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Analyse de log : Elasticsearch vs Apache Doris

Analyse de log : Elasticsearch vs Apache Doris

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L’analyse de log est un domaine très important pour comprendre le comportement des utilisateurs. Découvrons comment Elasticsearch et Apache Doris se comparent dans ce domaine.

Les journaux : une partie majeure des actifs de données d’une entreprise

1. Logs should be collected from all sources in a timely manner. This includes both system logs and application logs.

2. Logs should be normalized, so that they can be easily searched and analyzed.

3. Logs should be stored in a secure and reliable way.

4. Logs should be analyzed in real-time, so that any suspicious activities can be detected quickly.

5. Logs should be used for data analysis, so that trends and patterns can be identified.

Le testing est une partie importante de l’actif de données d’une entreprise et apporte des avantages à celle-ci sur trois aspects : l’observabilité du système, la sécurité informatique et l’analyse des données. Les logs sont le premier recours pour le dépannage, la référence pour améliorer la sécurité du système et le gisement de données à partir duquel vous pouvez extraire des informations qui mènent à la croissance de l’entreprise.

Les logs sont les enregistrements séquentiels des événements dans le système informatique. Si vous réfléchissez à la façon dont les logs sont générés et utilisés, vous saurez à quoi devrait ressembler un système d’analyse des logs idéal :

1. Les logs doivent être collectés de toutes les sources de manière opportune. Cela inclut à la fois les logs système et les logs applicatifs.

2. Les logs doivent être normalisés, de sorte qu’ils puissent être facilement recherchés et analysés.

3. Les logs doivent être stockés de manière sûre et fiable.

4. Les logs doivent être analysés en temps réel, afin que toute activité suspecte puisse être détectée rapidement.

5. Les logs doivent être utilisés pour l’analyse des données, afin que les tendances et les modèles puissent être identifiés.

Le testing est un outil essentiel pour garantir que les logs sont collectés, normalisés, stockés et analysés correctement. En effet, le testing peut vous aider à identifier les problèmes qui peuvent affecter la qualité des données et à vérifier que les processus sont correctement mis en œuvre. Le testing peut également vous aider à déterminer si votre système est capable de réagir rapidement aux événements critiques et de détecter les activités suspectes.

Le testing peut également être utilisé pour vérifier que les données collectées sont cohérentes et complètes, afin que les analyses puissent être effectuées de manière fiable et précise. Enfin, le testing peut être utilisé pour vérifier que les données sont stockées de manière sûre et fiable, ce qui est essentiel pour une analyse des données fiable.

En conclusion, le testing est un outil essentiel pour garantir que les logs sont collectés, normalisés, stockés et analysés correctement. Il permet également de vérifier que les données collectées sont cohérentes et complètes, afin que les analyses puissent être effectuées de manière fiable et précise. Enfin, le testing peut être utilisé pour vérifier que les donné

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Architecture d'observabilité: Exemple de calculs financiers

Architecture d’observabilité: Exemple de calculs financiers

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L’architecture d’observabilité permet de calculer des données financières avec précision et efficacité. Découvrez un exemple de calculs financiers à travers cet article.

Technologies Cloud-Native : Comment les services de paiement sont-ils architecturés ? En 2020, j’ai présenté une série avec des insights issus de mises en œuvre réelles adoptant des technologies open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement. Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter de discuter de tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiements financiers.

La technologie cloud-native a changé la façon dont les services de paiement sont architecturés. En 2020, j’ai présenté une série d’informations issues de mises en œuvre réelles adoptant la technologie open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement.

Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiement financier.

Les données sont le moteur de l’observabilité cloud-native. Les données peuvent être collectées à partir de sources telles que les journaux, les métriques et les traces. Ces données peuvent être utilisées pour comprendre le comportement des applications et des services, identifier les problèmes et prendre des décisions informées. Une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut fournir des outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser ces données.

