Architecture des tissus de données : Cadre, Outils et Exemple ! - Partage d'expérience en affaires, de la science et de la technologie, et des astuces pratiques

La architecture des tissus de données est un cadre de gestion des données distribuées qui permet l’accès, l’intégration et le traitement des données à partir de sources et de formats multiples. Le tissu de données est un modèle de conception technologiquement agnostique qui comprend plusieurs composants tels que l’ingestion, le stockage et le traitement des données. Il sert de couche intégrée (tissu) de données et de processus de connexion.

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Dans cet article, nous allons explorer les différents composants de l’architecture des tissus de données et comprendre comment le déployer. Allons-y !

Table des matières

Qu’est-ce que l’architecture des tissus de données ?

L’architecture des tissus de données est un cadre moderne de gestion des données conçu pour relever les défis liés à l’utilisation et à l’exploitation des données dans un environnement informatique complexe, distribué et hybride. Il s’agit d’une approche globale qui permet aux organisations de gérer, d’accéder et d’utiliser de manière transparente les données provenant de différentes sources, lieux et formats.

Le concept d’un tissu de données est particulièrement pertinent dans le monde actuel axé sur les données, où les données sont générées à un rythme sans précédent et sont souvent dispersées entre les environnements sur site, cloud et périphériques.

Caractéristiques de l’architecture des tissus de données

Les caractéristiques clés d’une architecture de tissu de données sont les suivantes :

Accès unifié aux données : Le tissu de données offre un moyen unifié et cohérent d’accéder aux données, quel que soit leur emplacement. Il abstrait la complexité sous-jacente des sources de données, ce qui permet aux organisations de tirer des enseignements de leurs données, qu’elles soient stockées dans des bases de données, des lacs de données, des applications SaaS ou d’autres référentiels.
Intégration et orchestration des données : L’architecture des tissus de données comprend des capacités d’intégration et d’orchestration des données qui permettent aux données de circuler de manière transparente entre différents systèmes et emplacements. Cela garantit que les données peuvent être déplacées, transformées et synchronisées selon les besoins pour prendre en charge différents processus métier et analyses.
Scalabilité et flexibilité : Le tissu de données est conçu pour s’étendre horizontalement, ce qui permet aux organisations de traiter des volumes et des charges de travail de données en constante augmentation. Il est flexible et adaptable pour prendre en compte les changements dans les sources de données, les besoins de traitement et les configurations d’infrastructure.
Gouvernance et sécurité des données : Le tissu de données met l’accent sur la gouvernance et les contrôles de sécurité des données robustes. Il permet aux organisations de définir et de faire respecter les politiques d’accès aux données, de surveiller l’utilisation des données et de se conformer aux réglementations sur la protection des données. Il s’agit d’un élément essentiel pour maintenir l’intégrité des données et protéger les informations sensibles.
Informations en temps réel : Le tissu de données prend en charge le streaming et le traitement des données en temps réel, ce qui permet aux organisations de tirer des enseignements des données au fur et à mesure de leur génération ou de leur ingestion. Cela est particulièrement précieux pour les applications qui nécessitent une prise de décision immédiate basée sur des informations à jour.
Prise en charge hybride et multi-cloud : De nombreuses organisations fonctionnent dans des environnements hybrides ou multi-cloud, et l’architecture des tissus de données est bien adaptée pour gérer les données sur ces infrastructures diverses. Elle permet aux données de circuler librement entre les centres de données sur site, les plateformes cloud publiques et les périphériques.
Gestion des métadonnées : Les métadonnées jouent un rôle crucial dans l’architecture des tissus de données. Elles aident les organisations à cataloguer et à décrire leurs actifs de données, ce qui facilite la découverte et la compréhension des ressources de données disponibles. Une gestion efficace des métadonnées est essentielle pour la gouvernance des données et le suivi de la lignée des données.

