Les données en streaming, une nécessité

Le monde est devenu une société de l'information qui dépend fortement des données.

Chaque jour, d’immenses quantités de données sont créées chaque jour, chaque seconde et continue de se multiplier à un rythme effarant. 

Il est donc évident aujourd'hui que pour traiter de tels volumes de données, une énorme capacité est nécessaire en matière de stockage et de ressources informatiques. Alors que la croissance de la capacité est limitée par l'évolution du matériel et des technologies, la croissance du volume de données est en fait illimitée. 

Grâce à ces données, les entreprises peuvent extraire des informations exploitables à partir d'énormes ensembles de données complexes, interconnectées et variées, ce qui permet d'obtenir des informations précieuses à leur activité. Les entreprises ont donc besoin de ces données et de la disponibilité de données spécifiques en temps voulu.

Ainsi, grand nombre d’entreprises de tous les secteurs passent rapidement du traitement par lots aux flux de données en temps réel pour répondre aux différentes problématiques du marché. 

Le traitement par lots

Avec la complexité des exigences modernes d'aujourd'hui, les méthodes de traitement des données en lots sont devenues obsolètes pour la plupart des cas d'utilisation, car elles ne peuvent traiter les données que sous forme de groupes de transactions collectées au fil du temps. 

Il convient de faire l'analyse comparative du traitement des flux et du traitement par lots, car il existe une grande différence entre les deux modes de traitement.  

Le traitement par lots exige que les données soient collectées sous forme de lots avant de pouvoir être traitées, stockées ou analysées, tandis que les données en continu circulent en continu, ce qui permet de traiter ces données en temps réel sans attendre qu'elles arrivent sous forme de lots.

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Les données en streaming

Dans le monde du Big Data, le streaming de données concerne le transfert continu à haute vitesse de grandes quantités de données qui peuvent être utilisées et traitées sans avoir besoin d'être téléchargées au préalable.  

Une analogie simple est la façon dont l'eau coule dans une rivière, l'idée d'écoulement est intrinsèque à notre compréhension d'une rivière. La rivière n'a ni début ni fin, les flux proviennent de diverses sources, à des vitesses et des volumes variables, et s'écoulent en un seul flux combiné continu. Pareillement, les flux de données sont générés en temps réel par un ou plusieurs systèmes sources dans différents formats et volumes. Les données en streaming peuvent provenir de capteurs sur des appareils IOT, dans des applications mobiles ou Web, de transactions bancaires, d'informations sur les marchés financiers, via les réseaux sociaux et de nombreuses autres sources. 

En effet, le streaming de données en temps réel est le processus utilisé pour analyser une grande quantité de données au fur et à mesure de leur production, cela permet d’analyser les données produites dans un environnement en temps réel et en direct. En traitant et analysant efficacement le flux de données en temps réel les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses. Le streaming de données peut fournir des analyses à la seconde près qui permettent aux entreprises de réagir rapidement, d’optimiser les processus, de rationaliser les opérations, et d’améliorer le service.

L'apparition des données en streaming

Le traitement des données n'est pas nouveau. Dans les années précédentes, l'infrastructure utilisée était beaucoup plus structurée car elle ne contenait qu'une poignée de sources générant des données et l'ensemble du système pouvait être conçu de manière à spécifier et à unifier les données et les structures de données. 

Le streaming est apparu comme un concept relativement nouveau où le flux de données est un flux constant de données générées par une quantité infinie de sources, c’est un flux qui se met à jour avec une fréquence élevée et perd de sa pertinence dans un court laps de temps, et il est presque impossible de réglementer ou d'appliquer la structure des données ou de contrôler le volume et la fréquence des données générées. Par exemple, il peut s'agir de données transactionnelles, d'informations provenant d'appareils IoT, de capteurs matériels, de serveurs etc. 

Comme les flux de données n'ont ni début ni fin, ils ne peuvent pas être divisés en lots. Il n'y a donc pas de temps pour télécharger les données dans un stockage et les traiter. Au lieu de cela, les flux de données sont traités à la volée. Ainsi, les flux de données doivent être traités par un paquet de données à la fois, dans un ordre séquentiel. Chaque paquet de données généré inclura la source et l'horodatage pour permettre aux applications de travailler avec des flux de données. 

Les cas d'usage

Il existe plusieurs cas d’usage courant de données en continu, à savoir : 

• Détection de fraudes en temps réel : le streaming de données peut beaucoup aider à détecter les fraudes en temps réel. Si une faille de sécurité se produit, l'entreprise doit en être consciente pour minimiser les pertes.  

