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MapR et Outscale commercialisent ensemble une plateforme PaaS

Le salon Big Data Paris 2017 est l’occasion pour les entreprises du secteur de présenter leur partenariat. MaPr, le fournisseur  américain d’une plateforme de données convergente dérivée d’Hadoop s’associe avec Outscale, un fournisseur francais de services IaaS BtoB  dans le but de délivrer à leur client une plateforme Big Data as a Service basée sur l’offre de MapR.

Des milliers de kilomètres séparent les entreprises MapR et Outscale. Ce n’est pas un problème avec les salons comme Big Data Paris 2017. Les deux acteurs souhaitent proposer une plateforme Big Data as a Service de type PaaS afin de fluidifier l’analytics en temps réel. La commercialisation se fait en Amérique du Nord, en Asie et en Europe par le biais du fournisseur IaaS français Outscale. L’objectif affiché : « accompagner les entreprises vers le Big Data, de l’étude de faisabilité (PoC) initiale au prototype et au déploiement d’applications en bénéficiant d’une évolutivité illimitée » indique le communiqué publié par MapR.

Pour cela cette plateforme Big Data as a service doit permettre de déployer simplement et à moindre coût « une plateforme complète totalisant plusieurs Téraoctets en quelques minutes » selon David Chasson, Chief Product Officer d’Outscale.

Une offre à la demande basée sur les caractéristiques de MapR

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A cette fin, la plateforme de données convergente de MapR permet d’accéder rapidement aux flux d’événements, aux base de données et aux informations stockées dans les fichier afin d’analyser en temps réel des applications opérationnelles. Des API ouvertes de plusieurs types (Spark, Drill, POSIX NFS et HDFS), proposés par Outscale, octroient à l’utilisateur la possibilité de tester et de lancer des applications Cloud basé notamment sur Hadoop sans besoin de faire appel à un expert du Big Data.

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Ce partenariat assure aux clients de la solution MapR as Service un respect de normes ISO et l’hébergement est réalisé en France. L’offre repose sur un modèle économique divisé en deux parties : l’une pour les équipes internes et l’autre pour les projets clients. Les équipes internes profitent de 100 Go de Stockage, une Sandbox et un environnement complet Hadoop sur une machine virtuelle.

Pour les projets clients, trois offres se « calent » sur la politique d’une célèbre enseigne de fast-food. Une offre Small inclut un stockage de 2 To utile et un cluster Hadoop sur 5 machines virtuelles. Avec l’offre Medium, ce cluster repose sur 10 machines virtuelles et 4 Go de stockage utile, tandis que la dernière, la Large contient 6 Go de Stockage utile et le cluster tient sur 15 machines virtuelles. Enfin, la facturation se fait à l’heure.

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