Qu’est-ce que la diffusion de données en temps réel ?

La diffusion de données en continu et en temps réel fait référence au traitement instantané des points de données à mesure de leur réception, souvent quelques millisecondes après leur génération. 

Cette approche à faible latence se distingue du traitement par lots traditionnel, dans lequel les tâches sont regroupées et exécutées à des moments planifiés. En revanche, grâce à la diffusion en continu de données en temps réel, le traitement immédiat des « données en mouvement » permet aux entreprises d’accéder à des informations actualisées. On retrouve parmi les sources de données en temps réel :

• Appareils et capteurs Internet des objets (IdO)
• Flux de données des marchés financiers
• Réseaux sociaux
• Systèmes de point de vente et de e-commerce
• Flux de clics (enregistrements du comportement des utilisateurs sur un site Web)

L’analyse de ces données produit des informations qui peuvent alimenter la prise de décision en temps opportun et les applications en temps réel, y compris l’intelligence artificielle agentique (IA). Les autres avantages de la diffusion de données en continu et en temps réel incluent une meilleure efficacité opérationnelle, la conservation des données, la gestion des risques et la personnalisation client.

La diffusion de données en continu et en temps réel est possible grâce à une infrastructure composée d’une couche d’ingestion, d’un moteur de traitement en temps réel et d’une couche de stockage et de service. Des solutions telles que des frameworks open source et des plateformes de diffusion de données prennent en charge une infrastructure de diffusion en temps réel et aident les entreprises à gérer efficacement des millions d’enregistrements sur des milliers de pipelines de données.

Imaginez une fontaine d’eau qui coule. Un passant assoiffé s’arrête et tente de boire quelques gorgées, mais l’eau coule si fort qu’il peut à peine avaler quoi que ce soit. La plupart de l’eau s’écoule hors de sa bouche, laissant des gouttes à ses pieds. Pour étancher sa soif, il devra rester là pendant un certain temps, si longtemps qu’il pourrait décider que l’effort n’en vaut pas la peine.

Tel est le dilemme auquel les entreprises sont confrontées lorsqu’elles tentent d’exploiter la puissance des flux d’informations qui évoluent rapidement : l’une des sources les plus précieuses de business intelligence à l’heure actuelle.

Tenter de capturer et de traiter ces données par des méthodes traditionnelles est comparable au défi auquel est confronté le voyageur assoiffé à la fontaine : atteindre son objectif, qu’il s’agisse d’informations exploitables ou d’une bonne hydratation, peut être un processus chaotique qui prend bien trop de temps.

La diffusion de données en temps réel offre aux entreprises un moyen d’exploiter rapidement les données en temps réel, sans complexité.

Grâce à l’ingestion des données et au traitement en temps réel, les entreprises peuvent introduire des données continues à flux rapide et les introduire dans des systèmes analytiques en temps réel, qui produisent alors des informations opportunes et exploitables. Ces informations en temps réel offrent un avantage concurrentiel dans de nombreux secteurs et disciplines.

Les détaillants peuvent ajuster dynamiquement la tarification en fonction des renseignements immédiats sur la demande des consommateurs. Les banques peuvent analyser les données de transactions et détecter des fraudes en temps réel. Les fabricants peuvent détecter les défaillances des machines et y répondre avant qu’un temps d’arrêt important ne survienne.

L’agilité découlant des données en temps réel est amplifiée lorsqu’elle est associée à l’IA agentique. L’IA agentique tire parti des données en temps réel pour soutenir une prise de décision rapide et autonome dans le monde réel, telle que l’identification et la réponse aux menaces de cybersécurité ou l’ajustement des itinéraires d’expédition lors de retards de circulation.

Sans la diffusion de données en temps réel, les entreprises ne pourraient pas bénéficier de ces avantages. Elles s’appuieraient plutôt sur des formes traditionnelles et plus lentes d’ingestion et de traitement des données.

En tant que solution moderne de traitement de données, la diffusion de données et temps réel, et la gestion globale de ce processus, contraste avec l’approche traditionnelle de traitement de données : celui du traitement par lots. 

Dans le cas de la diffusion de données en temps réel, chaque point de données individuel entrant est traité dès son entrée dans le système cible. Dans le cas du traitement par lots, les entreprises agrègent et analysent les ensembles de données par lots à des intervalles fixes.

Le traitement par lots peut automatiser les workloads répétitifs, comme la génération de rapports de routine. Il permet également aux entreprises d’optimiser l’utilisation des ressources en répartissant les travaux par lots pendant les périodes propices comme la nuit, lorsque les systèmes sont peu sollicités.

Mais le traitement par lots n’est pas suffisant lorsqu’il s’agit de répondre aux besoins d’une entreprise qui ne peut pas attendre la prochaine exécution planifiée. Pour accélérer les délais, les entreprises se tournent vers des processus plus rapides, notamment la diffusion de données en temps réel.

Les entreprises qui utilisent la diffusion de données en temps réel bénéficient de nombreux avantages, notamment :

La diffusion de données en temps réel est souvent utilisée de manière interchangeable avec le terme « transmission d’événements », pour de bonnes raisons : la différence entre les deux est subtile.

La transmission d’événements en continu capture le flux d’enregistrements appelés « événements », des occurrences ou changements dans le système ou l’environnement, provenant de diverses sources de données telles que des applications et des appareils IdO, puis les transfère pour être immédiatement traités, puis analysés ou stockés. Les flux d’événements sont généralement constitués de données en temps réel.

