Dans le monde d'aujourd'hui, le terme "données" peut avoir de multiples significations et façons de les extraire ou de les interpréter. C'est pourquoi Google Cloud Platform (GCP) propose trois produits majeurs dans le domaine du traitement et de l'entreposage des données. Dataproc, Dataflow et Dataprep fournissent des tonnes de solutions ETL à ses clients, répondant à différents besoins.

Dataproc, Dataflow et Dataprep sont trois éléments distincts de la nouvelle ère des outils de traitement des données dans le nuage. Ils exécutent des tâches distinctes tout en étant liés les uns aux autres.

Dataproc est un produit Google Cloud avec un service de science des données/ML pour Spark et Hadoop. En comparaison, Dataflow suit un traitement des données par lots et par flux. Il crée un nouveau pipeline pour le traitement des données et les ressources produites ou supprimées à la demande. Dataprep, quant à lui, est piloté par l'interface utilisateur, évolue à la demande et est entièrement automatisé.

Dans ce blog de comparaison de Dataproc, Dataflow et Dataprep, je vais vous donner une idée de la façon dont ces trois outils de traitement de données diffèrent les uns des autres.

Qu'est-ce que Dataproc ? Ses caractéristiques

Pour la petite histoire, Google a publié son document de recherche sur MapReduce en 2004. Depuis, Hadoop est devenu un acteur important dans le monde du Big Data.

En 2014, Apache a lancé Spark, un logiciel libre et un cadre de calcul en grappe.

Spark dispose d'un module robuste pour travailler sur l'ensemble d'un groupe de clusters avec un parallélisme de données. Apache Spark a rapidement gagné en popularité et a été considéré comme une alternative à Hadoop.

De nombreuses entreprises ont commencé à utiliser Spark et Hadoop en tandem, mais cela a entraîné des frais généraux et des configurations confuses. Cela s'est avéré compliqué et coûteux.

Même si vous ne souhaitez pas utiliser un cluster particulier pour vos big data, vous devrez quand même le payer. Selon GCP, vous pouvez migrer l'ensemble de votre déploiement de Spark/Hadoop vers des services entièrement gérés. Il crée mécaniquement des clusters, gère votre cluster dans Dataflow.

Il dispose d'un système de rapports intégré et, surtout, il peut également arrêter ou supprimer le cluster à la demande.

Caractéristiques :

• Avec votre MapReduce existant, vous pouvez opérer sur une immense quantité de données chaque jour sans aucun souci d'overhead.
• Grâce au système de surveillance intégré, vous pouvez transférer les données de votre cluster à vos applications. Vous pouvez obtenir des rapports rapides du système et vous avez également la possibilité de stocker des données dans BigQuery de Google.
• Lancer et supprimer rapidement des clusters plus petits stockés dans des blobs, selon les besoins, à l'aide de Spark (Spark SQL, PySpark, Spark shell).
• Bibliothèques Spark Machine Learning et Data Science pour personnaliser et exécuter des algorithmes de classification.
  

Qu'est-ce que le flux de données ? Ses caractéristiques

Les techniques primaires de traitement des données, comme l'ETL, ne sont pas prises en compte lors de l'optimisation de vos données. Selon Google, le flux de données peut gérer et exploiter le traitement des données par lots et par flux.

L'objectif principal du Dataflow est de simplifier les Big Data. Les cadres de programmation et d'exécution sont fusionnés pour réaliser la parallélisation. Aucune donnée du cluster n'est conservée en l'état dans Dataflow. Au contraire, le cluster est continuellement surveillé et remodelé (en fonction de l'algorithme utilisé).

Dataflow permet d'exécuter des tâches Apache Beam avec toutes les fonctionnalités intégrées. De plus, il fonctionne sur Google Cloud Platform, ce qui peut être lent pour n'importe quel autre outil.

Caractéristiques :

• ETL (extraction, transformation et chargement) des données dans plusieurs entrepôts de données en même temps.
• Le flux de données est considéré comme un remplacement de MapReduce pour gérer un grand nombre de tâches de parallélisation. Il peut analyser en temps réel des données relatives aux utilisateurs, à la gestion, aux finances ou aux ventes au détail.
• Traite d'immenses quantités de données pour la recherche et les prédictions avec des techniques de science des données. Il s'agit par exemple de données génomiques, météorologiques et financières.
  

