Qu’est-ce que le Data Mesh ?

Introduction

Les organisations d’aujourd’hui, axées sur les données, recherchent constamment des moyens efficaces de stocker, gérer et utiliser de grandes quantités de données. Les approches traditionnelles de stockage centralisé des données ont leurs limitations, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer des ensembles de données de grande envergure, diversifiés et en croissance rapide. C’est là que le concept de data mesh entre en jeu. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est un data mesh, ses avantages par rapport au stockage centralisé des données et comment il peut être appliqué dans divers domaines tels que l’Internet des objets (IoT), les maisons intelligentes et les dispositifs de santé.

Comprendre le Data Mesh

Un mesh est une architecture distribuée qui vise à décentraliser la propriété et la gestion des données. Au lieu de stocker toutes les données dans un dépôt central, il les distribue sur plusieurs nœuds ou domaines. Chaque domaine est responsable de ses propres données, assurant ainsi la qualité des données, la gouvernance et l’accessibilité. Cette approche permet aux organisations de briser les silos de données et de promouvoir la prise de décisions basées sur les données dans différentes unités commerciales.

Zhamak Dehghani a créé le terme “data mesh” en 2019. Avant cela, des concepts tels que la conception pilotée par les domaines et la propriété décentralisée des données existaient déjà dans divers contextes. Dehghani a proposé l’idée complexe de data mesh. Cette idée nous donne une manière claire d’utiliser ces principes dans la gestion des données aujourd’hui.

Stockage de données centralisé vs distribué

Traditionnellement, les organisations s’appuient sur des systèmes de stockage de données centralisés, où toutes les données sont stockées dans un seul emplacement. Bien que cette approche ait ses avantages, tels qu’une gestion et un contrôle facilités, elle présente également plusieurs inconvénients. Le stockage centralisé des données peut devenir un goulot d’étranglement lorsqu’on traite de grands volumes de données, entraînant des problèmes de performance et des défis de mise à l’échelle. De plus, il peut créer des silos de données, rendant difficile pour différents départements l’accès aux données et leur utilisation de manière efficace.

En revanche, un data mesh adopte une approche distribuée du stockage des données. Les données sont stockées sur plusieurs nœuds ou domaines, chacun étant responsable de ses propres données. Cette architecture décentralisée permet une meilleure évolutivité, chaque domaine pouvant gérer indépendamment son propre traitement et stockage des données.

Elle promeut la propriété et la responsabilité des données en assignant à chaque domaine la responsabilité de maintenir la qualité et la gouvernance de ses propres données. Chaque domaine est responsable d’assurer la qualité et la gouvernance de ses données. Cela encourage la responsabilité et la propriété au sein de chaque domaine.

Le Data Mesh en pratique

L’Internet des Objets (IoT)

L’Internet des Objets (IoT) est un excellent exemple d’usage où le stockage en mesh peut être très bénéfique. Les dispositifs IoT génèrent d’énormes quantités de données provenant de diverses sources, telles que des capteurs, des dispositifs intelligents et des appareils connectés. Le stockage et le traitement de ces données de manière centralisée peuvent poser des défis en raison du volume et de la diversité des données impliquées.

Avec un data mesh, les données IoT peuvent être stockées et traitées à la périphérie, plus près des dispositifs eux-mêmes. Chaque dispositif IoT ou groupe de dispositifs peut agir comme un nœud dans le data mesh, responsable de son propre stockage et traitement des données. Cette approche distribuée réduit la latence, améliore la localisation des données et permet la prise de décisions en temps réel. Par exemple, une usine intelligente équipée de capteurs IoT peut utiliser des nœuds mesh pour traiter et analyser les données des capteurs localement, permettant une détection rapide des anomalies et l’optimisation des processus de production.

Maisons intelligentes

Les maisons intelligentes sont un autre domaine où le stockage en mesh peut s’avérer précieux. Une maison intelligente se compose de plusieurs dispositifs connectés, tels que des thermostats intelligents, des systèmes de sécurité et des appareils ménagers. Ces dispositifs génèrent une quantité importante de données qui doit être stockée, analysée et exploitée.

