Pour mener à bien leurs projets sur Google Cloud Platform, les DevOps et data experts bénéficient d’une multitude de services. Et notamment GCP Dataflow. Alors de quoi s’agit-il ? Quelles sont ses fonctionnalités ? Pourquoi utiliser cet outil ? Quels sont ces avantages ? Découvrez les réponses dans cet article.
Qu'est-ce que GCP Dataflow ?
Lancé en 2015 en tant que bêta, GCP Dataflow est un service entièrement géré qui facilite le traitement des données par flux (stream) et par lots (batchs).
En parallèle de la création du Data Flow, Google a développé l’Apache Software Foundation pour accéder aux services de données de GCP. Ainsi, Dataflow permet d’exécuter les pipelines du modèle de programmation open source Apache Beam.
Quelles sont les fonctionnalités du service Dataflow ?
L’analyse de données en continu
Streaming Analytics de GCP Dataflow organise vos données, en veillant à leur pertinence et leur disponibilité. Grâce à sa puissance de traitement, il vous permet d’acquérir, de traiter et d’analyser de grands ensembles de données en temps réel.
Pour les Data Scientists et Data Analysts, cet outil d’analyse est un véritable gain de temps, notamment pour accéder aux informations sur les flux.
L’Intelligence Artificielle en temps réel
Le service DataFlow de Google Cloud Platform utilise l’Intelligence Artificielle pour détecter des anomalies, identifier des patterns, personnaliser le parcours client, ou réaliser des analyses prédictives. Quelle que soit l’application de l’IA dans l’organisation, elle permet aux équipes de réagir rapidement, même si plusieurs événements apparaissent en même temps.
La mise à l'échelle automatique verticale/horizontale
GCP Dataflow vous propose deux types de mise à l’échelle :
- Autoscaling vertical : il s’agit de protéger les tâches contre les problèmes de mémoire insuffisante. Cela permet ainsi d’augmenter l’efficacité du pipeline.
- Autoscaling horizontal : l’idée est de déterminer le nombre approprié de développeurs ou d’analystes pour mener à bien une tâche. Et ce, de manière automatique. Le nombre de travailleurs peut varier au cours d’un même processus en fonction de l’intensité de la tâche.
Dans tous les cas, l’objectif est de modifier la capacité de calcul des équipes en fonction de leur utilisation. Et pour optimiser les performances et les ressources, vous pouvez aussi combiner l’autoscaling vertical et horizontal.
En plus de la mise à l’échelle, Dataflow Prime vous permet de créer des pools de ressources spécifiques. Ce qui permet d’éviter le gaspillage.
Les diagnostics intelligents
Ces diagnostics comprennent plusieurs fonctionnalités :
- La gestion des pipelines de données : Google adapte le pipeline Dataflow en fonction du niveau de services.
- La visualisation des tâches Dataflow : grâce aux graphiques, il est possible d’identifier rapidement les goulots d’étranglement.
- Les recommandations automatiques : en plus d’identifier les problèmes de performance ou de disponibilité, Dataflow GCP aide les équipes à les résoudre.
La capture des données en temps réel
Les data scientists et data analysts peuvent synchroniser et répliquer les informations en provenance de sources de données hétérogènes. Par exemple, répliquer les données de Google Cloud Storage vers BigQuery ou PostgreSQL.
Et tout cela, en garantissant la fiabilité des datas et un temps de latence minimal. Cela vous permet ainsi d’alimenter les analyses en continu.
Pourquoi utiliser GCP Dataflow ?
Grâce à toutes ces fonctionnalités, Google Dataflow s’applique pour une multitude de situations. Voici les principales :
Le commerce électronique
Les entreprises e-commerce peuvent construire un pipeline de streaming GCP Dataflow pour convertir leurs données Pub/Sub avant de les envoyer à BigQuery et Cloud Bigtable.
Cela permet, par exemple, d’obtenir le nombre de vues par produit sur une période donnée (à différentes échelles), d’optimiser l’ordre de l’inventaire, analyser les comportements d’achats…
La détection des fraudes
Si l’utilisation de la carte de crédit est indispensable pour les paiements en ligne, elle augmente aussi le risque de fraude. Or, cela peut causer des pertes très importantes pour les organisations. GCP Dataflow peut alors être utilisé pour détecter les fraudes. À cette fin, il convient de construire un pipeline qui classifie la validité d’une transaction par carte de crédit. Vous pourrez ensuite faire des prédictions sur les données en continu afin de détecter tout risque de fraude.
La surveillance et configuration des alertes
Il est possible de configurer la surveillance de vos services (comme le service client, commercial, marketing, le système d’information, les processus industriels, …). Pour surveiller ces différents éléments, il suffit de paramétrer des métriques personnalisées représentant vos objectifs en termes de niveau de service.
Ensuite, vous pourrez programmer des alertes dès lors que les indicateurs atteignent les seuils définis. Pour cela, utilisez Cloud Dataflow runner et les alertes Stackdriver.
Quels sont les avantages de Dataflow GCP ?
Google Dataflow rencontre un véritable succès auprès des professionnels du Big data. Et cela s’explique par ces multiples avantages.
Le gain de temps
Grâce à GCP Dataflow, les développeurs n’ont plus besoin de suivre les performances ou de s’occuper de la gestion des ressources. C’est le service Dataflow qui s’en charge. En effet, cet outil rassemble les données nécessaires et optimise l’infrastructure. De son côté, le développeur peut se focaliser sur l’écriture du code de traitement des données.
Dans le même esprit, les Data Analysts et Data Scientists gagnent un temps précieux dans l’analyse des données par flux et par lots.
La réduction des coûts
Celle-ci est rendue possible par :
- L’approche sans serveur permet d’éliminer les frais généraux opérationnels des charges de travail d’ingénierie des données.
- La fonctionnalité FlexRS utilise des techniques de planification avancées pour réduire le coût des traitements par lot.
- Les mises à l’échelle permettent d’optimiser les ressources, et donc, de réduire les dépenses inutiles.
L’adaptation
Dataflow peut être mis en œuvre dans trois langages de programmation : Java, Python et Go. En outre, vous pouvez facilement l’intégrer au Cloud ML Engine, à Google BigQuery et à Pub/Sub.
La flexibilité
Dataflow GCP fonctionne selon le principe de réduction associative. Ainsi, les développeurs n’ont pas besoin d’attendre que la première étape soit terminée avant d’en commencer une nouvelle.
Par ailleurs, ce service est évolutif horizontalement. C’est-à-dire qu’il se développe automatiquement pendant l’exécution du workflow.
Afin de profiter de l’ensemble des avantages de GCP Dataflow, mieux vaut se former à cet outil. C’est justement possible grâce aux différentes formations proposées par Datascientest.
Ce qu’il faut retenir
- GCP Dataflow facilite le traitement des données par flux (stream) et par lots (batchs).
- Grâce à ses multiples fonctionnalités, ce service peut être utilisé pour une multitude d’applications (du commerce électronique à la détection des fraudes en passant par l’optimisation des processus industriels).
- Google Dataflow permet aux organisations de réaliser des analyses rapides des flux de données, de simplifier les processus opérationnels et de réduire les coûts.
