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Articles récents

Suivi d'expériences avec MLflow sur Databricks Community Edition

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Spark, Deep Learning, Databricks, Delta Lake, Machine Learning, MLflow, Notebook, Python, Scikit-learn

Introduction au Databricks Community Edition et MLflow Chaque jour, le nombre d’outils permettant aux Data Scientists de créer des modèles plus rapidement augmente. Par conséquent, la nécessité de…

Gestion des versions de vos jeux de données avec Data Version Control (DVC) et Git

Catégories : Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, Git, Infrastructure, Exploitation, SCM

L’utilisation d’un système de contrôle de version tel que Git pour le code source est une bonne pratique et une norme de l’industrie. Étant donné que les projets se concentrent de plus en plus sur les…

JOUET Grégor

By JOUET Grégor

3 sept. 2020

Architecture de plugins en JavaScript et Node.js avec Plug and Play

Catégories : Front End, Node.js | Tags : Asynchrone, DevOps, JavaScript, Open source, Programmation, Versions et évolutions, Agile

Plug and Play aide les auteurs de bibliothèques et d’applications à introduire une architecture de plugins dans leur code. Il simplifie l’exécution de code complexe avec des points d’interception bien…

WORMS David

By WORMS David

28 août 2020

Installation d'Hadoop depuis le code source: build, patch et exécution

Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : HDFS, Maven, Docker, Java, LXD, Tests unitaires, Hadoop

Les distributions commerciales d’Apache Hadoop ont beaucoup évolué ces dernières années. Les deux concurrents Cloudera et Hortonworks ont fusionné : HDP ne sera plus maintenu et CDH devient CDP. HP a…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

4 août 2020

Téléchargement de jeux de données dans HDFS et Hive

Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Analytique, HDFS, Hive, Big Data, Analyse de données, Data Engineering, Data structures, Base de données, Hadoop, Lac de données, Entrepôt de données (Data Warehouse)

Introduction De nos jours, l’analyse de larges quantités de données devient de plus en plus possible grâce aux technologies du Big data (Hadoop, Spark,…). Cela explique l’explosion du volume de…

NGOM Aida

By NGOM Aida

31 juil. 2020

Comparaison de différents formats de fichier en Big Data

Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Analytique, Avro, HDFS, Hive, Kafka, MapReduce, ORC, Spark, Traitement par lots, Big Data, CSV, Analyse de données, Data structures, Base de données, JSON, Protocol Buffers, Hadoop, Parquet, Kubernetes, XML

Dans l’univers du traitement des données, il existe différents types de formats de fichiers pour stocker vos jeu de données. Chaque format a ses propres avantages et inconvénients selon les cas d…

NGOM Aida

By NGOM Aida

23 juil. 2020

Automatisation d'un workflow Spark sur GCP avec GitLab

Catégories : Big Data, Cloud computing, Orchestration de conteneurs | Tags : Airflow, Spark, CI/CD, Enseignement et tutorial, GitLab, GCP, Terraform

Un workflow consiste à automiatiser une succéssion de tâche qui dont être menée indépendemment d’une intervention humaine. C’est un concept important et populaire, s’appliquant particulièrement à un…

DE BAECQUE Ferdinand

By DE BAECQUE Ferdinand

16 juin 2020

Importer ses données dans Databricks : tables externes et Delta Lake

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Parquet, AWS, Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS), Databricks, Delta Lake, Python

Au cours d’un projet d’apprentissage automatique (Machine Learning, ML), nous devons garder une trace des données test que nous utilisons. Cela est important à des fins d’audit et pour évaluer la…

Premier pas avec Apache Airflow sur AWS

Catégories : Big Data, Cloud computing, Orchestration de conteneurs | Tags : Airflow, Oozie, Spark, PySpark, Docker, Enseignement et tutorial, AWS, Python

Apache Airflow offre une solution répondant au défi croissant d’un paysage de plus en plus complexe d’outils de gestion de données, de scripts et de traitements d’analyse à gérer et coordonner. C’est…

