Aujourd’hui, les entreprises font face à un afflux massif de données à ingérer et exploiter. Pourtant, bien des décideurs restent démunis quand vient le temps de construire une architecture Big Data capable d’en extraire la quintessence. Ce manque de compréhension les prive d’un avantage concurrentiel décisif sur des marchés pour le moins disputés.
Cet article se propose d’explorer en profondeur l’architecture en Big Data, cette épine dorsale indispensable à la gestion efficace des flux de données à grande échelle. Nous allons disséquer les composants clés, des sources de données aux systèmes d’analyse, en passant par les différentes techniques de traitement par lots et en continu.
Préparez-vous à découvrir comment bâtir un écosystème Big Data performant et évolutif, capable de relever les défis les plus ardus en matière de gestion des données à grande échelle. Commençons par définir ce qu’est réellement une architecture Big Data.
Qu’est-ce qu’une architecture Big Data ?
Une architecture Big Data représente la structure et l’agencement des différents composants technologiques permettant de collecter, stocker, traiter et analyser d’immenses volumes de données variées, souvent complexes et générées à un rythme frénétique. Son objectif ? Transformer cette manne d’informations brutes en insights exploitables pour doper la prise de décision et la compétitivité d’une organisation.
Loin d’être un simple empilement de solutions, une architecture Big Data digne de ce nom se doit d’être évolutive, flexible et capable de s’adapter aux fluctuations des besoins métiers.
Elle intègre des technologies spécifiquement conçues pour garantir des performances optimales lors de la manipulation de données massives et hétérogènes.
Les composants d’une architecture Big Data
Les sources de données
Toute architecture Big Data digne de ce nom débute par l’ingestion de données brutes en provenance de multiples canaux. Ces sources sont aussi variées que les données captées sont volumineuses et hétérogènes : bases de données transactionnelles, fichiers plats, flux de clics web, médias sociaux, objets connectés (IoT)… La liste semble sans fin.
Collecter ces torrents d’informations requiert des systèmes flexibles, capables de se connecter à tout type de source et de formats (structurés, semi-structurés ou non-structurés).
La fiabilité et la tolérance aux pannes sont également primordiales pour éviter les pertes lors de la capture des flux.
Le stockage des données
Une fois ingérées, ces données massives doivent être stockées de manière sécurisée et facilement accessible pour être exploitées.
Les solutions de stockage classiques atteignent rapidement leurs limites face à de tels volumes. C’est pourquoi, les architectures Big Data misent principalement sur des systèmes de fichiers distribués, des bases de données NoSQL ou des data lake.
Tolérants aux pannes, hautement évolutifs et peu coûteux, ces systèmes découpent et répliquent les données sur des clusters pour garantir disponibilité et performances, quels que soient le volume et la variété des informations persistées.
Le traitement des données
Avant toute analyse, un passage obligé : la préparation des données brutes pour assurer leur qualité et leur mise en forme.
Ce processus fastidieux mais indispensable mobilise généralement entre 60 et 80% des efforts d’un projet Big Data. Il comprend notamment les phases de :
- nettoyage,
- transformation,
- déduplication,
- d’enrichissement,
- de mise en conformité…
Pour y parvenir, les architectures exploitent divers moteurs de traitement distribués, capable de paralléliser les tâches sur de puissants clusters.
Leur objectif : préparer les données de manière fiable et performante en réduisant drastiquement les temps de batch processing.
Le batch processing (traitement par lot)
Une fois les données préparées, place au batch processing : le traitement périodique par lots de gros volumes de données. Véritable pierre angulaire des architectures Big Data, cette étape consiste à soumettre des jeux de données complets à divers traitements analytiques complexes.
Les frameworks de calcul distribué comme Apache Spark permettent de paralléliser ces opérations sur des clusters puissants pour réduire drastiquement les temps d’exécution. Requêtes SQL complexes, modèles d’apprentissage machine, traitements ETL avancés… Tout est rendu possible à grande échelle.
Le batch processing produit généralement des datasets analytiques enrichis, servant de socle pour alimenter des analyses récurrentes, créer des modèles prédictifs ou effectuer de la dataviz.
Le stream processing
Bien que puissant, le traitement par lots n’est pas suffisant pour bon nombre de cas d’usage Big Data qui nécessite, point fondamental, on l’a vu, une analyse quasi temps-réel des données. C’est là qu’intervient le stream processing, un process capable d’ingérer et de traiter des flux continus de données à la volée.
