Big Data : comment stocker les données ?

Les exigences de l’analyse du Big Data ont entraîné un changement radical dans le stockage des données, passant des réseaux de stockage traditionnels plus évolutifs tels que le stockage d’objets, le NAS et le Data lake. Le Big Data nécessite aujourd’hui un stockage massif.

La gestion de stockage du Big Data est une pratique à laquelle nous sommes quotidiennement exposés chez Bocasay, expert en offshore informatique. Dans cet article, nous allons détailler les principales méthodes de stockages de Big Data.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est un ensemble de données très volumineux qui croît de manière exponentielle avec le temps. Il s’agit de données dont la taille et la complexité sont telles qu’aucun des outils traditionnels de gestion des données ne peut les stocker ou les traiter efficacement. De plus, l’afflux de données peut être imprévisible, car les ensembles de données sont divers et peuvent être structurés ou non structurés.

En raison de sa taille, le Big Data est traité différemment au niveau du stockage puisque les données sont trop volumineuses pour être sauvegardées et traitées à l’aide de méthodes traditionnelles. 

Les technologies ont fait du stockage de données volumineuses un cœur de métier. Des entreprises telles que Google et Amazon disposent d’énormes centres de données capables de stocker et de traiter des données avec une latence minimale pour gérer de grandes bases d’utilisateurs. Tout cela signifie que les clés USB traditionnelles et les disques durs externes ne font pas le poids face au Big Data.

Bien que la technologie de stockage ait progressé en termes de performances et d’évolutivité, des améliorations sont encore possibles. Le potentiel de la technologie de stockage de mégadonnées peut apporter de nombreux avantages à l’utilisation et au développement de la technologie. 

Les capacités avancées de stockage de données ont le potentiel de transformer les entreprises et les sociétés dans tous les secteurs. 

De plus, le Big Data est un élément clé de l’analyse avancée, car il peut extraire des informations précieuses, permettant aux entreprises de bénéficier d’une meilleure prise de décision, d’une précision accrue, d’une augmentation des revenus. 

Quels sont les systèmes de Big Data Storage ?

Le Data warehouse

L’entrepot de données (ou Data warehouse en anglais) est le processus de collecte et de gestion de données provenant de diverses sources pour fournir des informations commerciales. Les entrepôts de données sont généralement utilisés pour connecter et analyser des données provenant de diverses sources, et est au cœur de tout système de BI (Business Intelligence) conçu pour l’analyse de données et le reporting.

Il existe 3 principaux types de Data warehouse :

1. Enterprise Data Warehouse:

L’enterprise data warehouse (EDW) est un entrepôt centralisé. Il fournit un service d’aide à la décision à travers l’entreprise et offre une approche unifiée pour organiser et représenter les données. Il permet également de classer les données en fonction du sujet et de donner accès en fonction de ces divisions.

2. Operational Data Store :

Le Operational data store (ODS), n’est rien d’autre qu’un stockage de données nécessaire lorsque ni l’entrepôt de données ni les systèmes OLTP (Online Transactional Processing) ne répondent aux besoins de reporting des organisations. 

Dans l’ODS, l’entrepôt de données est actualisé en temps réel. Il est donc largement préféré pour les activités de routine comme le stockage des enregistrements des employés par exemple.

3. Data Mart :

Un Data Mart est un sous-ensemble de l’entrepôt de données. Il est spécialement conçu pour un secteur d’activité particulier, comme les ventes, les finances, les ventes ou les finances. 

Le Data lake 

Un lac de données, ou Data lake, est un référentiel de stockage central qui stocke les mégadonnées provenant de nombreuses sources sous leur forme brute et détaillée. Il peut stocker des données structurées, semi-structurées ou non structurées. Cela signifie que vous pouvez conserver vos données dans un format plus flexible pour une utilisation ultérieure. 

Lorsque les données sont stockées, le lac de données les associe à des identifiants et des balises de métadonnées pour une récupération plus rapide.

Les termes Data warehouse et Data lake sont très couramment utilisés pour parler de stockage de données volumineuses, mais ce n’est pas la même chose. 

Un Data lake est un grand bassin de données brutes sans objectif spécifique. Un Data warehouse est un référentiel de données structurées et filtrées qui ont déjà été transformées dans un but précis.

Ces deux types de stockage de données sont souvent confondus, mais la seule similitude entre les deux est leur capacité à stocker des données.

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Le NAS :

Le stockage en réseau (NAS) est un périphérique de stockage de données accessible en se connectant à un réseau plutôt qu’en se connectant directement à un ordinateur. Les périphériques NAS contiennent des processeurs et des systèmes d’exploitation qui leur permettent d’exécuter des applications et de fournir l’intelligence nécessaire pour partager facilement des fichiers entre des personnes autorisées.

Ils donnent facilement l’accès aux données à plusieurs personnes, plusieurs ordinateurs, appareils mobiles et même à distance.

Le Cloud

L’autre méthode de stockage de grandes quantités de données est le cloud. Si vous avez déjà utilisé iCloud ou Google Drive, cela signifie que vous utilisiez le cloud pour stocker vos documents et vos fichiers. Avec cette technologie, les données et les informations sont stockées en ligne et peuvent être consultées de n’importe où, sans qu’il soit nécessaire d’avoir un accès direct à un disque dur ou à un ordinateur. Grâce à cette approche, vous pouvez stocker une quantité pratiquement illimitée de données en ligne et y accéder où que vous soyez.

L’Object Storage

Le stockage d’objets ou object storage est une technologie qui traite les données comme des objets. Toutes les données sont stockées dans un grand référentiel qui peut être réparti sur plusieurs périphériques de stockage physiques, plutôt que divisé en fichiers et dossiers.

Les systèmes de stockage d’objets contiennent des blocs de données qui constituent des fichiers ou des « objets » ainsi que leurs métadonnées. Des métadonnées supplémentaires sont ajoutées à chaque objet pour rendre les données accessibles sans hiérarchie. Tous les objets sont placés dans un espace d’adressage uniforme. Pour trouver un objet, les utilisateurs saisissent un identifiant unique.

Le stockage basé sur des objets utilise TCP/IP et les appareils communiquent à l’aide des API HTTP et REST. Les métadonnées sont une partie importante de la technologie de stockage d’objets. Elles sont déterminées par l’utilisateur et permettent une analyse et une récupération flexibles des données dans le pool de stockage en fonction de ses fonctionnalités et propriétés.

Pourquoi avez-vous besoin d’un stockage de Big Data ? 

Le besoin de stocker et de traiter des informations a augmenté de façon exponentielle depuis quelques années. 

Mais les mégadonnées ne sont pas exclusives aux grandes entreprises. Même les plus petites sociétés collectent de nombreuses informations à partir des e-mails, des interactions sur les réseaux sociaux, des ventes et de diverses autres sources. 

Indépendamment de la taille de l’entreprise ou de l’industrie, les données doivent être stockées quelque part avant de pouvoir être triées et traitées pour analyse.

Un système de stockage de Big Data idéal stock une quantité infinie de données. Il doit à la fois :

• Donner l’accès aléatoire rapide en lecture et en écriture, 
• gérer différents modèles de données de manière flexible et efficace, 
• prendre en charge les données structurées et non structurées,
• garder les données cryptées pour que la confidentialité puisse être protégée.

Le cryptage et la protection des données sont un autre aspect crucial pour toutes les entreprises. On peut penser à tort que les données sont privées et sécurisées au sein d’une organisation. Pourtant, les cyberattaques et les piratages sont fréquents. La cybersécurité est un sujet traité par les experts de Bocasay, découvrez nos équipes de développeurs ici.