Qu’est-ce qu’une architecture de la fabric de données ?
L’architecture de la fabric de données est un cadre de gestion de données distribué qui permet l’accès, l’intégration et le traitement des données provenant de sources et de formats différents. La fabric de données est une architecture indépendante de la technologie qui comprend plusieurs composants tels que l’ingestion des données, le stockage, le traitement, etc. C’est un concept de conception qui sert de couche intégrée (fabric) de données et de processus de connexion. Dans cet article, nous explorerons les différents composants de l’architecture de la fabric de données et comprendrons comment la déployer. Commençons !
Table des matières
- Qu’est-ce qu’une architecture de la fabric de données ?
- Quel est un exemple d’architecture de la fabric de données ?
- Les principaux composants de l’architecture de la fabric de données
- Qu’est-ce qu’un cadre d’architecture de la fabric de données ?
- Outils utilisés pour constituer les différents composants de l’architecture de la fabric de données
- Les meilleures pratiques de déploiement de l’architecture de la fabric de données
- En résumé
- Lectures associées
Quel est un exemple d’architecture de la fabric de données ?
Avant d’aller plus loin, regardons rapidement comment l’architecture de la fabric de données est utilisée dans les organisations modernes axées sur les données. Un exemple concret d’architecture de la fabric de données est la mise en œuvre d’une plateforme de données unifiée dans une grande organisation de soins de santé. La fabric de données intègre différentes sources de données telles que les dossiers médicaux électroniques, l’imagerie médicale et les systèmes de surveillance des patients dans une seule couche virtuelle. Cela permet aux professionnels de la santé d’accéder et d’analyser les données des patients de manière cohérente et efficace, améliorant ainsi les soins aux patients et les processus de prise de décision. Consultez notre blog détaillé pour plus d’exemples et de cas d’utilisation approfondis de l’architecture de la fabric de données.
10 Principaux composants de l’architecture de la fabric de données à prendre en compte pour votre organisation
Une fabric de données est une manière composable, flexible et évolutive de maximiser la valeur des données dans une organisation. L’architecture devrait offrir une couche virtuelle unique pour gérer tous les actifs de données et utiliser l’automatisation pour optimiser la gestion des données. Voici quelques composants clés de l’architecture de la fabric de données que vous devriez prendre en compte :
- Ingestion des données
- Stockage des données
- Traitement des données
- Catalogue des données et gestion des métadonnées
- Gouvernance et sécurité des données
- Intégration et transformation des données
- Analyse et visualisation des données
- Orchestration des données et gestion des flux de travail
- Architecture découplée
- Surveillance et journalisation
Explorons chaque composant de l’architecture de la fabric de données en détail :
1. Ingestion des données
La fabric de données devrait être capable d’ingérer des données provenant de différentes sources telles que les bases de données transactionnelles, les API tierces, les fichiers journaux et les données en continu. Choisissez donc une architecture de fabric de données qui permet une intégration transparente et prend en charge une large gamme de formats de données : structurées, semi-structurées et non structurées.
2. Stockage des données
Une solution de fabric de données devrait avoir une couche de stockage distribuée et évolutive, capable de gérer de grandes quantités de données. Envisagez d’utiliser des solutions de stockage basées sur le cloud comme Amazon S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage, car elles offrent une grande durabilité, disponibilité et évolutivité.
3. Traitement des données
La fabric de données devrait prendre en charge à la fois le traitement des données en lots et le traitement des données en temps réel pour gérer différents types de charges de travail. Utilisez des technologies comme Apache Spark, Apache Flink ou Apache Beam pour traiter de grandes quantités de données de manière efficace.
4. Catalogue des données et gestion des métadonnées
Un catalogue des données est essentiel pour découvrir, comprendre et gérer les métadonnées associées aux actifs de données. Mettez en œuvre un catalogue des données complet pour conserver des informations sur les sources de données, les schémas, la généalogie des données et la qualité des données qui constituent votre fabric de données.
5. Gouvernance et sécurité des données
Assurez la confidentialité et la conformité des données en mettant en œuvre des politiques de gouvernance des données robustes et des mesures de sécurité telles que le masquage des données, le chiffrement et les mécanismes de contrôle d’accès. Avoir une couche de virtualisation unique pour gouverner vos actifs de données réduit la complexité de la gouvernance et de la sécurité des données.
