Analyse en temps réel et traitement des flux : Introduction

Qu’est-ce que l’analyse en temps réel ?

L’analyse en temps réel permet aux organisations de saisir des flux de données en direct, de les traiter très rapidement et d’en extraire des informations ou d’effectuer des opérations sur les données en temps réel ou quasi réel. C’est basé sur une technologie de traitement des flux qui peut traiter un très grand nombre de données d’événements. 

Il existe deux types d’analyse en temps réel :

• Analyses sur demande — permet de fournir des données ou des résultats de calcul aux utilisateurs ou aux applications en temps réel. Par exemple, l’affichage du prix actuel d’un produit à un utilisateur sur un site de commerce électronique.
• Analyse continue — le traitement des événements sur une base continue et la transmission des résultats aux utilisateurs finaux, aux applications ou à un magasin de données. Par exemple, l’affichage en direct des données boursières sur un tableau de bord dans un établissement financier. 

L’analyse en temps réel a de nombreux usages dans l’économie numérique. Par exemple, elle peut aider les entreprises à suivre les données de leurs clients et à répondre par des offres personnalisées, ce qui améliore l’engagement des clients. Cela peut permettre une réponse rapide et automatisée aux changements du marché, en permettant une tarification dynamique sur les sites de commerce électronique. Une autre utilisation courante consiste à traiter des volumes massifs de données de journaux ou de capteurs, provenant de systèmes informatiques ou de dispositifs d’Internet des objets (IoT), et à les utiliser pour prendre des décisions commerciales.

Dans cet article, vous apprendrez :

• Que sont les Frameworks de traitement des flux ?
• Frameworks de traitement des flux supérieurs
  • Amazon Kinesis
  • Azure Stream Analytics
  • Apache Spark
• Meilleurs usages pour l’analyse en temps réel

Que sont les Frameworks de traitement des flux ?

L’analyse en temps réel est basée sur la technologie de traitement des flux. Le traitement par flux est utilisé pour interroger un flux continu de données et traiter rapidement les événements au sein de ce flux, dans un court laps de temps après la réception des données. Le temps de détection varie de quelques millisecondes à quelques minutes.

Les cadres de traitement des flux fournissent un processeur de flux qui vous permet d’écrire une logique commerciale pour chaque « acteur » – un agent qui accepte un flux d’événements, les traite et génère de nouveaux événements. Vous pouvez créer plusieurs acteurs, les connecter à un flux et les relier à des sources de données. Les événements peuvent être envoyés directement au processeur de flux ou par l’intermédiaire d’un proxy.

Le processeur du flux d’événements est chargé de collecter les données, de les transmettre à chaque acteur, de s’assurer qu’elles se déroulent dans le bon ordre, de collecter les résultats et de traiter les erreurs. Les processeurs de flux modernes peuvent s’adapter à des charges très élevées, et peuvent gérer des millions d’événements dans un seul nœud. 

Frameworks de traitement des flux supérieurs

Il existe une grande variété de frameworks de traitement des flux. Vous trouverez ci-dessous un bref aperçu des capacités fournies par trois frameworks populaires.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis est un service géré qui simplifie la gestion des flux de données en temps réel. Vous pouvez utiliser Kinesis pour traiter, collecter et analyser rapidement des données en temps réel. Kinesis peut traiter divers types de données, notamment des données audio et vidéo, des journaux d’application, des données de télémétrie de l’IdO, des analyses d’apprentissage automatique et des flux de clics de sites web. Kinesis est souvent utilisé en combinaison avec AWS Lambda, où les événements en temps réel de Kinesis sont traités par des fonctions sans serveur.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics est un moteur sans serveur qui est entièrement géré par Microsoft. Le service offre une analyse en temps réel sur de multiples flux de données. Vous pouvez intégrer de nombreux types de sources, notamment des applications web, des canaux de réseaux sociaux, des capteurs, etc. Toutefois, les données saisies doivent être dans un format compatible, tel que JSON, CSV et AVRO. De plus, la logique de l’application doit être programmée à l’aide d’un langage d’interrogation tel que SQL.

Apache Spark

Apache Spark est un framework open source de traitement par lots et en continu. La possibilité d’utiliser différents types de flux rend Spark idéal pour l’analyse de l’apprentissage machine. Cependant, pour gérer efficacement les flux d’apprentissage machine, vous devez intégrer un système de stockage distribué et un gestionnaire de cluster. Spark prend en charge un large éventail de langages, dont R, Python, Scala et Java. 

Meilleurs usages pour l’analyse en temps réel

Une fois que vous avez mis en place un framework de traitement des flux, voici quelques bons usages qui peuvent vous aider à mettre en œuvre avec succès l’analyse en temps réel dans votre organisation :

Utiliser le renseignement continu pour connaître la situation

Le renseignement continu permet au système d’écouter les événements en temps réel et de détecter les menaces et les risques dès qu’ils se produisent. Le système avertit ensuite les administrateurs, en diffusant de manière proactive des alertes par différents canaux, tels que les notifications « push » et les alertes par courrier électronique. Certains systèmes peuvent déclencher une réponse automatisée jusqu’à ce que les administrateurs soient disponibles. 

Fournir plusieurs vues personnalisées, en utilisant une image opérationnelle commune

Un tableau de bord personnalisé aide les différents utilisateurs du système à obtenir les informations pertinentes pour leur domaine. Toutefois, pour garantir que toutes les parties prenantes utilisent les mêmes informations, il est essentiel de fournir un accès aux mêmes flux d’analyse en temps réel.

Concentrez-vous sur les mesures qui comptent le plus

Les coûts de stockage pour la surveillance continue des données peuvent rapidement s’accumuler pour atteindre un montant élevé. Vous pouvez éviter les frais généraux en choisissant avec soin les mesures qui comptent le plus pour votre organisation. Commencez par identifier les KPI pertinents, en choisissant ce qui a un impact sur la performance de vos charges de travail et l’expérience de l’utilisateur. Continuer à optimiser les mesures et supprimer les données non pertinentes et redondantes.

Conclusion

Cet article donne un aperçu de l’analyse en temps réel et du traitement des flux. Il explique les différences entre l’analyse à la demande et l’analyse continue, a détaillé les trois frameworks de traitement des flux les plus utilisés et a souligné les meilleures pratiques de l’analyse en temps réel.

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