L’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

En conclusion, l’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin de surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

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Guide O11y : Sans observabilité, ce n'est que du code

Guide O11y : Sans observabilité, ce n’est que du code

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« Comprendre et améliorer la qualité et la performance de votre code est essentiel. Guide O11y vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant les outils nécessaires pour une observabilité optimale ! »

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai examiné la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les normes ouvertes disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux que vous pourriez rencontrer lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai regardé la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les standards ouverts disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux auxquels vous pourriez être confrontés lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Aujourd’hui, je vais parler du logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise pour collecter, stocker et analyser les données. Je vais également partager mon expérience personnelle et mes pensées sur la façon dont je me suis retrouvé à utiliser ce logiciel et ce que je pense qu’il fait bien.

Le logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise est appelé Prometheus. C’est un système open source qui a été créé par SoundCloud pour surveiller leur infrastructure cloud. Il est maintenant maintenu par la communauté open source et est largement utilisé par les entreprises pour surveiller leurs applications et leurs services. Prometheus est conçu pour collecter des métriques à partir de sources de données telles que des applications, des services et des systèmes d’exploitation. Il stocke ces métriques dans un format compact et peut être interrogé pour obtenir des informations sur la performance et la disponibilité des applications et des services.

Prometheus est un outil très puissant qui peut être utilisé pour surveiller tous les aspects d’une infrastructure cloud-native. Il peut être utilisé pour surveiller les performances des applications, les performances des services, la disponibilité des services et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour surveiller les performances des conteneurs et des microservices. Il offre une variété d’options de visualisation et de tableaux de bord pour afficher les données collectées par Prometheus. En outre, il offre une API REST qui peut être utilisée pour intégrer Prometheus à d’autres outils d’observabilité tels que Grafana ou Kibana.

J’utilise Prometheus depuis plusieurs années maintenant et je suis très satisfait de son fonctionnement. Il est très facile à configurer et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent surveiller leurs applications et leurs services. Il est également très flexible et peut être facilement intégré à d’autres outils d’observabilité. Enfin, il est open source, ce qui signifie qu’il est gratuit à utiliser et qu’il bénéficie du soutien de la communauté open source.

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Optimiser l'utilisation des ressources API avec limitation de taux et contrôles de régulation.

Optimiser l’utilisation des ressources API avec limitation de taux et contrôles de régulation.

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Apprenez à optimiser l’utilisation des ressources API avec des techniques de limitation de taux et de contrôles de régulation pour améliorer la productivité et la sécurité.

Comment optimiser l’utilisation des ressources API ?

Les API sont un composant essentiel dans le paysage numérique moderne, permettant aux applications d’interagir entre elles et d’accéder à des données provenant de différentes sources. Cependant, à mesure que le nombre d’applications qui dépendent des API continue de croître, il est de plus en plus crucial de s’assurer que les API peuvent gérer la charge et fonctionner efficacement. C’est là que l’optimisation de l’utilisation des ressources API entre en jeu.

L’utilisation des ressources API fait référence à l’utilisation de ressources telles que le CPU, la mémoire et la bande passante réseau par les API pour traiter les demandes entrantes. Si l’utilisation de ces ressources n’est pas optimisée, cela peut entraîner une mauvaise performance, des problèmes de stabilité et une mauvaise expérience utilisateur.

Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API. La première consiste à surveiller les performances des API afin de déterminer si elles sont surchargées ou sous-utilisées. Cela permet d’identifier les points faibles et de prendre les mesures nécessaires pour améliorer la performance des API. Une autre façon d’optimiser l’utilisation des ressources API est de mettre en œuvre des stratégies de mise en cache. Cela permet de réduire le nombre de requêtes envoyées aux API et d’améliorer le temps de réponse. Enfin, il est important d’utiliser des outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des ressources API et identifier les problèmes potentiels.

En somme, l’optimisation de l’utilisation des ressources API est essentielle pour assurer le bon fonctionnement des API et offrir une bonne expérience utilisateur. Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API, notamment la surveillance des performances, la mise en œuvre de stratégies de mise en cache et l’utilisation d’outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des données. En prenant ces mesures, vous pouvez vous assurer que vos API sont optimisées et prêtes à gérer la charge et à fournir une expérience utilisateur optimale.