Dans une maison intelligente, un data mesh permet à chaque dispositif ou groupe de dispositifs de stocker et traiter ses propres données. Cette approche distribuée garantit que les données sont traitées localement, réduisant la latence et améliorant la réactivité. Un thermostat intelligent peut ajuster ses paramètres en fonction des informations de température à proximité et des préférences des utilisateurs. Il peut également prendre en compte des facteurs externes sans nécessiter un emplacement de stockage de données central.

Dispositifs de santé

Dans l’industrie de la santé, les dispositifs médicaux génèrent une grande quantité de données patient, y compris des signes vitaux, des images médicales et des informations de traitement. Le stockage et la gestion de ces données sensibles de manière centralisée peuvent poser des défis en raison des préoccupations relatives à la confidentialité et aux exigences réglementaires.

Un stockage en mesh peut aider les dispositifs de santé à stocker et traiter les données sur le dispositif ou un nœud spécifique. Cela peut aider à résoudre divers problèmes. Cette méthode garantit la sécurité des données des patients en les stockant au sein du réseau de l’établissement de santé.

Elle réduit le risque de violations de données et d’accès non autorisé. Elle permet également aux prestataires de soins de santé d’accéder et d’analyser les données des patients en temps réel, facilitant ainsi la prise de décisions rapides et la création de plans de traitement personnalisés.

Implémentation d’un Data Mesh

La mise en œuvre d’un data mesh nécessite une planification minutieuse et les bons outils. Voici quelques solutions logicielles qui peuvent aider à la mise en œuvre du stockage en mesh :

• Apache Kafka : Une plateforme de streaming distribuée qui permet le traitement des données en temps réel et des architectures pilotées par les événements.
• Apache Cassandra : Une base de données NoSQL distribuée hautement évolutive qui offre une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
• Apache Spark : Un système de calcul en grappe rapide et polyvalent pour le traitement et l’analyse des données à grande échelle.
• Kubernetes : Une plateforme d’orchestration de conteneurs open-source qui permet le déploiement et la gestion d’applications distribuées.

Ces outils facilitent la mise en place d’un stockage en mesh. Ils fournissent l’infrastructure, la puissance de traitement et l’évolutivité nécessaires pour stocker et gérer les données dans différents emplacements.

Sécurité dans un Data Mesh

La sécurité est une préoccupation majeure dans toute architecture de données, et un data mesh n’y échappe pas. Dans un data mesh, les données sont distribuées sur plusieurs domaines ou nœuds, chacun responsable de ses propres données. Cette approche décentralisée peut poser des défis en matière de sécurité, car les données ne sont plus stockées dans un référentiel unique et contrôlé de manière centralisée.

Pour garantir la sécurité dans un data mesh, plusieurs mesures doivent être mises en place :

Contrôle d’accès

Chaque domaine ou nœud du data mesh doit disposer de mécanismes stricts de contrôle d’accès. Cela inclut des processus d’authentification et d’autorisation pour s’assurer que seuls les utilisateurs ou systèmes autorisés peuvent accéder aux données. Mettre en œuvre un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour attribuer des permissions spécifiques en fonction des rôles et des responsabilités des utilisateurs.

Cryptage des données

Il convient de chiffrer les données à la fois en repos et en transit. Le chiffrement garantit que, même en cas d’accès non autorisé, les données restent sécurisées. Les clés de chiffrement doivent être gérées de manière sécurisée et régulièrement renouvelées.

Gouvernance des données

Un cadre de gouvernance des données robuste est essentiel dans un data mesh. Cela inclut la définition de la propriété des données, des normes de qualité des données et de la traçabilité des données. Chaque domaine doit disposer de politiques et de procédures claires pour la gestion des données, y compris la classification, la rétention et la destruction des données.

Audit et surveillance

La mise en place d’audits et de surveillances réguliers des accès aux données et des activités est essentielle. Cela permet de détecter et de répondre rapidement à toute activité suspecte ou non autorisée. Les journaux d’audit doivent être conservés pour des raisons de responsabilité et de conformité.

