Dataflow

À mesure que les entreprises dépendent de plus en plus d'un traitement rapide et efficace des données pour guider leurs décisions, elles cherchent à optimiser leurs performances. La gestion de vastes volumes de données provenant de diverses sources devient alors un défi majeur. Dataflow est un service GCP entièrement piloté qui répond à ces défis en fournissant une plateforme scalable et fiable pour le traitement de données en batch et en streaming. Dataflow est construit sur le modèle de programmation open-source Apache Beam, permettant aux développeurs de définir des pipelines de traitement de données qui sont agnostiques à l’infrastructure et donc transposables à travers différents environnements d'exécution.

Les principales forces de Dataflow incluent sa capacité à gérer des datasets volumineux et à traiter des données en streaming avec une faible latence. La nature de ce service élimine les contraintes de configuration des serveurs, tandis que sa capacité à s'ajuster automatiquement aide à gérer les coûts sans sacrifier la performance. Dataflow excelle dans les scénarios nécessitant une intégration de données robuste et des capacités analytiques en temps réel, telles que :

• Les processus ETL pour charger et transformer des données dans BigQuery à des fins de business intelligence
• L'ingestion en temps réel de flux de données provenant de dispositifs IoT ou d'applications

Malgré ses avantages, Dataflow peut être complexe à configurer et à optimiser, surtout pour les utilisateurs non familiers avec Apache Beam. Il peut également engendrer des coûts significatifs à grande échelle, particulièrement pour les applications de streaming à haut débit.

Le point de vue Theodo

Chez Theodo, nous considérons que Dataflow est une option puissante pour les entreprises qui cherchent une solution scalable, robuste et pilotée pour des tâches complexes de traitement de données en batch et en streaming. Cependant, un apprentissage conséquent est nécessaire pour les non-initiés à Apache Beam.

Le point de vue MDN

Dataflow nécessite d'utiliser Apache Beam pour implémenter le workflow, avec un modèle de programmation moins proche du SQL que Spark, et possède moins d'options pour la gestion de la mémoire par rapport à Spark/Flink. Il reste cependant plus simple à utiliser et présente de bonnes options pour faire du ML grâce à des machines avec GPU, ce qui en fait un bon outil de calcul distribué.