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Données diffusées en continu : fonctionnement, avantages et cas d'utilisation

Tous les jours, à chaque minute, le monde génère une quantité incommensurable de données qui ne cessent de se multiplier à un rythme stupéfiant. Dans tous les secteurs, les entreprises passent du traitement par lots aux flux de données en temps réel pour répondre aux exigences auxquelles elles sont désormais soumises. Dans cet article, nous allons parler des données diffusées en continu, de leur fonctionnement, des avantages qu'elles procurent et des cas d'utilisation où elles sont utiles. Nous présenterons également les plateformes de streaming de données qui aident les entreprises à tirer parti des données en temps réel.

streaming data - hero icon

Streaming Data - Overview

What is Streaming Data?

Also known as event stream processing, streaming data is the continuous flow of data generated by various sources. By using stream processing technology, data streams can be processed, stored, analyzed, and acted upon as it's generated in real-time.

Que signifie « diffusion en continu » ?

L'expression « diffusion en continu » est utilisée pour décrire les flux de données continus et incessants qui n'ont ni début, ni fin, alimentant un afflux de données constant qu'on peut utiliser ou sur lesquelles il est possible d'agir sans avoir besoin de les télécharger au préalable.

De la même manière, les flux de données sont générés par tous types de sources, dans divers formats et volumes. Des applications, équipements réseau et fichiers journaux de serveurs à l'activité des sites Internet en passant par les transactions bancaires et les données de localisation, tous ces éléments peuvent être regroupés de sorte à rassembler facilement des renseignements et analyses en temps réel à partir d'une seule source d'informations.

Fonctionnement des données diffusées en continu : présentation, exemples et architecture

architecture des données en temps réel et des données diffusées en continu

Ces dernières années, les infrastructures héritées étaient bien mieux structurées, car seul un nombre limité de sources générait des données. L'intégralité du système pouvait être architecturée de sorte à spécifier et unifier les données et les structures de données. Avec l'avènement des systèmes de traitement des flux, la façon dont nous traitons les données a complètement évolué devant la nécessité de répondre aux exigences modernes.

Présentation du traitement des données diffusées en continu

Les données d'aujourd'hui sont alimentées par une quantité illimitée de sources (capteurs d'IdO, serveurs, journaux de sécurité, applications ou systèmes internes/externes). Il est quasiment impossible de réguler la structure et l'intégrité des données générées, ou de contrôler leur volume ou vitesse.

Si les solutions traditionnelles sont conçues pour ingérer, traiter et structurer les données avant qu'il ne soit possible d'agir dessus, l'architecture des données diffusées en continu permet en plus de consommer les données en mouvement, d'assurer leur stockage persistent, de les enrichir et de les analyser.

De fait, deux principales fonctions seront toujours attendues des applications travaillant avec des flux de données : le stockage et le traitement. Le stockage doit permettre d'enregistrer de grandes quantités de données de façon ordonnée et cohérente. Le traitement doit pouvoir interagir avec le stockage, consommer les données, les analyser et les calculer.

Tout ceci amène son lot de défis et de facteurs à prendre en compte lors de l'utilisation de bases de données ou systèmes hérités. Des outils et plateformes en grand nombre sont maintenant disponibles pour aider les entreprises à concevoir des applications de données diffusées en continu.

Exemples

Certains exemples de données diffusées en continu tirés de la vraie vie proviennent de cas d'utilisation qu'on retrouve dans chaque secteur d'activité : trading d'actions en temps réel, gestion des stocks à la minute près dans la vente au détail, flux de médias sociaux, interactions dans les jeux en multijoueurs ou encore applications VTC.

Par exemple, lorsqu'un passager appelle un Lyft, des flux de données en temps réel se rejoignent pour créer une expérience utilisateur fluide. Grâce à ces données, l'application rassemble les informations de localisation, les statistiques en termes de circulation, les tarifs et les données de circulation en temps réel, pour proposer au client le meilleur chauffeur possible tout en calculant le tarif et en estimant le temps nécessaire pour arriver à destination en fonction des données en temps réel et historiques.

En ce sens, les données diffusées en continu constituent la première étape pour toute entreprise orientée données, stimulant l'ingestion, l'intégration et l'analyse en temps réel du big data.

