Ingensi by Cyrès

Ingensi est une business unit du Groupe Cyrès, spécialisée dans le traitement de gros volumes de données et le Big Data. L’équipe, composée d’ingénieurs passionnés et expérimentés, développe et intègre des solutions et architectures big data basées sur la technologie Hadoop, on premise ou hébergées dans le Cloud.

Pour mener ses activités de recherche et développement, Ingensi bénéficie d’infrastructures performantes et de compétences complémentaires grâce à la business unit Hosteam, leader dans l’hébergement cloud et les solutions collaboratives.

L’équipe Big Data Ingensi

Christelle Perard

DBA Oracle, PostgreSQL, SQLSERVER

Hadrien Puissant

Ingénieur d’études Big Data

Medhi Refes

Apprenti Ingénieur d'études

Antoine Pointeau

Ingénieur d’études Big Data

Benjamin Benard

Technicien Infrastructure Big Data


Ingensi-labs : R&D Big Data

Dès 2009, Ingensi a mis en place un pôle de recherche et développement afin de tester et développer de nouvelles solutions en adéquation avec les besoins du marché et de ses clients.

Nos axes de recherches

  • Optimisation logicielle et matérielle
  • Base de données NoSQL : Hbase pour analyse en temps-réel
  • Outillage et déploiement dans le Cloud
  • Sécurisation et protection des données
  • Limite de l’empreinte écologique


Les technologies adoptées

Voici quelques outils et technologies sur lesquels nous nous appuyons pour développer les solutions et architectures Big Data de nos clients.

Technologie Big Data
Technologie Cloudera
Technologie Docker
Technologie Elastic
Technologie Ansible
Technologie Terraform
Technologie Linux
Technologie Hbase

Maquettes opérationnelles Big Data

Le pôle R&D Ingensi a développé plusieurs maquettes opérationnelles afin de démontrer son savoir-faire et la maîtrise des technologies employée pour répondre aux problématiques Big Data. Ces maquettes permettent ainsi à nos clients de mieux apprécier les capacités et l’expertise de nos équipes dans le traitement et l’exploitation de données massives.

Insearch

Une application qui depuis une simple page de recherche, permet de mesurer le potentiel d’exploitation de données non structurées telles que les logs des applications ou de générer des reportings à partir de millions de factures.