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Questions tendances

L’essentiel à savoir sur une base de données

Une base de données est un système électronique qui permet d'accéder facilement à un ensemble organisé de données, de les manipuler et de les mettre à jour.

Qu’est-ce qu’une base de données ?

Temps de lecture : 5 mn

Une base de données est un ensemble d'informations qui est organisé de manière à être facilement accessible, géré et mis à jour. Elle est utilisée par les organisations comme méthode de stockage, de gestion et de récupération de l’informations.

Les données sont organisées en lignes, colonnes et tableaux et sont indexées pour faciliter la recherche d'informations. Les données sont mises à jour, complétées ou encore supprimées au fur et à mesure que de nouvelles informations sont ajoutées. Elles contiennent généralement des agrégations d'enregistrements ou de fichiers de données, tels que les transactions de vente, les catalogues et inventaires de produits et les profils de clients.

Généralement, l’administrateur de la base de données régule les accès des utilisateurs afin de contrôler leurs actions et d’analyser les usages. Pour garantir la cohérence des données et l'intégralité des transactions, toutes les transactions réalisées sur une base de données doivent répondre aux exigences de la conformité ACID :

  • Le principe d’Atomicité garantit la bonne exécution de la transaction. Les transactions de base de données, comme les atomes, peuvent être décomposées en plus petites parties. Si une partie d'une transaction échoue, toute la transaction sera annulée.
  • La propriété de Cohérence signifie que seules les données qui suivent des règles prédéfinies peuvent être écrites dans la base de données.
  • L’isolement fait référence à la capacité de traiter simultanément plusieurs transactions de manière indépendante.
  • La durabilité requiert de rendre les défaillances invisibles pour l'utilisateur final. Les données sont sauvegardées une fois la transaction terminée, même en cas de panne de courant ou de défaillance du système.

Comment fonctionne une base de données

Une base de données est stockée sous la forme d'un fichier ou d'un ensemble de fichiers sur un disque ou un disque magnétique, un disque optique ou tout autre support de stockage. L'information contenue dans ces fichiers peut être divisée en enregistrements. Ces enregistrements sont constitués d'un ou de plusieurs champs. Un champ constitue une seule pièce d’information, et chaque champ contient généralement des informations se rapportant à un aspect ou attribut de l'entité décrite par la base de données.

Les enregistrements sont également organisés en tableaux qui contiennent des informations sur les relations entre les différents champs. À l'aide de mots-clés et de diverses commandes de tri, les utilisateurs peuvent rapidement rechercher, réorganiser, regrouper et sélectionner les champs dans de nombreux enregistrements pour récupérer ou créer des rapports sur des agrégats particuliers de données.

Une diversité de base de données

Les enregistrements et les fichiers de la base de données doivent être organisés de manière à faciliter la récupération de l'information. Les requêtes sont la principale façon dont les utilisateurs récupèrent les informations de la base de données. La puissance d'un système de gestion de base de données s’évalue à travers sa capacité à définir de nouvelles relations à partir celles déjà présentes dans les tableaux et à les utiliser pour obtenir des réponses aux requêtes.

Pour les entreprises possédant de grande base de données, les nombreux utilisateurs doivent être en mesure de manipuler les informations qu'elle contient rapidement et à tout moment. De plus, ces entreprises ont tendance à constituer de nombreux fichiers indépendants contenant des données liées, voire des données se superposant. Dans le cadre de leur activité, il est souvent nécessaire de coupler les données provenant de plusieurs fichiers. Plusieurs types de base de données ont été développés pour répondre à ces exigences : base de donnée orientée texte, base de donnée hiérarchique, base de donnée réseau, base de donnée relationnel, base de donnée orienté objet et base de donnée distribuee.

Ces bases de données et les bases de données plus volumineuses sont devenues de plus en plus importantes dans la vie des entreprises, en partie parce qu'elles sont maintenant couramment conçues pour être intégrées à d'autres logiciels de bureau, y compris des tableurs.

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Le Capacity Planning : Un exercice d’optimisation indispensable pour les DSI

Temps de lecture : 3 mn

Le Capacity Planning est un terme générique employé pour désigner la gestion de la capacité. Ce processus vise à déterminer la capacité de production nécessaire à une organisation pour répondre à une demande. Ce besoin de gestion de la capacité s’applique à de nombreux secteurs d’activité tels que l’industrie, le retail ou l’informatique.