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Hunkemöller collabore avec Google Cloud et RISE with SAP® pour offrir une expérience de vente axée sur les données

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Le leader mondial du commerce omnicanal va utiliser RISE with SAP® pour migrer ses systèmes logiciels SAP® vers Google Cloud, réduisant ainsi les coûts et augmentant la productivité.

 

Paris, le 15 juin 2023 – Google Cloud a annoncé hier un nouveau partenariat avec Hunkemöller, leader mondial de la lingerie féminine, pour l’aider à améliorer son expérience client et accélérer sa stratégie de croissance omnicanale. Cet acteur reconnu utilisera la solution RISE with SAP® pour migrer ses données SAP® et son infrastructure informatique vers Google Cloud afin de réaliser une approche plus flexible, évolutive et axée sur les données qui permettra une expérience client fluide via sa marque.

Hunkemöller est l’un des principaux spécialistes européens de la lingerie : 23 pays de distribution, 850 magasins et 15 boutiques en ligne, dont le siège social est aux Pays-Bas. Tous ces canaux travaillent ensemble et de manière transparente pour offrir aux clients la meilleure expérience d’achat. Pour soutenir sa croissance et répondre aux attentes de ses clients en constante évolution, l’entreprise a décidé de migrer d’une infrastructure informatique sur site vers Google Cloud, dans le but d’aider à créer une stratégie axée sur les données et de trouver de nouvelles économies d’échelle au sein des opérations de Hunkemöller dans le monde entier.

En tirant parti des capacités de données et d’analyse de Google Cloud (Looker, BigQuery et Vertex AI), Hunkemöller sera en mesure de segmenter et d’attirer avec précision ses clients conformément aux politiques de données locales. Par exemple, en utilisant les données sur ses membres enregistrés, à la fois à l’intérieur et à l’extérieur de l’environnement logiciel SAP® de Hunkemöller, Hunkemöller peut suggérer la bonne taille aux clients en fonction de leur historique d’achat et de leurs préférences. Cela offrira non seulement une expérience d’achat plus personnalisée, mais permettra également à l’entreprise de réduire le nombre de retours, rationaliser les processus et ainsi offrir une expérience omnicanale améliorée.

Avec RISE with SAP® sur Google Cloud, Hunkemöller prévoit de migrer son environnement logiciel SAP® et d’autres applications vers le cloud, ce qui aidera l’entreprise à réduire ses coûts, à faire évoluer ses activités plus facilement et à mieux innover à l’avenir. Plusieurs espaces de stockage stratégiques sont stockées à différents endroits, mais elles seront consolidées dans le cloud, ce qui facilitera l’accès et l’analyse des données provenant de diverses sources.

“En déplaçant nos données sur site vers le cloud et en tirant parti des technologies Google Cloud, nous pouvons offrir à nos clients la meilleure expérience possible, pilotée par le numérique et facilitée par les données“, a déclaré Gordon Smit, Directeur Informatique monde chez Hunkemöller.  “Les développements se produisent à la vitesse de l’éclair dans le commerce, et nous voulons être un leader du marché en matière d’applications numériques et d’utilisation des données pour une meilleure expérience client et un meilleur fonctionnement de l’entreprise. Nous avons travaillé intensivement avec des experts de Google Cloud et ses partenaires pour réaliser le plan de migration vers le cloud.

« Hunkemöller, comme de nombreuses autres marques, a accès à de grandes quantités de données, qui sont fréquemment stockées dans les systèmes logiciels SAP®. Ces données peuvent être utilisées pour mieux comprendre le comportement des clients et les tendances du marché. Nous sommes ravis de collaborer avec Hunkemöller pour migrer ses systèmes et données vers le cloud, afin d’aider la marque à établir une base axée sur les données pour sa croissance future », a précisé Joris Schoonis, Directeur Général de Google Cloud Benelux.

