Vers du big da­ta éco­lo­gique ?

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500 mil­lions de tweets sont pu­bliés chaque jour, 31 mil­lions de mes­sages sont pro­pa­gés sur Fa­ce­book par mi­nute, 48 000 pho­tos sont édi­tées sur Ins­ta­gram chaque mi­nute, 300 heures de vi­déos sont dif­fu­sées chaque mi­nute sur You­tube ! Les ré­seaux so­ciaux ont contri­bué de fa­çon ex­po­nen­tielle à l’ex­plo­sion des vo­lu­mé­tries de don­nées non struc­tu­rées por­teuses d’in­for­ma­tions utiles pour com­prendre les clients, leur res­sen­ti, leurs ha­bi­tudes et dé­ter­mi­ner des op­por­tu­ni­tés bu­si­ness. Mais cette in­fla­tion de don­nées de­vient chaque jour plus com­plexe et donc coû­teuse à trai­ter et à ana­ly­ser. Le pro­fes­seur Ming Zhao a dé­ve­lop­pé une nou­velle in­fra­struc­ture dé­nom­mée Ears (“An In­fra­struc­ture for Ener­gy-ef­fi­cient Big Da­ta Re­search on He­te­ro­ge­neous and Dy­na­mic Da­ta”) com­bi­nant dif­fé­rents types de pro­ces­seurs et de sto­ckage pour des trai­te­ments big da­ta moins coû­teux en éner­gie.

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