6. Intégration et transformation des données
La fabric de données devrait faciliter l’intégration et la transformation des données, telles que le nettoyage, l’enrichissement et l’agrégation des données. Vous pouvez utiliser des outils tels que Apache NiFi pour ces tâches.
7. Analyse et visualisation des données
Permettez aux utilisateurs d’accéder, analyser et visualiser les données grâce à des outils d’analyse en libre-service tels que Tableau, Power BI ou Looker. Assurez-vous que ces outils sont intégrés à la fabric de données pour offrir une expérience fluide.
8. Orchestration des données et gestion des flux de travail
Intégrez des outils d’orchestration des données et de gestion des flux de travail tels que Apache Airflow, Prefect ou Luigi pour automatiser et surveiller les pipelines de données.
9. Architecture découplée
Une fabric de données devrait être modulaire et découplée pour prendre en charge la flexibilité, l’évolutivité et la maintenabilité. Utilisez des technologies de microservices et de conteneurisation telles que Docker et Kubernetes pour une meilleure gestion des ressources et un déploiement plus efficace.
10. Surveillance et journalisation
Mettez en œuvre des mécanismes de surveillance et de journalisation robustes pour suivre les performances du système, identifier les goulots d’étranglement et garantir la qualité des données.
En tenant compte de ces aspects de l’architecture de la fabric de données, vous pouvez créer une plateforme de données robuste, évolutive et sécurisée qui permet à votre entreprise de commerce électronique de poursuivre sa croissance rapide tout en maintenant des capacités de prise de décision basées sur les données dans toutes les équipes.
Alors, qu’est-ce qu’un cadre d’architecture de la fabric de données ?
Le cadre d’architecture de la fabric de données est une approche structurée pour concevoir, mettre en œuvre et gérer une fabric de données au sein d’une organisation. Ce cadre vise à normaliser et rationaliser le processus d’intégration des différents composants et plateformes de données, en veillant à ce qu’ils fonctionnent de manière cohérente.
Les principaux composants du cadre d’architecture de la fabric de données sont :
- Accès unifié aux données
- Intégration et orchestration des données
- Gestion des métadonnées
- Gouvernance et qualité des données
- Sécurité et confidentialité des données
- Traitement et analyse des données
- Gestion de l’infrastructure et du stockage
- Orchestration des services
- Interfaces utilisateur et API
Explorons maintenant chaque composant en détail :
1. Accès unifié aux données
Ce composant garantit que les données, quelle que soit leur source ou leur emplacement, peuvent être accessibles de manière transparente. Il simplifie le processus de récupération des données à partir de différents systèmes, bases de données ou environnements de cloud. L’accès unifié aux données réduit les défis auxquels les utilisateurs sont confrontés en raison de la fragmentation des données et favorise une expérience d’accès aux données cohérente.
2. Intégration et orchestration des données
Cet aspect du cadre se concentre sur la manière dont les données provenant de différentes sources peuvent être regroupées, intégrées et interagir harmonieusement. L’orchestration fait référence à l’arrangement automatisé, à la coordination et à la gestion de ces intégrations complexes de données. Cela garantit que le flux et les processus de données sont fluides et efficaces.
3. Gestion des métadonnées
Les métadonnées, souvent appelées “données sur les données”, fournissent des informations contextuelles supplémentaires sur les données primaires. Une gestion efficace des métadonnées aide les utilisateurs à mieux comprendre, découvrir et gérer les données. Ce composant est essentiel pour des tâches telles que la catalographie des données, le suivi de la généalogie des données et la garantie de la transparence des données.
4. Gouvernance et qualité des données
Cette partie du cadre aborde les règles, les politiques, les normes et les procédures associées aux données. La gouvernance des données garantit que les données sont exactes, fiables et utilisées de manière appropriée. Dans le même temps, des mécanismes de qualité des données sont mis en place pour maintenir l’intégrité et la qualité des données, en veillant à ce qu’elles soient adaptées à leur utilisation prévue.
5. Sécurité et confidentialité des données
Dans le paysage moderne des données, la sécurité et la confidentialité sont primordiales. Ce composant traite des mécanismes et des pratiques qui protègent les données contre les violations, l’accès non autorisé et les fuites. Il garantit également la conformité avec diverses réglementations telles que le GDPR ou le CCPA.