Traitement par lots ou flux en temps réel

Pour pouvoir traiter, stocker ou analyser les données en suivant des méthodes de traitement par lots, celles-ci doivent au préalable être téléchargées par lots, tandis que les données diffusées en continu circulent constamment. Ainsi, ces dernières peuvent être traitées simultanément et en temps réel à la seconde où elles sont générées.

Aujourd'hui, les données arrivent naturellement sous la forme de flux d'événements incessants. Les volumes et les formats de ces données sont variés, ainsi que leur provenance : depuis un cloud, un emplacement sur site ou un cloud hybride.

En raison de la complexité des exigences modernes d'aujourd'hui, les méthodes héritées de traitement des données sont devenues désuètes dans la plupart des cas : en effet, elles ne peuvent traiter les données qu'en tant que groupes de transactions collectées au fil du temps. Les entreprises modernes doivent agir sur leurs données en temps réel, à la milliseconde près, avant qu'elles ne deviennent obsolètes. Ces données continues présentent de nombreux avantages qui révolutionnent le fonctionnement des entreprises.

Benefits & Use Cases

Avantages des données diffusées en continu

La collecte de données n'est qu'une pièce du puzzle. De nos jours, les entreprises ne peuvent plus se permettre d'attendre que les données soient traitées par lots. Au contraire, tout le monde s'appuie sur les flux de données en temps réel, des systèmes de détection des fraudes aux sites Web d'e-commerce en passant par les plateformes de trading et les applications VTC.

Associées à des données diffusées en continu, les applications évoluent de sorte à intégrer les données et à les traiter, les filtrer, les analyser et y réagir en temps réel, dès leur réception. Cela ouvre tout un nouveau champ de possibles en termes de cas d'utilisation, notamment du côté de la détection de fraude, des recommandations Netflix ou des expériences de shopping homogènes d'un appareil à l'autre, qui se mettent à jour au fur et à mesure de vos achats.

En bref, tout secteur confronté au big data et pouvant bénéficier de données continues en temps réel retirera des avantages de cette technologie.

Cas d'utilisation

Les systèmes de traitement des flux comme Apache Kafka et Confluent donnent vie aux données et analyses en temps réel. S'il existe des cas d'utilisation liés à la diffusion de données dans chaque secteur, cette capacité à intégrer, analyser, dépanner et/ou prévoir les données en temps réel à grande échelle ouvre de nouvelles opportunités. Les entreprises peuvent non seulement utiliser les données passées ou les données stockées par lots, mais aussi obtenir des informations précieuses concernant les données en mouvement.

Voici des exemples de cas d'utilisation typiques :

  • Données de localisation
  • Détection de fraude
  • Trading d'actions en temps réel
  • Marketing, commerce et analyses d'entreprise
  • Activité des clients/utilisateurs
  • Surveillance des systèmes informatiques internes et élaboration de rapports
  • Suivi des journaux : dépannage des systèmes, serveurs, appareils, etc.
  • SIEM (gestion des événements et des informations de sécurité) : analyse des fichiers journaux et des données liées aux événements en temps réel à des fins de suivi, d'identification d'indicateurs et de détection des menaces
  • Gestion des stocks de la vente au détail / des entrepôts : gestion des stocks à travers tous les canaux et emplacements, et offre d'une expérience utilisateur fluide d'un appareil à l'autre
  • Mise en correspondance de VTC : allier les données concernant la localisation, l'utilisateur et le tarif à des fins d'analyse prédictive - Associer les usagers aux meilleurs chauffeurs en termes de proximité, destination, tarif et délai d'attente
  • Apprentissage automatique et IA : en combinant les données passées et présentes pour obtenir un système nerveux central, l'analyse prédictive offre de nouvelles perspectives

Tant qu'il y a encore un type de données à traiter, stocker ou analyser, un système de traitement des flux comme Apache Kafka peut vous aider à tirer parti de vos données pour produire de nombreux cas d'utilisation. Il s'agit d'un logiciel open source accessible à tous, gratuitement.

Si vous n'avez pas les effectifs ou l'expertise nécessaires pour concevoir vos propres applications de traitement des flux, Confluent vous permet de vous lancer facilement avec presque n'importe quel type de données, sans les contraintes liées à la conception, la configuration ou la gestion de vos propres applications.