Pour une DSI, le Capacity Planning consiste à estimer le besoin en ressources nécessaires (CPU, Mémoire, Stockage, Réseaux, Heap…) Par exemple, dans le cas des ressources réseau, le network monitoring va détecter les composants du réseau lents ou défaillants, tels que les serveurs surchargés ou en panne ou gelés, les routeurs défaillants, les commutateurs défaillants ou d'autres dispositifs problématiques. En cas de panne de réseau ou de panne similaire, le système de surveillance du réseau alerte l'administrateur réseau.

Le Capacity Planning

Pour une DSI, le Capacity Planning consiste à estimer le besoin en ressources nécessaires (CPU, Mémoire, Stockage, Réseaux, Heap…) pour soutenir une charge d’activité sur une période à venir. Le Capacity Planning devient un exercice critique lorsqu’il s’agit de faire face à une augmentation du nombre d'utilisateurs, une croissance ou un ralentissement d’activité imprévu ou difficile à mesurer. Le Capacity Planning doit également tenir compte des évolutions fréquentes de l’infrastructure. Ainsi, le Capacity Planning est un exercice de prévision difficile mais indispensable pour la DSI.

Pourquoi faire du capacity planning ?

Une mauvaise anticipation du besoin en capacité peut engendrer de sérieuses dégradations de performance, voir une interruption de service lorsqu’une instance a été sous-dimensionnée. Les conséquences peuvent alors être lourdes pour le métier : retard sur la chaîne de production, insatisfaction client, perte des sessions en cours…


A l’inverse, surdimensionner un environnement informatique, par principe de précaution, entraîne un gaspillage évitable des ressources.

L’enjeu du Capacity Planning consiste à assurer la disponibilité et la performance des environnements tout en optimisant autant que possible les ressources et les coûts.

Le Capacity Planning est une question d'optimisation ; il s'agit de maximiser l’allocation des ressources tout en garantissant la performance et la disponibilité des environnements. Tout DSI devrait être motivée à faire du Capacity Planning pour :

  • Prédire le moment où une infrastructure ne sera plus en mesure de faire face à la charge d’activité.
  • Anticiper l’achat de nouvelles machines ou l’approvisionnement de nouvelles ressources.
  • Identifier les goulots d’étranglement.
  • Comparer le coût d’un environnement On Premise à celui d’un Cloud public.
  • Anticiper et savoir faire face aux pics de charge qu'ils soient prévus ou inattendus.
  • Prévoir la configuration de production la plus optimisée avant le déploiement d'une nouvelle application.

Comment faire du Capacity Planning ?

Le Capacity Planner, à l'aide de business plans et de prédictions, tente d'imaginer ce que seront les besoins futurs. Il s’appuie souvent sur sa connaissance de l’historique et de la saisonnalité.

Dans beaucoup d’organisations, le Capacity Planning est un exercice encore fastidieux réalisé sur des feuilles de calcul. Celui-ci est à la fois long et peu précis.

Créer une base de données permet d’éviter les erreurs et de maximiser les opportunités de croissance de l’entreprise, à condition d’avoir élaboré une stratégie de Data Management adéquate.

Les outils de modélisation analytique comme les outils OLAP, via une application OLTP,(ou grâce au data mining) peuvent aider à obtenir des réponses à des scénarios "What if" afin d’explorer un éventail de possibilités. Le Big Data Analytics parcourt le data lake pour réaliser des analyses prédictives et ainsi aider les entreprises à prendre des décisions plus efficacement.  Cette analyse est réalisée à partir de diverses sources de données stockées dans des data warehouses et organisées en cubes OLAP. Le Capacity Planner doit également tenir compte de l’évolution des nouvelles technologiques.

Il est désormais possible d’automatiser son Capacity Planning grâce à l’Intelligence Artificielle. Des algorithmes avancés de régression linéaire, quadratique, elliptique etc… permettent anticiper de manière précise les besoins CPU, mémoire, stockage, I/O, heap et d’optimiser l’allocation des ressources.

Pour en savoir plus, découvrez IT Analytics et son principal cas d’utilisation : Comment anticiper vos besoins en CPU, mémoire, stockage... ?

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“Le Capacity Planning doit également tenir compte des évolutions fréquentes de l’infrastructure. Ainsi, le Capacity Planning est un exercice de prévision difficile mais indispensable pour la DSI.”

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