Le Streaming Data consiste à collecter et analyser les données en flux continu en temps réel. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette approche moderne, ses avantages et les problématiques qu’elle permet de résoudre !
L’information est devenue une ressource essentielle en entreprise, à tel point qu’il n’est plus suffisant de traiter les données en lots après les avoir stockées.
Afin de profiter pleinement des bénéfices offerts, les entreprises préfèrent désormais les collecter et les analyser en temps réel.
C’est ainsi qu’a vu le jour un concept qui a révolutionné notre façon d’interagir et d’exploiter l’information : le Streaming Data.
Qu’est-ce que le Streaming Data ?
Le terme de Streaming Data désigne les données générées continuellement par des milliers de sources, envoyées simultanément en flux continu et analysées instantanément.
On peut le définir comme l’ensemble des changements ou événements survenus sur un jeu de données. En général, le dataset concerné change avec une vélocité très haute.
Ceci englobe une large variété de données, telles que les fichiers de log générés par les utilisateurs d’applications web ou mobiles, les achats de e-commerce, l’activité des joueurs dans les jeux vidéo ou encore les informations de réseaux sociaux.
Il peut également s’agir de données télémétriques en provenance d’objets connectés, ou issues de Data Center. Leur taille n’excède généralement pas quelques kilobits.
Les sources peuvent être n’importe quels larges jeux de données issus de transactions financières, des capteurs IoT, des opérations logistiques, ou encore de la surveillance de patients à l’hôpital.
Les données d’événement ou event data sont un exemple de Streaming Data. Ainsi, ce concept est la fondation de l’architecture de logiciel « event-driven » permettant d’assembler de multiples microservices pour le développement agile.
À quoi sert le Streaming Data ?
Ces données en flux continu doivent être traitées de façon séquentielle ou incrémentielle, au cas par cas ou au cours d’une période de temps.
Elles peuvent ensuite être utilisées pour une grande diversité de tâches d’analyse dont la corrélation, l’agrégation, le filtrage ou l’échantillonnage.
Les informations obtenues à partir de telles analyses offrent aux entreprises une visibilité sur de nombreux aspects de leurs opérations et de l’activité des clients.
Il est notamment possible de mieux comprendre l’utilisation des services, l’activité des serveurs, le nombre de clics sur les sites web, et la géolocalisation des personnes, des produits et des appareils.
De plus, le Streaming Data permet de réagir rapidement à toutes sortes de situations et d’événements. Par exemple, en analysant le flux de données des réseaux sociaux, une entreprise peut suivre le changement d’opinion des consommateurs sur sa marque et ses produits et s’y adapter.
Les avantages du Streaming Data
Le traitement de Streaming Data présente des avantages dans la plupart des situations où de nouvelles données dynamiques sont générées continuellement.
Les applications traitant les données en streaming répondent à la demande des consommateurs pour des expériences numériques en temps réel. Leur satisfaction s’en trouve accrue.
Ce type d’applications exigeant des réponses immédiates aux événements reposaient traditionnellement sur des bases de données et des systèmes de traitement de messages. Or, ces solutions ne sont plus adaptées aux torrents de données produits de nos jours.
De plus, les systèmes basés sur les requêtes ne réagissent pas suffisamment vite aux requêtes de données rapides provenant de multiples sources.
Un modèle event-streaming permet d’écrire les événements sur un log plutôt que sur une base de données. Les consommateurs peuvent lire depuis n’importe quelle partie du flux et le rejoindre à tout moment. Ce traitement de flux d’événement permet de détecter les patterns pertinentes.
Quels sont les cas d’usage ?
Le streaming data est utilisé pour toutes les applications en temps réel. Par exemple, certaines expériences numériques reposent sur un accès immédiat aux informations.
C’est le cas dans la plupart des industries et des cas d’usage du Big Data. En général, les entreprises commencent par collecter de simples logs de système et effectuer de simples traitements, puis évoluent vers un traitement en temps quasi-réel plus sophistiqué.