En résumé, l’architecture des tissus de données est une approche complète de la gestion et de l’utilisation des données dans le paysage informatique complexe d’aujourd’hui. Elle offre aux organisations l’agilité, la scalabilité et le contrôle nécessaires pour exploiter les données en tant qu’actif stratégique. En unifiant l’accès aux données, en intégrant des sources de données diverses et en garantissant la gouvernance et la sécurité, l’architecture des tissus de données aide les organisations à extraire des informations exploitables et à favoriser l’innovation à partir de leurs ressources de données.

Quel est un exemple d’architecture de tissu de données ?

Avant d’aller plus loin, examinons rapidement comment l’architecture des tissus de données est utilisée dans les organisations modernes axées sur les données.

Un exemple réel d’architecture de tissu de données est la mise en œuvre d’une plateforme de données unifiée dans une grande organisation de soins de santé. Le tissu de données intègre différentes sources de données, telles que les dossiers médicaux électroniques, l’imagerie médicale et les systèmes de surveillance des patients, en 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.

Pour plus d’exemples détaillés et d’études de cas approfondies sur l’architecture des tissus de données, consultez notre blog.

10 composantes clés de l’architecture des tissus de données à prendre en compte pour votre organisation

Un tissu de données est une manière composable, flexible et évolutive de maximiser la valeur des données au sein d’une organisation. L’architecture devrait offrir une seule couche virtuelle pour gérer tous les actifs de données et utiliser l’automatisation pour optimiser la gestion des données.

Voici quelques éléments clés de l’architecture des tissus de données auxquels vous devriez penser :

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 workflows
Architecture découplée
Surveillance et journalisation

Explorons chaque composant de l’architecture des tissus de données plus en détail :

1. Ingestion des données

Le tissu de données doit être capable d’ingérer des données à partir de différentes sources, telles que les bases de données transactionnelles, les API tierces, les fichiers journaux et les données en continu. Choisissez une architecture de tissu de données qui permet une intégration transparente et prend en charge une large gamme de formats de données, qu’il s’agisse de données structurées, semi-structurées ou non structurées.

2. Stockage des données

Une solution de tissu de données doit disposer d’une couche de stockage distribuée et évolutive, capable de gérer de grands volumes de données. Considérez l’utilisation de solutions de stockage basées sur le cloud telles que Amazon S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage, car elles offrent une grande durabilité, disponibilité et évolutivité.

3. Traitement des données

Le tissu de données doit prendre en charge à la fois le traitement des données par lots et en temps réel pour gérer différents types de charges de travail. Utilisez des technologies telles qu’Apache Spark, Apache Flink ou Apache Beam pour traiter de grands volumes de données de manière efficace.

4. Catalogue des données et gestion des métadonnées

Un catalogue de données est essentiel pour découvrir, comprendre et gérer les métadonnées associées aux actifs de données. Mettez en œuvre un catalogue de données complet pour conserver des informations sur les sources de données, le schéma, la lignée des données et la qualité des données qui composent votre tissu de données.

5. Gouvernance et sécurité des données

Assurez la confidentialité et la conformité des données en mettant en œuvre des politiques de gouvernance et des mesures de sécurité robustes, 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 les complexités liées à la gouvernance et à la sécurité des données.

6. Intégration et transformation des données

Le tissu de données doit faciliter les processus d’intégration et de transformation des données, tels que le nettoyage, l’enrichissement et l’agrégation des données. Vous pouvez utiliser des outils tels qu’Apache NiFi pour ces tâches.

7. Analyse et visualisation des données

Permettez aux utilisateurs d’accéder, d’analyser et de 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 au tissu de données pour offrir une expérience transparente.

8. Orchestration des données et gestion des workflows

Incorporez des outils d’orchestration des données et de gestion des workflows tels qu’Apache Airflow, Prefect ou Luigi pour automatiser et surveiller les pipelines de données.