Les architectures Big Data exploitent des moteurs de stream processing distribués hautement performants comme Apache Kafka, Spark Streaming ou Flink pour garantir passage à l’échelle, tolérance aux pannes et latence minimale.
L’analyse et la visualisation des données
C’est l’objectif ultime des architectes Big Data : convertir ces masses de données en dashboards, rapports et visualisations intelligibles et exploitables par les métiers.
Pour ce faire, les datasets enrichis issus du batch et/ou stream processing sont restitués sous diverses formes analytiques via des outils dédiés.
Dataviz interactives, analyses prédictives, tableaux de bord clairs et concis… Ces restitutions concrètes aident les décideurs à identifier les tendances, détecter les opportunités, mesurer les performances ou même explorer de nouvelles pistes stratégiques.
L’orchestration
Coordonner l’enchaînement fluide de tous ces composants distribués représente un véritable défi technique. C’est la mission dévolue aux couches d’orchestration au sein des architectures Big Data.
Ces outils d’automatisation permettent de contrôler et de fiabiliser les multiples workflow de traitement de données à l’échelle, dont :
- planification des tâches,
- gestion des dépendances,
- supervision de l’exécution des jobs,
- reprise sur erreur,
- détection des goulets d’étranglement…
En centralisant le monitoring et l’administration au niveau d’une console unique, ils assurent une gestion efficiente et sans faille de l’ensemble des processus de l’architecture Big Data.
Les principaux types d’architecture Big Data
Si tous les composants décrits précédemment constituent les briques de base d’une architecture Big Data, leur assemblage diffère selon les approches. Deux grandes familles d’architectures se distinguent aujourd’hui : Lambda et Kappa.
L’architecture Lambda
Proposée à l’origine par Nathan Marz, l’architecture Lambda a longtemps fait figure de référence. Son principe ? Traiter les données à la fois par batch et par stream processing en parallèle.
La couche « batch » permet de construire une vue d’ensemble à partir de l’intégralité des données disponibles. La couche « speed » (stream) complète cette vue par des mises à jour incrémentales en temps réel.
Enfin, une couche de « serving » restitue ces vues unifiées aux systèmes consommateurs.
Sophistiquée mais complexe, cette conception vise à combiner la précision du batch à l’instantanéité du streaming.
Elle reste cependant difficile à opérationnaliser et à maintenir en raison des redondances de code entre les deux couches.
L’architecture Kappa
Plus récente, l’approche Kappa remporte aujourd’hui un franc succès grâce à son élégante simplicité. Basée sur une unique couche de stream processing, les données sont d’emblée traitées sous forme de flux continus.
Abandonnant les traitements périodiques par lots, cette architecture exploite uniquement des moteurs de streaming capables d’ingérer et de traiter les données au fil de l’eau. Les opérations de mise à jour des vues sont ainsi intégralement basées sur la notion d’événement.
Par son approche unifiée « event-driven », Kappa élimine les décalages inhérents au Lambda et mutualise tout le traitement applicatif. Un gain majeur de productivité et de maintenabilité justifiant son adoption croissante.
Quelle architecture choisir ?
Le choix d’une architecture Big Data dépend grandement des exigences métiers et contraintes de l’entreprise. Si l’approche Kappa séduit par sa simplicité, certains cas d’usages plus matures nécessitent encore le recours à Lambda.
La volumétrie et la vélocité des données en jeu, les délais de fraîcheur tolérés, les frameworks technologiques déjà déployés, l’expertise des équipes… Tous ces facteurs entrent en ligne de compte.
Une entreprise traitant des petits volumes, sans besoin critique de données fraîches, pourra par exemple se satisfaire d’un simple batch processing. À l’inverse, en temps réel contraint comme la finance, le streaming pur s’imposera.
Conclusion
Une architecture Big Data fiable et bien pensée permet d’exploiter au maximum la manne d’informations contenue dans les immenses gisements de données disponibles. En orchestrant de manière fluide les différents composants technologiques, depuis la collecte jusqu’à l’analyse, cette infrastructure permet d’exploiter au mieux ces précieux gisements d’informations. Le choix du modèle architectural (Lambda ou Kappa) dépendra des besoins et contraintes spécifiques de l’entreprise. Mais, quelle que soit l’option retenue, la maîtrise d’une architecture Big Data robuste et adaptée constitue un atout concurrentiel indéniable.
