Architecture Data Cloud Natives, faut-il franchir le pas ?

Mise à jour : 8 octobre 2025

L’architecture data cloud native s’impose aujourd’hui comme le socle incontournable pour les entreprises qui souhaitent moderniser leur système d’information, tout en gagnant en agilité, en scalabilité et en résilience. Avec l’explosion des volumes de données, la diversification des sources (IoT, SaaS, IA) et l’exigence croissante de traitements en temps réel, les organisations cherchent à exploiter les modèles cloud pour industrialiser la gestion, l’exploitation et la valorisation de leurs données. En effet, l’adoption du cloud natif s’inscrit dans une transformation structurelle, alignée avec les enjeux actuels d’efficacité opérationnelle, de performance et de maîtrise des coûts.

En quelques chiffres

• Selon les prévisions d’IDC en 2023, le marché des logiciels de gestion de données cloud natives devrait atteindre 20,4 milliards de dollars d’ici 2026, avec un TCAC de 21,7 %.
• Gartner prévoit que d’ici 2025, 80 % des architectures de données modernes seront cloud natives. Le cabinet souligne également la demande croissante d’entrepôts de données et de datalakes cloud natives.

1. Architectures data cloud native, de quoi parle t-on ?

Désormais incontournables dans les systèmes d’information Data modernes, les architectures cloud natives offrent un cadre technologique conçu pour tirer pleinement parti des capacités du cloud computing. Construites autour de services managés, elles permettent aux organisations de déployer des applications et des systèmes de données cloud de manière modulaire, évolutive et sécurisée. En s’affranchissant de la gestion d’infrastructures complexes, elles favorisent une allocation dynamique des ressources, une montée en charge automatisée (autoscaling) et une gestion optimisée des coûts opérationnels.

Une architecture cloud native repose sur des principes fondamentaux tels que l’élasticité (-> Évolutivité et scalabilité des architectures data), l’automatisation, la portabilité des composants et l’intégration continue (CI/CD) ; qui permettent aux équipes IT de gagner en agilité tout en réduisant la dette technique. Cette approche facilite non seulement le développement et la mise à l’échelle des applications, mais elle optimise aussi la gestion des données dans le cloud, en exploitant de manière optimale l’infrastructure distribuée pour répondre aux besoins toujours plus prégnants de performance, de résilience et de sécurité.

Appliquées aux systèmes data, les architectures cloud natives représentent des fondations robustes pour moderniser la chaîne de traitement de la donnée, de l’ingestion à la restitution, en passant par la transformation, le stockage et la gouvernance. Elles favorisent l’agilité des développements, accélèrent les cycles de déploiement et facilitent l’intégration continue (CI/CD), tout en réduisant les coûts d’infrastructure liés à la gestion d’environnements complexes. En combinant modularité, scalabilité horizontale, haute disponibilité, orchestration automatisée et monitoring natif, ces architectures répondent aux exigences croissantes des entreprises en matière de performance, de résilience et d’innovation continue. Elles s’inscrivent ainsi dans une dynamique de rationalisation et d’industrialisation des processus analytiques, capable de s’adapter en temps réel aux évolutions des usages et des volumes.

Les caractéristiques des Architectures Cloud Natives

• Exploitation des services cloud : Les architectures cloud natives tirent parti des services cloud spécialisés pour chaque tâche spécifique : le stockage, le traitement, l’analyse et la gouvernance. Cela permet de gagner en flexibilité, en évolutivité et de profiter de tarifs particulièrement compétitifs inhérents au cloud computing.
• Microservices et conteneurs : Les données sont traitées et analysées par des microservices modulaires et indépendants, souvent déployés dans des conteneurs. Cette approche renforce l’agilité, la scalabilité et la résilience des systèmes Data.
• Architecture lakehouse : Beaucoup adoptent ce modèle qui combine stockage de données brutes et couches de traitement structuré. Cela permet plus de flexibilité analytique et la prise en charge de différents types de données.
• Gestion automatisée des données : L’automatisation des tâches telles que la collecte, l’intégration, le nettoyage, la transformation et la sécurisation des données réduit la dépendance aux interventions manuelles – souvent sources d’erreurs et consommatrices de ressources – tout en améliorant l’efficacité du système.
• Streaming et analyse en temps réel : Les architectures Data cloud natives prennent en charge le traitement en continu et l’analyse des données en temps réel, permettant une réactivité optimales suite aux événements et une prise de décision rapide.