COINTEPAS Aargan

By COINTEPAS Aargan

5 mai 2020

Exposer un cluster Ceph basé sur Rook à l'extérieur de Kubernetes

Catégories : Orchestration de conteneurs | Tags : Conteneur, Debug, Docker, Rook, Ceph, Kubernetes

Nous avons récemment créé un cluster Hadoop basé sur des containers LXD et nous voulions être en mesure d’appliquer des quotas sur certains filesystems (par exemple : logs de service, repertoires…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

16 avr. 2020

Snowflake, le Data Warehouse conçu pour le cloud, introduction et premiers pas

Catégories : Business Intelligence, Cloud computing | Tags : Cloud, Lac de données, Data Science, Entrepôt de données (Data Warehouse), Snowflake

Snowflake est une plateforme d’entrepôt de données en mode SaaS qui centralise, dans le cloud, le stockage et le traitement de données structurées et semi-structurées. La génération croissante de…

HAMELIN-BOYER Jules

By HAMELIN-BOYER Jules

7 avr. 2020

Optimisation d'applicationS Spark dans Hadoop YARN

Catégories : Data Engineering, Formation | Tags : Spark, Performance, Hadoop, Python

Apache Spark est un outil de traitement de données in-memory très répandu en entreprise pour traiter des problématiques Big Data. L’exécution d’une application Spark en production nécessite des…

DE BAECQUE Ferdinand

By DE BAECQUE Ferdinand

30 mars 2020

MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Deep Learning, AWS, Databricks, Déploiement, Machine Learning, Azure, MLflow, MLOps, Python, Scikit-learn

Introduction et principes de MLflow Avec une puissance de calcul et un stockage de moins en moins chers et en même temps une collecte de données de plus en plus importante dans tous les domaines, de…

Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask

Catégories : Data Science, Tech Radar | Tags : Deep Learning, Enseignement et tutorial, Machine Learning, Machine Learning, Python

Au cours de la dernière décennie, les modèles de Machine Learning et de Deep Learning se sont révélés très efficaces pour effectuer une grande variété de tâches tels que la détection de fraudes, la…

SOARES Robert Walid

By SOARES Robert Walid

2 mars 2020

Installer et débugger Kubernetes dans LXD

Catégories : Orchestration de conteneurs | Tags : Conteneur, Debug, Docker, Linux, LXD, Kubernetes, Noeud

Nous avons récemment déployé des clusters Kubernetes avec le besoin de collocalliser les clusters sur des noeuds physiques au sein de nos infrastructures. Nous aurions pu utiliser des machines…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

4 févr. 2020

Sécurisation des services avec Open Policy Agent

Catégories : Cybersécurité, Gouvernance des données | Tags : Kafka, Ranger, Autorisation, REST, Cloud, Kubernetes, SSL/TLS

Open Policy Agent est un un moteur de règles multifonction. L’objectif principal du projet est de centraliser l’application de règles de sécurité à travers la stack cloud native. Le projet a été crée…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

22 janv. 2020

Cloudera CDP et migration Cloud de votre Data Warehouse

Catégories : Big Data, Cloud computing | Tags : Cloudera, Data Hub, Lac de données, Entrepôt de données (Data Warehouse), Azure

Alors que l’un de nos clients anticipe un passage vers le Cloud et avec l’annonce récente de la disponibilité de Cloudera CDP mi-septembre lors de la conférence Strata, il semble que le moment soit…

WORMS David

By WORMS David

16 déc. 2019

Configuration à distance et auto-indexage des pipelines Logstash

Catégories : Data Engineering, Infrastructure | Tags : Docker, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Log4j

Logstash est un puissant moteur de collecte de données qui s’intègre dans la suite Elastic (Elasticsearch - Logstash - Kibana). L’objectif de cet article est de montrer comment déployer un cluster…

CORDONNIER Paul-Adrien

By CORDONNIER Paul-Adrien

13 déc. 2019

Canada - Morocco - France

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2393 Rabbat
Canada

Nous sommes une équipe passionnées par l'Open Source, le Big Data et les technologies associées telles que le Cloud, le Data Engineering, la Data Science le DevOps…

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