6. Traitement et analyse des données
Une fois que les données sont ingérées et intégrées, elles doivent souvent être traitées, transformées ou analysées. Ce segment garantit que le cadre peut prendre en charge à la fois le traitement en temps réel et par lots. Il fournit également des outils pour l’analyse, l’apprentissage automatique et autres opérations avancées sur les données.
7. Gestion de l’infrastructure et du stockage
Il s’agit de la manière dont les données sont stockées, récupérées et gérées au niveau de l’infrastructure. Cela englobe les considérations relatives à la gestion des bases de données, à l’optimisation du stockage et à la garantie de la persistance et de la durabilité des données.
8. Orchestration des services
Comme la fabric de données peut inclure différents services tels que des lacs de données, des entrepôts, des outils ETL, etc., l’orchestration des services garantit que ces services fonctionnent de manière coordonnée. Il s’agit de la gestion efficace de ces services pour assurer des performances et une utilisation optimales des ressources.
9. Interfaces utilisateur et API
Pour qu’une fabric de données soit véritablement efficace, elle doit être conviviale. Ce composant garantit que les bonnes interfaces, tableaux de bord et API sont disponibles pour les différents utilisateurs, qu’il s’agisse d’ingénieurs de données, de scientifiques des données, d’analystes ou d’utilisateurs métier.
Le cadre d’architecture de la fabric de données permet aux entreprises d’avoir une feuille de route claire pour gérer leurs opérations de données, de l’ingestion et de l’intégration au traitement et à la gouvernance des données. Il aide les organisations à s’assurer qu’elles adoptent une approche holistique et normalisée de la gestion des données. Cela augmente non seulement l’efficacité et l’agilité, mais garantit également que les données restent des actifs cohérents, fiables et précieux.
Outils utilisés pour constituer les différents composants de l’architecture de la fabric de données
Voici une liste d’outils open source et d’entreprise qui peuvent être utilisés pour constituer les différents composants de l’architecture de la fabric de données :
Outils d’ingestion des données
- Open Source : Apache NiFi, Logstash, Fluentd, Telegraf
- Entreprise : StreamSets, Confluent Kafka
Outils de stockage des données
- Open Source : Apache Hadoop HDFS, MinIO, Ceph, PostgreSQL, Apache Cassandra
- Entreprise : Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Snowflake, Databricks Delta Lake
Outils de traitement des données
- Open Source : Apache Spark, Apache Flink, Apache Beam, Apache Hadoop MapReduce
- Entreprise : Google Dataflow, Amazon Kinesis Data Analytics, Azure Stream Analytics, Databricks
Outils de catalogage des données et de gestion des métadonnées
- Open Source : Amundsen, DataHub, Apache Atlas
- Entreprise : Atlan, AWS Glue Data Catalog, Google Cloud Data Catalog
Outils de gouvernance et de sécurité des données
- Open Source : Apache Ranger, Apache Knox
- Entreprise : Okera, Immuta, Privacera, Amazon Macie, Google Cloud Data Loss Prevention
Outils d’intégration et de transformation des données
- Open Source : Apache NiFi, Talend Open Studio, Singer
- Entreprise : Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services, IBM InfoSphere DataStage
Outils d’analyse et de visualisation des données
- Open Source : Apache Superset, Metabase, Redash
- Entreprise : Tableau, Power BI, Looker, QlikView
Outils d’orchestration des données et de gestion des flux de travail
- Open Source : Apache Airflow, Prefect, Luigi
- Entreprise : Google Cloud Composer, Amazon Managed Workflows for Apache Airflow, Azure Data Factory
Outils d’architecture découplée
- Open Source : Docker, Kubernetes, Helm, Istio
- Entreprise : Amazon ECS, Google Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service, Red Hat OpenShift
Outils de surveillance et de journalisation
- Open Source : Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Jaeger, Zipkin
- Entreprise : Datadog, Splunk, New Relic, Amazon CloudWatch, Google Stackdriver
Chacun des outils énumérés ci-dessus peut être combiné pour créer une architecture de fabric de données complète qui répond aux besoins spécifiques de votre organisation en termes de scalabilité, de flexibilité et de maintenance.
11 meilleures pratiques à suivre pour un déploiement réussi de l’architecture de la fabric de données
Le déploiement d’une architecture de fabric de données est une tâche complexe qui nécessite une planification et une exécution soigneuses. Voici quelques aspects importants à garder à l’esprit lors du processus de déploiement :
Évaluer les systèmes existants : Comprenez le paysage des données actuel, y compris les sources de données, les systèmes de stockage, les moteurs de traitement et les outils d’analyse. Identifiez les domaines d’amélioration, les goulots d’étranglement et les éventuelles limites de votre infrastructure actuelle.
