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Big Data : Cloudera et HortonWorks fusionnent...

Écrit par  Laurent Delattre , lundi, 08 octobre 2018 14:29 , BIG DATA.
Big Data : Cloudera et HortonWorks fusionnent...

Après les années de hype et de débauche marketing, l’enthousiasme pour l’univers Big Data est retombé et les approches se sont diversifiées. La fusion annoncée de Cloudera et Hortonworks démontre un certain essoufflement d’Hadoop.

Hadoop est né en 2005 et a démocratisé l’idée d’un système de fichiers distribué reposant uniquement sur des serveurs ordinaires équipés de disques durs classiques. Soudain, il devenait possible de stocker et interroger à moindre coût les volumétries de données générées par les applications et services Web. Deux startups se sont alors fait un nom, surfant sur le potentiel de cette technologie open source : Cloudera et HortonWorks. Mais le marché n’est plus aussi dynamique qu’avant. Le Cloud est venu changer la donne. Et les deux concurrents d’autrefois sont aujourd’hui contraints de fusionner. Cloudera a annoncé l’absorption d’HortonWorks par un mécanisme d’échange d’actions. Unis, les deux anciens leaders de l’univers Hadoop espèrent être ainsi plus forts pour mieux résister à cinq tendances qui leur laissent de moins en moins de marche de manœuvre :

* Le stockage cloud a changé la donne. Le stockage objet dans les nuages d’AWS (S3), d’Azure (Blob Storage) ou de Google (GCS / Google HDFS Service) est extrêmement économique. 20$ par mois au Tera-octets en moyenne.

* Les propres offres « Big Data » des grands clouds comme AWS EMR, Azure Datalake et Azure HDInsigt ont rétréci les espaces d’expression de Cloudera et HortonWorks aux approches finalement plus cloud privé et on premise.  

* Hadoop est désormais ultra-concurrencé par des offres jugées plus simples et plus modernes comme Hydra (racheté par Oracle), Pachyderm ou Presto mais surtout par les grandes bases noSQL du cloud que sont Azure CosmoDB, Google BigQuery et AWS Aurora.

* La concurrence de startups aux approches innovantes et très orientées multi-Cloud comme Snowflake et Qubole.

* L'adoption de nouvelles approches distribuées qui reposent plus volontiers aujourd’hui sur des containers déployés sur des clusters Kubernetes et s’appuient sur des applications en Python ou R. Ces approches semblent beaucoup plus porteuses que celle orientée java des infrastructures Big Data Hadoop/Spark d’HortonWorks et Cloudera.

En fusionnant, Cloudera et HortonWorks s’offrent un catalogue de services plus complet, unifient leurs forces et rassurent leur clientèle. Mais cette fusion ne change rien aux défis exposés ci-dessus d’autant que les deux entreprises affichent des pertes opérationnelles importantes (78 millions de dollars pour Cloudera, 55 millions de dollars pour HortonWorks). La nouvelle entité devra vite trouver de nouvelles réponses et de nouveaux relais de croissance. Sinon quoi, cette fusion ne servira qu’à freiner un déclin annoncé.

 

 

Dernière modification le lundi, 08 octobre 2018 14:47
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