt de passer un examen qui ne me donnera pas une certification reconnue par l’industrie. Cependant, je suis conscient que l’utilisation des données est essentielle pour les développeurs modernes. Les données sont utilisées pour prendre des décisions, améliorer les performances et créer des produits innovants. Les développeurs doivent être à l’aise avec les bases de données, l’analyse des données et le traitement des données. Les compétences en matière de données sont très recherchées par les employeurs et peuvent être acquises par le biais d’un cours ou d’une formation en ligne.

Je pense que les développeurs doivent se concentrer sur leurs compétences en matière de données plutôt que sur l’apprentissage d’un langage de programmation spécifique. Les technologies évoluent rapidement et il est important de rester à jour. Les développeurs doivent être en mesure d’utiliser les technologies les plus récentes et les plus pertinentes pour leurs projets. Les compétences en matière de données sont essentielles pour réussir dans ce domaine et devraient être une priorité pour tout développeur.

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Traitement de flux supérieur : l'impact d'Apache Flink sur l'architecture Data Lakehouse.

Le traitement de flux supérieur est une technologie qui offre de nombreux avantages aux entreprises. Apache Flink est l’un des principaux outils pour exploiter pleinement les avantages de l’architecture Data Lakehouse.

« Explorer le Paradigme du Data Lakehouse: Une Solution Prometteuse pour les Décisions Basées sur les Données »

Dans l’ère de la prise de décision basée sur les données, le paradigme du Data Lakehouse est apparu comme une solution prometteuse, réunissant le meilleur des data lakes et des data warehouses. En combinant la scalabilité des data lakes avec les fonctionnalités de gestion des données des entrepôts, les Data Lakehouses offrent une infrastructure de données hautement scalable, agile et rentable. Ils fournissent un support robuste pour les charges de travail analytiques et opérationnelles, permettant aux organisations d’extraire plus de valeur de leurs données.

Dans nos articles précédents, nous avons exploré en profondeur le concept des Data Lakehouses. Data Lakehouses: The Future of Scalable, Agile, and Cost-Effective Data Infrastructure a posé les bases en mettant en évidence les principaux avantages commerciaux des lakehouses. A New Era of Data Analytics: Exploring the Innovative World of Data Lakehouse Architectures a examiné de plus près les aspects architecturaux des lakehouses, tandis que Delta, Hudi et Iceberg: The Data Lakehouse Trifecta se sont concentrés sur les trois principales solutions lakehouse: Delta Lake, Hudi et Iceberg.

Afin de mieux comprendre comment le Data Lakehouse peut être mis en œuvre dans un environnement d’entreprise, nous allons maintenant examiner le processus de testing. Le testing est un élément essentiel du développement logiciel et est également très important pour l’implémentation réussie des Data Lakehouses. Le processus de testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont conformes aux exigences et aux spécifications fonctionnelles et techniques. Il permet également de vérifier que le système est prêt à être mis en production et qu’il fonctionne correctement.

Le testing des Data Lakehouses peut être divisé en trois étapes principales : la vérification des fonctionnalités, la validation des performances et la validation des données. La vérification des fonctionnalités consiste à vérifier que toutes les fonctionnalités du système sont correctement implémentées et qu’elles répondent aux exigences et aux spécifications fonctionnelles. La validation des performances consiste à vérifier que le système est capable de gérer le volume et la variété des données et qu’il est capable de fournir les résultats attendus dans les délais impartis. Enfin, la validation des données consiste à vérifier que les données sont correctement stockées et accessibles dans le système.

Le processus de testing des Data Lakehouses est essentiel pour s’assurer que le système est conforme aux exigences et qu’il fonctionne correctement. Il permet aux organisations d’identifier et de résoudre rapidement tout problème avant la mise en production, ce qui permet d’améliorer la qualité du système et d’accroître sa fiabilité. En outre, le testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont prêts à être mis en production et qu’ils sont capables de fournir les résultats attendus.

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Diageo, Maersk, Versuni et Fitcoin choisissent les innovations clés en main de SAP pour révolutionner leur business model et accélérer la transformation.

SAPPHIRE Barcelone — Mercredi 24 mai 2023 – Aujourd’hui, à l’occasion du salon SAP SAPPHIRE à Barcelone, en Espagne, SAP SE (NYSE : SAP) a dévoilé une série de partenariats stratégiques avec des entreprises internationales illustrant la manière dont SAP transforme leurs modèles d’entreprise, améliore la qualité de l’expérience client, crée les fondations pour l’innovation et la croissance, et promeut positivement le bien-être physique et mental grâce au lancement d’une plateforme de bien-être en entreprise.

