Architecture

Lumières sur les architectures Microservices et Event Oriented : vers toujours plus d’agilité et de réactivité dans la gestion de vos données

31 mai 20246 juin 2024

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L’architecture microservices et orientée événements est devenue une approche privilégiée par les entreprises qui souhaitent améliorer leur agilité et leur réactivité dans la gestion de leurs données. En fragmentant les composants de la gestion des données en services indépendants et en utilisant des événements pour la communication, cette architecture permet de répondre rapidement aux changements et d’intégrer facilement de nouvelles technologies. Cette approche combine les avantages de la granularité et de la flexibilité des microservices avec la réactivité et le découplage des architectures orientées événements.

1. Définition et principes des microservices et de l’architecture orientée événements

Microservices dans les architectures de données : Les microservices en architectures de données sont une approche où les fonctionnalités liées à la gestion des données sont décomposées en services indépendants et autonomes. Chaque microservice est responsable d’une tâche spécifique, telle que l’ingestion des données, la transformation, le stockage, ou l’analyse. Ces microservices communiquent entre eux via des API bien définies, permettant une flexibilité inégalée dans la gestion des flux de données.

Architecture orientée événements : Dans une architecture orientée événements appliquée aux données, les services communiquent par le biais de messages ou d’événements. Lorsqu’un événement lié aux données survient (par exemple, une nouvelle donnée est ingérée, une transformation est terminée), un message est publié sur un bus de messages et les microservices concernés réagissent en conséquence. Cela permet de traiter les données de manière asynchrone et décentralisée, favorisant ainsi une grande réactivité et flexibilité.

Une architecture orientée événements est une approche qui utilise des événements pour modéliser et gérer les flux de données. Les événements sont des unités d’information encapsulées qui décrivent des changements dans l’état du système. Ils sont généralement composés de trois éléments clés :

Un identifiant unique
Un horodatage
Des données d’événement

Les événements sont produits par des sources de données, telles que des capteurs, des applications ou des systèmes transactionnels. Ils sont ensuite transmis à des intermédiaires d’événements, qui les stockent et les distribuent aux consommateurs d’événements. Les consommateurs d’événements peuvent être des applications d’analyse, des tableaux de bord ou des systèmes de traitement de flux.

2. Avantages des microservices et de l’architecture Orientée événements dans la gestion de vos data

Flexibilité et scalabilité : Les microservices permettent de traiter les différentes étapes de la gestion des données (ingestion, transformation, stockage, analyse) de manière indépendante. Cette modularité facilite l’extension et l’amélioration des capacités de traitement des données selon les besoins, sans impact sur l’ensemble du système data. C’est également plus évolutifs car ces architectures peuvent gérer de grands volumes de données en temps réel sans nécessiter de modifications majeures de l’infrastructure.
Déploiement et maintenance simplifiés : Grâce à la nature décentralisée des microservices, les mises à jour et les déploiements peuvent être effectués indépendamment pour chaque service. Cela réduit les risques d’interruption et permet d’implémenter rapidement des améliorations, des correctifs ou encore des nouvelles technologies.
Réactivité et temps réel : Les architectures orientées événements permettent de réagir instantanément aux changements de données. Par exemple, une nouvelle donnée ingérée peut déclencher des processus de transformation et d’analyse immédiatement, alimentant ainsi des insights en temps réel.

3.USAGES

Deux cas d’utilisation des microservices et de l’architecture orientée événements en systèmes Data

E-commerce : Les plateformes e-commerce peuvent utiliser des microservices pour gérer l’ingestion des données clients, le suivi des transactions, la gestion des stocks, et les recommandations de produits. Une architecture orientée événements permet de réagir rapidement aux comportements des clients et aux variations de stock en temps réel.

DATA FINANCE TEMPS RÉEL DETECTION FRAUDES REGULATIONS

Finance : Les institutions financières utilisent cette architecture pour surveiller les transactions en temps réel, détecter les fraudes et se conformer aux régulations. Par exemple, chaque transaction est traitée comme un événement, ce qui déclenche des vérifications et des analyses en temps réel.

