Comment exploiter 12,9 milliards de données par jour sans faire exploser la facture Cloud ?
Les objets connectés génèrent aujourd'hui des volumes de données considérables sur le terrain. Bien exploitées, ces données ouvrent la voie à de nouveaux services et à une meilleure compréhension des usages. Mais encore faut-il pouvoir les stocker et les analyser sans que la facture Cloud n'explose.
C'est le défi auquel était confronté un acteur du secteur du bâtiment, avec un parc de plus de 4 000 boîtiers connectés déployés sur le terrain. Chaque boîtier générant en moyenne 9 600 messages par jour, soit 12,9 milliards de valeurs collectées quotidiennement.
Avant notre intervention, l'essentiel de ces données restait inexploité : stocker 100 milliards de points de données représentait un coût estimé à 33 000 $ par mois, rendant toute exploitation métier difficilement envisageable. Résultat : des données sous-utilisées, aucune analyse avancée, et des opportunités commerciales manquées.
L'enjeu était donc double : réduire drastiquement les coûts Cloud, tout en créant les conditions d'une exploitation métier réelle des données.
Nos équipes ont conçu une solution entièrement adaptée au contexte et aux contraintes du client, en misant sur la performance, la sobriété et le sur-mesure plutôt que sur la seule puissance brute.
Le déroulé du projet
10 jours pour identifier les leviers de performance prioritaires.
Validation des hypothèses techniques et des gains potentiels.
Déploiement par phases, avec ajustement continu.
Une première phase de 10 jours d'intervention a permis d'identifier rapidement les leviers de performance et les axes de développement prioritaires.
Des prototypes ont ensuite été réalisés pour valider les choix techniques, mesurer les gains potentiels et obtenir les premiers résultats concrets — avant d'engager le développement à grande échelle.
La solution s'appuie sur LispTick, notre solution de stockage optimisé, capable de diviser par 1 000 la volumétrie des données sans perte d'information utile. L'architecture — neuronale, dimensionnée avec précision, et dotée d'un moteur de calcul puissant — a été pensée pour être efficiente et durable, sans surdimensionnement inutile. Le tout a été déployé en production par phases successives, avec des ajustements au fil des itérations.
Avant notre intervention, ces données restaient largement inexploitées : leur coût de stockage rendait toute analyse difficilement envisageable. Au bout de 4 mois, la donnée n'est plus une contrainte mais un actif — et le gain va bien au-delà de la seule facture Cloud.
Le client exploite et analyse désormais pleinement les données issues de ses boîtiers connectés, ce qui lui ouvre de nouvelles perspectives pour son modèle économique : de nouveaux services à destination de ses clients BtoB et BtoC, une détection automatique d'anomalies par l'IA — et, demain, la possibilité d'aller plus loin vers de la maintenance prédictive.
Le même enjeu chez vous ?Parlons-en, un premier échange suffit souvent à y voir plus clair.
Échanger avec un expert →Face à des dizaines de milliards de points de données par jour, l'enjeu n'est pas seulement de stocker, mais aussi de pouvoir analyser efficacement. Nous nous appuyons sur LispTick, notre solution qui combine un stockage optimisé pour les séries temporelles à très forte volumétrie et un moteur de calcul pour les exploiter.
La volumétrie des données est divisée par 1 000, sans perte d'information utile pour les usages métier.
L'architecture de traitement est conçue spécifiquement pour les usages du client, plutôt que de reposer sur une infrastructure générique surdimensionnée.
Les ressources Cloud sont calibrées au plus près du besoin réel, pour limiter les coûts sans sacrifier la performance.
Le moteur de calcul de LispTick permet d'analyser et d'exploiter les données directement là où elles sont stockées, à grande échelle — notamment pour la détection automatique d'anomalies qui renforce la fiabilité des installations.
Parlons-en. Un premier échange suffit souvent à y voir plus clair.
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