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Architecture

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

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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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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 !

Vous vous interrogez sur quelle architecture data adopter ? Challengez-nous !

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    Data, les top tendances 2024.

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    2023 a été très dense et rythmée notamment par les avancées technologiques spectaculaires de l’IA générative … mais pas que ! Exercice de début d’année oblige, Smartpoint, pure player data depuis 2006, vous dévoile ses prédictions pour 2024.

    01

    Un pipeline de données efficace, ce sera la base !

    Il doit être en capacités d’ingérer de multiples sources de données de manière complètement transparente et sécurisée (IoT, fichiers, SQL, NoSQL, Web apps, etc.) puis de les intégrer (ETL/ELT).

    Une alternative pour outiller votre pipeline en open source ? C’est à lire ici avec notre top 5 outils.

    04

    L’IA et le AutoML vont démocratiser l’analyse avancée des données.

    L’adoption des grands modèles de langages (LLM) transforme l’interprétation des données sur de larges volumes et les rend compréhensibles pour le plus grand nombre. Ils ont d’ailleurs contribué à améliorer considérablement les performances du NLP.

    Ils permettront de toujours mieux identifier des tendances, de mener des analyses plus fines et surtout plus pertinentes.

    La conception et de le déploiement de modèles avancés de ML sont d’ailleurs devenus beaucoup plus accessibles (et rapides !) pour les ingénieurs data alors qu’ils étaient, jusqu’alors, réservés à des professionnels très expérimentés et spécialisés.

    02

    Une architecture Data Fabric et Data Mesh.

    La Data Fabric fournit une vue unifiée avec un accès centralisé aux données et leur intégration dans un écosystème data distribué. Elle peut se connecter à des sources qui sont dans le cloud ou dans des environnements on-premise.

    Le Data Mesh est une architecture décentralisée axée Domaine où les données sont traitées et gouvernées par des équipes qui en ont la responsabilité – comme un produit – permettant ainsi une infrastructure en libre service.

    Leur adoption va permettre aux entreprises de gérer plus efficacement des écosystèmes toujours plus denses, et complexes ; de manière plus fluide, plus flexible et surtout plus évolutive dans la durée.

    05

    Une Data, plus durable et respectueuse de l’environnement.

    La Data a elle aussi sa part de responsabilité à assumer et c’est possible (à lire ici).

    Ainsi, on devrait voir enfin des considérations liées à l’empreinte carbone influer sur les choix des entreprises. La futur est dans des solutions plus sobres et vertueuses dès la phase de conception, au plus juste des usages attendus, moins gourmandes en termes d’échanges de données ou encore en consommation de ressources (traitement, calculs, stockage).

    L’impact environnemental des systèmes data va progressivement s’appréhender sur l’ensemble de leur cycle des vie, de leur développement à leur décommisionnement.

    Les critères ESG vont venir réguler les pratiques et c’est une bonne nouvelle pour l’ensemble de la profession.

    03

    Toujours plus d’automatisation des processus !

    Ainsi, les tâches répétitives, chronophages et souvent sources d’erreurs sont prises en charge par des outils toujours plus intelligents notamment en nettoyage et intégration des données.

    Il en est de même, grâce aux avancées en IA et en apprentissage automatique, pour le processus de data discovery et celui d’amélioration de la qualité des données (data quality) qui jusqu’alors demandaient beaucoup d’opérations manuelles.

    06

    Le data management et la gouvernance ne sont plus une option.

    Avec l’essor de l’IA, est venu aussi le temps des questions d’éthique et de responsabilité, au-delà des simples contraintes règlementaires liées à la protection des données personnelles (RGPD).

    L’UE a d’ailleurs obtenu un accord entre les états membres et le parlement européen début décembre 2023 sur une législation visant à règlementer l’IA et c’est une première mondiale ! (à lire ici ).

    Ainsi, il ne sera plus possible à terme de collecter aveuglément des volumes de données sans en mesurer les risques, ni de les exploiter sans une transparence sur les traitements et les usages ; ainsi qu’un respect strict de la confidentialité et de la sécurité des données. Cette nouvelle loi devrait entrer en vigueur en 2026. On va voir ainsi apparaitre l’IA explicable, ou XAI, et cela va affecter l’exploitation des technologies d’IA.

    écrivons ensemble le futur de la data et inventons les usages de demain.

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    Architecture

    Data Mesh, une révolution en ingénierie des données … par la décentralisation.

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    En ingénierie data, c’est en effet en train de devenir la pierre angulaire des nouvelles pratiques. Au-delà de changer l’approche même de la data, il permet de remettre à plat la stratégie pour traiter et exploiter pleinement leur potentiel. Au cœur de cette « révolution », le data mesh traite les données comme un produit et prône une propriété décentralisée et distribuée des données orientée vers le domaine.

    Les Data Products sont dont conçus, développés et maintenus en fonctions des besoins spécifiques de leur domaine, conformément aux principes fondamentaux de l’approche Data Mesh.