2. Quelle architecture data cloud natives choisir ?

Le choix d’une architecture cloud native des données ne peut être dissocié d’une réflexion stratégique, structurée autour des cas d’usage métiers, des exigences analytiques et du niveau de maturité technique de l’organisation. Il s’agit avant tout de définir une stratégie cloud data alignée avec les objectifs d’agilité, de gouvernance et de scalabilité, tout en anticipant les évolutions futures de l’écosystème SI.

Aujourd’hui, plusieurs modèles d’architecture cloud data coexistent, chacun répondant à des problématiques spécifiques : architecture Lakehouse pour unifier données structurées et non structurées dans une logique analytique, Data Mesh pour favoriser une gouvernance distribuée (-> Le Data Mesh, la réponse aux limites des architectures data traditionnelles en 4 piliers fondateurs.), ou encore serverless pour des traitements événementiels à forte variabilité. Ces approches doivent être évaluées selon des critères clés tels que l’évolutivité, la facilité d’orchestration, les coûts opérationnels, la sécurité et la capacité d’interfaçage avec les briques technologiques existantes.
-> À lire également : Architecture Data Moderne : Data Warehouse, Data Lake et Lakehouse, les nouveaux socles ?

Concevoir une architecture cloud data efficace, c’est donc selon Smartpoint arbitrer entre standardisation et souplesse, mutualisation et autonomie, tout en garantissant la cohérence avec les contraintes réglementaires, les workloads critiques et les outils déjà en place. Cette phase d’arbitrage stratégique est essentielle pour assurer la pérennité et la performance de l’architecture retenue.

1. Lakehouse, la convergence entre data lake et entrepôt

Le Lakehouse est une architecture hybride qui réconcilie les atouts des datalakes (stockage massif, données brutes) et des datawarehouses (requêtes structurées, performance analytique). Elle repose sur un moteur unifié capable de gérer des volumes massifs tout en offrant des capacités d’analyse performantes, même sur des données hétérogènes.

• Avantages : Gère efficacement des données hétérogènes (structurées, semi-structurées, non structurées) avec des performances optimisées pour les workloads analytiques complexes.
• Utilisation : Idéal pour les entreprises ayant des besoins analytiques avancés et souhaitant éviter la duplication entre data lake et entrepôt de données.
• Recommandation : Databricks Lakehouse propose une plateforme unifiée pour l’ingestion, le stockage, la transformation et l’analyse des données.

2. Data Mesh, la décentralisation de la gouvernance

Le Data Mesh repose sur une approche fédérée de la gouvernance, dans laquelle les données sont organisées par domaines fonctionnels et gérées comme de véritables produits. Chaque domaine est responsable de la qualité, de la disponibilité, de l’accessibilité et de la documentation de ses propres produits de données.

3. Architecture Microservices orientée Data

L’architecture microservices orientée données repose sur la décomposition fonctionnelle du système en services autonomes, chacun responsable d’un périmètre bien défini du cycle de vie de la donnée. Ces microservices sont indépendants, conteneurisés, et interagissent via des API standards dans un environnement orchestré.

• Avantages : Ce modèle améliore la scalabilité horizontale en permettant de dimensionner chaque service en fonction de sa charge spécifique. Il facilite l’évolution indépendante des composants, favorise la résilience applicative et accélère les cycles de déploiement. Il encourage également l’innovation en offrant aux équipes la liberté de choisir leurs stacks technologiques, tout en garantissant une cohérence dans l’architecture cloud data globale.
• Utilisation : Recommandée pour les entreprises à forte croissance ou à architecture distribuée, cherchant à industrialiser la chaîne de traitement des données avec des briques modulaires et agiles. Cette approche est particulièrement pertinente dans des contextes de cloud hybride, de gestion multi-domaines, ou de données temps réel.
• Recommadation : Kubernetes permet d’orchestrer des conteneurs Docker exécutant des microservices data, chacun maîtrisant une portion du modèle de données. Les services sont supervisés, scalés automatiquement et déployés en continu dans une logique CI/CD.

4. Architecture serverless pour l’élasticité des traitements

L’architecture serverless repose sur l’exécution de fonctions ou traitements dans des environnements gérés dynamiquement par les fournisseurs cloud. Les équipes se concentrent sur la logique métier, sans se soucier de la gestion de l’infrastructure.

