Chaîne de traitement de données industriel automatisée pour la soumission et la supervision des tâches Spark Batch
Contexte
Une société leader dans le domaine des moteurs de recherche B2B souffrait des flux de traitement de données inefficaces, ce qui entravait sa capacité à fournir des résultats de recherche précis et en temps voulu. La gestion manuelle des lots Spark entraînait des retards, des erreurs et un manque d'efficacité des ressources, ce qui avait un impact sur la compétitivité de l'entreprise sur un marché numérique en constante évolution.
Objectif
Concevoir et mettre en œuvre une chaîne de traitement de données industriel automatisée pour la soumission et la supervision des travaux par lots de Spark, en améliorant les capacités de traitement des données, en améliorant l'efficacité de la gestion des travaux, et en assurant un suivi et une analyse en temps réel pour maintenir la position de leader du client sur le marché.
Méthodologie
Pour y parvenir, nous avons mis en place un processus robuste et innovant, en nous appuyant sur les technologies de pointe et les meilleures pratiques en matière de traitement des données massives (big data) :
Conception de l'architecture : Développement d'une architecture évolutive pour traiter des données à grande échelle.
Intégration des outils : Intégration transparente d'une pile technologique comprenant Hadoop, Spark, Livy, Airflow, Elasticsearch et Kibana, créant uune chaîne de traitement de données efficace.
Gestion des tâches : Utilisation d'Apache Spark pour le traitement des données, de Livy pour la gestion des soumissions de tâches Spark et d'Apache Airflow pour l'orchestration et l'automatisation de la programmation et de l'exécution des tâches.
Traitement et stockage des données : Utilisation de Hadoop pour le stockage et le traitement distribués, avec Elasticsearch pour le stockage des données traitées et pour permettre une recherche rapide et évolutive.
Surveillance et visualisation : Mise en œuvre de Kibana avec Elasticsearch pour la surveillance, la visualisation et l'alerte en temps réel afin d'assurer une gestion proactive.
Tout au long de la mise en œuvre, nous avons surmonté des difficultés tels que l'intégration de diverses technologies et l'optimisation de l'allocation des ressources en affinant continuellement nos scripts d'automatisation et en procédant à un réglage rigoureux des performances afin d'optimiser les temps d'exécution des tâches et l'utilisation des ressources.
Résultats
Gestion automatisée des tâches : Automatisation complète de la soumission et de la supervision des travaux par lots de Spark, réduisant les interventions manuelles de 95 % et éliminant pratiquement les erreurs humaines dans la gestion des travaux.
Efficacité accrue : Amélioration de l'efficacité du traitement des données, les travaux par lots étant désormais exécutés 30 % plus rapidement en moyenne, ce qui permet d'améliorer la rapidité des mises à jour des résultats de recherche.
Surveillance en temps réel : Visibilité en temps réel des performances professionnelles et des données grâce aux tableaux de bord Kibana, permettant une résolution proactive des problèmes et une prise de décision éclairée.
Solution évolutive : Développement d'une solution évolutive capable de gérer une augmentation de 200 % du volume de données sans modification importante de l'infrastructure, afin de soutenir la trajectoire de croissance du client.
Perspectives
Notre chaîne de traitement de données industriel automatisée pour les travaux par lots Spark a révolutionné les capacités de traitement data du client. Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur des données en temps réel, notre solution répond au besoin critique de chaînes de traitement de données efficaces, évolutifs et automatisées. En s'associant avec nous, les entreprises peuvent transformer leurs opérations de données et acquérir un avantage concurrentiel dans un paysage numérique en constante évolution.
