Les pipelines de données sont des séquences de processus conçus pour extraire, transformer et charger (ETL) des données de manière efficace et systématique. Voici une description des pipelines de données sur AWS, Microsoft Azure et GCP :
- AWS (Amazon Web Services) :
- Amazon EMR : Fournit un framework Hadoop et Spark entièrement géré pour le traitement de grands ensembles de données.
- Amazon Kinesis : Utilisé pour le streaming de données en temps réel et l’analyse¹.
- Amazon Redshift : Entrepôt de données entièrement géré pouvant évoluer jusqu’à des pétaoctets de données.
- AWS Glue : Service ETL entièrement géré qui peut transformer et déplacer des données entre diverses sources.
- Microsoft Azure :
- Azure HDInsight : Offre un framework Hadoop et Spark entièrement géré pour le traitement de grands ensembles de données.
- Azure Stream Analytics : Utilisé pour le streaming de données en temps réel et l’analyse.
- Azure Synapse Analytics : Entrepôt de données entièrement géré pouvant évoluer jusqu’à des pétaoctets de données.
- Azure Data Factory : Service ETL entièrement géré qui peut transformer et déplacer des données entre diverses sources.
- GCP (Google Cloud Platform) :
- Cloud Dataproc : Livre un framework Hadoop et Spark entièrement géré pour le traitement de grands ensembles de données.
- Cloud Dataflow : Utilisé pour le streaming de données en temps réel et l’analyse¹.
- BigQuery : Entrepôt de données entièrement géré pouvant évoluer jusqu’à des pétaoctets de données¹.
- Cloud Composer : Service ETL entièrement géré utilisé pour transformer et déplacer des données entre diverses sources.
Chaque plateforme offre des services pour le traitement de données en temps réel et l’analyse, avec des forces et des faiblesses spécifiques adaptées à différents besoins organisationnels³. Ces outils permettent aux organisations de gérer leur infrastructure de données de manière plus efficace et de se concentrer sur l’extraction d’insights précieux à partir de leurs données.