Guide complet de l’architecture big data

Durant ces dernières années, l’architecture big data est devenue un système incontournable, tant pour le stockage des données que pour leur analyse et leur traitement. Cet essor est dû à la fois à l’importance prise par les données dans tous les domaines de la vie de l’entreprise et à la complexité croissante de la gestion de ces données.

Suivez le guide de Freelance Informatique pour comprendre dans le détail le fonctionnement d’une architecture big data.

Pourquoi mettre en place une architecture big data ?

Une architecture big data est indispensable à une société, dès lors que celle-ci fait face à la gestion d’une masse volumineuse et hétérogène de données à traiter.

Qu’est-ce qu’une architecture big data ?

Une architecture big data est un système permettant la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse des données provenant de sources multiples. Elle est capable de prendre en charge des données structurées (tables, fichiers CSV), semi-structurées (JSON, XML) et non structurées (textes, images, web).

Cette architecture se compose en général d’entrepôts de données, de systèmes de stockage distribués (HDFS, NoSQL, S3, Bigtable, etc.), d’outils d’analyse et de moteurs en traitement batch (pour analyser de gros volumes par lots), ou en temps réel (pour traiter les événements au fur et à mesure avec faible latence).

Les objectifs de l’architecture big data

Le but principal d’une architecture big data reste de faciliter et d’accélérer l’exploitation des données pour en extraire des informations pertinentes. Cet objectif se subdivise ensuite en plusieurs finalités particulières :

• Permettre la gestion efficace de données volumineuses et hétérogènes ;
• Garantir un stockage sécurisé des données ;
• Produire des vues (rapports, tableaux de bord) utiles à la société ;
• Améliorer la vitesse de traitement des événements ;
• Traiter les événements en temps réel ou en lots ;
• Réaliser des analyses prédictives ;
• Améliorer le processing du système d’information de l’entreprise ;
• Faciliter l’intégration de modèles de machine learning pour l’entreprise.

Sans une architecture bien pensée, les outils d’analyse perdent en efficacité, les flux de données arrivent dans un ordre anarchique et peuvent être perdus ou dupliqués, et la gestion globale se complexifie.

Quels sont les principaux modèles d’architecture big data ?

Plusieurs modèles d’architecture big data existent, chacun disposant de ses propres caractéristiques. Veillez à choisir la structure correspondant aux besoins de votre entreprise en matière de vitesse et de latence. Elle doit aussi convenir au type de traitement des données qui vous est nécessaire.

L’architecture Lambda

L’architecture Lambda repose sur deux composants principaux :

• Le traitement batch ;
• Le traitement en temps réel.

Les données sont d’abord stockées dans un entrepôt, un data lake ou un stockage distribué, puis traitées selon les besoins de l’entreprise.

Le batch processing s’occupe des fichiers volumineux et garantit la véracité des données. Le real-time processing, quant à lui, assure la vitesse et la faible latence de la structure. Cette architecture big data est bien adaptée aux entreprises travaillant sur des informations en temps réel, mais aussi à celles qui recherchent une analyse rapide des données historiques.

L’architecture Kappa

À l’inverse de Lambda, l’architecture Kappa se concentre sur le traitement en temps réel des événements. Les données sont alors traitées comme un flux, qu’elles soient structurées ou non.

Kappa utilise des outils comme Apache Kafka pour assurer la collecte et l’ingestion des flux, ainsi que des modèles de machine learning pour produire des analyses prédictives ou détecter des anomalies en continu.

Elle convient parfaitement aux entreprises à la recherche d’une vitesse maximale ou aux sociétés qui désirent réagir instantanément aux événements, comme dans les domaines de la finance ou de la cybersécurité.

Les architectures big data distribuées

Les architectures big data distribuées s’appuient sur des systèmes comme Hadoop, qui allient stockage distribué sur HDFS et traitement batch sur des clusters. Elles permettent de gérer différents types de données à grande échelle.

Ce type d’architecture présente lui aussi différents avantages :

• Possibilité de scalabilité horizontale par ajout de machines ;
• Duplication des données pour garantir leur sécurité et leur disponibilité ;
• Optimisation de la gestion des fichiers volumineux et hétérogènes.

Les composants de l’architecture big data

Les divers composants de l’architecture big data remplissent les trois missions de collecte, stockage et traitement des données.

La collecte et l’ingestion des données

La collecte des données repose sur des outils capables d’intégrer différents types de sources : fichiers plats, flux web, événements IoT, bases NoSQL, etc.

L’ingestion consiste à stocker les données dans des entrepôts ou des systèmes distribués (HDFS, NoSQL) en vue de traitements ultérieurs. Ces données ont pu être filtrées et validées, mais ne sont pas encore organisées.

