Data Platform Serverless

Les data platforms modernes offrent désormais la possibilité  de créer des infrastructures hautement évolutives grâce à des composants serverless fonctionnant sur un modèle pay as you go. Des services  tels que BigQuery sur Google Cloud Platform (GCP) ou Synapse Analytics sur Microsoft Azure permettent de traiter et d'analyser des données à la demande,  sans gérer la complexité des  infrastructures sous-jacentes. 

Les plateformes serverless apportent une scalabilité accrue, s'adaptant automati quement aux fluctuations  de la demande. Elles réduisent  les coûts initiaux en éliminant  le besoin d'investissements  importants en matériel ou en  licences logicielles, ce qui est  particulièrement avantageux  pour les Petites ou Moyennes  Entreprises (PME) souhaitant  lancer rapidement leur data platform. De plus, elles simplifient la gestion  opérationnelle grâce à des outils comme PyAirbyte ou DLT (outils open source  d'extraction de données),  exécutés sur Cloud Run (service de déploiement de  conteneurs managé par GCP),  qui automatisent les processus  d'intégration de données. 

Cependant, ces solutions  présentent des défis : 

• Les coûts peuvent augmenter de manière imprévue avec l'accrois sement des volumes de données, rendant indispensable la mise en place d'une stratégie FinOps pour maîtriser les  dépenses opérationnelles. 

• La dépendance vis-à-vis  d'un fournisseur cloud peut limiter la flexibilité en cas de besoin de migration ou de renégo ciation contractuelle. 

• Les services serverless  offrent moins de contrôle  sur l'infrastructure,  ce qui peut restreindre les possibilités d'optimisation avancées.

LE POINT DE VUE THEODO 

Nous recommandons  aux PME souhaitant  développer leur data plateforme de se tourner vers  des solutions cloud  serverless pour leur flexibilité et leur  rapidité de mise en œuvre. Toutefois,  il est essentiel d'accompagner cette adoption par  une stratégie FinOps et une gouvernance  des données rigoureuses pour  maîtriser les coûts  et garantir la sécurité  et la qualité des données.