Les flux de données peuvent être traités pour produire de simples rapports et effectuer des actions basiques en réponse. Il peut s’agir par exemple d’émettre une alarme quand des mesures dépassent un seuil prédéfini.
Par la suite, ces applications peuvent effectuer des formes d’analyse plus avancées. Elles peuvent notamment appliquer des algorithmes de Machine Learning pour extraire des informations encore plus pertinentes.
Ceci concerne aussi les applications en microservices développées avec la méthode agile. Un autre cas d’usage courant est l’analyse en temps réel de données issues de sources multiples.
En général, les flux de données sont utilisés par les applications de messagerie, de géolocalisation, de trading financier, de détection de fraude, de gestion d’inventaire, d’analyse marketing, de surveillance de systèmes IT ou d’IoT industriel.
Exemples de Streaming Data
En guise d’exemple concret de Streaming Data, on peut citer les données produites par les capteurs dans les véhicules, l’équipement industriel ou les outils d’agriculture. Une application de streaming permet de surveiller les performances et de détecter les défauts potentiels.
De même, une institution du domaine de la finance peut suivre les changements sur le marché en temps réel, calculer les risques, ou rééquilibrer automatiquement ses portfolios en se basant sur les fluctuations des cours.
Une site web spécialisé dans l’immobilité peut collecter les données en provenance des appareils mobiles de ses clients pour leur recommander des propriétés à visiter en temps réel selon leur géolocalisation.
Les entreprises d’énergie solaire doivent maintenir le bon débit de puissance pour leurs clients afin d’éviter de payer des amendes. Là encore, une application de Streaming Data permet de surveiller tous les panneaux d’un champ pour organiser le service en temps réel.
Dans le domaine des médias, un éditeur en ligne peut combiner les flux de clics issus de ses sites web et les combiner avec des données démographiques sur les visiteurs. Ceci permet d’optimiser le placement de contenu et de délivrer une expérience sur mesure.
Enfin, les studios de jeux vidéo peuvent collecter des flux de données sur les interactions des joueurs et analyser les données pour proposer une expérience dynamique et engageante.
Streaming Data vs Batch Processing : quelles différences ?
Le traitement de données en streaming s’oppose à l’approche plus traditionnelle de batch processing ou traitement en lot. Plusieurs différences distinguent ces méthodes.
Le batch processing consiste à traiter les données par lot en les collectant, en les stockant puis en les regroupant avant l’analyse. Les Streaming Data sont traitées au fur et à mesure de leur génération, de manière continue et en temps réel.
Le temps de traitement est également différent, puisque le batch processing implique de traiter les données de manière différée en effectuant des calculs sur des ensembles complets. Ceci peut entraîner un délai important entre la collecte et le traitement.
Dans le cas du streaming, le traitement est effectué en temps réel et les données sont analysées dès leur arrivée. La latence s’en trouve considérablement réduite. Le streaming data permet donc une prise de décision plus rapide.
En termes de volume, on utilise généralement le batch processing pour traiter de grandes quantités de données accumulées sur une période spécifique. Au contraire, les données en flux sont de taille réduite, mais sont gérées en flux continus et évoluent constamment.
Enfin, le batch processing est généralement plus simple à mettre en œuvre, car il traite des données statiques et requiert une infrastructure moins complexe. Le traitement en streaming exige des systèmes et des outils spécifiques.
Les défis du Streaming Data
Un flux de données doit délivrer des informations séquencées en temps réel. De fait, les applications basées sur le streaming data sont dépendantes de flux qui doivent être hautement disponibles, même en cas de pic d’activité.
C’est la raison pour laquelle la livraison ou la consommation d’un flux de données répondant à ces exigences peuvent constituer un défi.
