Collecte de données de performances via un accès SFTP pour la réalisation d'un BIGDATA pour des raisons d'analyse.

Abstract

L'analyse des données a prouvé son importance dans la découverte des connaissances, les prévisions et l'aide à la décision. À l'ère du Big Data, la question se pose souvent de savoir quelles sont les technologies et les architectures les mieux adaptées pour soutenir des processus analytiques à grande échelle. En raison de cette grande taille de données, il devient très difficile d'effectuer une analyse efficace en utilisant les techniques et les architectures traditionnelles. A cet effet, il y'a eu l'apparition des applications d'analyse de données ou Big Data Analytics Applications (BDA Apps) qui constitue un nouveau type d'applications logicielles qui analysent de grandes quantités de données à l'aide de Framework de traitement parallèle (par exemple, Hadoop). Ce travail s'insère dans une vision à long terme qui débute par une approche légère, qui commence tout d'abord par le développement d'un système distribué de stockage et d'analyse des indicateurs de performance, à partir de données de type Big data (structuré et semi structuré) exploitant de grande quantité de données dans cluster. Mots clés; Big Data, Applications d'analyse Big data, analyse, stockage, Hadoop, indicateurs de performance, cluster.