“Nous sommes fiers de nous associer à Hunkemoller et Google pour accélérer la transformation vers le cloud et jeter ensemble les bases de nouvelles innovations numériques”, a déclaré Bart Doomen, Head of Industries, SAP Netherlands.

 

À propos de Google Cloud
Google Cloud accélère la capacité de chaque organisation à transformer numériquement son activité. Nous fournissons des solutions d’entreprise qui exploitent la technologie de pointe de Google, le tout sur le cloud le plus sécurisé du secteur. Des clients dans plus de 200 pays et territoires se tournent vers Google Cloud en tant que partenaire de confiance pour favoriser la croissance et résoudre leurs problèmes commerciaux les plus critiques.

À propos de Hunkemöller
Hunkemöller est l’une des marques de lingerie leaders et à la croissance la plus rapide d’Europe, avec plus de 850 magasins dans 22 pays. Fondée à Amsterdam en 1886, la société est depuis devenue une marque de lingerie omnicanale européenne. Hunkemöller propose des vêtements de corps parfaitement ajustés, à la mode et de haute qualité (soutiens-gorge, sous-vêtements, vêtements de nuit, maillots de bain et autres catégories, y compris les équipements de fitness). Hunkemöller est un véritable détaillant omnicanal et a intégré la technologie dans tous les aspects de l’entreprise ; d’un profilage client étendu basé sur une large base de membres actifs du programme de fidélité, à un processus de recrutement et de formation digitalisé pour les employés du commerce de détail. Le parcours client est au cœur de la stratégie de Hunkemöller et a abouti à une interaction transparente entre l’environnement physique et numérique grâce à ses initiatives click2brick. Un voyage durable Together Tomorrow a été lancé en 2020, un nom créé pour unir toutes les activités qui prennent soin de la planète et de ses habitants.www.Hunkemöller.com

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 SAP : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

Contact presse Google Cloud : Frédéric Boullard – fboullard@google.com

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SAP et Google Cloud étendent leur partenariat pour construire l’avenir de l’Open Data et de l’IA pour les entreprises

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 La nouvelle offre réunira SAP avec la technologie de données et d’analyse de Google Cloud, rendant les données d’entreprise plus ouvertes et exploitables, et favorisant le développement de l’IA d’entreprise.

Walldorf (Allemagne) & Sunnyvale (Californie, USA), 11 mai 2023 – Aujourd’hui, SAP SE (NYSE: SAP) et Google Cloud ont annoncé une extension majeure de leur partenariat, introduisant une offre Open Data conçue pour simplifier la gestion des ensembles de données et libérer la puissance des données commerciales. Cette offre permet aux clients de construire un cloud de bout en bout qui rassemble les données de l’ensemble des services de l’entreprise à l’aide de la solution SAP® Datasphere associée au cloud de données de Google. Ainsi, les entreprises pourront visualiser l’ensemble de leurs actifs de données en temps réel et maximiser la valeur de leurs investissements dans Google Cloud et les logiciels SAP.

Les données sont la pierre angulaire de la transformation numérique et du développement de l’IA. Les organisations consacrent d’importantes ressources à la mise en place d’intégrations de données complexes, de moteurs d’analyses personnalisées, de modèles d’IA génératifs et de traitement du langage naturel (NLP) avant de commencer à tirer parti de leurs investissements dans les données. Les données provenant des systèmes SAP, en particulier, font partie des actifs les plus précieux des organisations et peuvent contenir des informations indispensables sur les chaînes d’approvisionnement, les prévisions financières, les dossiers des ressources humaines, la vente au détail omnicanal, et bien plus encore. SAP Datasphere combine ces données vitales avec des données provenant de l’ensemble des services de l’entreprise, quelle que soit leur origine. Le fait de pouvoir combiner facilement les données des logiciels SAP et celles des autres logiciels de l’entreprise sur Google Cloud, à partir de n’importe quelle source, permet aux organisations d’accélérer considérablement leur transformation numérique.

