Cassandra (base de données)Apache Cassandra est un système de gestion de base de données (SGBD) de type NoSQL conçu pour gérer des quantités massives de données sur un grand nombre de serveurs, assurant une haute disponibilité en éliminant les points de défaillance unique. Il permet une répartition robuste sur plusieurs centres de données , avec une réplication asynchrone sans nœud maître et une faible latence pour les opérations de tous les clients. Cassandra met l'accent sur la performance.
CouchDBApache CouchDB est un système de gestion de base de données orienté documents, écrit en langage Erlang et distribué sous licence Apache. Conçu pour le Web, il fait partie de la mouvance NoSQL, et a été conçu pour pouvoir être réparti sur une grappe de serveurs. Au lieu d'être ordonnée en lignes et en colonnes, la base de données CouchDB est une collection de documents JSON. De plus, CouchDB contient un serveur HTTP qui permet d'effectuer des requêtes, et renvoie ses données sous forme JSON.
NoSQLEn informatique et en bases de données, NoSQL désigne une famille de systèmes de gestion de base de données (SGBD) qui s'écarte du paradigme classique des bases relationnelles. L'explicitation la plus populaire de l'acronyme est Not only SQL (« pas seulement SQL » en anglais) même si cette interprétation peut être discutée. La définition exacte de la famille des SGBD NoSQL reste sujette à débat. Le terme se rattache autant à des caractéristiques techniques qu'à une génération historique de SGBD qui a émergé autour des années 2010.
Réplication (informatique)En informatique, la réplication est un processus de partage d'informations pour assurer la cohérence de données entre plusieurs sources de données redondantes, pour améliorer la fiabilité, la tolérance aux pannes, ou la disponibilité. On parle de réplication de données si les mêmes données sont dupliquées sur plusieurs périphériques. La réplication n'est pas à confondre avec une sauvegarde : les données sauvegardées ne changent pas dans le temps, reflétant un état fixe des données, tandis que les données répliquées évoluent sans cesse à mesure que les données sources changent.
File d'attente de messageUne file d'attente de message ou simplement file de messages est une technique de programmation utilisée pour la communication interprocessus ou la communication de serveur-à-serveur. Les logiciels fournissant ce type de service font partie des « Message-Oriented Middleware » ou MOM. Les files d'attente de message permettent le fonctionnement des liaisons asynchrones normalisées entre deux serveurs, c'est-à-dire de canaux de communications tels que l'expéditeur et le récepteur du message ne sont pas contraints de s'attendre l'un l'autre, mais poursuivent chacun l'exécution de leurs tâches.
Message-oriented middlewareLe terme message-oriented middleware (MOM), intergiciel à messages en français, désigne une famille de logiciels qui permettent l'échange de messages entre les applications présentes sur un réseau informatique. Les MOM font partie des éléments techniques de base des architectures informatiques. Ils permettent une forme de couplage faible entre applications. Transport de messages. Les messages comportent deux parties: l'en-tête technique, utilisée par le MOM et les données qui peuvent être dans n'importe quel format.
PapierLe papier est un matériau en feuilles minces fabriqué à partir de fibres végétales. C'est un support d'écriture et de dessin avec de nombreuses autres applications. On appelle carton un papier épais et rigide. L'usage du papier est attesté il y a en Chine. Il s'y fabrique à partir de plantes riches en cellulose. L'invention de la xylographie au en augmente l'usage et la fabrication. À la même époque, il se diffuse dans le monde musulman, où les fabricants utilisent le chiffon, puis en Occident où on lui ajoute de la colle pour l'adapter à l'écriture à la plume.
Information de FisherEn statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ.
Statistique exhaustiveLes statistiques exhaustives sont liées à la notion d'information et en particulier à l'information de Fisher. Elles servent entre autres à améliorer des estimateurs grâce à l'usage du théorème de Rao-Blackwell et du théorème de Lehmann-Scheffé. Intuitivement, parler d'une statistique exhaustive revient à dire que cette statistique contient l'ensemble de l'information sur le(s) paramètre(s) de la loi de probabilité. Soit un vecteur d'observation de taille , dont les composantes sont indépendantes et identiquement distribués (iid).
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
