Dans le cloud computing, les lacs de données et les entrepôts de données sont essentiels. Ces systèmes permettent de gérer de grandes quantités de données, structurées et non structurées. Choisir entre eux a un impact sur les performances, l’évolutivité et le coût. Ce blog explore les différences entre les lacs de données et les entrepôts de données en utilisant les dernières données de 2024.
Comprendre les bases des lacs de données et des entrepôts de données
Les Data Lakes stockent les données brutes dans leur format natif. Ils gèrent des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les lacs de données sont parfaits pour les data scientists qui ont besoin d'analyses avancées. Cependant, ils sont complexes à gérer et nécessitent une gouvernance des données robuste.
Les entrepôts de données stockent des données structurées optimisées pour des requêtes et des rapports à grande vitesse. Les données doivent être nettoyées et structurées avant le stockage. Cela rend les entrepôts de données efficaces pour l'analyse, mais souvent plus coûteux.
Comparaison des mesures de performances
Vitesse et débit des requêtes
Les lacs de données sont performants dans le traitement de grands volumes de données non structurées. Des plateformes comme Apache Hadoop ou Amazon S3 avec AWS Athena excellent ici. Cependant, l’interrogation des données structurées peut être plus lente en raison du manque de schémas prédéfinis. Des outils comme Apache Parquet améliorent les performances mais nécessitent un réglage minutieux.
Les entrepôts de données basés sur le cloud, comme Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake, excellent dans l'interrogation de données structurées. Ils utilisent le stockage et l'indexation en colonnes, ce qui réduit la latence des requêtes. Lors des tests, Snowflake et BigQuery ont surpassé les lacs de données dans les requêtes complexes.
Évolutivité et élasticité
Les lacs de données évoluent bien, gérant des pétaoctets de données sans dégrader les performances. Cependant, la mise à l'échelle des performances des requêtes peut s'avérer difficile, en particulier avec des données non structurées. Les solutions cloud natives comme Azure Data Lake ont amélioré l'évolutivité, mais la gestion des ressources reste complexe.
Les entrepôts de données évoluent également bien, notamment avec les ressources de calcul. Des plates-formes telles que Redshift et BigQuery ajustent automatiquement la puissance de calcul en fonction de la complexité des requêtes. Cette élasticité est un avantage majeur, garantissant des performances constantes.
Traitement et transformation des données
Les lacs de données stockent des données brutes, mais leur traitement dans des formats utilisables nécessite des ressources informatiques importantes. Des outils comme Apache Spark sont utiles, mais les processus ETL (Extract, Transform, Load) peuvent être lents par rapport 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 plus simples, ce qui entraîne des temps de traitement plus rapides. Snowpipe de Snowflake, par exemple, améliore le traitement des données en temps réel.
Mesures de coût
Coûts de stockage
Les lacs de données offrent un stockage à faible coût, les plateformes comme Amazon S3 et Azure Blob Storage étant très abordables. Cependant, une récupération fréquente des données peut compenser ces économies, en particulier avec de grands ensembles de données.
Les entrepôts de données ont généralement des coûts de stockage plus élevés en raison de la nécessité de prétraiter les données. Cependant, le stockage en colonnes et la compression des données contribuent à atténuer ces coûts. Les coûts sont également liés à la quantité de données traitées, qui peut être élevée pour des analyses à grande échelle.
Calculer les coûts
Les coûts de calcul dans les lacs de données sont généralement inférieurs pour le simple stockage de données. Cependant, exécuter des analyses complexes sur des données brutes peut s’avérer coûteux. Les frameworks comme Apache Spark ajoutent à ces coûts lorsqu'ils sont utilisés de manière intensive.
Les entrepôts de données entraînent souvent des coûts de calcul plus élevés, en particulier pour les requêtes complexes. Des plateformes comme Snowflake proposent une facturation à la seconde, offrant ainsi une flexibilité en matière de coûts. Néanmoins, les dépenses globales de calcul peuvent être importantes.
Coûts opérationnels
La gestion d’un lac de données peut s’avérer coûteuse, notamment en termes de gouvernance et de sécurité des données. La complexité de la maintenance d'un lac de données nécessite des compétences spécialisées, ce qui entraîne des coûts opérationnels plus élevés.
Les entrepôts de données ont généralement des coûts opérationnels inférieurs. Ils sont dotés d'outils de gestion intégrés, réduisant ainsi les frais administratifs. Cependant, la configuration initiale et le réglage continu peuvent encore être coûteux.
Approche hybride pour la victoire
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 non structurées et un entrepôt de données pour les données structurées. Cela permet un stockage rentable avec des analyses à haute vitesse si nécessaire.
Les progrès récents dans les services cloud ont rendu les approches hybrides plus viables. Lake Formation d'Amazon s'intègre à Redshift pour un mouvement transparent des données. De même, BigQuery Omni de Google permet d'effectuer des requêtes dans des environnements multi-cloud, combinant la flexibilité d'un lac de données avec les performances d'un entrepôt de données.
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