Couchbase, Inc.leader des solutions de bases de données pour l'économie numérique, a annoncé aujourd'hui à l'occasion de la conférence de l Couchbase Connect16 une série de nouvelles capacités, notamment recherche en texte intégral et d'analyse en temps réel qui simplifiera considérablement la manière dont les développeurs et les architectes conçoivent les applications de l'économie numérique. Grâce à une plateforme unique offrant des fonctionnalités opérationnelles, de recherche et d'analyse en temps réel, les entreprises numériques peuvent désormais créer une gamme d'applications intelligentes et gourmandes en données sans avoir à se soucier de la complexité du mappage et du déplacement des données entre des systèmes disparates ou de la difficulté de gérer des technologies multiples.

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"Aujourd'hui, les entreprises déploient des efforts considérables pour obtenir des informations sur leurs données opérationnelles. Généralement, les données sont extraites de leur base de données opérationnelle, puis transformées et chargées dans un entrepôt de données ou un cluster Hadoop", déclare Ravi Mayuram, vice-président senior de l'ingénierie et des produits, Couchbase. "Obtenir des informations à partir de ces données peut prendre des heures, voire des jours. Couchbase Analytics réduira le temps nécessaire à l'obtention d'informations à seulement quelques secondes".

Couchbase Analytics

De plus en plus, l'adaptation et la personnalisation des applications en fonction du comportement sont devenues des éléments clés de l'expérience client, et l'analyse des applications fait passer la personnalisation à un niveau supérieur. Les comportements et les modèles des clients que les entreprises suivent déjà dans leur base de données opérationnelle peuvent désormais être immédiatement exploités pour fournir des informations, des produits ou des services plus pertinents au client. Avec l'élimination des tâches ETL (Extract, Transfer, Load) et la réduction de la dépendance à d'autres technologies, Couchbase Analytics simplifie la capacité des entreprises numériques à développer des applications hautement personnalisées.

La version developer preview de Couchbase Analytics permet aux développeurs d'exécuter des requêtes complexes et ad-hoc sur des données JSON opérationnelles stockées dans Couchbase afin d'obtenir des informations en temps réel en utilisant le nouveau moteur d'analyse parallèle distribué. Ce moteur d'analyse est fourni en tant que service évolutif indépendant utilisant la technologie révolutionnaire Multi-Dimensional Scaling de Couchbase, permettant aux utilisateurs d'exécuter des analyses sur la même plateforme de données sans aucun impact sur leurs opérations commerciales.

"Les consommateurs s'attendent de plus en plus à une expérience personnalisée de la part des entreprises avec lesquelles ils s'engagent, d'où la nécessité d'analyser les données opérationnelles pour soutenir les expériences, le contenu et les offres personnalisés", a déclaré Matt Aslett, directeur de recherche, plateformes de données et analyses, 451 Research. "C'est pourquoi nous prévoyons une demande croissante de bases de données qui prennent en charge le traitement opérationnel et analytique combiné afin de fournir des services d'analyse sans affecter les performances des applications opérationnelles."

Couchbase Full Text Search

La nouvelle fonctionnalité de recherche en texte intégral, en avant-première pour les développeurs, est basée sur le projet open-source populaire Bleve et est maintenant entièrement intégrée à Couchbase. Cette fonctionnalité permet aux développeurs d'ajouter à leurs applications des fonctions de recherche de texte riche, telles que les facettes et les scores basés sur la pertinence, sans avoir à répliquer les données dans un système de recherche distinct. Un simple clic permet d'étendre au service de recherche textuelle les puissantes capacités de gestion connues de Couchbase, telles que la distribution automatique des données, le rééquilibrage et le basculement des nœuds.

"Chez Seenit, nous dépendons de notre base de données pour stocker des centaines de gigaoctets de données associées à nos vidéos, y compris les entités, les balises visuelles, les transcriptions et les sentiments", a déclaré Dave Starling, CTO, Seenit. "Nous utilisons déjà largement N1QL pour nos requêtes structurées, mais maintenant avec la recherche plein texte intégrée dans Couchbase, nous pouvons rechercher de façon transparente toutes ces données et en tirer une intelligence basée sur la pertinence en utilisant une seule plateforme de données."            