• Détection de pannes : la diffusion de données peut également aider à détecter les pannes de réseau, les pannes de machine.  

• Service de transport : les flux de données en temps réel permettent de créer la meilleure expérience utilisateur. Grâce à ces données, l'application rassemble le suivi de l'emplacement en temps réel, les statistiques de trafic, les prix pour savoir combien cela devrait coûter en fonction des données en temps réel. 

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Organisation lors de la diffusion des données

Le streaming de données est un outil puissant, mais il existe quelques défis lors de l’utilisation des sources de données en streaming. La liste suivante montre les éléments à prévoir lors de la diffusion de données :  

• Évolutivité : les données provenant de chaque source peuvent augmenter, passant d'un taux de kilobits par seconde à gigabits par seconde. Cependant, la conception d'application à l'échelle est cruciale pour travailler avec des données en continu. 

• Cohérence : la cohérence des données et l'accès aux données sont toujours un problème difficile dans le traitement des flux de données. Les données lues à un moment donné pourraient déjà être modifiées et périmées dans un autre centre de données. 

• Ordre : Il n'est pas anodin de déterminer la séquence des données dans le flux de données et très important dans de nombreuses applications. Un chat ou une conversation n’aurait pas de sens dans le désordre, il est essentiel que chaque ligne soit en ordre. Il y a souvent des écarts entre l'ordre du paquet de données généré et l'ordre dans lequel il atteint la destination. Il existe également souvent des écarts d'horodatage et d'horloge des appareils générant des données.  

• Tolérance aux pannes et garanties de données : ce sont des considérations importantes lors de l'utilisation de données, de traitement de flux ou de tout système distribué. Avec des données provenant de nombreuses sources, dans différents formats et volumes, le système doit être capable d’empêcher les perturbations à partir d'un point de défaillance unique, et doit être capable de stocker des flux de données avec une disponibilité et une durabilité élevée. 

4 Outils d'analyse des données en streaming

Le traitement des données en continu est bénéfique dans la plupart des cas lorsque de nouvelles données sont générées en continu. Cela s'applique à la plupart des secteurs d'activité et aux cas d'utilisation du Big Data. Les applications utilisant ce type de traitement exécutent des formes complexes d'analyse de données, comme l'application d'algorithmes d'apprentissage-machine, et tirent des connaissances approfondies des données. Ces applications aident dans la visualisation des données et donnent d'excellentes informations commerciales et de sécurité.

Prenons l’exemple de détection de fraude. Lorsque vous disposez de ces outils de streaming de données en temps réel, ils peuvent immédiatement détecter la fraude. 

Pour bénéficier du streaming de données, il est évident d’utiliser des architectures de streaming qui se basent sur des outils d'analyse puissants pour l'ingestion et le traitement des informations. En effet, avec la croissance du streaming de données, viennent un certain nombre de solutions conçues pour cela, la liste suivante montre quelques outils populaires qui permettent de travailler avec des données en streaming : 

• Apache Kafka : Apache Kafka est un système de messagerie de publication-abonnement distribué qui intègre des applications et des flux de données. Kafka dispose également d'un certain mécanisme pour des fonctionnalités telles que la tolérance aux pannes et la redondance des données. 

•  Apache Flink : Apache Flink une plate-forme de traitement de données distribuée à utiliser dans les applications Big Data, c’est un moteur de flux de données en continu qui fournit des fonctionnalités de calcul distribué sur des flux de données. 

•  Apache Storm : Apache Storm est un système de calcul en temps réel distribué. Storm est utilisé pour l'apprentissage automatique distribué, l'analyse en temps réel et de nombreux autres cas, en particulier avec une vitesse de données élevées. 

• Apache NIFI : Apache NIFI intègre des fonctionnalités de logistique de données qui en font la plate-forme pour automatiser le mouvement des données entre différentes sources et destinations. Il peut déplacer les données de n'importe quelle source vers n'importe quelle destination, il peut également suivre les données en temps réel. 

Le traitement des données en temps réel devient aujourd’hui un enjeu majeur et les architectures traditionnelles ne sont pas en mesure d’y répondre. Nous avons vu ensemble ce que sont les données en streaming, leur fonctionnement, les cas d'utilisation, les avantages et les différences par rapport au traitement par lots. Finalement, nous avons présenté quelques outils de streaming de données en temps réel, dont le choix diffère selon le cas d’usage.