Architecture Lakehouse : Le meilleur des deux mondes
Pendant des années, les organisations ont dû choisir entre Data Lake (flexible mais chaotique) et Data Warehouse (structuré mais rigide). L'architecture Lakehouse réconcilie ces deux mondes en combinant la flexibilité du stockage objet avec les garanties transactionnelles des bases de données.
Les limites des architectures traditionnelles
Le Data Lake : liberté et chaos
Le Data Lake promettait de stocker toutes vos données à moindre coût sur du stockage objet (S3, ADLS, GCS). La réalité ? Des "data swamps" où personne ne sait ce qui existe, des fichiers corrompus, aucune garantie de qualité, et des performances désastreuses pour les requêtes analytiques. Le schéma on-read s'est souvent transformé en "schéma never".
Le Data Warehouse : structure et rigidité
Les Data Warehouses comme Snowflake, BigQuery ou Redshift offrent d'excellentes performances et des garanties ACID. Mais ils imposent un schéma strict, coûtent cher à l'échelle, et ne sont pas adaptés aux workloads de data science (ML, streaming, données non structurées). Vous finissez souvent avec un Data Lake ET un Data Warehouse, avec tous les problèmes de synchronisation que cela implique.
L'architecture Lakehouse : la convergence
Le Lakehouse conserve le stockage objet économique du Data Lake mais ajoute une couche de métadonnées qui apporte les fonctionnalités du Data Warehouse : transactions ACID, schéma enforcement, time travel, indexation. Vous obtenez le meilleur des deux mondes sur une seule plateforme.
Les technologies clés
Delta Lake
Créé par Databricks et maintenant open source, Delta Lake ajoute une couche transactionnelle au-dessus de Parquet. Il gère un transaction log qui permet les opérations ACID, le versioning des données (time travel), et l'optimisation automatique des fichiers. C'est aujourd'hui le format le plus mature pour le Lakehouse.
Apache Iceberg
Développé par Netflix et Apache, Iceberg est un format de table ouvert qui offre des fonctionnalités similaires à Delta Lake. Son atout : une meilleure interopérabilité entre moteurs (Spark, Trino, Flink, Dremio). Il gagne rapidement en adoption, notamment chez les organisations qui veulent éviter le lock-in.
Apache Hudi
Créé par Uber, Hudi excelle dans les scénarios d'ingestion incrémentale et de CDC (Change Data Capture). Il est particulièrement adapté aux cas d'usage où vous devez synchroniser des bases de données transactionnelles vers votre Lakehouse en quasi temps réel.
Les avantages concrets
Une seule copie des données
Plus besoin de dupliquer les données entre le Lake et le Warehouse. Vos data engineers, data analysts et data scientists travaillent sur les mêmes tables, avec les mêmes garanties de fraîcheur et de qualité.
Coûts maîtrisés
Le stockage objet reste 10 à 100 fois moins cher que le stockage des Data Warehouses. Vous payez le compute uniquement quand vous en avez besoin, avec la possibilité de choisir différents moteurs selon les workloads.
Flexibilité pour le ML
Les data scientists peuvent accéder directement aux données en Parquet/Delta depuis leurs notebooks, entraîner des modèles sur des datasets massifs, et versionner leurs features. Le Lakehouse est naturellement adapté aux workloads de machine learning.
Comment migrer vers un Lakehouse ?
La migration peut être progressive. Commencez par convertir vos tables les plus utilisées en format Delta ou Iceberg. Mettez en place des pipelines de qualité avec des expectations. Puis migrez progressivement vos workloads BI vers le Lakehouse. L'ancien Data Warehouse peut rester en place pendant la transition pour les cas d'usage critiques.
Conclusion
L'architecture Lakehouse représente l'évolution naturelle des plateformes data. Elle simplifie l'architecture, réduit les coûts et unifie les workloads analytiques et ML. Si vous construisez une nouvelle plateforme data ou si vous souffrez des limitations de votre architecture actuelle, le Lakehouse mérite sérieusement votre attention.