• Avantages : Économies d’échelle, facturation à l’usage, élasticité native et réduction du time-to-market. Le serverless favorise également l’innovation continue, en permettant le déploiement rapide de nouvelles fonctionnalités à moindre coût.
• Utilisation : Recommandée pour les workloads variables, les traitements événementiels ou les tâches ponctuelles nécessitant une montée en charge automatique sans surcharge d’administration.
• Recommandation : AWS Lambda permet d’exécuter du code en réponse à des événements, sans provisionner ni gérer de serveurs.

5. Architecture orientée événements pour le temps réel

L’Event-Driven Architecture (EDA) repose sur un modèle de communication asynchrone, centré sur la détection et le traitement en continu d’événements métiers. Elle constitue un levier puissant pour les systèmes réactifs et distribués.

• Avantages : Latence minimale, forte résilience, décorrélation des composants et excellente scalabilité horizontale. Cette approche est particulièrement adaptée à la prise de décision en temps réel et à la supervision opérationnelle de flux critiques.
• Utilisation : Idéale pour les systèmes d’alerting, l’analyse de comportements utilisateurs, les pipelines IoT ou la détection d’anomalies en temps réel.
• Recommandation: Apache Kafka (bus d’événements distribué) combiné à Apache Flink (moteur de traitement stream-first) permet de construire des architectures analytiques cloud natives robustes et en temps réel.

Chacune de ces architectures data cloud natives offre des avantages spécifiques adaptés à différents besoins et scénarios d’utilisation. Smartpoint vous recommande une évaluation approfondie des besoins métier spécifiques au préalable, avant de choisir l’architecture la plus appropriée, en considérant les aspects de performance, coût, sécurité et conformité réglementaire. Cette approche assure non seulement l’efficacité opérationnelle mais aussi la pérennité technologique de vos choix.

3. Quels sont les risques et autres pièges d’une architecture cloud native ?

Certes, les architectures data cloudnatives ont bien des avantages … mais elles ont aussi leurs limites qu’il est nécessaire d’anticiper pour garantir un déploiement pérenne.

Les erreurs fréquentes lors de la migration depuis un SI legacy tiennent souvent à une sous-estimation de la complexité technique : refonte des pipelines, dépendances inter-applicatives, restructuration des modèles de données. Sans une gouvernance rigoureuse et une stratégie FinOps adaptée, les surcoûts liés au manque d’optimisation (stockage, transfert, traitement) peuvent annuler les gains attendus du cloud. Autre écueil courant : le vendor lock-in, souvent induit par l’usage exclusif de services propriétaires, limitant la portabilité des workloads et la flexibilité des futures évolutions. À cela s’ajoutent des exigences fortes en matière de sécurité des données et de conformité réglementaire (RGPD, politiques de souveraineté des données, certification des infrastructures, etc.) qui nécessitent une architecture cloud pensée dès l’origine pour adresser ces contraintes. Pour éviter ces pièges, un cadrage rigoureux, un audit des dépendances critiques et un accompagnement par un cabinet de conseil spécialisé en data et en architectures des données, comme Smartpoint, est souvent nécessaire.

1. Complexité de la migration

Migrer les données vers une architecture cloud native est souvent un vrai défi, surtout pour les entreprises ayant des systèmes de données Legacy volumineux et complexes. La migration nécessite la plupart du temps une transformation et une ré-ingénierie complètes pour tirer pleinement parti des capacités du cloud, ce qui peut être coûteux et sujet à des risques comme la perte ou la corruption des données pendant la phase de transfert.

2. Les coûts !

Certes, les architectures data cloud natives offrent des économies d’échelle. Cependant, elles peuvent également entraîner des coûts imprévus, surtout si la politique de transfert de données n’est pas établie avant et que le stockage n’est pas optimisé. Le modèle de paiement à l’usage nécessite une gestion rigoureuse pour éviter les dépassements budgétaires … particulièrement lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données.

3. Le Vendor lock-in

L’utilisation de services spécifiques à un fournisseur peut limiter la flexibilité et augmenter la dépendance envers ce fournisseur. Cela peut rendre la migration vers un autre fournisseur difficile et coûteuse en raison de l’implémentation spécifique des services et de l’architecture de données choisie.