4. Technologies et outils pour les architectures Microservices et orientées Événements

Conteneurs et orchestration : Les conteneurs comme Docker et les outils d’orchestration comme Kubernetes sont essentiels pour déployer et gérer les microservices de manière efficace. Ils permettent de standardiser l’environnement de déploiement et de gérer les ressources de manière optimale pour les services de données. Citons également Apache Airflow et Prefect pour l’orchestration des workflows ou encore Luigi comme une alternative plus simple pour certaines tâches de traitement des données.
Bus de Messages : Les bus de messages tels qu’Apache Kafka, RabbitMQ et AWS SQS sont utilisés pour la communication asynchrone entre les microservices. Ils garantissent que les messages de données sont livrés de manière fiable et que les services peuvent réagir aux événements en temps réel. Citons également Azure Service Bus pour les environnements Azure et Google Pub/Sub pour les environnements GCP.
Frameworks de développement : Des frameworks comme Spring Boot pour Java, Flask pour Python, et Express pour Node.js simplifient la création de microservices de données. Citons également FastAPI pour Python, qui gagne en popularité chez nos développeurs en raison de ses performances et de sa simplicité. Ils fournissent des outils et des bibliothèques pour gérer les API, la sécurité et l’intégration avec d’autres services de données.

5. Bonnes pratiques pour l’implémentation des Microservices et d’une architecture orientée événements

Conception granulaire : Chaque microservice doit être conçu pour une fonctionnalité de données spécifique et autonome, comme l’ingestion, la transformation ou l’analyse. Cette granularité facilite la gestion et l’évolution des services.
Monitoring et Log Management : La surveillance continue et la gestion des journaux sont essentielles pour détecter les problèmes et optimiser les performances des microservices de données. Des outils comme Prometheus, Grafana et la ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) sont couramment utilisés pour cela. Citons également Jaeger ou Zipkin pour le traçage distribué, ce qui est crucial pour déboguer et surveiller les architectures microservices.
Sécurité et gestion des accès : La sécurité doit être intégrée dès la conception. L’utilisation de protocoles d’authentification et d’autorisation robustes, comme OAuth2, OpenID Connect (OIDC) et JWT (JSON Web Tokens), est recommandée pour protéger les API de données et assurer la confidentialité et l’intégrité des données.

Quelles différences entre une architecture microservices orientée événement et le Data Mesh ?

Il est vrai que les concepts d’architecture microservices, d’architecture orientée événements et de data mesh partagent de fortes similitudes, notamment en termes de décentralisation et de modularité. Cependant, il existe des différences clés entre ces deux approches.

Architecture Microservices et Orientée Événements

Définition : Les microservices sont des composants logiciels autonomes, chacun étant responsable d’une fonctionnalité spécifique. L’architecture orientée événements repose sur la communication asynchrone via des messages ou des événements pour coordonner les microservices.
Modularité : Les microservices décomposent les applications en services indépendants, facilitant la gestion, la mise à l’échelle et le déploiement. Ils sont souvent utilisés pour créer des pipelines de traitement de données flexibles et évolutifs.
Communication : L’architecture orientée événements utilise des bus de messages pour permettre la communication entre les microservices. Cela permet de réagir en temps réel aux événements.
Focus : Cette approche se concentre sur la flexibilité, la scalabilité et la rapidité de déploiement des applications et des services de données.

