Qu'est-ce que l'architecture Big Data ? Définition, couches, processus et meilleures pratiques

L'analyse des mégadonnées occupe une place centrale dans le monde d'aujourd'hui. Alors que le volume extrêmement important de données structurées et non structurées submerge le monde des affaires, il est indéniable que cette quantité massive de données et son analyse ont aidé les entreprises à prendre de meilleures décisions plus éclairées. Après tout, ce n'est pas le volume qui compte mais ce qui est fait des données.

Cela nous amène à un autre aspect crucial du big data, à savoir l'architecture du big data . Fondement de l'analyse des données volumineuses, l'architecture des données volumineuses englobe le système sous-jacent qui facilite le traitement et l'analyse des données volumineuses trop complexes pour être gérées par les systèmes de bases de données conventionnels.

Voici un guide détaillé pour vous permettre de découvrir les nombreux aspects de l'architecture du Big Data et ce que vous pouvez faire pour vous spécialiser dans le domaine du Big Data.

Qu'est-ce que l'architecture Big Data ?

L' architecture du Big Data est le système cardinal prenant en charge l'analyse du Big Data. Le fondement de l'analyse des mégadonnées, l'architecture des mégadonnées est la disposition qui permet aux données d'être ingérées, traitées et analysées de manière optimale. En d'autres termes, l'architecture du Big Data est la clé de voûte de l'analyse des données et fournit un moyen par lequel les outils d'analyse du Big Data peuvent extraire des informations vitales à partir de données autrement obscures et prendre des décisions commerciales significatives et stratégiques.

Voici un bref aperçu de certains des composants les plus courants de l'architecture Big Data :

• Sources de données : le point de départ évident de toutes les sources de données des solutions Big Data peut être des fichiers statiques produits par des applications (fichiers journaux de serveur Web), des sources de données d'application (bases de données relationnelles) ou des sources de données en temps réel (appareils IoT).

• Stockage de données : souvent appelé lac de données, un magasin de fichiers distribué contient des volumes de fichiers volumineux dans différents formats, qui sont ensuite utilisés pour des opérations de traitement par lots.

• Traitement par lots : afin de préparer de grands ensembles de données pour l'analyse, le traitement par lots effectue le filtrage, l'agrégation et la préparation des fichiers de données par le biais de travaux par lots de longue durée.

• Ingestion de messages : ce composant de l' architecture Big Data comprend un moyen de capturer et de stocker des messages provenant de sources en temps réel pour le traitement des flux.

• Traitement de flux : autre étape préparatoire avant l'analyse des données, le traitement de flux filtre et agrège les données après la capture des messages en temps réel.

• Magasin de données analytiques : après avoir préparé les données pour l'analyse, la plupart des solutions de Big Data servent les données traitées dans un format structuré pour une interrogation ultérieure à l'aide d'outils analytiques. Le magasin de données analytiques qui sert ces requêtes peut être soit un entrepôt de données relationnelles de style Kimball, soit une technologie NoSQL à faible latence.

• Analyse et création de rapports : l'un des objectifs essentiels de la plupart des solutions de Big Data, l'analyse des données et la création de rapports fournissent des informations sur les données. À cette fin, l' architecture Big Data peut avoir une couche de modélisation des données, prendre en charge la BI en libre-service ou même intégrer l'exploration interactive des données.

• Orchestration : une technologie d'orchestration peut automatiser les flux de travail impliqués dans les opérations de traitement de données répétées, telles que la transformation de la source de données, le déplacement des données entre les sources et les récepteurs, le chargement des données traitées dans un magasin de données analytiques et le rapport final.

Couches d'architecture Big Data

Les composants de l'architecture d'analyse de données volumineuses consistent principalement en quatre couches logiques exécutant quatre processus clés. Les couches sont simplement logiques et fournissent un moyen d'organiser les composants de l'architecture.

• Couche des sources de données volumineuses : les données disponibles pour l'analyse varient en origine et en format ; le format peut être structuré, non structuré ou semi-structuré, la vitesse d'arrivée et de livraison des données variera selon la source, le mode de collecte des données peut être direct ou via des fournisseurs de données, en mode batch ou en temps réel, et le l'emplacement de la source de données peut être externe ou interne à l'organisation.

• Couche de massage et de stockage des données : cette couche acquiert les données des sources de données, les convertit et les stocke dans un format compatible avec les outils d'analyse de données. Les politiques de gouvernance et les réglementations de conformité déterminent principalement le format de stockage approprié pour différents types de données.

• Couche d'analyse : elle extrait les données de la couche de massage et de stockage des données (ou directement de la source de données) pour en tirer des informations.

• Couche de consommation : cette couche reçoit les sorties fournies par la couche d'analyse et les présente à la couche de sortie concernée. Les consommateurs de la sortie peuvent être des processus métier, des humains, des applications de visualisation ou des services.

Processus d'architecture Big Data

En plus des quatre couches logiques, quatre processus intercouches fonctionnent dans l'environnement Big Data.

• Connexion à la source de données : une entrée de données rapide et efficace exige une connectivité transparente à différents systèmes de stockage, protocoles et réseaux, obtenue par des connecteurs et des adaptateurs.

• Gouvernance des mégadonnées : la gouvernance des données fonctionne dès l'ingestion des données et se poursuit tout au long du traitement, de l'analyse, du stockage, de l'archivage ou de la suppression des données, et comprend des dispositions en matière de sécurité et de confidentialité.

