Définition d’un pipeline informatique

Un pipeline informatique peut se définir de différentes façons. Par exemple un pipeline CI/CD correspond à une série d’étapes qui devront impérativement être réalisées dans le but de livrer une nouvelle version d’un logiciel. On parle alors de pipelines d’intégration ou CI et de pipelines de distribution continues à savoir CD.

Le principe de fonctionnement se base sur l’automatisation et la surveillance dans le but d’améliorer considérablement le processus de développement des applications. Cela s’opère essentiellement au niveau des phases d’intégration, mais également au cours des phases de tests pour faciliter la distribution et le déploiement.

Bien évidemment, ces différentes étapes peuvent parfaitement être réalisées de façon manuelle. Mais le recours à l’automatisation reste bien évidemment le premier intérêt palpable.

Mais il y a également le pipeline de données pouvant être comparé à un véritable pipeline permettant la circulation des données. Cette intégration est absolument essentielle pour toutes les entreprises modernes souhaitant bénéficier d’un véritable avantage concurrentiel.

Les éléments essentiels constituant un pipeline informatique

Un pipeline informatique se décompose en différentes étapes qui devront alors être vues comme des sous-ensembles distincts. Ce sont des tâches regroupées plus couramment appelées phase de pipelines. Parmi ces phases les plus couramment utilisées, vous retrouvez :

• La phase de création correspondant à la compilation de l’application.
• La phase de test qui comme son nom l’indique est nécessaire pour tester le code en se basant sur l’automatisation. De cette manière, les développeurs gagnent énormément de temps.
• La phase de lancement permettant la distribution de l’application.
• Vient ensuite la phase de déploiement permettant de valider le code en production.
• Enfin les étapes de conformité et elles devront être systématiquement ajustées par rapport aux besoins de l’entreprise.

Sachez cependant que les différentes phases de pipelines évoquées précédemment n’ont été fournies qu’à titre indicatif. C’est une liste exhaustive correspondant à des exemples de phases les plus couramment employées. Le plus important repose sur l’adaptation du pipeline informatique par rapport aux différentes contraintes de l’entreprise.

Les pipelines CI/CD et les conteneurs

Les systèmes Ci/CD fréquemment déployés sont également développés pour les pipelines informatiques, capables d’utiliser des machines virtuelles. Dans ce contexte, le développement d’applications cloud native est assurément une excellente solution, car elle présente de nombreux avantages pour les pipelines.

Par exemple, il est possible pour les développeurs d’avoir recours à Tekton, un projet open source permettant la création des pipelines de distribution Kubernetes. Ces derniers ont pour objectif de contrôler le cycle de vie des microservices. La particularité repose sur l’absence de sollicitation des équipes centrales pour la maintenance d’un serveur ainsi que leur gestion, mais également d’une configuration d’intégration.

Comprendre les avantages d’un pipeline informatique

La rapidité de développement

Tout d’abord, le pipeline informatique permet un développement plus réactif. C’est un constat, de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés de lenteur concernant un développement traditionnel d’application. Or, le respect des délais est un enjeu majeur. Avec le pipeline informatique, les développeurs définissent les axes principaux et bien évidemment leur priorité. Il s’agit de répondre à un besoin organisationnel de façon efficiente. Bien évidemment, pour que le résultat soit probant, il faudra impérativement favoriser la communication avec les dirigeants.

De cette manière, les domaines de prédilection seront privilégiés et les développeurs vont alors se concentrer sur les aspects essentiels et non uniquement sur les aspects techniques.

L’amélioration de la qualité du code

Les petites modifications s’effectuent avec un code minimaliste et il sera possible de vérifier la qualité des modifications avant même que le code soit utilisé dans un environnement complet. Dans le processus DevOps, les développeurs auront beaucoup plus de facilité à identifier les problèmes et bien évidemment à les résoudre à un stade plus avancé. Néanmoins, la qualité du code reste une donnée particulièrement importante et en aucun cas le CI/CD ne doit être assimilé à la réalisation d’économies au détriment de la rapidité.

La particularité des cycles de tests

Avec des volumes de codes moins importants et moins complexes, la vérification est alors plus rapide pour les développeurs. Cela se traduit par une réduction des tests de fonctionnalités. Par ailleurs, l’étape n’est plus aussi stricte même s’il est toujours nécessaire de maintenir des garde-fous. Il ne s’agit pas de faire l’impasse sur la sécurité, bien au contraire. Les nouvelles fonctionnalités mises en place par la communauté de développeurs s’intègrent beaucoup plus facilement dans l’environnement opérationnel et il s’agit d’une véritable opposition vis-à-vis des rétro tests complets. Attention à ne pas confondre ce processus avec une diminution des tests, mais il faut voir le pipeline informatique comme une approche différente nécessitant moins d’interactions sur les éléments qui n’ont pas besoin d’être modifiés.

Un meilleur suivi dans l’environnement opérationnel

Au cours du déploiement, il n’est absolument pas rare qu’un problème survienne. Cependant, son identification reste beaucoup plus facile lorsque la cause profonde s’explique uniquement par un ou deux changements. Mais pour parvenir à un tel résultat, il est absolument indispensable d’utiliser des outils appropriés, garantissant un meilleur suivi.

Lorsqu’une position antérieure doit être adoptée par la plate-forme, moins d’efforts seront fournis par les développeurs lorsqu’il s’agit de petites modifications. Mais une fois de plus, il est nécessaire d’utiliser les bons instruments et notamment un outil d’orchestration.