Vous trouverez ci-dessous un résumé des annonces.

 

Diageo réalise son plus gros investissement technologique pour standardiser ses pratiques dans le monde entier 

Diageo, producteur de Guinness, Smirnoff et Johnnie Walker, s’est associé à SAP et IBM Consulting dans le cadre d’un programme de plusieurs millions de dollars. Cela constitue le plus gros investissement de Diageo dans sa technologie et ses services à ce jour.

Le programme pluriannuel aidera Diageo à :

  • Améliorer l’interaction entre les clients et les fournisseurs, grâce à la mise en œuvre de solutions d’automatisation et de flux de travail avancés.
  • Transférer l’organisation mondiale vers une plateforme opérationnelle unique, en améliorant l’efficacité de l’architecture informatique et de son modèle de soutien technologique.
  • Transformer les rapports de performance, afin d’obtenir une meilleure vision pour maximiser les opportunités commerciales.
  • Poursuivre la numérisation de son environnement de contrôle et de conformité, afin de rendre l’entreprise plus robuste et plus résistante.
  • Adopter des modes de fonctionnement standardisés permettant une plus grande agilité et une plus grande flexibilité dans la manière dont Diageo répond aux tendances émergentes du marché.

 

Diageo mettra en oeuvre le nouveau modèle basé sur le cloud, RISE with SAP S/4HANA Cloud, dans 180 pays, en veillant à ce que son infrastructure informatique soit simplifiée et prise en charge de manière unifiée.

Ce programme de transformation positionnera Diageo à la pointe des prestations de services clients et améliorera sa résilience dans un contexte où les attentes des consommateurs mutent et où le contexte économique est en évolution constante, créant les bases d’une entreprise prête à faire face aux défis d’avenir. Cet effort de normalisation et d’automatisation permettra à Diageo de suivre les commandes de ses clients en temps réel à l’échelle mondiale, et d’identifier de nouvelles opportunités commerciales dans les secteurs on trade et off trade.

IBM Consulting, partenaire de longue date de SAP et de Diageo, a été sélectionné pour diriger la mise en œuvre de RISE avec SAP S/4HANA Cloud.

 

Maersk utilise SAP Business Technology Platform pour accélérer sa transformation stratégique

La plus grande société de transport maritime par conteneurs au monde a réalisé des progrès significatifs dans sa transformation numérique en utilisant SAP Business Technology Platform pour accélérer son orientation stratégique ainsi que pour automatiser, accroître l’efficacité et la facilité d’utilisation des processus de gestion.

Avec un large éventail de domaines d’activité, notamment le transport maritime par conteneurs, les terminaux portuaires, la logistique et la chaîne d’approvisionnement, Maersk, dont le siège est au Danemark, exploite plus de 700 navires et couvre environ 343 ports dans plus de 100 pays à travers le monde. D’un point de vue stratégique, Maersk est en train de passer du statut de compagnie maritime à celui de fournisseur de chaîne d’approvisionnement de bout en bout.

Concrètement, Maersk a utilisé SAP BTP pour développer et mettre en œuvre des applications et des solutions dans des domaines tels que :

  • Gestion du crédit client : Auparavant, le processus comportait beaucoup d’activités manuelles, ce qui pouvait entraîner des erreurs et des retards. Désormais, Maersk utilise SAP BTP pour automatiser et personnaliser son processus de gestion du crédit client.
  • Rapprochement des comptes fournisseurs : Maersk a utilisé la plateforme d’automatisation de SAP BTP et l’automatisation intelligente des processus robotiques (SAP iRPA) pour effectuer des actions automatisées telles que l’analyse des courriels et l’extraction des pièces jointes, la conversion des données non structurées en données structurées et l’intégration d’une logique de validation dans les procédures au sein de la plateforme SAP BTP, réduisant ainsi les processus manuels dans les centres de services partagés de Maersk.
  • Garanties de trésorerie : Auparavant, ce processus nécessitait beaucoup de papier et pouvait entraîner des problèmes de qualité des données, ce qui entraînait des retards. Désormais, grâce à SAP BTP, Maersk a automatisé le processus et créé deux rôles spécifiques : le demandeur de garantie bancaire et l’approbateur. La solution comprend également l’intégration avec des banques externes.
  • Libération du fret par le client : Maersk a également des clients qui sont des clients de fret, c’est-à-dire qu’ils paient avant que le fret ne soit libéré. Cela nécessite un processus très délicat pour s’assurer que le paiement ait été reçu avant que la cargaison ne soit libérée. Le processus est déclenché par plusieurs systèmes back-end. Grâce à l’IA intégrée et à l’automatisation des processus dans SAP BTP, le paiement est associé à la facture, au document de transport et aux opérations de dédouanement du conteneur. Maersk a créé un quota de confiance IA qui autorise automatiquement si tout est correct à 100 %.
  • Planification et analyse : L’ensemble de la finance, de la planification et de l’analyse de Maersk est en train d’être transféré vers SAP Analytics Cloud. Cela permet à Maersk de fournir une planification et une analyse financières de bout en bout, y compris la budgétisation et les prévisions.