Communication sécurisée

La communication entre les nœuds dans un data mesh doit être sécurisée à l’aide de protocoles de chiffrement tels que SSL/TLS. Cela garantit que les données transmises entre les nœuds restent confidentielles et que l’intégrité est maintenue.

Fiabilité dans un Data Mesh

La fiabilité est un autre aspect crucial d’un data mesh. Dans une architecture en mesh, il est essentiel de garantir la disponibilité et la cohérence des données sur les nœuds. Voici quelques considérations pour la fiabilité dans un data mesh :

Réplication des données

Pour garantir une haute disponibilité et une tolérance aux pannes, il convient de répliquer les données sur plusieurs nœuds. Cela permet un accès aux données même en cas de défaillance de un ou plusieurs nœuds. On peut utiliser des stratégies de réplication telles que la réplication synchrone ou asynchrone.

Cohérence des données

Maintenir la cohérence des données sur les nœuds est critique dans un data mesh. La cohérence garantit que tous les nœuds ont la même vision des données à tout moment donné. On peut utiliser des algorithmes de consensus distribués, tels que Paxos ou Raft, pour atteindre une cohérence forte entre les nœuds.

Tolérance aux pannes

L’architecture data mesh doit être conçue pour gérer les pannes des nœuds de manière élégante. Cela inclut des mécanismes de basculement automatique et de récupération. Si un nœud tombe en panne, le système doit pouvoir détecter la défaillance et rediriger les requêtes vers des nœuds disponibles de manière transparente.

Sauvegarde et restauration des données

Des sauvegardes régulières des données doivent être effectuées pour se protéger contre la perte de données due à des pannes matérielles ou des catastrophes. Les stratégies de sauvegarde doivent être définies et testées régulièrement. En cas de perte de données, un processus de récupération bien défini doit être en place pour restaurer les données à partir des sauvegardes.

Surveillance et alertes

La surveillance continue de l’infrastructure data mesh est essentielle pour assurer la fiabilité. La surveillance doit couvrir divers aspects tels que la santé des nœuds, l’intégrité des données et les métriques de performance. Les alertes doivent être configurées pour notifier les administrateurs de tout problème ou anomalie rapidement.

Pour améliorer encore la sécurité et la fiabilité d’un data mesh, des outils et plateformes spécialisés peuvent être utilisés. Par exemple, DataSunrise propose divers outils pour protéger les données, les auditer, les masquer et suivre les règles. Ces outils peuvent fonctionner en conjonction avec un système data mesh.

Ces outils offrent des fonctionnalités de sécurité supplémentaires telles que la surveillance en temps réel, le masquage des données et des contrôles d’accès détaillés. Ces fonctionnalités sont conçues pour aider les organisations à répondre à leurs exigences en matière de sécurité et de conformité.

Conclusion

Un data mesh est une approche moderne du stockage et de la gestion des données. Il s’éloigne des méthodes centralisées et adopte une architecture distribuée. Un data mesh offre des avantages tels qu’une meilleure évolutivité, une localisation des données et un traitement en temps réel. Il y parvient en décentralisant la propriété des données et en permettant une gestion des données axée sur les domaines.

Les organisations sont confrontées à des défis dans la gestion et l’utilisation de grands ensembles de données, et un stockage en mesh offre une solution prometteuse. Un data mesh peut aider les organisations dans différents secteurs tels que l’IoT, les maisons intelligentes et la santé. Il les aide à exploiter tout le potentiel de leurs données et à prendre des décisions appropriées.

DataSunrise propose des outils polyvalents pour la sécurité des données, les règles d’audit, le masquage et la conformité pour protéger l’intégrité de vos données. Ces outils sont exceptionnels et flexibles. Ils aident à protéger et maintenir l’intégrité de vos données.

Leurs solutions complètes peuvent s’intégrer sans problème à votre implémentation de data mesh, offrant une couche supplémentaire de sécurité et de contrôle. Nous vous invitons à visiter le site Web de DataSunrise et à demander une démonstration en ligne pour explorer comment nos solutions de pointe peuvent améliorer votre architecture data mesh.