Data Mesh

Définition : Le data mesh est une approche décentralisée de la gestion des données, où les données sont considérées comme des produits. Chaque domaine métier est responsable de ses propres produits de données et les gère comme une équipe produit.
Décentralisation : Contrairement à une architecture centralisée de données, le data mesh répartit la responsabilité de la gestion des données entre différentes équipes, chacune étant propriétaire de son propre domaine de données.
Propriété des Données : Dans un data mesh, chaque équipe de domaine est responsable de la qualité, de la gouvernance et de la disponibilité de ses données. Cela encourage une approche plus collaborative et responsabilisée.
Interopérabilité : Le data mesh favorise l’interopérabilité entre les domaines grâce à des contrats de données et des interfaces standardisées.
Focus : Cette approche met l’accent sur la décentralisation de la gestion des données pour améliorer l’agilité organisationnelle, la qualité des données et la réactivité aux besoins métiers.

Les architectures microservices et orientées événements offrent une flexibilité et une réactivité sans précédent pour la gestion de vos data. En adoptant cette approche, les entreprises peuvent améliorer leur agilité, leur scalabilité et leur capacité à innover dans le traitement et l’analyse des données.

Chez Smartpoint, nous sommes convaincus que cette architecture représente l’avenir des systèmes de gestion de données, capables de répondre aux défis croissants de la transformation numérique. Challengez-nous !

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Stack technologique

Stratégies d’ingestion de la data et solutions 2024

28 février 202429 février 2024

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Votre stratégie d’ingestion de données dépend aussi de votre architecture data et de vos choix en matière de stockage. La maîtrise des différentes stratégies d’ingestion des données essentielle dans l’ingénierie data. C’est un prérequis pour garantir l’efficacité, la fiabilité et la scalabilité des pipelines de données.

L’importance de l’ingestion de données

L’ingestion de données est le premier contact entre la donnée brute et les systèmes d’information. Elle pose les bases des analyses futures et de la création de valeur.

Cette étape est intrinsèquement liée à l’architecture globale de traitement des données et aux choix de stockage, qui doivent être adaptés pour répondre aux différents cas d’usages.

Les stratégies d’ingestion de données

Le choix de la stratégie d’ingestion dépend de plusieurs facteurs, comme que le volume des données, la vitesse requise pour l’obtention des insights, la complexité des opérations de transformation, et le niveau de latence acceptable. L’intégration des stratégies d’ingestion dans l’architecture de données et les choix de stockage permet de créer des pipelines robustes, efficaces et créateurs de valeur pour votre entreprise.

1. ETL (Extract, Transform, Load)

L’ETL est la méthode traditionnelle. Les données sont extraites de différentes sources puis transformées pour répondre aux exigences de l’entrepôt de données (nettoyage, agrégation, résumé, etc.). Elle sont ensuite chargées dans le data warehouse. Cette approche est à privilégier lorsque la transformation des données nécessite des calculs lourds qui sont non seulement couteux en ressources informatiques ; mais aussi sont plus efficaces lorsqu’ils sont effectués en dehors de la base de données cible.

Quelques solutions recommandées par nos équipes : Talend Data Fabric, Informatica, Fivetran, Matillon, Apache NiFi, DataStage IBM

2. ELT (Extract, Load, Transform)

L’ELT est une variante de l’ETL. Les données sont d’abord extraites puis chargées dans la destination cible (souvent un data lake ou un entrepôt de données moderne). La transformation est effectuée à postériori. Cette stratégie tire parti de la puissance de calcul des systèmes de stockage modernes pour effectuer les différents traitements. L’ELT est à privilégier dans les environnements qui nécessitent une grande flexibilité et une exploration rapide des données, ainsi que pour les architectures big data.

Quelques solutions recommandées par nos équipes : Stitch, Fivetran, Snowflake (propre langage SQL et fortes capacités de traitement en parallèle), Google BigQuery, Amazon Redshift, DBT

3. Reverse ETL

Le Reverse ETL est une approche relativement nouvelle qui consiste à prendre des données déjà transformées et organisées dans un data warehouse ou un data lake, et à les envoyer vers des systèmes opérationnels comme les CRM ou les plateformes de marketing automatisé. Cette stratégie est utilisée pour enrichir les applications opérationnelles avec des insights approfondis et favoriser ainsi des actions en temps réel basées sur des analyses de données.

