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Actualités de quasarDB

  11 octobre 2017 - Tellmeplus déploie ses modèles dans tout type d'objet grâce à la plateforme scalable de QuasarDB

Tellmeplus, éditeur de logiciel spécialisé en Intelligence Artificielle appliquée au Big Data, et QuasarDB, fournisseur de technologie de stockage logiciel optimisé pour l'analyse de données en temps réel, annoncent aujourd'hui leur partenariat technologique stratégique. Tellmeplus intégrera la base de données de séries temporelles de QuasarDB à sa plateforme Predictive Objects, permettant le déploiement de modèles prédictifs dans n'importe quel objet ou système connecté.

QuasarDB est une base de données distribuée orientée colonne à très haute performance, supportant nativement des séries temporelles. La base de données peut intégrer des millions de points de mesure par seconde et agréger des milliards d’enregistrements par seconde, garantissant la gestion des séries temporelles les plus complexes tout en permettant un travail interactif sur les données, indépendamment des quantités stockées.

Grâce à sa capacité d’adaptation à tout type de séries temporelles plus ou moins volumineuses et denses, QuasarDB peut être déployée nativement sur n'importe quelle plateforme, depuis des objets connectés limités en mémoire ou en puissance CPU, jusque dans les routeurs/gateways “at the edge” ou dans le cloud. “L'intégration d'un stockage de données scalable orienté série temporelle dans notre solution d'analyse prédictive est la clé d'un déploiement efficace de modèles prédictifs sur n'importe quel type d'objet ou plateforme,” déclare Jean-Michel Cambot, founder et chief strategist de Tellmeplus. “Les transferts, les calculs des agrégations dans QuasarDB sont si rapides et nécessitent si peu de mémoire que Predictive Objects pourra calculer ses propres séquences et les exposer au modèle embarqué sans perdre en capacité de séquençage, et ce peu importe où les objets sont déployés."

Edouard Alligand, fondateur et CEO de QuasarDB, ajoute : "Tellmeplus est un acteur clé de l'intelligence artificielle du fait de la capacité de Predictive Objects à déployer et à exécuter des modèles prédictifs au sein des objets, à l’endroit même où les données sont produites. Nous sommes ravis que QuasarDB apporte davantage de performance à Tellmeplus."

La première version de Predictive Objects intégrant QuasarDB sera disponible dès novembre 2017.

 
  1er decembre 2015 - Quartet FS & quasardb : l’alliance de l’In-Memory et du NoSQL pour repousser les limites de l’analyse Big Data

Quartet FS, pionnier du traitement et de l’analyse des données en mémoire, annonce une évolution majeure de sa plate-forme ActivePivot à travers son partenariat avec quasardb, éditeur français d’une base de données NoSQL Key-Value Store pour le traitement de Big Data. ActivePivot est une base de données analytique In Memory au service de la prise de décision opérationnelle tirée par la donnée.

ActivePivot permet aux entreprises d’effectuer des requêtes complexes et interactives sur leurs données en temps réel. L’alliance des technologies de Quartet FS et de quasardb permet désormais d’effectuer ces mêmes calculs sur des données historiques pouvant couvrir plusieurs années, à moindre coût, et représente une avancée inédite et unique sur le marché de l’analyse des Big Data.

La plateforme ActivePivot de Quartet FS permet l'analyse en continu d'importants volumes de données "live" et met la puissance de l’In-Memory dans les mains des utilisateurs opérationnels. Mais les analyses plus classiques sur des données historiques ne justifient pas en général le coût d'une solution In-Memory, car les requêtes sont ponctuelles, et les volumes de données peuvent dépasser 100 téraoctets. Ce type de volume est par contre couramment stocké dans quasardb, la base de données NoSQL « clé-valeur ». Grâce à son modèle scale-out cette technologie Big Data permet de répartir les données dans des fermes d’ordinateurs standards. L’association de ces deux technologies complémentaires offre désormais le meilleur des deux mondes.

Les clients d’ActivePivot peuvent maintenant requêter interactivement leurs données historiques avec les mêmes outils, la même performance et les mêmes capacités de calcul que dans leurs applications opérationnelles. Cette nouvelle alternative aux Datawarehouses traditionnels est plus rapide, plus riche en fonctionnalités et beaucoup plus économique.