 

Versuni crée une base solide pour l’innovation et la croissance avec SAP et TCS

Versuni, qui regroupe les marques d’appareils électroménagers les plus renommées au monde, s’est engagé dans la refonte de son architecture technologique en 18 mois. Avec RISE with SAP et Tata Consultancy Services (TCS) comme partenaire stratégique, Versuni a migré vers un environnement SAP complet dans 55 pays et dans les temps impartis, et ce, avec SAP S/4HANA comme base pour l’innovation et la croissance.

Versuni a été confronté à un défi de taille. En l’espace de 18 mois seulement, il fallait créer une base solide – un “minimum viable product” – pour les opérations et la croissance de l’entreprise. Pour y parvenir, Versuni a lancé le programme Exuviate. Il s’agit d’une référence au processus par lequel les animaux tels que les insectes, les reptiles et certains mammifères se débarrassent de leur vieille peau ou coquille trop étroite pour les laisser se développer. Le programme était basé sur les principes “SAP, unless” et “cloud, unless”, et utilisait RISE with SAP pour faire la transition vers l’ERP dans le cloud. L’objectif est de créer une entreprise axée sur le numérique, qui stimule l’innovation et la croissance grâce à une prise de décision fondée sur les données.

Versuni, qui s’appuie sur SAP depuis plus de 30 ans en utilisant la suite d’applications de SAP, a bénéficié de processus intégrés de bout en bout, d’une gestion robuste des données et d’analyses avancées et d’intelligence artificielle. Ces composants sont essentiels pour stimuler l’innovation, l’efficacité opérationnelle et offrir de meilleures analyses.

Le plus grand défi consistait à établir les fondations nécessaires à la gestion et à l’expansion de l’entreprise dans un délai très serré de 18 mois. Versuni a remplacé ou supprimé tous les systèmes, de la messagerie électronique à la comptabilité, du marketing à la production et de la chaîne d’approvisionnement aux services de relation avec les clients. Il s’agissait du plus grand programme de ce type, où que ce soit et dans n’importe quel secteur d’activité.

Le programme comprenait la mise en œuvre de 40 nouveaux réseaux, le remplacement de 4 700 ordinateurs portables et de bureau, plus de 60 nouvelles applications dans le cloud, la migration de plus de 300 objets de données, la refonte de 400 rapports et de 3 500 processus. Versuni a réussi à passer à la SAP Best of Suite dans les délais impartis. Le 1er mai 2023, Versuni a mis en service ce nouvel environnement à l’échelle mondiale en une seule fois.

 

Fitcoin lance un projet pilote avec l’Université de Californie

Fitcoin a lancé une plateforme de bien-être développée sur la base de la technologie SAP qui permet de gagner une monnaie virtuelle en pratiquant une activité sportive. Cette monnaie est échangeable contre des récompenses destinées à améliorer la santé de ses usagers. La plateforme de bien-être  Fitcoin business, qui promeut positivement le bien-être physique et mental, démarre un projet pilote avec l’UC Davis, qui fait partie de l’université de Californie.

Le concept de Fitcoin est intelligent et innovant. Les utilisateurs épargnent une monnaie numérique (Fitcoins) via une application sur leur smartphone, accumulable en réalisant des exercices sportifs comme de la marche et du vélo. Les utilisateurs peuvent ensuite échanger les Fitcoins épargnés contre des récompenses saines qu’ils choisissent eux-mêmes dans le catalogue Fitcoin en ligne sur leur smartphone.

 

Christian Klein, PDG de SAP, conclut : “Partout dans le monde, la réussite de nos clients dépend de leur capacité à innover pour surmonter les bouleversements de marché, l’évolution des cadres réglementaires et les pénuries de compétences. Les partenariats que nous avons dévoilés à l’occasion de SAP SAPPHIRE illustrent le rôle que notre technologie révolutionnaire joue chaque jour pour aider nos clients à prospérer. Qu’il s’agisse d’automatisation axée sur la connaissance, de simplification de plateforme technologique, d’amélioration de l’expérience client ou de celle des employés, nous sommes là pour aider nos clients à relever les défis auxquels ils sont confrontés”.

