Traitement de flux : définition, outils et défis

Les entreprises misent de plus en plus sur les données pour prendre des décisions, et beaucoup cherchent à obtenir les données les plus récentes pour en extraire rapidement des informations exploitables. Pour y parvenir, le traitement de flux est une technologie de choix.

Dans cet article de blog, nous allons voir ce qu’est le traitement de flux, quels sont ses composants, quels frameworks et outils permettent de l’exploiter, quels défis il peut poser et quels sont ses avantages par rapport au traitement par batch traditionnel.

Tout comprendre au traitement de flux

Le traitement de flux est une méthode de traitement des données qui gère les flux de données continus provenant d’un large éventail de sources : transactions, flux d’informations boursières, analyses de trafic web, appareils connectés, météo, etc. Le but : produire des analyses en temps réel.

Le traitement de flux a plusieurs applications essentielles :

• la détection des anomalies,
• la détection des tendances,
• l’analyse des causes profondes.

Dans de nombreux secteurs, les entreprises s’appuient sur le traitement de flux pour obtenir de précieuses informations à partir de données en temps réel. Quelques exemples :

• les institutions financières supervisent les transactions pour détecter les cas de fraude,
• les établissements de santé suivent les données des patients,
• les sociétés de transport analysent les données de circulation en temps réel.

Le traitement de flux transforme la façon dont les entreprises gèrent les données continues et produisent des informations utiles pour éclairer la prise de décision.

On l’utilise couramment avec les technologies big data pour interroger les flux de données et détecter rapidement des anomalies sur une période courte. Le matériel de traitement de flux joue le rôle crucial d’assurer la prise en charge efficace de ces flux de données.

Composants essentiels du traitement de flux

Le fonctionnement des architectures de traitement de flux repose sur plusieurs composants essentiels. Ce livre blanc d’AWS offre une bonne référence pour la création d’une architecture moderne.

Moteur de traitement de flux

Le moteur de traitement de flux est le composant central chargé de recevoir, agréger et traiter les flux de données en temps réel. Il est capable d’assurer l’importation des données avec une faible latence en garantissant la tolérance aux défaillances et le traitement des données à grande échelle.

On recense trois grands types de moteurs de traitement de flux :

1. Moteurs de composition open source (Apache Storm)
2. Moteurs déclaratifs gérés (Apache Spark Streaming)
3. Moteurs en libre-service entièrement managés

Stockage

Dans le traitement de flux, le stockage accueille les données traitées ainsi que les métadonnées associées. Il peut s’agir d’un système de fichiers local, d’un système de fichiers distribué comme HDFS ou Amazon S3, ou encore d’un service cloud comme Google Cloud Storage.

Système de messagerie/Broker

Le système de messagerie assure la communication entre les différents composants de l’architecture de traitement de flux. Il contribue à la prise en charge des flux de données entrants et à leur livraison au moteur de traitement.

Tableau de bord et outil de visualisation

Composant essentiel, le tableau de bord ou l’outil de visualisation présente les données traitées sous forme interactive aux utilisateurs pour qu’ils puissent les superviser et les analyser en temps réel.

Voici quelques exemples d’outils :

• Tableau,
• Grafana,
• Power BI,
• Apache Superset.

Principaux frameworks et outils de traitement de flux

Pour visualiser et partager les données en temps réel issues du traitement de flux, il vous faut des frameworks et des outils spécialisés.

Apache Kafka et Apache Flink figurent parmi les frameworks les plus couramment utilisés.

Ces deux frameworks possèdent chacun leurs caractéristiques et leurs fonctionnalités, et les entreprises sont libres de choisir celui qui correspond le mieux à leurs besoins et leurs scénarios d’utilisation.

Nous détaillons ces deux options et présentons quelques alternatives dans la suite de l’article.

Apache Kafka

Apache Kafka, plateforme open source privilégiée pour le traitement de flux, offre une solution unifiée à faible latence et haut débit pour la gestion des flux de données en temps réel.

Voici ses principales caractéristiques

• open source,
• évolutivité,
• traitement de grands volumes de données,
• tolérance aux défaillances,
• nombreuses intégrations possibles,
• fiabilité,
• durabilité.

Kafka est conçu pour traiter efficacement des flux de données en temps réel et supporte les volumes importants, les vélocités élevées et une grande diversité de données. Ce framework permet d’importer des données en continu et prend en charge l’analyse en temps réel, ce qui permet de prendre rapidement des décisions éclairées.

Apache Flink

Apache Flink, un autre framework open source de traitement de flux distribué, tire sa popularité de ses solides capacités dans le domaine du calcul avec état sur les flux de données.

Flink prend en charge :

• le traitement de flux et par batch (mode d’exécution),
• la gestion avancée de l’état,
• la sémantique de traitement événement-temps,
• la cohérence du traitement « une fois exactement ».

Flink est un framework de traitement des données spécifique qui facilite la réalisation de calculs avec état sur les flux de données et gère les flux illimités et délimités. Cela en fait l’outil idéal pour traiter les big data et les applications de flux.

Du point de vue de la performance, on considère qu’Apache Flink est plus rapide qu’Apache Spark pour le traitement de flux.

