I tiakina i:
| Kaituhi matua: | |
|---|---|
| Hōputu: | Recurso digital |
| Reo: | |
| I whakaputaina: |
Zenodo
2026
|
| Urunga tuihono: | https://doi.org/10.5281/zenodo.18869813 |
| Ngā Tūtohu: |
Tāpirihia he Tūtohu
Kāore He Tūtohu, Me noho koe te mea tuatahi ki te tūtohu i tēnei pūkete!
|
Rārangi ihirangi:
- <p>Dans notre recherche, nous constatons que la transformation numérique accélérée et l’explosion des données massives ont <br>profondément modifié les architectures des systèmes d’information d’entreprise. Face aux limites des bases de données <br>relationnelles traditionnelles dans les environnements caractérisés par les 4V du Big Data (volume, vélocité, variété, véracité), <br>les bases de données NoSQL se sont imposées comme des alternatives distribuées adaptées aux architectures cloud-native et <br>aux systèmes hautement scalables. <br>Notre étude vise à analyser de manière critique les avantages, les limites et les conditions d’adoption des bases NoSQL dans <br>les environnements Big Data d’entreprise, tout en identifiant les compromis techniques liés à la cohérence, la disponibilité et <br>la latence. Elle repose sur une revue systématisée de la littérature scientifique et technique (2018–2024), fondée sur un <br>protocole structuré de sélection d’articles indexés comme ACM, IEEE, Journal of Big Data et une grille d’analyse comparative <br>intégrant les modèles CAP et PACELC, les mécanismes de partitionnement (sharding, consistent hashing), et les stratégies de <br>réplication. <br>Les résultats mettent en évidence que les bases NoSQL offrent une supériorité significative en matière de scalabilité <br>horizontale et de résilience distribuée dans les architectures microservices et DevOps. Malgré cela, leur performance dépend <br>fortement du modèle de cohérence choisi et des mécanismes de consensus implémentés. Notre recherche relève également <br>que l’architecture hybride (SQL + NoSQL) constitue aujourd’hui le modèle dominant dans les environnements d’entreprise, <br>permettant d’arbitrer efficacement entre cohérence forte et performance distribuée. <br>Sur le plan théorique, notre recherche contribue à une clarification des compromis techniques entre modèles ACID et BASE <br>dans les environnements Big Data, en proposant une grille décisionnelle multicritère pour guider les entreprises dans leurs <br>choix technologiques. Elle enrichit la réflexion sur la persistance polyglotte comme paradigme structurant des architectures <br>de données contemporaines. </p>