Logiciels open source o Un logiciel open source est celui dont le code source est disponible pour toute personne ou organisation pour modification ou amélioration. C'est sa caractéristique principale et elle réside précisément dans une partie presque invisible, caché pour beaucoup: les code source. Le big data open source ne nécessitent pas de licence ou d'engagement de ne pas apporter de modifications au logiciel. Ils sont précisément basés sur le contraire, en favorisant un environnement de développement collaboratif qui repousse les limites de la solution, avancer vers son amélioration continue avec la contribution de tous.
Bien qu'il s'agisse du moyen idéal d'exploiter les Big Data, Open source, comme terme et comme idée, génère de nombreux doutes chez ceux qui considèrent cette option logicielle. Les principales zones grises sont:
Le contribution: C'est l'essence du concept open source et ne doit pas être considéré comme un travail fait pour le logiciel, mais doit être compris comme entretien. Après tout, les avantages reviennent également à l'organisation elle-même.
Le développement: Il ne s'agit pas de faire du logiciel la priorité absolue de l'entreprise, mais de chercher à garantir la agilité. Une solution de ces caractéristiques augmentera la capacité de réponse pour faire face et couvrir les besoins organisationnels qui se posent..
Le Sécurité: quelque chose qui ne devrait pas être une source de préoccupation, d'autant plus que des entreprises comme Google O, un cas encore plus significatif, le site de la Maison Blanche (Whitehouse.gov) l'utilise.
Le prix: beaucoup pensent que pas cher ou gratuit est synonyme de mauvais ou pire. En pensant à la possibilité d'un logiciel gratuit sa méfiance augmente, mais la vérité est que dans le monde du big data, open source est synonyme de qualité.
Tendances du big data open source, Tu les connais?
Tendances dans technologies de big data open source Ils peuvent être classés en quatre grands groupes, selon le type de service qu'ils fournissent: stockage, plateformes de développement, outils de développement et outils d'intégration, analyse et rapport. Les plus recherchés sont:
Stockage: Apache Hadoop, Hortonworks, Hadapt, MongoDB, HbaseHBase es una base de datos NoSQL diseñada para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. Basada en el modelo de columnas, permite un acceso rápido y escalable a la información. HBase se integra fácilmente con Hadoop, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren almacenamiento y procesamiento de datos masivos. Su flexibilidad y capacidad de crecimiento la hacen ideal para proyectos de big data...., Cassandre, PostgreSQL, MariaDB, MYSql O TokuDB.
Plateformes de développement: Impala, Pile ouverte, Tempête, en cascade, RÉCIF, Modèle, chapeau rouge O Lingual.
Outils de développement: Apache Mahout, R Oui Piton.
Outils d'intégration, analyse et rapport: Talend, Pentaho, Jaspersoft O Splunk.
Big data open source: les 8 les avantages qu'ils apportent à votre entreprise
Une fois la réticence initiale surmontée, il est temps de se concentrer pleinement sur le avantages des logiciels libres:
1. Réduire les coûts: éviter les licences et les frais. Le concept open source est gratuit et ouvert. Bénéficiez de leur savoir-faire gratuitement.
2. Augmenter la qualité: parce que ses développeurs continuent de travailler pour augmenter les performances des produits et atteindre en temps réel.
3. Prendre le contrôle: Le fournisseur de services ne dictera plus les règles, Au lieu de cela, vous et votre entreprise pouvez décider des modifications à apporter en fonction des besoins de chaque moment et du budget disponible..
4. Continuité c'est garanti: contrairement à ce qui peut arriver en faisant appel aux services d'un fournisseur. Lorsqu'un leader ou un développeur arrête de travailler sur le big data open source, quelqu'un de nouveau arrive, qui prend en charge et continue son travail.
5. Développez votre équipe informatique: qui grandira et se spécialisera en collaborant avec les communautés open source, acquérir une meilleure perspective de leur travail et se familiariser avec de nouveaux outils et ressources qu'ils mettront au service de l'organisation.
6. Sécurité Ce n'est pas un problème: bien que ce soit l'une des questions qui préoccupe le plus souvent ceux qui envisagent d'opter pour une big data open source. Le fait est que, précisément cette réalité représente un défi pour les meilleurs professionnels et talents du secteur, qui n'arrêtent pas de s'ajouter à la révision du code pour augmenter son intégrité.
7. Souffre moins “problèmes techniques”: Les redoutables créatures sont en danger d'extinction en ce qui concerne l'open source. Les membres des communautés open source sont nombreux et, donc, ces “parasites” sont trouvés et supprimés plus rapidement.
8. Pouvoir oublier les mises à jour: lorsque vous achetez une licence, il est inévitable de penser que le moment de la mise à jour viendra, tôt ou tard, avec le décaissement qui en découle et, Malheureusement, plusieurs fois, sans que cela se traduise par une considération qui ajoute de la valeur. Cette pratique courante dans les logiciels commerciaux ne se produit pas en termes de big data open source.
Cependant, malgré les avantages, il faut contextualiser et, au moment de prendre la décision d'opter ou non pour un Open source la taille de l'organisation doit être prise en compte. Même si on peut dire que c'est la meilleure alternative pour une petite entreprise, les grandes entreprises doivent évaluer soigneusement si les avantages l'emportent vraiment sur les inconvénients.
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