Ces composants doivent garantir la vitesse et la fiabilité du système, tout en réduisant la latence pour les modèles de machine learning ou l’analyse en temps réel.

Le stockage et le traitement des données

Le stockage, c’est-à-dire la conservation des données de manière structurée sur le long terme, peut être organisé sous forme de fichiers, entrepôts de données ou bases NoSQL selon la nature des données. Les traitements peuvent être en batch ou en flux, avec des outils comme Hadoop, Apache Spark, ou Kafka.

L’exploitation et la sécurité des données

L’exploitation s’opère grâce à des outils d’analyse, de visualisation et de machine learning.

La sécurité vise à garantir la confidentialité, la conformité et la protection des informations. Les systèmes de gestion de flux, les entrepôts et le stockage distribué doivent être protégés contre les accès non autorisés.

Comment concevoir une architecture big data ?

La conception d’une architecture big data nécessite une réelle expertise technique et une maîtrise des flux de données. L’architecte big data doit aussi connaître les besoins de l’entreprise et les enjeux de sa branche économique.

Les compétences clés de l’architecte big data

Un architecte big data doit maîtriser :

• Le traitement batch et en temps réel ;
• Le stockage HDFS et NoSQL ;
• L’analyse des données ;
• La mise en place de modèles de machine learning ;
• Les outils de l’architecture big data.

Il lui faut par ailleurs disposer de certains savoir-être :

• Esprit analytique ;
• Rigueur ;
• Adaptabilité ;
• Appétence pour la résolution de problèmes.

Enfin, son esprit d’équipe lui permet de collaborer avec les ingénieurs data, les architectes techniques et les équipes IT (Technologies de l’Information).

Pourquoi faire appel à un architecte freelance pour créer une architecture big data ?

Le recours à un architecte big data freelance est intéressant pour les petites entreprises qui ne disposent pas des ressources humaines nécessaires et pour les grandes sociétés qui ont besoin d’une intervention ponctuelle dans le cadre d’une mission de conception.

Spécialisé dans la création d’architectures big data, le travailleur indépendant apporte par ailleurs son expertise dans ce domaine et un regard extérieur créatif.

Pensez à consulter les profils présents sur les plateformes dédiées au freelancing. Vous y trouverez l’architecte big data correspondant à vos besoins.

Les étapes de conception d’une architecture big data

Une fois l’architecte big data recruté, celui-ci devra suivre ces différentes étapes pour parvenir à construire une architecture efficace et durable :

• Analyse des besoins précis de l’entreprise, des contraintes réglementaires et des cas d’usage ;
• Identification des sources et des types de données ;
• Définition de la vitesse de traitement et de la latence acceptable ;
• Choix du modèle d’architecture (Lambda, Kappa, architecture distribuée) ;
• Choix des composants et des outils adaptés ;
• Conception du stockage, du traitement et de l’analyse des données ;
• Mise en place de la sécurité et de la gouvernance ;
• Conception des vues.

Une fois l’architecture créée, il convient de surveiller son niveau de performance avec l’aide d’un expert en monitoring informatique.

Les enjeux et l’évolution actuelle des architectures big data

L’architecture big data connaît actuellement un développement exponentiel lié à la fois à l’accessibilité à un nombre de données immense et au besoin où se trouvent les entreprises de traiter ces données de plus en plus vite.

Les enjeux et défis des architectures big data

Ainsi, les principaux défis des architectures big data sont :

• La gestion de données hétérogènes ;
• La réduction de la latence ;
• L’intégration de modèles de machine learning ;
• La scalabilité des systèmes.

L’architecte big data doit par ailleurs gérer des sources multiples et, surtout, garantir la sécurité des informations. Ce dernier point représente un enjeu majeur, tant les autorités portent désormais leur attention sur l’utilisation des données personnelles.

L’avenir des architectures big data

L’évolution des architectures big data s’oriente vers des solutions entièrement en temps réel, intégrant l’intelligence artificielle et des modèles prédictifs avancés.

La convergence entre Hadoop, NoSQL, entrepôts modernes et outils de machine learning ouvre la voie à des systèmes encore plus performants, capables de traiter des flux massifs et de fournir des informations stratégiques pour les entreprises de demain.

FAQ L’architecture big data

Pourquoi la source des données est-elle essentielle dans une architecture big data ?

La source détermine les outils d’ingestion, le stockage adapté et le type de traitement nécessaire.

Quel rôle joue le besoin métier dans la conception d’architecture big data ?

Le besoin métier oriente le choix des sources, des outils et des traitements afin de construire une architecture réellement utile.

Quel modèle garantit le mieux la scalabilité d'une architecture big data ?

Pour vous assurer de la scalabilité du système, faites plutôt le choix d’une architecture distribuée.