Autres frameworks et outils courants

Outre Apache Kafka et Apache Flink, il existe d’autres outils et frameworks reconnus pour le traitement de flux :

• Apache Storm,
• Samza,
• Google Cloud Dataflow,
• Amazon Kinesis,
• Azure Stream Analytics.

Chacun de ces frameworks présente des caractéristiques et des fonctionnalités spécifiques pour le traitement de flux. Ils appartiennent également à des écosystèmes différents, comme Amazon, Google et Microsoft.

Pour une intégration optimale des données, choisissez ceux qui sont conçus pour l’écosystème de votre entreprise.

Les défis du traitement des données

En dépit de sa puissance et de sa vélocité, le traitement de flux présente son propre lot de défis. Voici les principaux :

• garantir l’évolutivité,
• assurer la tolérance aux défaillances,
• maîtriser les coûts de l’utilisation des données,
• assurer la cohérence des données,
• gérer la séquence des événements.

Il est essentiel de relever ces défis pour utiliser pleinement les technologies de traitement de flux et rentabiliser leur coût.

Évolutivité et tolérance aux défaillances

L’évolutivité est un facteur critique dans le traitement de flux, car elle permet au système de traiter un volume croissant de données sans perdre en performance. Les systèmes de traitement de flux doivent être en mesure de croître et décroître rapidement et efficacement pour répondre aux demandes de l’application.

La tolérance aux défaillances est un autre aspect crucial du traitement de flux, car elle assure la continuité du fonctionnement et facilite le rétablissement après tout type de défaillance dans le système.

La mise en œuvre de mécanismes de tolérance aux défaillances permet aux systèmes de traitement de flux de se rétablir en cas d’interruption et de reprendre le traitement des données sans interruption, ce qui garantit la fiabilité et la disponibilité du système.

Quelques mesures de prise en charge des défaillances :

• répliques actives,
• répliques passives,
• rétablissement en cas de défaillance.

Rentabilité

Le traitement de flux peut coûter cher : il mobilise des ressources informatiques de haute performance pour traiter en temps réel de grands volumes de données. Les entreprises doivent déterminer avec précision les fonctionnalités dont elles ont besoin et choisir le système offrant le meilleur équilibre entre coût et performance.

Elles ont également tout intérêt à faire preuve de discernement dans le choix des données à traiter en temps réel.

Cohérence et ordre des données

La cohérence des données et la séquence des événements sont essentielles dans le traitement de flux, car elles veillent à ce que les données soient traitées dans le bon ordre et que les résultats soient cohérents. Les systèmes de traitement de flux doivent garantir que les données sont traitées dans le bon ordre et produire des résultats homogènes sur tous les nœuds du système.

L’ordre et la cohérence peuvent être difficiles à atteindre dans les systèmes distribués, mais ils sont indispensables pour préserver l’intégrité des flux et garantir le bon traitement des données.

Traitement de flux et traitement par batch

Si le traitement de flux a de nombreux avantages pour la gestion des données en temps réel, le traitement par batch a également son importance, et chaque approche répond aux besoins de scénarios et de scénarios d’utilisation différents.

Un bref rappel de leurs différences :

Le traitement de flux est idéal pour les applications qui reposent sur l’importation continue de données et l’analyse en temps réel, tandis que le traitement par batch convient mieux aux tâches de traitement planifiées à intervalles réguliers, dans les scénarios où le temps réel n’a pas d’intérêt.

Les avantages du traitement de flux

Le traitement de flux offre plusieurs avantages sur le traitement par batch. Le plus grand d’entre eux réside sans doute dans sa capacité à traiter les données en temps réel dès leur arrivée dans le système, ce qui élimine les temps d’attente entre la collecte et le traitement des données, et permet de les analyser immédiatement pour appuyer la prise de décision.

Les autres avantages du traitement de flux :

• latence minime,
• fonctionnalités intégrées pour la manipulation des données imparfaites,
• requêtes SQL sur les flux de données,
• résultats prévisibles et reproductibles,
• redimensionnement automatique des applications sur de multiples processeurs et nœuds.

Toutes ces caractéristiques font du traitement de flux un puissant outil pour les entreprises qui cherchent à extraire des informations en temps réel de leurs données.

Dans quels scénarios choisir le traitement par batch

Le traitement par batch est idéal pour :

• les tâches régulières de traitement des données,
• la gestion des grands datasets,
• l’analyse des données historiques sans urgence,
• les workflows ETL,
• la simplicité du traitement,
• la rentabilité.

Pour choisir entre traitement par batch et traitement de flux, il faut tenir compte du volume de données, de l’utilité d’un traitement en temps réel et de la complexité de la tâche.

Le traitement par batch convient aux grands volumes de données, traités à des intervalles spécifiques. Il facilite la gestion et l’optimisation, tandis que le traitement de flux est conçu pour traiter les données en continu et en temps réel.

Conclusion

Pour conclure, le traitement de flux est une technologie puissante qui permet aux entreprises de traiter et analyser les données en temps réel. Il offre de nombreux avantages sur les méthodes traditionnelles de traitement par batch.

Les informations en temps réel sont de plus en plus utilisées et le traitement de flux est indéniablement amené à jouer un rôle clé dans l’avenir de la prise de décision axée sur les données.