Serveur Couchbase 4.6

Les entreprises numériques traitent de plus en plus d'interactions avec une base de clients géographiquement dispersée. Pour des données telles que les scores des matchs, les meilleures ventes, les listes d'attente, les flux en direct et les stocks actifs, l'application doit désormais gérer ces interactions en temps réel et de manière cohérente. Couchbase Server 4.6 simplifie considérablement le développement de ces applications hautement interactives et mondialement distribuées. En s'appuyant sur des fonctionnalités leaders du marché telles que Cross Data Center Replication (XDCR), Couchbase Server 4.6 ajoute la prise en compte des centres de données multiples, la résolution des conflits au niveau mondial, ainsi qu'une série d'autres fonctionnalités centrées sur les développeurs afin d'accélérer et de simplifier le développement des applications, permettant ainsi aux entreprises de réduire le temps de mise sur le marché et les coûts de développement.

Les principales fonctionnalités de Couchbase Server 4.6 sont les suivantes :

• Collections via structures de données natives: listes, cartes, ensembles et files d'attente
• Clients avec sensibilisation aux centres de données multiplesLe système de gestion des données de l'entreprise : lectures et écritures dans n'importe quel centre de données
• Réplication avec la résolution des conflits à l'échelle mondialeécritures simultanées, données cohérentes
• Soutien aux NET CoreDéploiement flexible et multiplateforme à l'aide de .NET, conçu pour les applications en nuage en temps réel

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Intégrations Big Data avec Spark et Kafka

L'amélioration de l'expérience et de l'engagement des clients en allant au-delà de la base de données opérationnelle devient également de plus en plus importante pour les entreprises. Pour créer des applications plus intelligentes et réactives, les développeurs ont besoin de technologies pour analyser en continu les changements de données. Les nouveaux connecteurs Couchbase Spark 2.0 et Kafka 3.0 permettent cette analyse et s'adaptent dynamiquement à tout changement dans les topologies et les environnements de déploiement.

Connecteur Couchbase Spark 2.0
Cette publication s'accompagne de :

• Prise en charge de Spark 2.0 et de son API de flux structuré - une meilleure façon d'analyser en continu les données opérationnelles
• Prise en charge des changements de topologie du cluster Couchbase - permettant aux utilisateurs d'adapter de manière transparente leur traitement analytique sophistiqué à un environnement de production en constante évolution.
• Amélioration significative de la performance des flux - permettant l'analyse Spark sur des données plus fraîches

"Il existe plusieurs défis liés au big data qu'une combinaison d'Apache Spark et de bases de données de nouvelle génération comme Couchbase peut résoudre ensemble", a déclaré John Tripier, directeur senior du développement commercial, Databricks. "Nous sommes ravis de voir comment le Couchbase Spark Connector a rapidement évolué et inclut désormais le support de Spark 2.0, ainsi que des topologies dynamiques, ce qui permet aux clients de construire et de gérer plus facilement des traitements analytiques avancés sur leurs données opérationnelles."

Connecteur Couchbase Kafka 3.0

Cette publication s'accompagne de :

• Prise en charge de Kafka Connect - un cadre pour la construction de pipelines de données de flux évolutifs et sécurisés avec Kafka
• Prise en charge des changements de topologie du cluster Couchbase - permettant aux pipelines de données de s'adapter dynamiquement aux environnements déployés en constante évolution.

"Les plateformes de streaming simplifient la création et la gestion des pipelines de données, permettant aux entreprises de répondre en temps réel au nombre croissant de signaux provenant des environnements dans lesquels elles opèrent ", a déclaré Jabari Norton, vice-président du développement commercial chez Confluent. "Avec la sortie d'un nouveau connecteur basé sur notre Schema Registry open-source et l'API Connect d'Apache Kafka, nous sommes heureux de nous associer à Couchbase sur l'intégration supportée avec Kafka et Confluent."

Ressources

• Couchbase Analytics : Introduction https://docs.couchbase.com/server/4.5/analytics/introduction.html
• Couchbase Full Text Search - Améliorations - Documentation https://docs.couchbase.com/server/4.6/fts/fts-enhancements.html  
• Blog Couchbase Full Text Search https://www.couchbase.com/blog/full-text-search-enhancements-in-couchbase-server-4.6/
• Couchbase Server 4.6 : Nouveautés  https://docs.couchbase.com/server/4.6/introduction/whats-new.html
• Blog Couchbase Spark Connect 2.0.0 https://www.couchbase.com/blog/couchbase-spark-connector-2-0-0-released/
• Couchbase Kafka 3.0.0 DP Blog https://www.couchbase.com/blog/kafka-connector-3-developer-preview-1/

Contact
Kiley Nichols, MSLGROUP
(781) 684-6513
couchbase@mslgroup.com