Qu'est-ce que Dataprep ? Ses caractéristiques

Dataprep a été créé pour résoudre trois problèmes majeurs, à savoir le manque de visualisation des données, la redondance des données et la lenteur du traitement. Dataprep permet aux utilisateurs d'explorer visuellement les données en transformant le fichier en CSV, JSON ou dans un format de tableau graphique.

Dataprep peut facilement gérer des clusters et des ensembles de données d'une taille de plusieurs To. Dataprep n'est utilisé que comme moyen de traitement des données en vue d'une utilisation ultérieure, comme dans BigQuery.

Parfois, l'ampleur de l'utilisation des données pose un problème de sécurité. C'est pourquoi Google Cloud fournit à Dataprep sa propre gestion des identités et des accès.

Caractéristiques :

• On peut préparer l'ensemble des données en supprimant les données redondantes à l'aide de la ML et de la science des données.
• Vous pouvez transformer les données brutes en une représentation visuelle, telle que des graphiques et des tableaux.
• Il est possible de contrôler la sécurité en réduisant l'exposition à l'ensemble des données.
  

Différence entre Dataproc, Dataflow et Dataprep

Dataproc prend en charge l'approvisionnement manuel des clusters, tandis que Dataflow prend en charge l'approvisionnement automatique des clusters. Dataprep permet de préparer et de nettoyer les données en vue d'une utilisation ultérieure.

Si les systèmes dépendent de Hadoop, il est judicieux de choisir Dataproc plutôt que Dataflow ou Dataprep. Dataproc a été créé comme un service d'extension pour Hadoop.

Si vous préférez une approche Dev-ops pratique, choisissez Dataproc. En comparaison, si vous préférez une approche sans serveur, choisissez Dataflow. Dataprep, quant à lui, est piloté par l'interface utilisateur.

Comme nous l'avons déjà vu, beaucoup préfèrent Dataflow à Dataproc et Dataprep. D'après les commentaires des utilisateurs de G2, beaucoup disent que Dataproc est plus facile à utiliser que Dataflow. En revanche, Dataprep est uniquement considéré comme un outil de traitement des données.

La collecte de données en temps réel avec les fonctionnalités d'intégration Hadoop et Spark est plus importante dans Dataproc. Le lac de données, la collecte de données, le nettoyage, le cloud et le traitement de la charge de travail sont très bien notés pour Dataflow. L'analyse visuelle et le traitement des données à l'aide de Dataprep sont considérés comme ses points forts.

En termes de portabilité, le flux de données fusionne les modèles de programmation et d'exécution. Il permet ainsi de paralléliser les données et est plus portable que Dataproc et Dataprep.

Similitudes entre Dataproc, Dataflow et Dataprep

En comparant Dataproc, Dataflow et Dataprep, on constate quelques similitudes :

• Il est évident que ces trois logiciels sont des produits de Google Cloud.
• Tous les prix se situent dans la même fourchette, c'est-à-dire que les nouveaux clients reçoivent 300 $ de crédits gratuits pour Dataproc, Dataflow ou Dataprep au cours des 90 premiers jours de leur essai.
• L'assistance pour les trois produits est identique.
• Tous ces produits sont classés dans la catégorie du traitement et de la distribution des Big Data.
  

Conclusion

Dans ce blog, nous avons fait la différence entre GCP Dataproc, Dataflow et Dataprep. Toutes ces solutions se valent en matière de traitement, de nettoyage, d'ETL et de distribution des données.

Ils répondent aux besoins individuels, c'est-à-dire que si vous dépendez des services Hadoop/Apache, il est clair que vous devriez choisir Dataproc.

Même si vous n'avez pas de dépendances Hadoop/Apache mais que vous souhaitez adopter une approche manuelle du traitement des big data, vous pouvez également choisir Dataproc.

Mais si l'on veut profiter des services haut de gamme de Google en matière de traitement et de distribution de données dans le nuage et que l'on ne souhaite pas entrer dans les détails, alors il faut opter pour Dataflow.

Si vous cherchez uniquement à trouver des anomalies ou des redondances dans les données, choisissez Dataprep. Il est également intégré à d'autres produits haut de gamme de Google Cloud.

Il faut comprendre ses propres besoins pour profiter des avantages de ces trois produits Google Cloud. Tous sont conçus pour répondre à des besoins spécifiques et sont faciles à utiliser pour les entreprises de toutes tailles.