Mise en application d’un logiciel permettant l’accessibilité à la base des données des clients.

Publié le : 15 juin 20214 mins de lecture

La technologie Open Source

Dans l’article de la semaine dernière, nous avons rendu compte de la présentation de Markus Schneider et du Dr Bernd Sutter à la conférence elasic. Tour 2016 à Francfort et les obstacles de la technologie open source( est un code conçu pour être accessible au public : n’importe qui peut voir, modifier et distribuer le code à sa convenance.) dans les entreprises.

Aujourd’hui, les deux employés du service informatique vont nous montrer deux cas d’utilisation d’Elasticsearch (est un logiciel utilisant Lucene pour l’indexation et la recherche de données. Il fournit un moteur de recherche distribué et multi-entité à travers une interface REST) par une compagnie d’assurance.

mise en œuvre d’Elasticsearch

« Jusqu’à récemment, nous utilisions notamment deux solutions de surveillance des journaux (Log4U et un développement propriétaire pour Webseal) », explique M. Schneider. Les deux étaient des solutions propriétaires. Ce qui manquait à l’entreprise, cependant, c’était un contrôle complet des journaux sur toutes les plateformes. Toutes les données ne circulaient pas ensemble de manière centralisée à R V, ce qui rendait difficile une analyse complète des données. Avec la mise en œuvre d’Elasticsearch, toutes les données de surveillance des journaux sont concentrées en un seul point (Cluster Elasticsearch) et peuvent être évaluées de manière centralisée.

Lorsque l’utilisation d’Elasticsearch pour la surveillance des journaux a été connue, les clients internes ne se sont pas fait attendre. Il existe actuellement un grand nombre d’exigences, dont l’urgence est vérifiée individuellement et qui sont ensuite mises en œuvre si nécessaire.

« Diviser pour mieux régner, telle est la devise » – Nous ne voulons pas d’une solution à goulot d’étranglement où le client interne dépend de l’équipe de surveillance. nos collègues et nous voulons offrir une infrastructure dans laquelle le client peut utiliser les services de surveillance de manière indépendante et sous sa propre responsabilité.

Application de service sur le terrain R V Connect

Bernd Sutter est un concepteur spécialisé dans les applications de vente et travaille sur le projet Puma depuis plusieurs années. Dans le deuxième cas d’utilisation, Sutter explique comment Elasticsearch peut soutenir le travail des commerciaux sur le terrain : Les sélections de clients permettent aux vendeurs sur le terrain de rechercher leur base de clients par le biais de requêtes auto-définies basées sur environ 150 attributs. Ainsi, par exemple, on peut déterminer tous les clients d’une certaine zone de code postal ayant une assurance automobile mais sans assurance responsabilité civile. La recherche par caractères génériques rend la recherche de clients beaucoup plus pratique : la recherche peut être formulée en spécifiant une expression à rechercher dans le nom ou le prénom à n’importe quelle position.

A quoi consiste RV Connect ?

R V Connect  étant un système en ligne, la recherche est toujours effectuée sur l’ensemble de la clientèle de R V – et avec plusieurs milliers d’utilisateurs, il doit être possible d’exécuter les requêtes en parallèle sans perte notable de performance. Le résultat d’une requête de sélection est disponible pour l’utilisateur au plus tard après quelques secondes. Avec des systèmes de bases de données relationnelles, ces temps de réponse n’auraient pas été possibles.

« Nous avions également besoin d’un outil qui nous permettrait de construire nos structures d’index avec des performances élevées : Apache Spark », rapporte Sutter. Avec Apache Spark, la construction quotidienne des structures d’index à partir des tables DB2 productives se fait en une à deux heures.

Une nouvelle expérience avec la pile Elastic

« Nous utiliserons activement l’Elasticstack au cours du premier semestre 2017 et l’intégrerons dans la pile de surveillance globale », rapporte Schneider sur les prochaines étapes. Il conclut en parlant de l’acquisition en cours chez Elastic, qui a apporté une solution d’apprentissage automatique avec Prelert. 

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