DuckDB and the changing physics of analytics
Billet invité d'**Andy Warfield**, ingénieur du service **S3** chez **AWS**, publié le **26 août 2026** sur *All Things Distributed*, le blog de **Werner Vogels**, qui le présente en quelques lignes signées *« --W »* : **3 554 mots** annoncés par la page. Le texte sert de véhicule à l'annonce que **DuckLabs**, l'équipe derrière **DuckDB**, rejoint **AWS**. (A) La thèse : l'informatique système consiste à chercher le compromis élégant face à une « physique » mobile — les rapports entre vitesse mémoire, réseau et calcul — et cette physique a changé. Warfield chiffre l'écart : une **m1.xlarge** de 2007 offrait **15 Go de RAM**, **4 cœurs virtuels** et **~1 Gb/s** de réseau ; une **m8g.48xlarge** d'aujourd'hui environ **50×** plus de chacun des trois. La croissance des jeux de données, elle, suit une distribution dont les très grands volumes sont la queue. (B) La conséquence : le traitement distribué — **MapReduce**, les **RDD** de **Spark** — a été conçu sous la contrainte d'I/O du début des années 2000, et une grande part du travail qui lui était confié n'a plus besoin de quitter l'application. D'où le moteur embarqué en bibliothèque, dans l'espace d'adressage de l'application, dont **DuckDB** est l'exemple. Warfield y adosse l'article *Scalability! But at what COST?* (2015) et l'épigraphe de **Paul Barham** : *« You can have a second computer once you've shown you know how to use the first one. »* Il pose une réserve explicite : *« When a job genuinely needs a thousand machines, it needs a thousand machines. »* Le corpus tient déjà [[vogels-tech-predictions-2026-allthingsdistributed-2025-11-25]] du même blog et [[anthropic-self-service-data-analytics-claude-agentic-stack-2026-06-03]] sur l'analytique en libre-service.
Andy Warfield · ingénieur du service S3 chez AWS · en billet invité sur *All Things Distributed* ; introduction de Werner Vogels · CTO d'Amazon.