 

Guide des actualités SAP SAPPHIRE 2023

Plus de détails sur les nouveautés, les lancements et les annonces dans le Sapphire News Guide.

Visitez le SAP News Center. Suivez SAP sur Twitter @SAPNews.

FIN

A propos de SAP en France

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.

Contact presse – Sylvie Léchevin – sylvie.lechevin@sap.com – sap@the-arcane.com

 

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Source de l’article sur sap.com

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

Source de l’article sur DZONE

Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

Construire le prochain Data Lakehouse pour obtenir une performance 10X plus rapide est un défi passionnant. Nous devons trouver des moyens innovants pour exploiter les technologies de données modernes.

Unification: La Nouvelle Paradigme du Data Lakehouse

unifying data, unifying analytics, and unifying governance.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je peux dire que le concept de data lakehouse est un paradigme révolutionnaire. Il a été défini par Bill Inmon il y a plus de 30 ans comme « une collection intégrée, non volatile et à temps variable de données à des fins de prise de décision ». Cependant, les premiers data warehouses étaient incapables de stocker des données hétérogènes massives, ce qui a conduit à la création des data lakes.

Aujourd’hui, le data lakehouse est une architecture de gestion de données ouverte dotée de puissantes capacités d’analyse et de gouvernance des données, d’une grande flexibilité et d’un stockage ouvert. Si je devais utiliser un seul mot pour décrire le data lakehouse de nouvelle génération, ce serait unification : unifier les données, unifier l’analyse et unifier la gouvernance.

Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de leurs données. Il permet aux entreprises d’accéder à des informations précieuses et d’utiliser des outils d’analyse avancés pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce au data lakehouse, les entreprises peuvent facilement intégrer des données hétérogènes et obtenir des informations exploitables pour leurs activités. De plus, le data lakehouse offre une meilleure visibilité sur les données et une meilleure sécurité grâce à des fonctionnalités de codage avancées.

En conclusion, le data lakehouse est une solution innovante qui offre aux entreprises une meilleure gestion et une meilleure analyse des données. Il permet aux entreprises de tirer parti de leurs données pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer leurs activités. Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui cherchent à intégrer des données hétérogènes et à utiliser des outils d’analyse avancés pour améliorer leurs performances.

Source de l’article sur DZONE

WALLDORF (Allemagne), le 8 mars 2023. SAP SE (NYSE: SAP) annonce des innovations majeures et des partenariats clés dans le domaine de la data, pour permettre aux clients d’accéder aux données critiques de leur entreprise, venant ainsi accélérer la compréhension des informations et améliorer leur prise de décision. SAP lance la solution SAP® Datasphere, la dernière génération de solutions de gestion de données, qui permet aux clients d’accéder facilement aux informations business directement exploitables dans l’ensemble du paysage de la data. SAP annonce également son partenariat avec des entreprises leaders dans les secteurs de la data et de l’IA – Collibra NV, Confluent Inc., DataBricks Inc. et DataRobot Inc. – afin d’enrichir SAP Datasphere et permettre aux entreprises de concevoir une architecture de données unifiée, combinant en toute sécurité les données SAP et non-SAP.

Jusqu’à aujourd’hui, l’accès et l’utilisation des données constituaient un réel défi au vu de la complexité de leur localisation et de leur système, qu’elles soient chez des fournisseurs de cloud computing, de data ou en site propre. Les clients devaient extraire les données depuis leurs sources d’origine et les exporter vers un point central, perdant au passage un aspect essentiel de leur contexte métier, et ne le récupérant qu’au prix d’efforts intenses sur le plan informatique. Avec ces annonces, SAP Datasphere met fin à cette « taxe cachée » sur la data, permettant aux clients de construire leur architecture de données qui fournit rapidement des informations significatives, tout en préservant le contexte et la logique de l’organisation.

