Dans le domaine du cloud computing, les lacs de données et les entrepôts de données sont essentiels. Ces systèmes permettent de gérer d'immenses volumes de données, structurées et non structurées. Le choix entre les deux a un impact sur les performances, l'évolutivité et les coûts. Cet article explore les différences entre les lacs de données et les entrepôts de données à l'aide des données les plus récentes de 2024.
Comprendre les bases des lacs de données et des entrepôts de données
Les lacs de données stockent les données brutes dans leur format natif. Ils gèrent les données structurées, semi-structurées et non structurées. Les lacs de données sont particulièrement utiles aux data scientists qui ont besoin d'analyses avancées. Cependant, leur gestion est complexe et exige une gouvernance des données rigoureuse.
Les entrepôts de données stockent des données structurées, optimisées pour des requêtes et des rapports rapides. Les données doivent être nettoyées et structurées avant leur stockage. Cela rend les entrepôts de données efficaces pour l'analyse, mais souvent plus coûteux.
Comparaison des indicateurs de performance
Vitesse et débit des requêtes
Les lacs de données sont particulièrement performants pour le traitement de grands volumes de données non structurées. Des plateformes comme Apache Hadoop ou Amazon S3 avec AWS Athena excellent dans ce domaine. Cependant, l'interrogation de données structurées peut s'avérer plus lente en raison de l'absence de schémas prédéfinis. Des outils comme Apache Parquet améliorent les performances, mais nécessitent un paramétrage précis.
Les entrepôts de données cloud, tels qu'Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake, excellent dans l'interrogation de données structurées. Ils utilisent le stockage en colonnes et l'indexation, ce qui réduit la latence des requêtes. Lors de tests, Snowflake et BigQuery ont surpassé les lacs de données pour les requêtes complexes.
Évolutivité et élasticité
Les lacs de données sont facilement extensibles et peuvent gérer des pétaoctets de données sans dégradation des performances. Cependant, l'amélioration des performances des requêtes peut s'avérer complexe, notamment avec des données non structurées. Les solutions cloud natives comme Azure Data Lake offrent une meilleure évolutivité, mais la gestion des ressources reste complexe.
Les entrepôts de données offrent également une excellente scalabilité, notamment grâce à leurs ressources de calcul. Des plateformes comme Redshift et BigQuery adaptent automatiquement la puissance de calcul en fonction de la complexité des requêtes. Cette élasticité constitue un atout majeur, garantissant des performances constantes.
Traitement et transformation des données
Les lacs de données stockent des données brutes, mais leur traitement pour les rendre exploitables exige d'importantes ressources de calcul. Des outils comme Apache Spark sont utiles, mais les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) peuvent être lents comparés aux environnements structurés.
Les entrepôts de données sont optimisés pour une transformation efficace des données. Grâce à l'ingestion de données structurées, les processus ETL sont simplifiés, ce qui accélère le traitement. Snowpipe de Snowflake, par exemple, améliore le traitement des données en temps réel.
Indicateurs de coûts
Coûts de stockage
Les lacs de données offrent un stockage à faible coût, des plateformes comme Amazon S3 et Azure Blob Storage étant très abordables. Cependant, la fréquence des extractions de données peut annuler ces économies, notamment pour les grands volumes de données.
Les entrepôts de données engendrent généralement des coûts de stockage plus élevés en raison du prétraitement des données. Toutefois, le stockage en colonnes et la compression des données contribuent à atténuer ces coûts. Ces derniers sont également liés au volume de données traitées, qui peut être important pour les analyses à grande échelle.
Calcul des coûts
Les coûts de calcul dans les lacs de données sont généralement plus faibles pour le stockage de données simples. Cependant, l'exécution d'analyses complexes sur des données brutes peut s'avérer coûteuse. L'utilisation intensive de frameworks comme Apache Spark alourdit encore ces coûts.
Les entrepôts de données engendrent souvent des coûts de calcul élevés, notamment pour les requêtes complexes. Des plateformes comme Snowflake proposent une facturation à la seconde, offrant ainsi une plus grande flexibilité en matière de coûts. Toutefois, le coût total des calculs peut rester conséquent.
Coûts opérationnels
La gestion d'un lac de données peut s'avérer coûteuse, notamment en matière de gouvernance et de sécurité des données. La complexité de sa maintenance exige des compétences spécialisées, ce qui engendre des coûts opérationnels plus élevés.
Les entrepôts de données présentent généralement des coûts d'exploitation inférieurs. Ils intègrent des outils de gestion, ce qui réduit les frais administratifs. Toutefois, la mise en place initiale et l'optimisation continue peuvent s'avérer coûteuses.
Une approche hybride pour gagner
Compte tenu des compromis à faire, de nombreuses organisations adoptent des architectures hybrides. Une approche hybride utilise un lac de données pour les données brutes et non structurées et un entrepôt de données pour les données structurées. Cela permet un stockage économique et des analyses à haute vitesse lorsque cela est nécessaire.
Les récentes avancées en matière de services cloud ont rendu les approches hybrides plus viables. Amazon Lake Formation s'intègre à Redshift pour une circulation fluide des données. De même, Google BigQuery Omni permet d'interroger des environnements multicloud, combinant la flexibilité d'un lac de données et les performances d'un entrepôt de données.
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