Catégorie : Déploiement et monitoring d’une stack data

Longhorn : garantir la haute disponibilité du stockage Kubernetes

La gestion du stockage persistant dans un cluster Kubernetes est un enjeu clé pour les architectures Data et Analytics. Disposer de données fiables, résilientes et facilement accessibles impacte directement la performance et la continuité des applications métiers. L’expertise iiiData accompagne la transformation numérique des entreprises avec des solutions open source

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Calico : renforcer la sécurité réseau sur Kubernetes

Dans un contexte où la sécurité réseau des plateformes data est devenue un enjeu majeur, contrôler précisément comment les applications et services communiquent au sein d’un cluster Kubernetes est indispensable. Les organisations qui souhaitent industrialiser l’orchestration de leurs workloads avec Kubernetes doivent intégrer une approche robuste en matière de segmentation

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Kubernetes on-premise : déployer un cluster HA fiable

L’orchestration des conteneurs Kubernetes s’est imposée comme une référence pour piloter des plateformes data modernes. Toutefois, réussir un déploiement on-premise haute disponibilité reste un défi, que ce soit pour fiabiliser les environnements de production, maîtriser les coûts ou répondre à des exigences réglementaires. Chez iiiData, expert en projets Data et

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Kubernetes : accélérer l’agilité des plateformes data

Dans le monde des plateformes data modernes, une exigence s’impose : garantir agilité, fiabilité et scalabilité pour répondre aux besoins croissants de la transformation numérique. Kubernetes s’est imposé en quelques années comme la référence incontournable pour l’orchestration et le déploiement de solutions data cloud native. Pourquoi ce standard s’est-il imposé

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Industrialiser une plateforme data open source performante

Dans un contexte où la fiabilisation des données est un enjeu clé, l’industrialisation des plateformes data est essentielle pour garantir efficacité, pérennité et évolutivité. Les solutions open source offrent un écosystème puissant, mais leur mise en œuvre à grande échelle requiert des méthodes robustes, s’appuyant notamment sur le DataOps, le

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