4. La conformité réglementaire

La conformité avec les réglementations, comme le RGPD en Europe, est cruciale pour la gestion des données dans le cloud. Les entreprises doivent s’assurer que leurs architectures data cloud natives permettent une gestion, un stockage, et un traitement des données conformes aux lois sur la protection des données, ce qui peut être complexe en fonction de la distribution géographique des data centers des fournisseurs.

5. Sécurité des Données

Les architectures cloud natives posent de nouveaux défis en termes de sécurité des données. La dispersion des données dans différents services et la complexité des interactions entre microservices augmentent le risque d’exposition des données. Les pratiques de sécurité doivent être robustes, avec des mesures de cryptage, de gestion des accès, et de surveillance temps réel pour prévenir les violations de données.

6. Autres facteurs à prendre en considération

• Complexité technique : La gestion de différentes technologies de stockage et de traitement de données (comme les datalakes, les entrepôts de données et les bases de données temps réel) dans le cloud peut devenir extrêmement complexe. C’est pour cette raison entre autres que nombreux sont nos clients qui externalisent « cette complexité » auprès de fournisseurs spécialisés en ingénierie et en architectures de données comme Smartpoint.
• Gestion de la performance : Les performances peuvent être un enjeu, surtout lorsque les volumes de données sont énormes et que les besoins en traitement sont rapides. Les architectures doivent être conçues pour minimiser la latence et optimiser les performances de traitement.
• Dépendance aux outils de gestion de données tiers : L’écosystème des outils de gestion de données cloud natives est vaste, et les entreprises peuvent devenir dépendantes de ces outils spécifiques, ce qui ajoute une couche supplémentaire de complexité et de coût.

Une architecture data cloud native est-elle adaptée à votre SI actuel ?

Avant d’adopter une architecture data cloud native, vous devez évaluer sa compatibilité avec le SI existant : Analyse fine de l’architecture legacy, des dépendances technologiques et du niveau de dette technique accumulée.

Certains composants applicatifs ou flux de données critiques peuvent nécessiter une refonte, une ré-architecture, voire un remplacement pour garantir l’interopérabilité avec les services cloud modernes. Une évaluation de la maturité data cloud est donc indispensable pour identifier les freins, les leviers, et les investissements nécessaires. Cette phase de cadrage doit inclure un audit de la gouvernance des données, des capacités actuelles de traitement, de la scalabilité des systèmes, et de la capacité des équipes à s’approprier les nouveaux outils. Pour limiter les risques, une approche progressive par PoC (Proof of Concept) est recommandée par nos experts data Smartpoint : elle permet de valider la pertinence technologique, de sécuriser les premiers cas d’usage, et de mieux anticiper les impacts sur l’écosystème IT global. Dans cette logique, la modernisation des systèmes d’information vers le cloud data ne doit pas être pensée comme une bascule brutale, mais comme un processus évolutif, itératif et aligné sur la stratégie métier.

Les points clés à retenir

• Les architectures data cloud natives offrent une approche moderne et adaptée pour concevoir et exploiter des systèmes de gestion de données dans le cloud.
• Les avantages clés incluent l’agilité, l’évolutivité, la rentabilité, la gouvernance des données renforcée et la prise de décision basée sur les données.
• Les types d’architectures data cloud natives courants incluent les architectures Lakehouse, Data Mesh et Serverless.
• Le choix de l’architecture dépend des exigences spécifiques de l’organisation et des capacités des fournisseurs de cloud.

Les recommandations Smartpoint pour une transition cloud réussie ?

Adopter une architecture data cloud native, c’est bien plus qu’un changement technologique ! C’est un levier de modernisation du système d’information qui permet aussi de renforcer la gouvernance des données et accélérer l’innovation. Mais pour éviter les écueils les plus fréquents (surcoûts, vendor lock-in, défaut d’intégration ou non-conformité réglementaire, etc.), une approche structurée et progressive s’impose.

C’est dans cette perspective que Smartpoint, ESN spécialisée BI et architectures data, accompagne les entreprises, du cadrage stratégique à la mise en œuvre opérationnelle. Grâce à notre expertise des architectures distribuées, du cloud computing et des plateformes data de dernière génération (Snowflake, Azure, GCP, Databricks, Kubernetes…), nous vous aidons à concevoir une trajectoire cloud sur mesure, compatible avec votre existant et pensée pour durer.

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