Vous pourriez associer le terme « data streaming » à des services comme Netflix ou Spotify. Mais ce terme relève d’un éventail d’applications beaucoup plus large.

Par exemple, un système de construction intelligent utilise le flux de données pour déterminer quelles sections du bâtiment sont occupées et ajuster les paramètres de chauffage en temps réel. Un microscope numérique de haute précision peut transmettre ce qu’il « voit » directement à un ordinateur de recherche. Vous trouverez également des données en continu dans les appareils ménagers modernes, comme les aspirateurs automatiques et les caméras de sécurité extérieures.

Mais alors, qu’est-ce que le data streaming exactement et pourquoi en avons-nous besoin ? Nous vous livrons ici les notions de base du data streaming, ses principales applications et certains outils que vous pouvez utiliser dans vos propres projets de data streaming. 

Les notions de base 

Le data streaming correspond à la transmission continue de données d’une source à une destination. Avec le streaming, les sources de données envoient des données fréquemment, parfois plusieurs fois par seconde, et en petites quantités. Par opposition, dans le traitement par batch, plus traditionnel, les opérations sont peu fréquentes et transmettent de plus grandes quantités de données à chaque fois.

Revenons un instant à l’exemple de Netflix ou de Spotify. Ces services de streaming ont révolutionné le secteur du divertissement en permettant aux utilisateurs de télécharger de petits morceaux d’un film ou d’une chanson pendant qu’ils le regardent ou l’écoutent (streaming), au lieu de télécharger un film ou un album entier à l’avance (traitement par batch traditionnel).

En raison de la nature en temps réel du flux de données, les sources de données peuvent ajuster leurs flux en temps quasi réel. Par exemple, Netflix ou Spotify ont créé toute une série d’innovations qui améliorent la qualité du flux sur les connexions lentes et les réseaux très fréquentés. Ils génèrent également de nombreuses données à partir de chaque flux et les utilisent pour améliorer leur contenu.

Les flux de données ne se limitent pas à la vidéo ou à la musique. Voici quelques autres applications du data streaming :

• Les informations relatives aux achats en ligne, notamment le temps de réalisation de la commande, les habitudes de navigation sur le site Web et le parcours suivi sur le site Web ;
• Les actions sur les réseaux sociaux telles que les likes, les vues, les nouveaux posts et les messages ;
• les données de navigation : la position d’un véhicule à un moment donné et sa progression par rapport à l’itinéraire prévu.

Toutefois, par rapport au traitement par batch, le data streaming est plus gourmand en ressources. La diffusion d’un film en continu sur, par exemple, dix mille requêtes HTTP distinctes, entraîne des frais généraux plus importants que pour une seule requête. 

En tant que Data Scientist ou Data Engineer, vous constaterez que votre travail avec les flux sera différent de vos projets de traitement par batch. Par exemple, vous devrez travailler avec des GPU, des TPU et des FPGA pour assurer le traitement juste-à-temps de gros volumes de données provenant des flux. Pour travailler avec les flux de données, vous devrez clairement comprendre comment les systèmes de programmation traitent les entrées/sorties et interagissent avec les réseaux. Vous devrez également savoir comment utiliser les outils de data streaming.

Les applications du Data Streaming

Le data streaming a trouvé sa place dans toute une série de secteurs. Parmi les applications courantes du data streaming figurent le divertissement, les transports et l’industrie, les marchés financiers, l’énergie solaire et les jeux multijoueurs, pour n’en citer que quelques-unes. 

Le divertissement

Au-delà de ce que nous savons déjà de Netflix ou Spotify, les services de divertissement vidéo et musique utilisent le flux de données pour analyser ce que les utilisateurs regardent et écoutent, le temps qu’il leur faut pour terminer une émission ou un album et les moments qui captent le plus leur attention. Ces informations permettent aux services de divertissement d’adapter rapidement leurs offres aux goûts ou aux habitudes d’un public particulier. Des entreprises comme Netflix ou Spotify peuvent également détecter des schémas dans les flux qui peuvent révéler un problème technique. En se basant sur des flux lents ou déconnectés, Netflix ou Spotify peuvent souvent détecter un problème avec un fournisseur d’accès Internet particulier plus tôt que le fournisseur lui-même !

