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21 septembre 2016
Le temps est essentiel - les données de séries chronologiques, c'est-à-dire

Nous avons tous entendu dire que les données non structurées sont générées à un rythme sans précédent aujourd'hui, et que l'on peut tirer une valeur considérable de ces données, qu'il s'agisse de tweets, de flux de cybersécurité ou de données géospatiales. Des entreprises comme Cloudera*, MongoDB*, Elastic et d'autres ont fait d'énormes progrès en matière de stockage et de traitement de ces données non structurées, et ont bâti de grandes entreprises autour d'elles.

Récemment cependant, plusieurs macro-tendances liées au développement agile de logiciels et à l'"Internet des objets" (IoT) ont ajouté une dimension supplémentaire au big data : les données "rapides" et horodatées. Le temps est un facteur essentiel lorsqu'il s'agit d'analyser et d'agir sur ce big data rapide, connu officiellement sous le nom de "données de séries chronologiques".

Où trouver ces données ? Historiquement, les fonds spéculatifs et les puissances financières ont tiré des millions de dollars du traitement des données sur les cours boursiers en quelques secondes. Le livre "Flash Boys" de Michael Lewis a démontré comment les sociétés de trading à haute fréquence ont joué le système en analysant l'offre et la demande d'achat d'actions et en bloquant les profits, le tout rendu possible par des analyses de séries temporelles à ultra haute vitesse. L'IdO et le développement de logiciels agiles, parfois aussi appelé le mouvement DevOps, peuvent aussi désormais dégager une valeur importante en exploitant le stockage et l'analyse des séries temporelles.

Tout d'abord, en termes d'IdO, Intel prévoit qu'il y aura plus de 200 milliards d'"objets intelligents" d'ici 2020 - environ 26 pour chaque personne sur Terre. Qu'il s'agisse d'un thermostat ou d'une caméra Nest dans votre maison, d'une montre Apple à votre poignet ou de capteurs surveillant des champs pétrolifères ou des bâtiments intelligents, tous ces appareils génèrent d'énormes quantités de données horodatées dont les applications peuvent changer la donne.

Le stockage et le traitement de ces données granulaires et l'extraction d'informations précieuses à partir de celles-ci peuvent débloquer une valeur considérable dans tous les domaines. Les entreprises de soins de santé peuvent vouloir analyser les habitudes d'exercice en temps opportun à partir des dispositifs portables dans l'ensemble de leur population de patients afin de recommander des mesures de santé préventives. De même, les entreprises automobiles de Détroit peuvent utiliser les données de séries temporelles pour détecter en temps réel les schémas de défaillance dans les chaînes de fabrication et les traiter de manière proactive afin d'éviter des rappels de voitures coûteux par la suite.

Les entreprises de construction intelligente peuvent détecter en temps réel les intrusions dans la sécurité physique ou l'utilisation sous-optimale de l'énergie et agir en conséquence. Les drones et les capteurs de vision dans les voitures peuvent envoyer des données critiques qui doivent être traitées en temps réel pour guider la conduite autonome. Les possibilités d'utilisation de ces données sont immenses, mais la base de tout cela nécessite le traitement, le stockage et l'analyse de données à grande vitesse et en séries chronologiques.

La deuxième macro-tendance qui stimule la croissance des données chronologiques est l'explosion de l'informatique en nuage et de l'informatique agile. En effet, les responsables informatiques trouvent plus stratégique de louer des équipements informatiques en tant que service auprès de fournisseurs comme Amazon Web Services et Microsoft Azure que de les gérer eux-mêmes. La croissance de l'informatique en nuage externalisée a récemment été stupéfiante : L'année dernière, Amazon Web Services a généré à lui seul 7,88 milliards de dollars de revenus. Dans le même temps, les développeurs consomment l'infrastructure informatique sans le soutien des opérations - ce qu'on appelle le mouvement DevOps. Ces deux facteurs combinés signifient que l'infrastructure est souvent partagée entre des centaines de clients, parfois pour quelques secondes ou minutes - pensez à Airbnb à l'extrême avec l'infrastructure informatique partagée.

Pour permettre cette informatique partagée et ce mouvement sans serveur, les fournisseurs de nuages et les clients doivent suivre de près l'utilisation, la conformité et la sécurité dans leur environnement partagé, à la microseconde près. Comme le dit le vieil adage "Vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne pouvez pas mesurer !" Si l'infrastructure éphémère sous-jacente n'existe que pendant quelques secondes, il est essentiel de la surveiller et de la sécuriser à l'aide de mesures en temps réel pour pouvoir la consommer efficacement.

Le principal problème pour les personnes qui espèrent exploiter les données de séries chronologiques, cependant, est que les bases de données SQL traditionnelles ne sont pas conçues pour traiter ce type de données continues et sensibles au temps. Certains des leaders du marché NoSQL peuvent s'occuper du stockage et de l'analyse des séries temporelles en modifiant leurs systèmes, mais nous pensons que la catégorie est suffisamment importante et critique pour rechercher une base de données et une plate-forme d'analyse des séries temporelles spécialement conçues.

Aujourd'hui, nous annonçons les Investissements de Battery dans la société de données de séries temporelles InfluxData**, qui compte actuellement le plus d'utilisateurs sur son marché, selon DB Engines, qui suit le marché de la gestion des bases de données. Les séries chronologiques sont la catégorie qui connaît la croissance la plus rapide dans l'espace NoSQL, selon DB Engines. Battery dirige le tour de table de série B de 16 millions de dollars avec la participation de plusieurs autres investisseurs - dont Mayfield et Trinity - qui ont de l'expérience avec d'autres sociétés importantes axées sur les logiciels libres et les données, comme Docker et Couchbase.

InfluxData, basé à San Francisco, est dirigé par des vétérans de l'industrie et des leaders de la communauté open-source, Paul Dix et Todd Persen, ainsi que par le PDG expérimenté Evan Kaplan. Des entreprises comme Nordstrom, Cisco, eBay, AXA, Solar City et Telefonica utilisent déjà InfluxData, et nous sommes impatients de voir la société se développer à mesure que d'autres entreprises tirent parti d'InfluxDB pour la surveillance DevOps, la cybersécurité et les solutions IoT.

*MongoDB et Cloudera étaient des entreprises de Portefeuille de M. Thakker dans son entreprise précédente, Intel Capital.

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