Le volume de données brutes dans un flux peut exploser très rapidement. C’est le cas lorsqu’un événement sportif crée le buzz sur les réseaux sociaux, ou lorsque les traders se précipitent pour revendre leurs actions d’une entreprise en crise.
Par conséquent, les flux de données doivent être extensibles. Même en cas de forte activité, le séquençage, la cohérence et la disponibilité des données doivent rester la priorité. En outre, le flux doit aussi être conçu pour la durabilité en cas de panne partiel du système.
En outre, le traitement en streaming requiert deux couches : l’une pour le stockage et l’autre pour le traitement. La couche de stockage doit prendre en charge la commande d’enregistrement et permettre la lecture et l’écriture rapide de larges flux de données.
La couche de traitement est quant à elle responsable de la consommation de données depuis la couche de stockage, d’effectuer des calculs sur ces données, puis de notifier la couche de stockage pour qu’elle efface les données qui ne sont plus nécessaires.
Les meilleurs outils de Streaming Data
Il existe heureusement de nombreuses plateformes fournissant l’infrastructure requise pour assurer la synergie entre les deux couches de stockage et traitement de streaming data, leur extensibilité, leur durabilité et leur résistance aux erreurs.
Plusieurs outils open-source de la fondation Apache sont disponibles. D’abord, Kafka est une plateforme de streaming distribuée et hautement évolutive pour collecter, stocker et traiter les flux en temps réel. On l’utilise souvent comme système de messagerie ou de file d’attente.
De même, Spark Streaming est un composant du framework Apache Spark spécialement dédié au traitement de flux de données en temps réel. Son API de haut niveau permet la manipulation et l’analyse, en utilisant les fonctionnalités de traitement distribué et parallèle de Spark.
Citons aussi Apache Flink, le moteur de traitement de données en batch et streaming. Cet outil combine faible latence et grande capacité de traitement, et prend en charge des opérations complexes telles que les fenêtres de temps, les agrégations et les jointures.
Les principaux fournisseurs de cloud proposent aussi des services dédiés au data streaming. Ainsi, Amazon Kinesis est conçu pour la collecte, le traitement et l’analyse en temps réel de vastes flux de données.
De son côté, Google Cloud Dataflow permet le traitement en données en continu ou par lots. Les utilisateurs peuvent créer des pipelines de données pour ingérer, transformer et analyser des flux en temps réel.
Le futur du Streaming Data
Plusieurs technologies ont connu une croissance rapide au cours des dernières années et continuent de se démocratiser en entreprise. C’est le cas des Logiciels en tant que Service cloud, des applications web et mobile ou de l’analyse de données.
Désormais, presque toutes les entreprises ont un projet de streaming data en cours ou en prévision. Il s’agit d’un atout indispensable pour surpasser la concurrence en analysant l’expérience client, les données de flux de clics ou bien d’autres données permettant de générer des rapports utiles et pertinents.
Les streaming data étaient jadis concentrés autour d’un petit groupe de personnes au sein d’une organisation. Il s’agissait principalement des Data Engineers et des Data Scientists.
Ces experts utilisaient des outils comme Spark, MapReduce, Flink et Scala et travaillaient en tandem avec les analystes métiers et professionnels de l’intelligence en se focalisant sur des requêtes SQL sur des bases de données relationnelles.
À présent, de plus en plus d’entreprises dépendent de sources de données en streaming et les utilisateurs métier souhaitent être capables de travailler avec les flux de données comme avec n’importe quel dataset.
Ceci implique la possibilité d’effectuer des analyses ad-hoc et de consulter des tableaux de bord interactifs. Ainsi, on peut s’attendre à une augmentation de l’accessibilité et de l’exploitation des streaming data…
Conclusion : Streaming Data, une approche adaptée à l’ère moderne du numérique
À l’heure où de nombreuses applications requièrent une réponse immédiate aux événements, et face à l’explosion du volume de données issues de diverses sources, le Streaming Data est une approche adéquate.
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