« Les clients SAP générant 87% du commerce total mondial, les données SAP font partie des actifs business les plus précieux de l’entreprises et sont contenues dans les fonctions les plus déterminantes d’une organisation : de la fabrication aux chaînes d’approvisionnement, en passant par la finance, les ressources humaines et bien plus encore » a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et Membre Exécutif du Board de SAP. « Nous voulons aider nos clients à passer à la vitesse supérieure pour intégrer facilement, et en toute confiance, les données SAP avec les données non-SAP provenant d’applications et de plateformes tierces, afin de débloquer des informations et des connaissances entièrement nouvelles pour que la transformation digitale atteigne un autre niveau. »

 

SAP Datasphere

Disponible dès aujourd’hui, SAP Datasphere est la nouvelle génération de SAP Data Warehouse Cloud. Elle permet aux professionnels de la data de fournir un accès évolutif aux données critiques de l’entreprise. Grâce à une expérience simplifiée pour l’intégration, le catalogage, la modélisation sémantique, le stockage et la virtualisation des données, SAP Datasphere permet aux professionnels de la data de faciliter la distribution des données critiques de l’entreprise en préservant le contexte et la logique de cette dernière, avec une vision 360° de l’ensemble des données de l’organisation. SAP Datasphere s’appuie sur SAP Business Technology Platform (BTP), intégrant de solides fonctionnalités en termes de sécurité pour l’entreprise : base de données, cryptage, gouvernance. Aucune étape ou migration supplémentaire n’est requise pour les clients actuels de SAP Data Warehouse Cloud, qui bénéficieront automatiquement des nouvelles fonctionnalités de SAP Datasphere dans leur environnement produit. Ces nouvelles fonctionnalités comprennent le catalogage des données qui permet de les découvrir et de les gérer automatiquement, de simplifier leur réplication avec une mise à jour en temps réel, et d’améliorer leur modélisation pour conserver la richesse du contexte métier dans les applications SAP. D’autres fonctionnalités d’intégration d’applications reliant les données et les métadonnées des applications SAP Cloud à SAP Datasphere sont prévues.

Messer Americas, leader mondial dans le domaine des gaz industriels et médicaux en Amérique du Nord et du Sud, avait besoin d’un accès simple et sécurisé aux données SAP et non SAP au sein de son organisation pour améliorer la prise de décision – pilotée par les données – et de libérer les ressources informatiques afin qu’elles se concentrent sur des tâches plus stratégiques. Grâce à SAP Datasphere, Messer Americas a construit une architecture moderne de données qui préserve le contexte de ses données d’entreprise.

« SAP Datasphere simplifie notre vue d’ensemble de la data et renforce notre confiance dans les données que nous utilisons tous les jours, ce qui nous permet de mieux répondre aux besoins de l’entreprises » explique David Johnston, Chief Information Officer de Messer Americas. « Nous sommes en mesure de réagir plus rapidement aux changements émergents de l’offre et de la demande, ce qui se traduit par une meilleure gestion des stocks, un meilleur service client et l’optimisation de notre chaîne logistique ».

 

Partenariats stratégiques

SAP et ses nouveaux partenaires open data aideront des centaines de millions d’utilisateurs à travers le monde à prendre des décisions stratégiques fondées sur des quantités massives de données. Les partenaires stratégiques de SAP apportent leur talent unique, issu de leur écosystème, et permettent aux clients de combiner toutes leurs données comme jamais auparavant.

« Tout le monde souhaite avoir accès aux données SAP, c’est pourquoi il est absolument nécessaire de prendre le meilleur des fournisseurs technologiques pour mettre en place une stratégie complète autour de la data », a déclaré Dan Vesset, Vice-Président du Groupe IDC, chargé des analyses et études de marché sur la data. « Les organisations vivent aujourd’hui dans un monde où la lecture de données multi-cloud, multifournisseurs, hors et sur site est la norme. SAP adopte une nouvelle approche en s’associant à un groupe restreint de partenaires de premier plan, traitant les données tierces comme des citoyens de tout premier ordre afin de mieux répondre aux besoins des clients. »

 

A propos des partenaires

  • Collibra prévoit une intégration sur mesure avec SAP, permettant aux clients de mettre en place une stratégie de gouvernance d’entreprise, en construisant un catalogue de données complet, avec un historique sur l’ensemble de leurs données, qu’il s’agisse à la fois de données SAP et non SAP. Collibra rend les données fiables et accessibles à l’ensemble de l’entreprise.
  • Confluent prévoit de connecter sa plateforme de streaming de données, permettant aux entreprises de débloquer des données business précieuses et de les connecter à des applications externes en temps réel. L’offre cloud native de Confluent est la plateforme de référence pour les données dynamiques, permettant un flux illimité en temps réel provenant de diverses sources au sein de l’organisation.
  • Les clients de DataBricks peuvent intégrer leur Data Lakehouse à SAP afin de partager les données tout en préservant leur sémantique et les aide ainsi à simplifier leur vue d’ensemble.
  • DataRobot permet aux clients d’exploiter les capacités d’apprentissage automatique multimodales sur SAP Datasphere et de les intégrer directement dans leur bases, quelle que soit la plateforme cloud où elles sont stockées.

 

A propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

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Source de l’article sur sap.com