Cependant, lors de la transmission d’événements en continu, le filtrage des données se produit avant leur déplacement, ce qui réduit considérablement les demandes sur le système cible. Bien que cela puisse s’avérer un principal avantage pour certaines entreprises, la transmission d’événements en continu peut aussi présenter un inconvénient : l’analyse des séries temporelles et le traitement du signal (la manipulation des données des capteurs et d’autres informations pour générer de la valeur) sont plus difficiles pour la transmission d’événements en continu que la diffusion de données en temps réel.

Malgré cette distinction, les solutions de transmission d’événements en continu et de diffusion de données en temps réel sont les mêmes. Les plateformes dominantes de diffusion de données, telles qu’Apache Kafka, Amazon Kinesis d’Amazon Web Services (AWS) et Redpanda, sont également appelées des plateformes de transmission d’événements en continu.

L’architecture de données qui prend en charge la diffusion de données en temps réel est une architecture de flux, avec des composants d’ingénierie de données conçus pour maintenir les données en mouvement et éviter qu’elles ne stagnent. Les trois composantes de base sont :

• Intégration
• Traitement
• Destination

Diverses sources produisent et émettent en continu des points de données. Ces données entrantes sont souvent illimitées, ce qui signifie qu’elles sont générées et continuent de circuler sans point de terminaison fixe. Ces informations sont capturées par des outils d’ingestion de données avec des connecteurs de diffusion, puis transmises à un processeur. Les interfaces de programmation d’application (API) permettent également d’automatiser la transmission des données en temps réel à partir de diverses sources.

Dans le cas du traitement de flux (parfois appelé traitement de données en temps réel), les données sont filtrées, enrichies, transformées ou analysées au fur et à mesure de leur arrivée. L’IA et le machine learning peuvent être déployés pour alimenter l’analyse des données et discerner des tendances et d’autres informations clés.

Les données traitées sont transmises vers une destination pour une utilisation immédiate (dans une application ou un tableau de bord, par exemple) ou pour être stockées. Les entreprises comptent souvent sur les data lakes et les data lakehouses pour le stockage des données de diffusion, car ils peuvent accueillir de grands volumes de données à des coûts relativement faibles. Les données de diffusion peuvent également être stockées dans des entrepôts de données, qui utilisent des processus ETL (extraction, transformation, chargement) pour la transformation des données, l’organisation et la visualisation. 

Les outils de diffusion et les capacités de traitement adéquats sont essentiels pour créer des pipelines de diffusion de données en temps réel. Ils comprennent des cadres de diffusion open source, des plateformes et des outils de diffusion de données basés sur le cloud et des solutions d’intégration.

Apache Kafka, Apache Flink et Apache Spark Streaming sont des cadres des exigences et des outils open source essentiels pour la diffusion de données en temps réel.

• Apache Kafka : une plateforme distribuée qui permet aux applications de publier ou de s’abonner à des flux de données ou d’événements avec une livraison de données à haut débit.

• Apache Flink : un moteur de traitement distribué pour les calculs avec état (maintenance du contexte des données entre les événements) et le traitement d’événements complexes (détection des modèles et des relations dans les flux d’événements).

• Apache Spark Streaming : Spark Streaming est une extension du moteur de traitement de données Spark. Elle permet un traitement évolutif et tolérant aux pannes des flux de données en direct.

Les solutions de diffusion open source peuvent constituer la base de la diffusion de données en temps réel. Cependant, les entreprises font souvent appel à des fournisseurs de cloud et à des plateformes spécialisées basées sur le cloud pour obtenir un soutien supplémentaire afin de gérer les données en continu, de créer des applications et d’assurer l’évolutivité.

Parmi les outils et plateformes populaires, on peut citer Amazon Kinesis, Confluent, Microsoft Azure, Google Cloud Dataflow et IBM Event Streams.

Différents types de traitement de données nécessitent différents types d’outils d’intégration de données. Les plateformes de données de diffusion incluent des fonctionnalités d’intégration, mais l’avènement d’une solution d’intégration plus complète peut aider les entreprises à intégrer des workflows de données de diffusion en temps réel et d’autres types de workflows au sein d’une même solution. Cette capacité peut contribuer à réduire la prolifération des outils.

Pour tirer parti de la diffusion de données en temps réel, il peut être utile de prendre en compte les défis inhérents à sa mise en œuvre et de les planifier.

L’ingestion de données, le traitement et l’analytique à la demande, en particulier pour les volumes de données massifs et complexes, également connus sous le nom de mégadonnées, sont des activités coûteuses et gourmandes en ressources. Pour décider s’il convient d’investir des fonds et des ressources dans la diffusion de données en temps réel, les entreprises doivent comparer ses coûts à ceux liés à des données obsolètes et à des prises de décision plus lentes.

La tolérance aux pannes (la capacité d’un système à continuer à fonctionner malgré la défaillance d’un composant) est cruciale pour la réussite de la diffusion de données en temps réel. Les perturbations et les temps d’arrêt des systèmes de diffusion de données en temps réel pourraient entraîner des pertes de données tout en compromettant la vitesse qui distingue la diffusion des autres méthodes de traitement.

Une vision complète des pipelines de données de diffusion est nécessaire pour éviter les défaillances des pipelines et garantir des performances optimales. Le suivi des principaux indicateurs de qualité des données et l’identification rapide des problèmes, tels que les modifications de schéma et les dérives de données, peuvent aider les entreprises à garantir l’intégrité des données et la fiabilité des pipelines.

La diffusion de données en temps réel peut inclure le flux continu de données sensibles ou de données personnelles (PII) soumises à la réglementation sur la confidentialité des données. Des mesures visant à garantir la sécurité des pipelines, y compris le chiffrement des données et les contrôles d’accès, peuvent aider les entreprises à respecter les régimes réglementaires et à éviter les violations de données.