9. Architecture découplée

Un tissu de données doit être modulaire et découplé pour offrir flexibilité, évolutivité et 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 place 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 des tissus de données, vous pouvez construire une plateforme de données robuste, évolutive et sécurisée qui permet à votre entreprise de continuer à croître rapidement tout en maintenant des capacités de prise de décision basée sur les données pour toutes les équipes.

Maintenant que vous connaissez les différentes composantes de votre tissu de données, la prochaine étape consiste à trouver les bons outils pour chaque composante.

Alors, qu’est-ce qu’un cadre d’architecture de tissu de données ?

Le cadre d’architecture de tissu de données est une approche structurée de la conception, de la mise en œuvre et de la gestion d’un tissu de données au sein d’une organisation. Ce cadre vise à normaliser et à rationaliser le processus d’intégration des différentes composantes et plates-formes de données, en veillant à ce qu’elles fonctionnent de manière cohérente.

Les composants clés du framework d’architecture de tissu 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 plus en détail :

1. Accès unifié aux données

Ce composant garantit que les données, quel que soit leur source ou leur emplacement, peuvent être accessibles de manière transparente. Il facilite le processus de récupération des données à partir de différents systèmes, bases de données ou environnements cloud. L’accès unifié aux données réduit les problèmes causés par les silos de données et favorise une expérience cohérente d’accès aux données.

2. Intégration et orchestration des données

Cet aspect du framework se concentre sur la façon dont les données de différentes sources peuvent être rassemblées, intégrées et faites interagir de manière harmonieuse. L’orchestration fait référence à l’arrangement, à la coordination et à la gestion automatisés de ces intégrations de données complexes. Cela garantit que les flux de données et les processus se déroulent de manière fluide et efficace.

3. Gestion des métadonnées

Les métadonnées, souvent appelées “données sur les données”, fournissent un contexte et des informations supplémentaires sur les données primaires. La 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 catalogage des données, le suivi de la lignée des données et la garantie de la transparence des données.

4. Gouvernance et qualité des données

Cette partie du framework concerne les règles, les politiques, les normes et les procédures liées aux données. La gouvernance des données garantit que les données sont exactes, fiables et utilisées de manière appropriée. Simultanément, 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 des données modernes, la sécurité et la confidentialité sont primordiales. Ce composant traite des mécanismes et des pratiques qui protègent les données contre les violations, les accès non autorisés et les fuites. Il garantit également la conformité aux différentes réglementations, telles que le RGPD ou le CCPA.

6. Traitement et analyse des données

Une fois les données ingérées et intégrées, elles doivent souvent être traitées, transformées ou analysées. Ce segment garantit que le framework 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 d’autres opérations de données avancées.

7. Gestion de l’infrastructure et du stockage

Cela concerne la manière dont les données sont stockées, récupérées et gérées au niveau de l’infrastructure. Cela englobe la gestion des bases de données, les optimisations de stockage et la garantie de la persistance et de la durabilité des données.

8. Orchestration des services

Étant donné que le tissu de données peut inclure divers 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 garantir des performances et une utilisation optimales des ressources.

9. Interfaces utilisateur et API

Pour qu’un tissu de données soit vraiment efficace, il doit être convivial. Ce composant garantit que les bonnes interfaces, tableaux de bord et API sont disponibles pour différents utilisateurs, qu’il s’agisse d’ingénieurs de données, de data scientists, d’analystes ou d’utilisateurs métier.

Le framework d’architecture de tissu de données permet aux entreprises de disposer d’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. Cela les aide à garantir une approche globale et normalisée de la gestion des données. Cela améliore non seulement l’efficacité et l’agilité, mais garantit également que les données restent un actif cohérent, fiable et précieux.