Définir des objectifs et des exigences clairs : Collaborez avec les parties prenantes pour définir les objectifs commerciaux, les exigences de performance et les cas d’utilisation spécifiques que l’architecture de la fabric de données devrait prendre en charge.
Prévoir une évolutivité et une flexibilité : Choisissez des composants et des modèles de conception capables de se développer horizontalement pour faire face à la croissance du volume, de la variété et de la vélocité des données. Assurez-vous que l’architecture est modulaire et peut évoluer avec le temps pour intégrer de nouvelles technologies et répondre aux besoins changeants de l’entreprise.
Sécurité et conformité : Intégrez dès le départ des bonnes pratiques de gouvernance des données, de sécurité et de conformité. Considérez le chiffrement des données, le contrôle d’accès, le masquage des données et l’audit pour protéger les informations sensibles et vous conformer aux réglementations pertinentes.
Qualité et cohérence des données : Mettez en place des contrôles de qualité des données, des règles de validation et des mécanismes de surveillance pour garantir la cohérence et l’exactitude des données sur l’ensemble de la fabric de données.
Intégration et interopérabilité : Assurez-vous que les outils et les composants choisis s’intègrent bien les uns aux autres et peuvent interagir avec les systèmes existants. Cela peut impliquer des conversions de formats de données, des transformations de données et une synchronisation des données.
Allocation des ressources et optimisation des coûts : Planifiez une allocation efficace des ressources en tenant compte des coûts de stockage, de traitement et de transfert des données. Utilisez les modèles de tarification et les capacités d’auto-échelonnement des services cloud pour optimiser les coûts.
Stratégie de déploiement : Décidez si vous souhaitez déployer l’architecture de la fabric de données sur site, dans un cloud public ou dans un environnement hybride. Tenez compte de facteurs tels que la gravité des données, la latence et la sécurité lors de la prise de cette décision.
Gestion du changement : Introduisez la nouvelle architecture de la fabric de données de manière progressive et fournissez une formation et un support pour aider les utilisateurs à s’adapter au nouveau système. Communiquez les avantages de la fabric de données aux parties prenantes et démontrez son impact sur les résultats commerciaux.
Surveillance, journalisation et observabilité : Mettez en place des solutions de surveillance et de journalisation complètes pour suivre les performances du système, identifier les goulots d’étranglement et résoudre les problèmes. Assurez-vous que le système est observable et peut fournir des informations sur son fonctionnement interne.
Documentation et partage des connaissances : Documentez l’architecture de la fabric de données, y compris ses composants, son flux de données, sa généalogie et son catalogue de données. Encouragez le partage des connaissances et la collaboration entre les équipes impliquées dans la création, la maintenance et l’utilisation de la fabric de données.
En tenant compte de ces facteurs lors du processus de déploiement, vous pouvez créer une architecture de fabric de données robuste, sécurisée et évolutive qui permet à votre organisation de tirer des informations précieuses de ses actifs de données.
En résumé
Nous avons discuté du concept d’architecture de la fabric de données et de ses principaux composants. Nous avons exploré divers outils open source et d’entreprise qui peuvent être utilisés pour créer différents composants de la fabric de données. Ces outils permettent aux organisations de créer une plateforme de données complète et robuste répondant à leurs besoins spécifiques. Enfin, nous avons abordé les considérations importantes pour le déploiement d’une architecture de fabric de données. En comprenant ces concepts et en tenant compte de ces facteurs, vous pouvez mettre en œuvre avec succès une architecture de fabric de données qui soutient la prise de décisions basée sur les données.
Lectures associées sur l’architecture de la fabric de données
- La fabric de données : Peut-elle sécuriser l’avenir de votre architecture, unifier vos données et réduire les coûts ?
- Qu’est-ce que la fabric de données : Définition, composants, avantages et cas d’utilisation
- Mesh de données vs Fabric de données : Comment choisir la meilleure approche en fonction de vos besoins commerciaux
- Catalogue des données pour la fabric de données : 5 fonctionnalités essentielles à prendre en compte
- Fabric de données vs Virtualisation des données : Présentation, comparaison et différences
- Fabric de données vs Data Lake : Qu’est-ce qui convient le mieux et quand ?