« La combinaison des systèmes SAP avec le cloud de Google ouvre de toutes nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant de tirer un maximum de valeur de l’ensemble de leurs données », déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil d’administration de SAP SE. « SAP et Google Cloud partagent un engagement commun en faveur de l’Open Data, et ce partenariat contribuera à éliminer les obstacles entre les données stockées dans les systèmes, les bases de données et les environnements disparates. Nos clients bénéficieront non seulement de l’IA commerciale déjà intégrée à nos systèmes, mais également d’une base de données unifiée. »

« SAP et Google Cloud proposent désormais un cloud de données extrêmement complet et ouvert, offrant ainsi les bases de l’avenir de l’IA d’entreprise », a déclaré Thomas Kurian, PDG de Google Cloud. « Peu de ressources sont aussi importantes pour la transformation numérique que les données. En intégrant en profondeur les données et les systèmes SAP à notre cloud, les clients pourront exploiter nos capacités d’analyse, les outils d’IA avancés et ainsi que des modèles de langage pour trouver de nouvelles perspectives à partir de leurs données. »

 

La nouvelle offre de données ouvertes de SAP et Google Cloud complète la solution RISE with SAP et permettra aux clients de :

  • Accéder aux données stratégiques de l’entreprise en temps réel : L’intégration entre SAP Datasphere et Google Cloud BigQuery permet aux clients d’accéder facilement à leurs données les plus stratégiques en temps réel et sans doublon. Cette offre conjointe unifie les données des systèmes logiciels SAP, tels que SAP S/4HANA® et SAP HANA® Cloud, offrant ainsi aux entreprises un aperçu complet des données les plus essentielles sur Google data cloud.
  • Simplifier la structure des données : SAP et Google Cloud ont co-conçu de puissantes technologies de réplication et de fédération des données, qui permettent aux entreprises d’intégrer facilement les données des logiciels SAP aux environnements BigQuery et de tirer profit des capacités d’analyse de données de pointe de SAP et de Google Cloud. Désormais, les clients peuvent fédérer des requêtes entre SAP Datasphere et BigQuery pour mélanger des données provenant de logiciels SAP et non-SAP. Cela permet d’éliminer les cloisonnements de données en provenance de diverses sources comme le marketing, les ventes, la finance, la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore. Par exemple, les clients ayant des modèles de distribution basés sur le commerce de gros peuvent désormais avoir une visibilité complète sur leurs produits tout au long du processus de vente et jusqu’à leur livraison aux clients.
  • Créer des informations fiables grâce aux modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud : Les entreprises pourront utiliser les services d’IA et de ML de Google pour former des modèles sur des données provenant de systèmes SAP et non SAP.
  • Effectuer des analyses avancées : Les entreprises peuvent utiliser les capacités analytiques de la solution SAP Analytics Cloud dans Google Cloud pour analyser les résultats financiers et commerciaux tout en optimisant la fiabilité des modélisations. Grâce à une simple intégration aux données de BigQuery avec SAP Datasphere, les clients peuvent planifier avec une vue unique et complète leurs activités.
  • Utiliser des solutions conjointes pour le développement durable : SAP et Google Cloud explorent les moyens de combiner SAP Datasphere avec des ensembles de données ESG plus larges et des informations fournies par Google Cloud afin d’accélérer les parcours de développement durable grâce à des informations exploitables.
  • Utiliser la plateforme technologique d’entreprise SAP (SAP BTP) sur Google Cloud à l’échelle mondiale : SAP fera évoluer ses offres multi-cloud en élargissant la prise en charge régionale de SAP BTP et de SAP HANA Cloud sur Google Cloud, ce qui inclut la gestion de SAP Analytics Cloud et de SAP Datasphere. SAP et Google Cloud ont l’intention de lancer SAP BTP dans cinq nouvelles régions cette année, pour atteindre un total de huit régions prises en charge d’ici 2025.

