Traitement par lots et traitement par flux : un guide complet

Aujourd’hui, chaque activité ou interaction organisationnelle génère des données. Cela crée rapidement de grandes quantités de données aux niveaux organisationnel et départemental, mais la génération de données n’est qu’un début. Quelle que soit la quantité de données brutes dont vous disposez, vous ne pouvez les exploiter pleinement que si vous savez comment les traiter correctement en fonction de vos besoins.

Vous pouvez traiter les flux de données en utilisant l'une des deux approches suivantes : le traitement par lots ou le traitement par lots. Au cours des dernières années, on a assisté à une évolution considérable vers le traitement par flux. Mais la bonne approche dépend en fin de compte de vos types de données, de vos volumes, de vos applications et de vos objectifs de traitement des données. 

Voici une comparaison approfondie entre le traitement par lots et le traitement par flux pour vous aider à prendre une décision éclairée.

Qu'est-ce que le traitement par lots ? 

La technique de traitement par lots collecte, traite et stocke les données dans des lots ou des morceaux préconfigurés. La collecte de données est ici un facteur distinctif puisque le traitement par lots ne se produit pas en continu. Au lieu de cela, cela se produit lorsque toutes les données sont collectées à des intervalles prédéfinis ou selon des quantités de données prédéfinies. Cette caractéristique rend le traitement par lots idéal lorsque le traitement des données en temps réel n'est pas une priorité.

Le traitement par lots est optimisé pour gérer efficacement de gros volumes de données, ce qui le rend adapté aux le Big Data candidatures. Les processus par lots sont généralement planifiés pendant les heures creuses ou en dehors des heures de travail standard pour éviter de surcharger les ressources du système et minimiser les perturbations des opérations quotidiennes. 

Le traitement par micro-lots est une variante du traitement par lots qui traite de très petits lots de données beaucoup plus fréquemment, par exemple toutes les heures ou toutes les quelques minutes. 

Comment ça marche? 

Le traitement par lots comprend les étapes suivantes : 

1. Collecte de données

La première partie du processus est la collecte de données, qui peut prendre un temps considérable car les données sont collectées au fil du temps à partir de diverses sources internes et externes.

Ces sources varient selon le modèle économique. Par exemple, une agence de marketing d’influence se concentrera davantage sur son activité sur les réseaux sociaux pour identifier les domaines à améliorer, et une entreprise manufacturière collectera des données de capteurs pour évaluer les performances de la machine au cours d’une période donnée. 

Entre la collecte et le traitement, les données collectées sont temporairement stockées dans un entrepôt de données ou dans une autre zone de stockage. Si nécessaire, il subira un prétraitement ou un nettoyage pour garantir qu'il est dans le format approprié et sans erreur. 

2. Planification des tâches

La configuration des tâches par lots permet aux outils de traitement des données de traiter les données collectées selon les conditions que vous spécifiez. Vous pouvez configurer ces tâches par lots pour qu'elles s'exécutent à un moment précis de la journée. Vous pouvez également planifier des tâches par lots à des intervalles prédéterminés : nocturnes, hebdomadaires, mensuels ou même plus espacés.

Vous pouvez planifier l'exécution de tâches en parallèle ou séquentiellement. Par exemple, il serait logique que le traitement de la paie commence une fois l'agrégation des données des feuilles de temps terminée, car la première ne sera pas exacte sans la seconde. Une telle combinaison nécessiterait une exécution séquentielle.

3. Traitement de l'information

Une fois exécuté, le travail par lots traite les données collectées en masse ou dans leur intégralité. Le traitement des données comprend la manipulation des données en exécutant des requêtes, des programmes ou des scripts prédéfinis. Des opérations telles que la transformation des données, la validation et le tri font également partie du processus.

Parce que cette approche traite un grand volume de données, elle doit opérationnaliser des ressources informatiques hautes performances. Le traitement par lots exploite plusieurs processeurs ou serveurs pour gérer la charge de travail lorsqu'il existe un ensemble de données plus important. 

4. Génération de résultats

Les résultats du traitement des données sont générés en fonction de vos besoins. Par exemple, vous pouvez créer des rapports détaillés à examiner, mettre à jour un référentiel centralisé avec les données traitées pour créer une source unique de vérité (SSoT) ou générer des fichiers pour effectuer une analyse plus approfondie.

Vous pouvez également partager les résultats avec diverses parties prenantes. La haute direction, par exemple, sera intéressée à examiner les rapports financiers pour comprendre la situation financière de l'entreprise. 

Qu’est-ce que le traitement de flux ? 

Le traitement de flux, également appelé traitement en temps réel, traite en continu les données au fur et à mesure de leur réception ou de leur génération. Contrairement au traitement par lots, il n'existe aucun concept de stockage des données avant leur traitement, ce qui rend cette technique idéale pour obtenir des résultats en temps réel ou pour traiter des flux de données sensibles au temps.

Sa faible latence et son fonctionnement continu caractérisent le traitement des flux. Il est couramment utilisé dans les applications qui nécessitent le traitement des données en temps réel pour une analyse immédiate, telles que les plateformes de trading financier. 

Le traitement en temps réel est également nécessaire pour les applications qui doivent évaluer et répondre aux événements au fur et à mesure qu'ils se produisent, comme les systèmes de détection de fraude, la surveillance de la sécurité des réseaux ou les appareils Internet des objets (IoT) et systèmes. 

Comment ça marche? 

Le traitement du flux comprend les étapes suivantes : 

1. Ingestion de données

Dans la première étape, les données sont ingérées à partir de différentes sources, telles que des capteurs, des API, bases de données, et les journaux. Ces données sont collectées en continu et en temps réel. Il nécessite souvent un nettoyage ou un prétraitement immédiat pour supprimer les erreurs et corriger son formatage avant d'entrer dans le pipeline de traitement.

