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ARCHITECTURE DATA MODERNE : PATTERNS ET DESIGN PRINCIPLES

Les fondements architecturaux du Data Engineering moderne

Module 2 : Concepts avancés - ETL vs ELT • Storage Patterns • Défis Architecturaux

Temps de lecture : 20 min Niveau : Avancé Mise à jour : 2024

Architecture Data Moderne

Patterns et Design Principles

Les fondements architecturaux du Data Engineering moderne

Architecture Moderne

Comprendre les patterns et principes de design qui guident les architectures data actuelles

ETL vs ELT

La transition fondamentale des architectures traditionnelles vers les approches cloud-native

Storage Patterns

Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse : choisir la bonne architecture de stockage

Module 2 : Concepts avancés

ETL vs ELT Storage Patterns Défis Architecturaux

LES DÉFIS DE L'ARCHITECTURE DATA MODERNE

Les 3V revisités dans le contexte actuel

Volume

  • Croissance exponentielle : Doublage tous les 2-3 ans
  • Multi-petaoctets : Stockage massif requis
  • Coûts de stockage : Gestion des coûts critiques
  • Performance des requêtes : Optimisation nécessaire

Vélocité

  • Temps réel vs batch : Besoins hybrides
  • Latence faible exigée : < 100ms pour certains cas d'usage
  • Streaming continu : Traitement en continu
  • Fenêtres temporelles : Agrégations temporelles

Variété

  • Données structurées : Bases relationnelles traditionnelles
  • Semi-structurées (JSON) : APIs, documents
  • Non-structurées : Logs, texte, images
  • Formats hétérogènes : Intégration complexe

Besoins contradictoires

Le paradoxe de l'architecture moderne

Flexibilité vs Performance

Stocker tout vs optimiser les requêtes

Temps réel vs Cohérence

Vitesse vs exactitude des données

Coût vs Disponibilité

Économies vs SLA élevés

Simplicité vs Fonctionnalités

Facilité d'usage vs richesse technique

CONSÉQUENCE

Aucune architecture unique ne peut résoudre tous les problèmes. Il faut combiner plusieurs patterns selon les cas d'usage.

ETL VS ELT - CONCEPTS

Définitions et différences fondamentales

ETL (Extract, Transform, Load)

Sources → Extract → Transform → Load → Data Warehouse

Principe : Les données sont transformées AVANT d'être stockées dans le système cible.

ELT (Extract, Load, Transform)

Sources → Extract → Load → Data Lake/Warehouse → Transform

Principe : Les données brutes sont stockées puis transformées DANS le système cible.

Pourquoi cette transition ?

Évolution technologique

Puissance de calcul cloud

Compute élastique et massif

Séparation storage/compute

Snowflake, BigQuery changent la donne

Coût du stockage

Quasi-gratuit (S3, GCS)

Formats ouverts

Parquet, Delta Lake optimisent les performances

ETL VS ELT - AVANTAGES ET LIMITES

Comparaison approfondie des approches

ETL Traditionnel

AVANTAGES
  • Données nettoyées à l'arrivée
  • Respect de la confidentialité (PII masquée)
  • Validation précoce de la qualité
  • Moins de stockage nécessaire
  • Performances prévisibles
INCONVÉNIENTS
  • Perte de données brutes (irréversible)
  • Pipeline rigide et complexe
  • Évolution coûteuse des transformations
  • Scaling limité des serveurs ETL
  • Temps de développement long

ELT Moderne

AVANTAGES
  • Conservation des données brutes
  • Flexibilité des transformations
  • Scaling cloud automatique
  • Time-to-insight plus rapide
  • Évolution agile des modèles
INCONVÉNIENTS
  • Coûts de stockage plus élevés
  • Complexité de la gouvernance
  • Risques de confidentialité
  • Performances imprévisibles
  • Compétences cloud requises

EN PRATIQUE : Les architectures modernes utilisent souvent une approche hybride, avec de l'ETL pour les données sensibles et de l'ELT pour l'exploration et l'analytics.

STORAGE PATTERNS - LAKE, WAREHOUSE, LAKEHOUSE

Les trois paradigmes de stockage

Data Lake

Philosophie : "Stocker tout, transformer plus tard"
  • Format : Données brutes
  • Structure : Schema-on-Read
  • Technologies : S3, HDFS, ADLS
  • Cas d'usage : ML, exploration

Data Warehouse

Philosophie : "Structure d'abord, performance optimale"
  • Format : Données structurées
  • Structure : Schema-on-Write
  • Technologies : Snowflake, BigQuery
  • Cas d'usage : BI, rapports

Lakehouse

Philosophie : "Le meilleur des deux mondes"
  • Format : Parquet + métadonnées
  • Structure : Schema évolutif
  • Technologies : Delta Lake, Iceberg
  • Cas d'usage : Hybride ML + BI

L'évolution des architectures de stockage

2000s Data Warehouse seul

Architecture monolithique traditionnelle

2010s Data Lake + Data Warehouse

Approche duale avec intégration complexe

2020s Lakehouse unifié

Architecture convergente moderne

Le problème du Data Swamp

Un Data Lake mal gouverné devient un "marais de données" : données non cataloguées, qualité douteuse, pas d'ownership. D'où l'émergence du Lakehouse avec gouvernance intégrée.

COMMENT CHOISIR SON ARCHITECTURE ?

Matrice de décision et recommandations

Matrice de décision

Critère Data Lake Data Warehouse Lakehouse
Coût stockage Très bas Élevé Moyen
Performance Variable Excellente Bonne
Flexibilité Maximale Limitée Élevée
Gouvernance Complexe Native Intégrée

Recommandations par cas d'usage

Choisir Data Lake si :
  • Exploration de données
  • Machine Learning intensif
  • Budget limité
  • Équipe data science forte
  • Formats hétérogènes
Choisir Data Warehouse si :
  • Reporting business critique
  • Performance garantie
  • Équipes BI traditionnelles
  • Données bien structurées
  • Conformité stricte
Choisir Lakehouse si :
  • Besoins BI + ML
  • Évolution rapide des usages
  • Équipe moderne
  • Budget intermédiaire
  • Gouvernance importante
TENDANCE ACTUELLE

Les organisations matures adoptent une approche multi-modale, combinant ces patterns selon les workloads spécifiques.