Les transports et l’industrie

Les capteurs des véhicules de transport, des équipements industriels et des machines agricoles envoient en permanence des informations relatives aux performances. Les outils d’analyse des données surveillent les performances des machines, détectent les pannes et commandent les pièces de rechange le plus rapidement possible. La quantité de données générées par les équipements permet aux analystes et aux ingénieurs de générer des prédictions précises sur la capacité de travail. 

Les marchés financiers

Sur les marchés financiers, la milliseconde est l’échelle à laquelle les transactions financières sont effectuées. Les algorithmes automatisés effectuent des transactions si rapidement qu’il est impossible pour les humains de suivre, du moins au niveau des transactions. Les algorithmes analysent des flux de données en temps quasi réel, des mouvements de prix au sentiment du marché, et tentent de prédire le comportement d’un marché pour avoir un avantage sur la concurrence.

L’énergie solaire

Les entreprises du secteur de l’énergie solaire doivent maintenir leurs équipements en état de marche et mettent fréquemment en œuvre des applications qui surveillent tous les panneaux de leur réseau et programment les tâches de réparation et de maintenance en temps réel. La surveillance de chaque panneau solaire permet de maximiser la production d’énergie et de réduire les pertes opérationnelles.

Les jeux multijoueurs

Les sociétés de jeux multi-joueurs collectent des flux de données qui décrivent les interactions entre les joueurs et les éléments du jeu. Elles analysent ensuite ces données en temps réel pour offrir une expérience dynamique aux joueurs, ce qui permet d’adapter le monde numérique au style de jeu des joueurs, ce qui ne serait pas possible avec des jeux conçus de manière statique.

Les outils de data streaming à considérer

Pour tirer le meilleur parti du data streaming, vous aurez besoin d’outils qui vous aideront à capturer et à analyser les données, et à en extraire des informations utiles. Dans cette section, nous vous présentons des outils conçus pour faciliter vos projets de data streaming.

Apache Spark

Apache Spark est un moteur de traitement de données open-source basé sur le calcul via des clusters. Il permet de réaliser des analyses à grande échelle grâce à des machines en clusters, en rassemblant toute leur puissance. Apache Spark comprend un moteur de requêtes SQL, une bibliothèque de traitement de données en continu (Spark Streaming) et un système de traitement de graphes (GraphX). Apache Spark comprend également de nombreuses bibliothèques d’algorithmes de machine learning. Apache Spark peut effectuer des traitements en temps réel et par batch.

Apache Kafka

Apache Kafka est une plateforme open-source d’event streaming couramment utilisée pour collecter, traiter et stocker des flux continus de données d’événements ou de données sans début ni fin précis. Kafka possède un excellent débit et des fonctionnalités telles que le partitionnement intégré, la réplication et la tolérance aux pannes. Cela en fait une solution largement utilisée pour le traitement des messages à grande échelle et les applications de streaming.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis est un service entièrement géré pour le traitement des données en continu en temps réel à grande échelle. Vous pouvez configurer des centaines de milliers de producteurs de données pour ajouter des données en continu à un flux Amazon Kinesis. Il peut s’agir de données provenant de flux de clics de sites web, de logs d’applications et de flux de réseaux sociaux. En moins d’une seconde, les données sont disponibles pour vos applications Amazon Kinesis, qui peuvent les lire et les traiter à partir du flux.

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Les Data Engineers ne se contentent plus de données statiques. Les données circulent constamment à partir de nombreuses sources et à grande vitesse. Savoir comment manipuler les données provenant de flux de données est une compétence très demandée.

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