Quels sont les cas d’utilisation et scénarios les plus courants pour l’utilisation des bases de données cloud ?

2 Applications Web et mobiles

Un autre cas d’utilisation courant des bases de données cloud est celui des applications Web et mobiles. Les applications Web et mobiles nécessitent souvent un accès dynamique et interactif aux données, ainsi qu’une haute disponibilité et une évolutivité pour répondre à la demande des utilisateurs. Les bases de données cloud peuvent offrir ces fonctionnalités en fournissant des options de stockage de données distribuées et répliquées, de mise à l’échelle automatique, d’équilibrage de charge et de sauvegarde et de récupération. Par exemple, vous pouvez utiliser une base de données cloud telle que MongoDB ou Firebase pour stocker et synchroniser des données pour votre application web ou mobile, puis utiliser une plateforme cloud telle qu’AWS Lambda ou Google App Engine pour exécuter la logique de votre application.

3 Internet des objets

Un troisième cas d’utilisation courant pour les bases de données cloud est l’Internet des objets (IoT). L’IoT fait référence au réseau d’appareils et de capteurs qui collectent et échangent des données sur Internet. Les applications IoT génèrent souvent des quantités massives de données qui doivent être stockées, traitées et analysées en temps réel ou quasi réel. Les bases de données cloud peuvent fournir ces fonctionnalités en offrant des solutions de stockage et de traitement de données à faible latence, à haut débit et évolutives. Par exemple, vous pouvez utiliser une base de données cloud comme Apache Cassandra ou Amazon DynamoDB pour stocker et diffuser des données à partir de vos appareils IoT, puis utiliser un service cloud comme AWS IoT ou Google Cloud IoT pour gérer et surveiller vos appareils.

4 Apprentissage automatique

Un quatrième cas d’utilisation courant pour les bases de données cloud est l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique implique l’utilisation d’algorithmes et de modèles pour apprendre des données et faire des prédictions ou des recommandations. Les applications d’apprentissage automatique nécessitent souvent des ensembles de données volumineux et complexes, ainsi que des ressources de calcul hautes performances et parallèles. Les bases de données cloud peuvent fournir ces fonctionnalités en offrant des solutions de stockage et de traitement de données évolutives et flexibles, ainsi qu’une intégration avec divers frameworks et outils d’apprentissage automatique. Par exemple, vous pouvez utiliser une base de données cloud telle que Google Cloud Storage ou Amazon S3 pour stocker et accéder à vos ensembles de données, puis utiliser un service cloud tel que Google Cloud AI Platform ou Amazon SageMaker pour former et déployer vos modèles de machine learning.