Chapitre 9. L'analyse des données sur Kubernetes
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Le progrès technologique, c'est lorsque nous avons la possibilité d'être plus paresseux.
Dr. Laurian Chirica
Au début des années 2000, Google a captivé l'Internet avec un objectif public déclaré : "organiser les informations du monde et les rendre universellement accessibles et utiles." C'était un objectif ambitieux et l'accomplir allait, pour le paraphraser, prendre "l'informatique" les bits hors de lui. Compte tenu du rythme croissant de création de données, Google devait inventer (et réinventer) des moyens de gérer des volumes de données que personne n'avait jamais envisagés. Une communauté, une culture et une industrie entièrement nouvelles sont nées autour de l'analyse des données, appelées analytiques, s'attaquant à ce qui a finalement été qualifié de "big data". Aujourd'hui, l'analyse est un membre à part entière de presque toutes les piles d'applications et n'est pas seulement reléguée à un problème de Google. Maintenant, c'est le problème de tout le monde ; au lieu d'une forme d'art limitée à un petit club d'experts, nous devons tous savoir comment faire fonctionner l'analytique. Les organisations ont besoin de moyens fiables et rapides pour déployer des applications avec des analyses afin de pouvoir faire plus avec moins.
La paresse dont parlait le Dr Chirica de façon pince-sans-rire dans ...
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