Outils utilisés pour composer les différentes composantes de l’architecture des tissus de données

Voici une liste d’outils open source et d’entreprise qui peuvent être utilisés pour composer les différentes composantes de l’architecture des tissus de données :

Outils d’ingestion des données
Outils de stockage des données
Outils de traitement des données
Outils de catalogage des données et de gestion des métadonnées
Outils de gouvernance et de sécurité des données
Outils d’intégration et de transformation des données
Outils d’analyse et de visualisation des données
Outils d’orchestration des données et de gestion des workflows
Outils d’architecture découplée
Outils de surveillance et de journalisation

Explorons plus en détail les différents outils de l’architecture des tissus de données :

1. Outils d’ingestion des données

Open Source : Apache NiFi, Logstash, Fluentd, Telegraf
Entreprise : StreamSets, Confluent Kafka

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. Outils d’analyse et de visualisation des données

Open Source : Apache Superset, Metabase, Redash
Entreprise : Tableau, Power BI, Looker, QlikView

8. Outils d’orchestration des données et de gestion des workflows

Open Source : Apache Airflow, Prefect, Luigi
Entreprise : Google Cloud Composer, Amazon Managed Workflows for Apache Airflow, Azure Data Factory

9. Outils d’architecture découplée

Open Source : Docker, Kubernetes, Helm, Istio
Entreprise : Amazon ECS, Google Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service, Red Hat OpenShift

10. 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 répertoriés ci-dessus peut être combiné pour créer une architecture de tissu 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 des tissus de données

Le déploiement d’une architecture de tissu de données est une tâche complexe qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Voici quelques aspects clés à garder à l’esprit lors du processus de déploiement :

Évaluer les systèmes existants : Comprenez le paysage de données actuel, y compris les sources de données, les systèmes de stockage, les moteurs de traitement et les outils d’analyse. Identifiez les domaines à améliorer, les goulots d’étranglement et les éventuelles limitations 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 auxquels l’architecture des tissus de données doit répondre.
Planifier la scalabilité et la flexibilité : Choisissez des composants et des modèles de conception qui peuvent s’étendre horizontalement pour accompagner 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 à l’évolution des besoins métier.
Sécurité et conformité : Intégrez dès le départ les meilleures pratiques de gouvernance des données, de sécurité et de conformité. Envisagez le chiffrement des données, le contrôle d’accès, le masquage des données et l’audit pour protéger les informations sensibles et respecter les réglementations en vigueur.
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 du tissu de données.
Intégration et interopérabilité : Assurez-vous que les outils et les composants choisis s’intègrent bien les uns aux autres et peuvent interopérer 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-évolutivité des services cloud pour optimiser les coûts.
Stratégie de déploiement : Décidez si vous souhaitez déployer l’architecture des tissus de données sur site, dans un cloud public ou dans un environnement hybride. Prenez en compte des facteurs tels que la gravité des données, la latence et la sécurité lors de cette décision.
Gestion du changement : Introduisez progressivement la nouvelle architecture des tissus de données et fournissez une formation et un support pour aider les utilisateurs à s’adapter au nouveau système. Communiquez les avantages du tissu 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. Veillez à ce que le système soit observé et puisse fournir des informations sur son fonctionnement interne.
Documentation et partage des connaissances : Documentez l’architecture des tissus de données, y compris ses composants, son flux de données, sa lignée et son catalogue de données. Encouragez le partage des connaissances et la collaboration entre les équipes impliquées dans la construction, la maintenance et l’utilisation du tissu de données.

En gardant à l’esprit ces facteurs lors du processus de déploiement, vous pouvez créer une architecture de tissu de données robuste, sécurisée et évolutive qui permet à votre organisation de tirer des informations précieuses de ses ressources de données.

En résumé

Nous avons discuté du concept de l’architecture des tissus de données et de ses principaux composants. Nous avons exploré différents outils open source et d’entreprise qui peuvent être utilisés pour construire les différentes composantes du tissu de données. Ces outils permettent aux organisations de créer une plateforme de données complète et robuste qui répond à leurs besoins spécifiques. Enfin, nous avons abordé les considérations importantes pour le déploiement d’une architecture des tissus de données. En comprenant ces concepts et en tenant compte de ces facteurs, vous pouvez mettre en œuvre avec succès une architecture des tissus de données qui soutient la prise de décision basée sur les données.