Antoine Chambille, directeur de la recherche et du développement de Quartet FS commente « Nous avons choisi quasardb car grâce à leur culture de l'efficacité et de la robustesse, ils ont développé la technologie NoSQL haute performance qui nous permet de poursuivre notre ambition de repousser les limites de l’analyse Big Data. Nous avons adapté notre solution afin que les utilisateurs puissent sélectionner leurs données stockées dans quasardb, et les analyser dans ActivePivot. Dès aujourd'hui sur des serveurs et des équipements standards nos deux technologies s'échangent les données à la vitesse de 10 Gigaoctets par seconde. C'est à dire qu'il faut moins de deux minutes pour mettre à disposition un Téraoctet de données dans ActivePivot ».

Edouard Alligand, fondateur de quasardb conclut « Grâce à ce partenariat, nous démontrons que les technologies NoSQL et In Memory ne sont pas concurrentes mais complémentaires. En alliant la puissance de calcul de l’in-memory aux capacités de stockage du NoSQL, nous contribuons à faire progresser l’innovation en matière d’analyse des données ».

 
  27 novembre 2014 - L’éditeur de quasardb , logiciel nosql de « next generation », en pleine croissance

L’équipe s’agrandit avec les arrivées sur le mois de Novembre de :

  • Benoit Blanchon ,  Ingénieur  senior en développement de logiciel
  • Sharon Damti , Ingénieur technico-commercial international
  • Marek Kurdej , Ingénieur R&D

Et emménage dans de nouveaux locaux , 24 Rue Feydeau , Paris 75002

Pour toute information , contacter Jean-Claude Tagger , COO à jct@quasardb.net

 
  3 septembre 2014 - L'éditeur Bureau 14 lève 1 million de dollars pour accélérer le développement de sa solution Quasardb sur le marché du Big Data

Bureau 14, éditeur de bases de données hautes performances, vient de lever 1 million de dollars (750 000 euros) auprès de Newfund. Une somme qui va permettre à la start-up d’accélérer son développement sur le marché très prometteur du Big Data.

Bureau 14 a créé et commercialise une technologie révolutionnaire : Quasardb, une solution logicielle qui apporte une réponse fiable, efficace et performante à la problématique du traitement massif des données. Problématique qui a pris une ampleur considérable ces dernières années avec l’explosion du nombre et de la variété des données numériques produites.

Comme le commente Edouard Alligand, président fondateur de Bureau 14 : « à l’ère du Big Data, l’accès et l’exploitation du volume sans cesse grandissant des données constituent un enjeu de compétitivité pour toute entreprise. Quasardb est une rupture technologique dans ce domaine, particulièrement adaptée aux secteurs financiers et des télécoms, car elle permet la manipulation en temps réel de données massives».

« A l'ère du Big Data, l'augmentation de la puissance de calcul n'est qu'un paramètre dans l’accélération du traitement des données. Pour leur meilleure exploitation possible, il faut également favoriser un accès simplifié et rapide à ces données. C'est la solution qu'apporte Bureau 14, élégante et particulièrement performante" dit CA. Morand, associé chez Newfund.

Cette levée de fonds donne à Bureau 14 les moyens de poursuivre dans les meilleures conditions son développement, notamment à l’international, pour devenir un acteur incontournable du Big Data.

 
 

A propos de Quasardb
QuasarDB est un éditeur de logiciels fondé en 2008 par Edouard Alligand et rejoint en 2012 par Jean-Claude Tagger. QuasarDB est une base de données orientée colonne, de très hautes performances, distribuée et avec un support natif des séries temporelles. QuasarDB a été conçu pour traiter les cas d'utilisation les plus extrêmes et peut ingérer de manière fiable des millions de points par seconde tout en agrégeant des milliards de lignes par seconde, sur un seul serveur. Ainsi, les analystes et data-scientistes peuvent travailler interactivement sur leurs données sans attendre la fin d’exécution de longs traitements par lots. Nul besoin d'apprendre un langage de requête propriétaire ou ésotérique, toutes les données stockées dans QuasarDB sont ouvertes et transparentes, directement accessibles à partir d'outils standard tels que Microsoft Excel, Apache Spark, Python, R... QuasarDB est idéal pour des projets exigeants dans les domaines de la finance de marché (backtesting, conformité, calcul de risque) et de la maintenance prédictive.

Pour plus d'informations, visitez www.quasardb.net ou suivez @quasardb sur Twitter.

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