Zoom sur le pipeline des données

Actuellement, le volume de données ne cesse de croître à un rythme effréné. Afin de répondre rapidement aux exigences et libérer la puissance de leurs données, les entreprises ont alors recours à des pipelines de données. Selon une étude menée par IDC, 88 à 97 % des données mondiales ne seront alors plus stockées à l’horizon 2025. Dans seulement quelques années, la majorité des données sera alors collectée puis analysée dans une mémoire en temps réel.

En effet, l’accélération du traitement des données est de plus en plus courte, permettant d’avoir une véritable qualité en sortie et c’est aujourd’hui une préoccupation majeure pour de nombreux dirigeants. Cependant, on trouve de nombreuses données erronées, incorrectes, obsolètes ou incomplètes. Dans un monde où la donnée occupe une place prépondérante, il n’est pas concevable de passer plusieurs heures sur des outils annexes afin de corriger les problèmes.

Les exigences de productivité sont une réalité pour les entreprises qui n’arrivent pas à endiguer leurs flots. Alors pour l’exploitation des données et face à la pénurie des data scientists, il est absolument essentiel pour l’entreprise de se baser sur des pipelines de données intuitifs afin d’exploiter plus rapidement les données.

Enfin, notons que bon nombre d’organisations sont malheureusement ralenties à cause d’une infrastructure rigide et ancienne. Mais c’est également le même constat concernant les processus et les compétences en interne. Or, les volumes de données sont en augmentation constante et subissent de profondes évolutions. Pour éviter de rencontrer des difficultés à suivre ses innovations, l’entreprise adopte des pipelines de données évolutifs permettant une meilleure adaptabilité aux exigences du moment.

Comprendre le fonctionnement des données dans le pipeline

Une entreprise type dispose non pas d’une seule application, mais plutôt de plusieurs milliers. C’est également le même constat concernant les bases de données ainsi que les différentes sources d’information comme les journaux d’appel ou encore les tableurs Excel. Cependant, ces différentes informations devront être partagées entre les différentes sources de données. Avec l’essor de nouvelles innovations technologiques comme le Big Data et le cloud, les données sont aujourd’hui beaucoup plus complexes.

L’ensemble des données brutes est alors ingéré par un pipeline de données qui exécute une série d’actions. Cette intégration s’effectue depuis n’importe quelle source dans le but de les transformer rapidement et de rendre les données exploitables pour les personnes concernées.

Comprendre le trajet dans le pipeline de données

Le pipeline de données regroupe l’intégralité du trajet des données au sein d’une entreprise. 3 phases sont alors distinctes permettant de modifier les données jusqu’à obtenir satisfaction.

• La première phase s’attarde sur l’extraction ou la collecte des données brutes. Cette action peut se faire depuis un nombre infini de sources, car les données sont présentes avec différents formats. Par exemple des chemins de fichiers HDFS, des files d’attente JMS ou encore de sujets Kafka. Au cours de cette première phase, les données ne bénéficient pas d’une structuration ni d’une classification. Elles sont ingérées de façon brute et donc elles n’ont pour le moment aucun sens.
• La deuxième phase concerne la gouvernance des données. Une fois que les données ont pu être récupérées, une certaine discipline doit être appliquée pour commencer à les organiser à leur propre échelle. C’est ce qu’on appelle la gouvernance des données. Vis-à-vis du contexte de l’entreprise, les données brutes sont alors contextualisées, tout en s’assurant de leur sécurité et de leur qualité. Suite à cela, elles sont ensuite organisées pour qu’elles puissent être consommées massivement.
• La troisième phase s’attarde sur la transformation des données permettant alors de convertir ces informations dans des formats de reporting. Lorsque des données invalides ou superflues sont alors détectées, elles sont automatiquement éliminées. Pour les données restantes, elles sont ensuite enrichies grâce à un règlement défini en amont et bien évidemment en répondant parfaitement aux besoins de l’entreprise. Au cours de cette étape, l’accessibilité et la qualité des données sont alors garanties par la normalisation, le dédoublonnage, la vérification, le classement et le partage des données.

Zoom sur les normes assurant l’accessibilité la qualité des données

La normalisation permet de définir les données importantes, mais également leur formatage et leur stockage.

Concernant le dédoublonnage, cette opération supprime les données redondantes ou force leur exclusion. C’est au gestionnaire de données de prendre la décision concernant les informations en double.

La phase de vérification permet de vérifier automatiquement les données afin de supprimer celles qui ne sont pas utilisables ou bien de détecter certaines anomalies dans le système, les données et les applications.

Le classement assure l’optimisation de l’efficacité grâce au regroupement et au stockage d’éléments comme des données multimédias, audios ou encore brutes. Concernant la catégorisation de chaque objet, elle sera directement dépendante des règles de transformation définies. Ainsi, la masse de matériaux inutilisables devient des données de qualité.

Enfin, le partage des données, elles peuvent être utilisées dans une application endpoint ou dans un entrepôt de donné cloud.

Lorsque l’on parle d’intégration de traitement de données, le temps est une donnée particulièrement importante. Cependant, c’est un luxe pour de nombreuses entreprises qui ont besoin d’informations exploitables rapidement. C’est exactement dans ce but que le pipeline informatique a été développé pour obtenir des informations exploitables, presque en temps réel.

Le développement d’un pipeline de données doit se faire sur une base d’un processus reproductible gérant les tâches en streaming ou en lots. Bien évidemment, la compatibilité du pipeline avec une plate-forme de Big Data ou le cloud reste également une nécessité.

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