    Les principes fondamentaux de cette architecture data, de sa conception à son exécution.

    • Les données sont l’actif principal : Toute décision concernant la conception et l’architecture doit être prise en fonction des données qui sont traitées comme des produits. Elles ne sont plus une ressource cachée, mais un produit concret avec une propriété claire et des règles d’accessibilité précises.
    • La gouvernance des donnée est décentralisée : Les propriétés et le contrôle des données sont distribués parmi différents domaines et les équipes en charge de ces domaines. Les équipes de domaine sont responsables de la qualité, de l’accessibilité et de la compréhension des données, garantissant ainsi que les données sont entre les mains de ceux qui les connaissent le mieux !
    • La conception pilotée par le domaine, Domain Driven Design, est par nature adaptée à ce type d’architecture. Le développement piloté par des composants autonomes et réutilisables, Component-Driven Developement, fournit la modularité nécessaire pour la mettre en oeuvre. Dans un data mesh, ces composants correspondent à des pipelines de données, des traitements ou des systèmes de delivery des données spécifiques aux domaines.
    • L’intéropérabilité des données : Un schéma de données commun favorise un échange fluide des données entre les différents systèmes.
    • Une architecture basée sur les événements : L’échange de données s’effectue en temps réel au fur et à mesure que les événements se produisent.
    • La sécurité des données : La protection des données est réalisée via grâce à des mesures telles que le contrôle des d’accès et le chiffrement.
    • La scalabilité et résilience : l’architecture est conçue nativement pour gérer de grands volumes de données et résister aux défaillances.

    Les avantages d’une architecture Data Mesh

    La scalabilité :

    Le Data Mesh, c’est une méthode évolutive qui permet de connecter des sources de données via plusieurs plateformes et domaines. Ainsi, vous pouvez rajouter facilement de nouvelles sources au fur et à mesure que vos besoins évoluent.

    La flexibilité :

    Le Data Mesh est très flexible et prend en charge de multiples protocoles et formats de données et protocoles. Ainsi, vous pouvez utiliser différents systèmes et applications vous soucier d’éventuels problèmes de compatibilité entre les données.

    La résilience :

    Le data mesh offre une architecture robuste capable de résister aux pannes et d’assurer un échange de données en continu. Vous pouvez compter dessus même pour l’échange de données critiques sans vous préoccuper des temps d’arrêt ou des pertes de données (lors des opérations de maintenance par exemple).

    La sécurité :

    Le Data Mesh offre une manière sécurisée d’échanger des données à travers différents domaines et plateformes. Vos données sont donc par nature protégées contre tous accès non autorisés.

    Le Data Mesh n’est pas qu’un simple buzz word mais bien un changement de paradigme en ingénierie des données qui s’appuie sur des changement majeurs : la donnée est considérée comme un produit accessible, l’infrastructure est en en libre-service, une plateforme de données as a product et une gouvernance axée sur des domaines spécifiques propriétaires.

    Comment concevoir votre Data Mesh via le Domain Driven Design (DDD) et le Composant Driven Developement (CDD) ?

    La première étape consiste à identifier et délimiter vos différents domaines via le domain driven design (DDD). Cela permet de se concentrer sur le périmètre précis de chaque domaine, les relations entre eux, les processus associés, etc. Dès lors, vous avez la base de vos Data Products ! Reste à cartographier votre « paysage » de données, c’est à dire comment le domaine consomme les données, comment elles circulent, qui les exploitent, à quoi elles servent et quelles sont leurs valeurs ajoutées. Une fois le paysage posé, vous devez définir clairement votre domaine et ses limites en vous concentrant sur les données spécifiques à ce domaine en particulier et les processus associés, c’est ce qui va permettre de définir les responsabilités de chacun, puis d’attribuer la propriété des data products. C’est le principe même du data-mesh, responsabiliser les équipes les plus à même de comprendre leurs données et de gérer leur domaine !

    Une fois vos « produits de données » définis, le composant-driven developement vous permet de réaliser votre architecture en décomposant votre domaine en petits composants indépendants, autonomes, faciles à gérer et réutilisables. Chaque composant est associé à une tache spécifique comme l’ingestion, la transformation, le stockage ou encore la livraison des données. Ils sont développés, testés et déployés de manière indépendante.

    Il ne vous reste plus qu’à assembler votre data-mesh ! Chaque composant interagit avec les autres pour former un système cohérent avec des protocoles de communication normalisés et des APIs pour garantir l’intéropérabilité entre les composants.

    Je souhaite moderniser mon architecture data. Nos consultants vous accompagnent dans vos choix pour trouver la meilleure solution architecturale. Laissez-nous un message :

    Pour aller plus loin :

    https://medium.com/@msalinas92/understanding-datamesh-implementation-advantages-and-examples-3f8e0ad9071e

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