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+ Quel est le secret pour Big Data-iser son système d’information en moins de 12 mois ?

Grand Groupe d’Assurance

La problématique : Dans la continuité d’une mission de cadrage démontrant l’intérêt de l’architecture 3.0 que nous promouvons pour répondre aux nouveaux enjeux digitaux et ponctuée par la démonstration de sa viabilité (POCs) et de l’opérationnalité du modèle architectural, la Direction Technique nous sollicite pour concevoir, construire et mettre en production son architecture « data Centric ».

Notre solution : Nous proposons et obtenons la mise en place, en mode co-construction pour garantir la montée en compétence des ressources internes et leur autonomie progressive, d’un socle big data industriel pour motoriser cette architecture centrée donnée en prenant des engagements forts sur ces capacités en termes de :

  • profondeur d’exploitation : multi-usage, multi-tenant capable de concentrer les données métier multi-facettes
  • largeur d’usages : support d’usages opérationnels et décisionnels
  • évolutivité : support sans remise en cause de l’architecture d’un catalogue de fonctions croissant et rythmé selon les besoins d’usage
  • utilisabilité et d’actionnabilité : utilisation par des acteurs non spécialistes du domaine: harmonisation des pratiques de développements, patterns d’utilisation, atelier de développement
  • exploitabilité : exploitation par les acteurs de production usuels : automatisation des installations du socle, intégration dans les outils d’exploitation, développement
  • robustesse : conformité aux attentes métiers en termes de DIMA, PDMA et PRA
  • sécurité : juste niveau de sécurité, de confidentialité, de cloisonnement des données versus les directives de gouvernance des données

Palier 1 : lancement des études de sourcing logiciel du futur socle. La stack Big Data retenue en fin d’étude est constituée des composants RabbitMQ, Hive, Hbase, Spark, Solr, Impala, le tout porté par la distribution Cloudera.

Palier 2 : lancement de la phase de build du socle avec en priorité :

  • la construction de la vision d’architecture détaillée modèle logique, physique, infrastructure
  • le développement de l’atelier de développement logiciel pour les projets d’usage, des procédures d’intégration continue: eclipse, subversion, maven, jenkins, rundeck
  • l’automatisation du processus de déploiement du socle technique: Satellite, chef…
  • le développement des premiers patterns motorisant la branche batch layer d’une Architecture lambda : ingestion de masse
  • les tests de performances et robustesse

Palier 3 : mise à disposition du premier cluster de production permettant à la production de faire ses premiers tests de fonctionnement.

  • développement des patterns complémentaires permettant de motoriser la branche speed layer d’une architecture lambda.
  • développement de moyens de diagnostic technique : Rsyslog, logstash, Elacticsearch, kibana

Palier 4 : mise en production de la première application de type vision 360° et activation de la phase de RUN (production & exploitation) du socle avec une organisation dédiée et des processus adaptés en regard des spécificités de la technologie.

Palier 5 : mise en production de deux nouveaux usages permettant d’éprouver définitivement les fonctions de batch layer : ingestion, stockage, indexation, production de vues métier et de recherche de données dans le lac de données.

Palier 6 : déploiement en production d’une seconde application vision 360 sur une population d’utilisation plus large et utilisant pleinement les fonctions de speed layer (architecture lambda) du socle.

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