Le Big Data oblige les entreprises à adapter leurs systèmes existants pour pouvoir effectuer l’ingestion, le traitement et l’analyse de données volumineuses. Et pour utiliser et gérer le Big Data dans son organisation, il est essentiel de penser à adapter la structure de son écosystème informatique destiné à manager, traiter et stocker ces données massives.

A quoi sert une architecture Big Data ? Et quels sont les différents types de structure ? Toutes les réponses sont dans notre guide des architectures Big Data.

Pourquoi mettre en place une architecture Big Data ? 

Les systèmes de bases de données traditionnels ne permettent plus de répondre aux exigences imposées par le Big Data. Ils ne sont pas en mesure de traiter des volumes de données aussi massifs et assez rapidement. C’est pourquoi, pour pouvoir profiter des avantages du Big Data, il faut repousser les limites des systèmes notamment en termes de volume, de vitesse de traitement et de variété des données à manager.

Pour cela, il faut adapter la structure son ecosystème informatique traditionnel et mettre en place une architecture Big Data.

En mettant en place une architecture Big Data adaptée dans son entreprise, une organisation va pourvoir effectuer :

  • Un traitement en batch des sources de Big Data
  • Un traitement en temps réel des Big Data en mouvement
  • Une exploration des données volumineuses
  • Une transformation des données non structurées en données structurées
  • Une centralisation des data issues de différentes sources et existantes sous différents formats
  • Des analyses prédictives
  • Des tâches basées sur les technologies du machine learning et de l’intelligence artificielle

L’instauration d’une telle architecture était auparavant réservée aux grands groupes tels que Google ou Facebook puisqu’elle était très coûteuse et nécessitait de disposer de nombreux analystes, scientifiques et architectes spécialistes de la donnée. Aujourd’hui la nécessité de traiter des ensembles de données volumineuses et la baisse du coût de stockage ont rendu accessibles ces architectures Big Data à la plupart des entreprises qui utilisent la gouvernance des données.

Grâce à la mise en place d’une solution de gestion et de traitement Big Data, vous pourrez pleinement tirer parti de vos données, quelles que soit leurs sources et leur format pour obtenir des analyses avancées et bâtir de plan d’actions stratégiques guidés par les données.

Les composantes d’une architecture Big Data

La plupart des architectures de données volumineuses incluent tout ou partie des éléments suivants :

  • Source de données (data mart, data warehouse, cloud, base de données hybride)
  • Stockage (magasin de données, data lake)
  • Batch processing (traitement par lots)
  • Stream processing (traitement de flux de data)
  • Préparation de données
  • Data catalog
  • Modélisation de données
  • Technologie d’orchestration

En fonction du type d’architecture choisi et adopté, certaines de ces composantes seront absentes, mutualisées ou combinées dans la structure.

Les principaux types d’architecture Big Data

Il existe 2 principaux types d’architecture Big Data : Lambda et Kappa. Chacune de ces architectures permet de répondre à un besoin spécifique. Le choix du modèle architectural le plus adapté à votre stratégie dépend de vos besoins, de vos infrastructures existantes, de vos objectifs et de votre contexte métier.

Dans tous les cas, lorsque l’on souhaite mener des projets data-driven (gouverné par la donnée), il faut avoir en tête que c’est une architecture distribuée qui doit être implémentée pour considérer les problèmes de scalabilité, de performance et de synchronisation des différentes couches.

Les architectures distribuées : qu’est-ce que c’est ?

Etant donné que la quantité de données Big Data à stocker dépasse les capacités de traitement et de stockage des systèmes traditionnels qui n’utilise qu’une machine unique, il est nécessaire de mettre en place des architectures dites distribuées.  Concrètement, cela revient à diviser la charge de stockage et de traitement d’une machine sur plusieurs machines afin de gagner en rapidité, en réactivité et en performance.

Les solutions Lambda et Kappa reposent sur ce système puisque, comme précisé ci-dessous, les tâches d’intégration, de traitement et de stockage sont réparties en plusieurs couches.

L’architecture Lambda

Crée par Nathan Marz, c’est l’architecture la plus couramment utilisée pour le traitement et la gestion des données volumineuses en temps réel et par lots de manière simultanée.

L’architecture Lambda

Ce modèle évolutif et tolérant aux incidents a été conçu pour gérer les mises à jour avec une faible latence. L’autre avantage de cette architecture est le fait que les couches par lots et en temps réel sont totalement complémentaires et qu’une requête peut bénéficier des avantages des deux modes de traitements.

La couche de traitement par lots (batch) sert à récupérer les données et à les stocker au format brut dans des data lakes. Un traitement est ensuite effectué périodiquement pour créer des vues logiques dans la Serving Layer.

La couche en temps réel traite les nouveaux flux de données pour générer des vues avec des données récentes en temps réel.

Les résultats et les vues créées dans les deux couches sont stockées dans une troisième couche : le serving layer.

Cependant, Lambda est souvent critiquée pour le fait qu’elle impose de mettre en place ces deux systèmes différents (batch et en temps réel) ce qui crée une charge opérationnelle importante en termes d’instauration et de gestion. Mais grâce à Talend et son générateur de code Spark Batch et Streaming, vous réduisez cette charge.

L’architecture Kappa

Partant du constat que la plupart des solutions effectuent un traitement en temps réel et un traitement par lots, Jay Kreps a crée une nouvelle architecture qui fusionne la couche batch et la couche real-time : l’architecture Kappa.

L’architecture Kappa

Kappa n’est pas destinée à stocker les données Big Data mais uniquement à les traiter.

Cette structure est de plus en plus utilisée dans les organisations car elle permet de mutualiser plusieurs couches et ainsi réduire la charge opérationnelle de l’architecte.

Passez à la vitesse supérieure avec l’architecture fonctionnelle Talend Big Data

L’architecture fonctionnelle intégrée dans la plateforme Talend Real-Time Big Data est un modèle architectural qui isole les fonctionnalités spécifiques en blocs fonctionnels. Ainsi, vous pouvez gérer des systèmes de plus en plus sophistiqués en mettant en place des outils ETL pour répondre aux besoins analytiques et permettre une intégration opérationnelle. Les capacités de monitoring son alors décuplées.

Fonctionnant avec Apache Hadoop et basée sur la solution d’intégration puissante de Talend, notre architecture fonctionnelle Big Data permet aux utilisateurs du Big Data dans votre entreprise d’accéder, transformer, déplacer et synchroniser les données volumineuses.

De plus, le fait que la plateforme Real-Time Big Data Talend intègre un ESB, la rend flexible, évolutive, polyvalente et garantie la qualité des données pour permettre à votre organisation de relever les nouveaux défis et enjeux imposés par les Big Data qui évoluent continuellement.