Challenges Building Data Streaming Applications

Principales difficultés liées à la conception d'applications de données en temps réel

Évolutivité : lorsque des erreurs système se produisent, le volume des données de journalisation provenant de chaque appareil peut croître, leur taux d'envoi passant d'un certain nombre de kilobits par seconde à des mégabits par seconde, puis à des gigabits par seconde après agrégation des données. L'ajout de davantage de capacité, de ressources et de serveurs au fil de l'évolution des applications est instantané, ce qui augmente de façon exponentielle la quantité de données brutes générées. Lorsqu'on travaille avec des données diffusées en continu, concevoir des applications présentant une dimension évolutive est primordial.

Ordre : déterminer l'ordre des données dans le flux n'a rien de futile, et c'est au contraire très important dans de nombreuses applications. Un chat ou un échange n'auraient pas de sens s'ils n'étaient pas ordonnés. Lorsque les développeurs résolvent un bug en consultant une vue agrégée des données de journalisation, il est essentiel que chaque ligne soit dans le bon ordre. L'ordre des paquets de données générés diffère souvent de l'ordre dans lequel ils atteignent leur destination. Des divergences apparaissent aussi au niveau de l'horodatage et des horloges des appareils qui génèrent des données. Lors de l'analyse des flux de données, les applications doivent être conscientes de leurs hypothèses concernant les propriétés ACID des transactions.

Cohérence et durabilité : l'accès aux données et leur cohérence constituent toujours un problème complexe dans le cadre du traitement des flux de données. Les données lues à un instant T pourraient avoir déjà été modifiées et être devenues obsolètes dans un autre centre de données situé ailleurs dans le monde. La durabilité des données représente également un défi lorsqu'on travaille avec des flux de données sur le cloud.

Tolérance aux pannes et garanties autour des données : ce sont des aspects qu'il est important de prendre en compte lorsqu'on travaille avec les données, le traitement des flux ou tous types de systèmes distribués. Les données provenant d'un grand nombre de sources et d'emplacements, dans des formats et des volumes variés, votre système peut-il empêcher les interruptions à partir d'un point de défaillance unique ? Peut-il stocker les flux de données présentant une disponibilité et une durabilité élevées ?

Donner à 80 % des entreprises du Fortune 100 la clé du succès sous la forme de données en temps réel

De nos jours, pour réussir dans un monde où le numérique prime, les entreprises doivent offrir des expériences client exceptionnelles et assurer des opérations en back-end axées sur les données. Cela nécessite d'être capable de réagir aux données continues en perpétuelle évolution à l'échelle d'une entreprise, d'y répondre et de s'y adapter en temps réel. Toutefois, dans de nombreuses structures, la plupart de ces données sont inutilisées et cloisonnées d'un service à l'autre.

Des technologies comme Apache Kafka et Confluent rendent la diffusion et l'analyse en temps réel possibles.

En intégrant les données en temps réel et historiques dans une même source d'informations centrale, Confluent permet de concevoir facilement une catégorie entièrement nouvelle d'applications modernes axées sur les événements, d'obtenir un pipeline de données universel et d'accéder à des cas d'utilisation basés sur les données avec une évolutivité, une performance et une fiabilité complètes.

Pourquoi Confluent ?

Vente au détail, logistique, fabrication, services financiers ou encore réseaux sociaux : Confluent permet à tous ces secteurs d'activité de se concentrer sur la valeur commerciale inhérente à leurs données plutôt que de se préoccuper de la façon dont elles sont transférées, déplacées, échangées et triées entre divers systèmes.

Adopté par Walmart, Expedia et Bank of America, Confluent est aujourd'hui le seul logiciel complet de données diffusées en continu conçu pour diffuser les données depuis tous types de sources et à n'importe quelle échelle. Conçue par les créateurs d'Apache Kafka, cette plateforme de données diffusées en continu est aujourd'hui la plus performante qui existe. Elle est non seulement capable de gérer des données de type big data, mais aussi d'effectuer un traitement en temps réel, une intégration globale des données et une analyse au sein des flux.

Découvrez comment vous lancer en quelques minutes avec un essai gratuit ou voyez comment Confluent met à la disposition des entreprises des données en temps réel.