2. Moteur de traitement de flux

Après l’ingestion et le nettoyage, des moteurs ou frameworks de traitement dédiés traitent les flux de données. À ce stade, le moteur effectue également différentes opérations sur les flux de données, notamment le filtrage, la transformation, l'agrégation et l'enrichissement.

Ces moteurs peuvent évoluer horizontalement et engager plusieurs nœuds pour un traitement efficace des flux de données. 

3. Analyse en temps réel

Les données traitées sont analysées instantanément pour en tirer des informations immédiates. Cela minimise l'écart entre la génération de données et leur exploitation pour la prise de décision.

Vous pouvez configurer le système d'analyse de données pour déclencher des actions spécifiques en réponse à ces informations. Il peut générer des alertes, démarrer un flux de travail automatisé ou mettre à jour un tableau de bord.

4. Sortie et stockage

Supposons que l’analyse des données en temps réel ou quasi réel ne soit pas nécessaire. Dans ce cas, vous pouvez stocker les données traitées dans une base de données, un lac de données ou un autre référentiel pour une analyse plus approfondie ou une référence et un examen futurs.

Vous pouvez intégrer les données traitées à des outils de business intelligence tels que Microsoft Power BI pour des analyses et des rapports en temps réel plus complets. 

Traitement par lots et traitement par flux : principales différences 

Voici un aperçu plus approfondi du traitement par lots par rapport au traitement par flux dans différents domaines : 

1. Ingestion de données 

Le traitement par lots collecte les données et les traite en gros morceaux. Alors que dans le traitement de flux, les données sont traitées en temps réel dès leur réception.

2. Délai de traitement 

Le traitement par lots nécessite généralement des temps de traitement plus longs car il gère de gros volumes de données. Le traitement des flux met l'accent sur les opérations en temps réel et ne laisse pas les données s'accumuler, ce qui accélère le traitement.

3. Latence 

La comptabilisation des retards fait partie du traitement par lots puisque les données ne sont traitées qu'en fonction des intervalles que vous définissez. En revanche, aucun intervalle n’est nécessaire pour le traitement du flux, ce qui permet d’obtenir des résultats rapidement avec une faible latence.

4. La vitesse 

Les opérations de traitement par lots donnent la priorité à la vitesse au profit d'une gestion efficace des opérations à haut débit, tandis que le traitement par flux met l'accent sur la rapidité d'ingestion des données, de leur traitement et de la fourniture constante de résultats.

5. Complexité 

Les systèmes de traitement par lots sont relativement plus faciles à configurer et à gérer. Vous n'aurez pas besoin de modifier trop souvent les intervalles de traitement et les autres conditions opérationnelles que vous configurez. D’un autre côté, le traitement des flux peut être plus compliqué car il implique des opérations continues et des analyses en temps réel.

6. Cas d'utilisation 

Le traitement par lots fonctionne bien lorsque les résultats ou les informations ne sont pas nécessaires de toute urgence ou si vous travaillez avec des systèmes existants qui ne peuvent pas fournir de flux de données. En revanche, le traitement de flux est approprié pour les cas d'utilisation nécessitant des actions et des informations en temps réel, tels que les flux de réseaux sociaux, les transactions boursières et les applications de covoiturage.

Traitement par lots et traitement par flux dans le contexte du Big Data 

Le traitement par lots et le traitement par flux ont tous deux leur utilité dans le contexte du Big Data, comme indiqué ci-dessous : 

Traitement par lots dans le Big Data 

Le traitement par lots est la principale méthode pour réaliser du Big Data Processus ETL (extraire, transformer, charger). Étant donné que le traitement par lots traite et analyse de grandes quantités de données accumulées au fil du temps, il facilite les tâches complètes de reporting et d’entreposage de données. 

Traitement des flux dans le Big Data 

Le traitement des flux offre des informations en temps réel sur les données, ce qui le rend utile pour les applications Big Data qui nécessitent des analyses, une surveillance et des réponses en temps réel aux événements en direct. Par exemple, le traitement des flux peut analyser l’activité des réseaux sociaux ou les données des capteurs des appareils IoT pour détecter des tendances et des anomalies.

Comment transformer des données par lots en données en streaming 

Vous pouvez transformer des données par lots en données en continu en modifiant la façon dont vous traitez et analysez les données, en procédant comme suit :

1. Transformation des données 

Vous pouvez utiliser des outils ou des frameworks dédiés qui convertissent les processus par lots en leurs homologues de streaming. Notez que cela peut nécessiter une réarchitecture de vos pipelines de données pour garantir qu'ils peuvent gérer les flux de données en temps réel.

2. Architecture pilotée par les événements 

Vous pouvez implémenter une architecture basée sur les événements qui permet aux modifications des données de déclencher des événements de traitement en temps réel via des systèmes de messagerie ou des plateformes de streaming d'événements.

3. Intégration avec les systèmes batch 

Vous pouvez mettre en œuvre une approche hybride en intégrant les données en streaming aux systèmes de traitement par lots existants. Cette approche vous permet d'utiliser le traitement par lots pour les données historiques tout en utilisant le streaming pour l'analyse en temps réel.

Traitement par lots ou traitement par flux : lequel est le meilleur ? 

Lorsqu'il s'agit de traitement par lots par rapport au traitement par flux, il n'y a pas de meilleure option objectivement. Les deux sont des approches viables et très utiles – chacune avec ses forces et ses faiblesses – et le « meilleur » consiste davantage à savoir laquelle est la plus appropriée à vos besoins en matière de traitement des données. Une compréhension approfondie des deux techniques peut vous aider à décider si le traitement par lots ou par flux vous convient.

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