Quelques solutions recommandées par nos équipes : Airbyte, Census, Hightouch

4. Streaming Data Ingestion

L’ingestion de données en streaming est une approche où les données sont ingérées en temps réel à mesure qu’elles sont générées. Cette stratégie est essentielle pour les cas d’utilisation qui dépendent de la fraîcheur des données et le traitement en continu des flux, comme la détection des fraudes, la surveillance en temps réel de systèmes (IOT) ou les recommandations instantanées.

Quelques solutions recommandées par nos équipes : Apache Kafka, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow

5. Data Federation

La fédération de données est une approche où les données restent dans leurs systèmes sources et sont virtualisées pour apparaître comme source de données unique. Cette stratégie évite le déplacement physique des données et est utile pour les requêtes ad hoc ou des cas d’utilisation d’accès aux données en temps réel. Elle est supportée par des frameworks comme Hadoop.

6. Change Data Capture (CDC)

Le Change Data Capture est une technique utilisée pour capturer les changements dans les données à leur source et les répliquer dans le système de destination. Le CDC est souvent utilisé pour synchroniser des bases de données en temps réel et pour garantir que les entrepôts de données et les data lakes sont constamment mis à jour avec les dernières informations.

Quelques solutions recommandées par nos équipes : Informatica ou Talend

Stratégies d’ingestion et architectures de données

La stratégie d’ingestion choisie doit être cohérente avec votre architecture data et s’aligner avec les besoins analytiques et opérationnels de votre entreprise.

Les architectures data warehouses sont à privilégier pour des besoins d’analyse et de reporting structuré qui requièrent des données bien organisées et souvent transformées avant la phase ingestion.
Les data lakes offrent davantage de flexibilité pour les données non structurées ou semi-structurées et supportent à la fois les ingestions en temps réel et par lots, permettant ainsi un traitement et une analyse à postériori.
Les architectures en streaming répondent au besoin d’analyses en temps réel car elles gèrent l’ingestion en continu des données via des plateformes spécialisées comme Apache Kafka.
Les architectures microservices et orientées événements sont décentralisées et offrent davantage de scalabilité, chaque microservice gérant son propre pipeline de données.
Les architectures hybrides mixent entrepôts et lacs de données pour capitaliser sur les avantages de chaque approche.

Options de stockage et leur impact sur l’ingestion

Les choix de stockage, comme le stockage sur disque, le stockage objet dans le cloud ou les bases de données NoSQL, influencent directement la manière dont les données sont ingérées et gérées.

Le stockage sur disque est à privilégier pour un accès rapide et fréquent.

Le stockage objet dans le cloud permet plus de scalabilité pour les data lakes avec des capacités d’intégration avec des services d’analyse dans le cloud.

Le stockage en bloc soutient les performances en lecture/écriture pour les bases de données particulièrement exigeantes.

Le stockage de fichiers distribués est optimal pour l’accès sur plusieurs serveurs.

Les bases de données NoSQL sont à privilégier les données non structurées car elles offrent davantage de flexibilité avec les données non structurées.

Pour conclure ?

L’ingestion de données est indissociable de l’architecture de données et des solutions de stockage choisies. Nos data engineers Smartpoint appréhendent cela comme un écosystème interconnecté, optimisé pour les besoins spécifiques de votre organisation. En prenant en considération tous ces critères – cas d’utilisation, fiabilité, destination des données, fréquence d’accès, volume, format, qualité et gestion des données en streaming – ils sont en capacité de construire des bases solides pour la gestion des données qui vous permettront de tirer des insights précieux et d’alimenter vos prises de décision.

Vous avez besoin d’être accompagné dans votre stratégie d’ingestion de données ? Vous avez besoin d’être conseillé pour trouver la solution qui vous correspond ? Vous avez besoin de renfort dans vos équipes ou un chantier à lancer ? Challengez-nous !