Bases de données documentaires et distribuées

Code Stage : NFE204

Responsable

Publics et conditions d'accès

Prérequis: M1 ou niveau Bac+4 informatique
Bonnes connaissances en bases de données, architectures des systèmes informatique, pratique de la programmation
Public: cycle d'ingénieur CNAM, Master M2

Objectifs

Le cours est consacré à le gestion de données documentaires, non-structurées ou semi-structurées. L'information documentaire constitue une part majoritaire des systèmes d'information d'entreprise, et on la trouve bien entendu de manière proéminente sur le Web où l'essentiel des données est accessible sous forme de "documents" souvent dénués de structure connu (e., documents images, vidéos, documents Office, etc) ou d'une structure très souple (documents hypertextes).
Dans un tel contexte les notions de modèles de données et de langage d'interrogation sont à revoir. De plus le volume des données considérées implique la mise en place d'infrastructure à grande échelle typique des systèmes de gestion des données du Web.
Le cours couvre les sujets suivants:

Données peu structurées. Représentation de données complexes et/ou dotée d'une structure variable. Application à la représentation de documents textuels par des langages comme XML ou JSON. Notions essentielles sur la navigation dans une structure de document, le typage de documents, et la gestion de documents dans des bases de données.
Systèmes NoSQL. Des systèmes de gestion de données qui renoncent à certaines fonctionnalités fortes (transactions, langage d'interrogation) des bases relationnelles, au profit du passage à l'échelle, émergent à l'heure actuelle. Ces systèmes sont fortement orientés vers la distribution dans des environnements de type cloud, et leur conception varie selon l'objectif visé (accès temps réel, ou traitement analytiques). La structure des données reprend les principes vus dans la première partie du cours. Nous étudions les principes généraux des systèmes NoSQL, et en étudions certains: MongoDB, CouchDB, Hadoop, Voldemort, etc. Les problèmes de passage à l'échelle, de fiabilité, de sécurité, de reprise sur panne et de cohérence seront évoqués.
La Recherche d'Information (RI) consiste à effectuer des recherches sur des ensembles de données peu structurées, en effectuant un classement par pertinence. Avec l'avènement de gros moteurs d'indexation tels que Google ou Amazon, les technologies de recherche textuelle devient incontournable et donne un véritable intérêt à toutes ses techniques de stockage et d'index orienté texte.
Passage à l'échelle, distribution. Avec le développement du Web, le volume des données manipulées par les moteurs de recherche, les sites de commerce électronique ou les sites communautaires rassemblant des millions d'utilisateurs, a atteint des niveaux inédits: le téraoctets est un ordre de grandeur courant, bientôt ce sera le pétaoctets. De nouvelles techniques de gestion de ces données massives ont émergé récemment, sous l'impulsion notamment des entreprises
(Google, Amazon) directement  confrontées aux problèmes liés à ces volumes inédits. L'exposé sera consacré à ces nouvelles techniques, en mettant l'accent sur les solutions s'appuyant sur la distribution du stockage et des traitements dans des parcs de machines extensibles appelés "Cloud Computing".  Je présenterai quelques solutions-phares,  fortement influencées par quelques articles publiés récemment par les équipes de Google (GFS, Bigtable, MapReduce).
 

Programme

Modélisation de données peu structurées
- Documents structurés, JSON, XML
- Données web, Open data, services REST
- Bases documentaires: MongoD, CouchDB, Cassandra

Recherche d'information
- introduction à la recherche textuelle dans les documents, indexation textuelle et Recherche d'Information (ie. Google, Amazon, ...)
- moteur de recherches: ElasticSearch, Solr
Distribution et partage d'information sur le Web
- systèmes distribués, équilibrage, partitionnement, réplication
- cloud, performances, architectures, scalabilité
- illustration concrète avec quelques systèmes NoSQL: MongoDB, Cassandra, ElasticSearch



 

Centre(s) d'enseignement

Contact

Informatique d'entreprise
2D4P10, 33, 2 rue Conté
75003 Paris
Tel :01 58 80 84 71
Alexandre LESCAUT