• Gestion des systèmes : l' architecture moderne des mégadonnées comprend des clusters distribués hautement évolutifs et à grande échelle ; ces systèmes doivent être étroitement surveillés via des consoles de gestion centrales.

• Qualité de service (QoS) : QoS est un cadre qui offre un support pour définir la qualité des données, les fréquences et tailles d'ingestion, les politiques de conformité, ainsi que le filtrage des données.

Meilleures pratiques d'architecture de données volumineuses

Les meilleures pratiques d'architecture de données volumineuses font référence à un ensemble de principes d'architecture de données moderne qui aident à développer une approche orientée service tout en répondant aux besoins de l'entreprise dans un monde axé sur les données en évolution rapide.

• Aligner le projet Big Data avec la vision métier

Le projet Big Data doit être conforme aux objectifs commerciaux et au contexte organisationnel avec une compréhension claire des exigences de travail de l'architecture de données, des cadres et des principes à utiliser, des principaux moteurs de l'organisation, des éléments technologiques commerciaux actuellement utilisés, des stratégies commerciales et les modèles organisationnels, les cadres de gouvernance et juridiques, et les cadres d'architecture préexistants et actuels.

• Identifier et classer les sources de données

Pour que les données soient normalisées dans un format standard, les sources de données doivent être identifiées et catégorisées. La catégorisation peut être soit des données structurées, soit des données non structurées ; alors que le premier est généralement formaté par des techniques de base de données prédéfinies, le second ne suit pas un format cohérent et bien défini.

• Consolider les données dans un seul système de gestion des données de référence

Le traitement par lots et le traitement par flux sont deux méthodes permettant de consolider les données pour les interroger à la demande. À cet égard, il est impératif de mentionner que Hadoop est un cadre de traitement par lots populaire et open source pour le stockage, le traitement et l'analyse de vastes volumes de données. L' architecture Hadoop dans l' analyse de données volumineuses se compose de quatre composants : MapReduce, HDFS ( l'architecture HDFS dans l' analyse de données volumineuses suit le modèle maître-esclave pour un stockage de données fiable et évolutif), YARN et Hadoop Common. De plus, pour l'interrogation, un SGBD relationnel ou une base de données NoSQL peut être utilisé pour stocker le Master Data Management System.

• Fournir une interface utilisateur qui facilite la consommation de données

Une interface utilisateur intuitive et personnalisable de l'architecture d'application Big Data facilitera la consommation de données par les utilisateurs. Par exemple, il peut s'agir d'une interface SQL pour les analystes de données, d'une interface OLAP pour l'informatique décisionnelle, du langage R pour les scientifiques des données ou d'une API en temps réel pour les systèmes de ciblage.

• Assurer la sécurité et le contrôle

Au lieu d'appliquer des politiques de données et des contrôles d'accès sur les magasins de données et les applications en aval, cela se fait directement sur les données brutes. Cette approche unifiée de la sécurité des données a été davantage rendue nécessaire par la croissance de plates-formes telles que Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift et Snowflake et concrétisée par des projets de sécurité des données comme Apache Sentry.

Comment construire l'architecture Big Data ?

Sans les bons outils et processus en place, les analystes du Big Data passeront plus de temps à organiser les données qu'à fournir des analyses significatives et à rendre compte de leurs conclusions. Par conséquent, la clé est de développer une architecture de Big Data logique et dotée d'une configuration simplifiée.

Voici la procédure générale de conception d'une architecture Big Data :

1. Déterminer si l'entreprise a un problème de Big Data en tenant compte de la variété des données, de la vitesse des données et des défis actuels.
2. Sélection d'un fournisseur pour la gestion de l'architecture de bout en bout du Big Data ; en ce qui concerne les outils à cet effet, l' architecture Hadoop dans l' analyse de données volumineuses est très demandée. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera et BigInsights sont des fournisseurs populaires pour la distribution Hadoop.
3. Choisir une stratégie de déploiement qui peut être sur site, basée sur le cloud ou un mélange des deux.
4. Planifiez le dimensionnement du matériel et de l'infrastructure en tenant compte du volume quotidien d'ingestion de données, du déploiement de plusieurs centres de données, de la période de conservation des données, du volume de données pour une charge historique unique et de la durée pendant laquelle le cluster est dimensionné.
5. Dans le prolongement de la planification de la capacité, l'étape suivante consiste à dimensionner l'infrastructure pour déterminer le type de matériel et le nombre de clusters ou d'environnements nécessaires.
6. Enfin et surtout, un plan de sauvegarde et de reprise après sinistre doit être mis en place en tenant dûment compte de la criticité des données stockées, des exigences de l'objectif de temps de récupération et de l'objectif de point de récupération, du déploiement de plusieurs centres de données, de l'intervalle de sauvegarde et du type de sinistre. récupération (Actif-Actif ou Actif-Passif) qui est la plus appropriée.

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Conclusion

La croissance sans précédent du Big Data, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique nécessite des moyens efficaces d'analyser les quantités massives de données générées chaque jour. De plus, les rapports d'analyse doivent être en mesure de proposer des éléments exploitables pour orienter la prise de décision stratégique dans les entreprises. Un plan d'architecture de données volumineuses solide et bien intégré rend non seulement l'analyse possible, mais apporte également un certain nombre d'avantages, à la fois en termes de gain de temps et d'informations générées et exploitées.

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