Faut‑il y voir une transformation profonde des métiers, ou simplement une succession de nouveaux noms pour des réalités proches ? La réponse est nuancée : il y a une vraie évolution technique, mais aussi beaucoup de confusion sémantique.

Là où un seul serveur pouvait autrefois analyser des gigaoctets de données, nous parlons aujourd’hui de téraoctets, voire de pétaoctets. C’est dans ce contexte qu’émerge le traitement distribué (ou parallèle), devenu un pilier incontournable du Big Data.

Les volumes de données explosent (logs, IoT, transactions, réseaux sociaux, imagerie médicale, etc.), et les entreprises doivent stocker, traiter et analyser des pétaoctets de données de manière fiable et scalable. Le stockage distribué est au cœur de cette révolution.