Les deux entreprises prévoient également de s’associer dans le cadre d’initiatives conjointes de mise sur le marché pour les plus grands projets de données des entreprises, permettant aux clients d’adopter des produits de données à la fois de SAP et de Google Cloud. Les participants à la conférence SAP SAPPHIRE® pourront assister à des démonstrations de solutions conjointes d’IA et de données sur le stand de Google Cloud. Elles montrent notamment comment les entreprises peuvent appliquer l’IA générative à des processus et applications courantes, comme l’utilisation d’un chatbot pour rechercher, créer et modifier des demandes d’achat. La conférence SAPPHIRE se tiendra les 16 et 17 mai à Orlando, en Floride.

 

Contacts presse :

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« HR Pulse » saison 2 : sept DRH partagent les leçons de leurs expériences

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Après une première série de podcasts qui a mobilisé des experts pour décrypter les principaux enjeux RH des entreprises, SAP donne cette fois la parole au terrain. Au programme de cette deuxième saison d’« HR Pulse », toujours animée par Thomas Dorynek, HXM Value Advisor : des retours d’expérience mêlés de souvenirs personnels, riches d’enseignements pour leurs pairs.

 

La crise sanitaire a représenté, pour bon nombre de DRH, un moment marquant de leur carrière. Le souvenir peut être plus ou moins bon, selon le contexte dans lequel s’est invitée la pandémie et la manière dont ce défi a pu être relevé. Dans le cas de Fernanda Ribeiro, VP RH en charge de l’excellence opérationnelle et de la transformation digitale chez Bureau Veritas, l’expérience a été largement positive : « En travaillant avec la direction générale, la DAF et les opérationnels, nous avons réussi à gérer les mobilités internes en un temps record, en monitorant nos carnets de commande et en ajustant les réponses en termes de compétences disponibles ». Avec, à la clé, l’atteinte des objectifs business et un impact social très favorable.

La crise sanitaire, un défi d’inventivité et d’agilité

De son côté, Delphine Isal, Digital learning & HR innovation Director chez Air France, garde le souvenir d’une pandémie globale qui a, du jour au lendemain, mis l’intégralité de la flotte à l’arrêt. L’enjeu a été de maintenir les liens et l’engagement, mais aussi de « faire preuve d’inventivité et d’agilité, pour développer une offre de formation répondant aux besoins actuels des apprenants. »

Ces deux retours d’expérience, passionnants et révélateurs, illustrent la diversité des missions des sept professionnels RH de haut niveau interrogés par SAP ; la multitude des enjeux auxquels ils et elles sont confrontés ; et les spécificités de l’environnement économique et social dans lequel ces décideurs interviennent.

Tirer des leçons des personnalités inspirantes

Cette saison 2 de « HR Pulse » est riche en retours d’expérience, qui permettent de découvrir ce qui anime ces professionnels très investis dans leurs missions. Leurs propres sources d’inspiration méritent d’ailleurs d’être partagées, à l’image de Bruno Frankiel, DRH de Giphar, qui évoque deux grands champions de tennis, Arthur Ashe et Yannick Noah. Le premier, afro-américain né dans un milieu modeste, a réussi à s’imposer dans un milieu majoritairement riche et blanc, à force de talent et de persévérance. Lors d’une visite au Cameroun, il rencontre le jeune Yannick, chez qui il décèle un potentiel et qu’il va soutenir. Un double exemple, pour Bruno Frankiel, de « leadership, charisme, rigueur et valeurs ».

Pour sa part, Maïté Bouchez, DRH adjointe chez AP-HP, a choisi un extrait du dernier discours de l’ex-première ministre de Nouvelle-Zélande, Jacinda Ardern : « J’espère, qu’en retour, je laisserai derrière moi la conviction que l’on peut être gentil mais fort, empathique mais décidé, optimiste mais concentré, et que l’on peut être son propre leader ». Découvrez, dans les épisodes « HR Pulse », d’autres témoignages et role models tout aussi inspirants !

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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Concevoir une architecture hybride durable: le rôle crucial de l'empreinte carbone

Concevoir une architecture hybride durable: le rôle crucial de l’empreinte carbone

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La conception d’une architecture hybride durable est un défi majeur. Une attention particulière doit être portée à l’empreinte carbone pour garantir une solution durable.

