Lambda architecture

Une architecture de données définit la manière dont les données sont collectées, transformées, stockées et exposées pour répondre aux divers besoins des entreprises, qu'ils soient à court ou à long terme, tout en respectant les exigences de gouvernance. Choisir la bonne architecture est essentiel pour répondre aux impératifs de haute disponibilité, de persistance, de stockage optimisé et de traitement efficace de volumes de données variés.

L'architecture Lambda est hybride, divisée en deux flux pour traiter les données en temps réel et par lots (batch).

• La Batch Layer se charge du traitement de gros volumes de données à intervalles réguliers. Elle assure une cohérence maximale et permet un accès fiable et durable aux données.
• La Speed Layer, quant à elle, traite les données en temps réel, garantissant une haute disponibilité avec un compromis sur la précision. La Batch Layer intervient pour consolider et corriger les données si nécessaire.
  
  

La Serving Layer, ou couche d'exposition, joue un rôle clé en rendant les données accessibles aux systèmes et utilisateurs finaux. Elle agrège les résultats des deux couches de traitement, offrant une donnée à la fois fraîche et fiable, tout en permettant des requêtes rapides et optimisées. Cette architecture puissante peut être complexe à mettre en œuvre, notamment en raison de la gestion simultanée du traitement par flux et par lots.

Chez nos clients, l'architecture Lambda a permis de fournir un accès en temps réel aux informations, tout en assurant une mise à jour quotidienne des données. Cette architecture répond aux besoins de gouvernance, de déduplication et de purge des données.

Le point de vue Theodo

Nous recommandons l’architecture de données Lambda lorsque des exigences de haute disponibilité et de traitement quotidien doivent être combinées. Sa mise en place représente un travail important et engendre des coûts de maintenance à considérer : il est crucial de s’assurer que le besoin est à la hauteur de l’investissement !