L’augmentation de la demande en services de cloud computing et son impact sur l’environnement, mettant en évidence la nécessité de prioriser la durabilité et de réduire les émissions de carbone dans les environnements cloud hybrides, sont abordés dans cet article. Il souligne l’importance des exigences non fonctionnelles, en particulier l’empreinte carbone, dans la conception de l’architecture cloud hybride et la nécessité d’un rapport standardisé des émissions de carbone pour la transparence et le respect des obligations. L’article explore également diverses opportunités pour minimiser l’empreinte carbone, notamment l’optimisation de l’utilisation de l’énergie et des exigences matérielles, ainsi que la gestion de l’empreinte carbone par le suivi et le reporting des émissions, l’optimisation de l’utilisation du matériel et l’adoption de sources d’énergie renouvelables. Le rôle des fournisseurs de cloud dans l’aide aux entreprises à réduire leur empreinte carbone est discuté, ainsi que l’importance de la collaboration entre les dirigeants d’entreprise, les équipes informatiques et les fournisseurs de cloud pour intégrer la durabilité dans le processus de conception de la solution. De plus, l’article met en évidence l’impact significatif des exigences non fonctionnelles telles que le placement des charges de travail et le routage du réseau sur l’empreinte carbone d’une entreprise, soulignant la nécessité de prendre en compte les facteurs de durabilité pendant la conception et la mise en œuvre des environnements cloud hybrides pour réduire les émissions de carbone et se conformer aux exigences réglementaires.

## L’impact de la demande croissante en services de cloud computing sur l’environnement et la nécessité de prioriser la durabilité

L’utilisation croissante des services de cloud computing et son impact sur l’environnement soulignent la nécessité de prioriser la durabilité et de réduire les émissions de carbone dans les environnements hybrides cloud. Il est important de mettre l’accent sur les exigences non fonctionnelles, en particulier l’empreinte carbone, dans la conception de l’architecture hybride cloud et la nécessité d’un rapport standardisé des émissions de carbone pour la transparence et le respect des obligations.

Il existe plusieurs possibilités pour minimiser l’empreinte carbone, notamment l’optimisation de l’utilisation de l’énergie et des exigences matérielles, ainsi que la gestion de l’empreinte carbone par le suivi et le rapport des émissions, l’optimisation de l’utilisation du matériel et l’adoption de sources d’énergie renouvelables. Le rôle des fournisseurs de cloud dans l’aide aux entreprises à réduire leur empreinte carbone est discuté, ainsi que l’importance de la collaboration entre les dirigeants d’entreprise, les équipes informatiques et les fournisseurs de cloud pour intégrer la durabilité dans le processus de conception des solutions. De plus, l’article met en évidence l’impact significatif des exigences non fonctionnelles telles que le placement des charges de travail et le routage du réseau sur l’empreinte carbone d’une entreprise, soulignant la nécessité de prendre en compte les facteurs de durabilité lors de la conception et de la mise en œuvre des environnements hybrides cloud pour réduire les émissions de carbone et se conformer aux exigences réglementaires.

Les solutions hybrides cloud sont un moyen efficace pour les entreprises de réduire leur empreinte carbone et de répondre aux exigences réglementaires. Les fournisseurs de cloud doivent travailler en étroite collaboration avec les entreprises pour intégrer la durabilité dans le processus de conception des solutions. Les entreprises doivent également prendre en compte les exigences non fonctionnelles telles que le placement des charges de travail et le routage du réseau pour réduire leur empreinte carbone. Enfin, il est important d’adopter des sources d’énergie renouvelables et d’optimiser l’utilisation des ressources matérielles et énergétiques pour minimiser l’empreinte carbone et respecter les exigences réglementaires. La conception d’une architecture hybride cloud durable est essentielle pour assurer une empreinte carbone minimale et une conformité aux exigences réglementaires.

Source de l’article sur DZONE

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SAP annonce le lancement de SAP® Datasphere pour simplifier la lecture des données de ses clients et s’associe à Collibra, Confluent, Databricks et DataRobot.

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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.

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

 

Contact presse

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Source de l’article sur sap.com

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