Snowflake Data Cloud offre de nombreux avantages pour le développement DevOps des applications data. Découvrez comment cet outil permet de surmonter les principales difficultés liées à ce type de projet !
Le DevOps offre de nombreux avantages pour le développement. En réunissant les équipes de développement et d'exploitation, cette approche permet de livrer les logiciels plus rapidement et d'accroître leur qualité.
Toutefois, lorsqu'il est nécessaire d'intégrer une plateforme de données à leurs applications, de nombreuses équipes DevOps rencontrent des difficultés. Afin de leur porter secours, Snowflake a créé le Data Cloud.
Devops et applications Data : quels sont les défis ?
Les applications data sont de plus en plus utilisées en entreprise, car elles permettent d'analyser les performances à partir de KPI et autres métriques pertinentes.
Cependant, les développeurs de telles applications peuvent être mis à l'épreuve au moment d'adopter la méthode DevOps. Ces défis à relever sont liés à l'intégration de données, et à la gestion des changements de bases de données : deux étapes incontournables.
Tout d'abord, la mise en place d'environnements de calcul ACID basés SQL requiert la procuration, la création et la gestion de ressources cloud à chaque étape du pipeline. Il est essentiel de pouvoir créer des environnements isolés très rapidement.
Les changements de schémas liés à l'ajout de nouvelles fonctionnalités peuvent aussi poser problème. Ils exigent une coordination des changements de code entre les développeurs chargés de modifier le schéma de base de données.
Par ailleurs, ces changements de fonctionnalités doivent être testés avant validation. Et les tests requièrent des données de production, car les données de test ne suffisent pas même si le schéma est le même dans les environnements de pré-production et de production. Le seeding de ces données peut s'avérer coûteux et chronophage.
De même, la gestion, la procuration et la configuration des environnements de pré-production sont onéreuses. C'est pourquoi de nombreuses équipes se contentent d'environnement de préproduction de taille réduite, quitte à ralentir les cycles de développement.
Enfin, les développeurs doivent effectuer des sauvegardes backup avant chaque relaxe de changement. En cas d'échec, ceci permet de restaurer les données. Or, ces opérations s'avèrent chères et fastidieuses. C'est tout particulièrement le cas pour un large volume de données.
Ces difficultés peuvent tout simplement réduire à néant les avantages apportés par le DevOps. C'est la raison pour laquelle il est essentiel d'y remédier.
Snowflake Data Cloud : La solution Devops d’applications Data
Le Snowflake Data Cloud permet de surmonter tous les principaux obstacles liés au DevOps pour les applications data à grande échelle. Il s'agit donc d'une solution idéale pour les équipes construisant ce type de produit.
En premier lieu, les développeurs peuvent configurer autant d'environnements isolés ACID basés sur SQL que nécessaire. Une requête SQL standard permet de créer de nouveaux environnements en quelques secondes, ou de les supprimer après les tests.
Pour éviter les contraintes liées aux changements de schémas fréquents, Snowflake utilise un type de données propriétaire : VARIANT. Ceci permet la prise en charge du format JSON et autres types de données semi-structurées, sans avoir à définir le schéma au préalable.
Dès qu'elles sont chargées, les données semi-structurées peuvent être interrogées avec SQL. Il est même possible de les combiner avec des données structurées !
Les pipelines de données sont grandement simplifiés puisqu'il n'est plus nécessaire de modifier le code, ni de le tester à chaque ajout de paramètres. En outre, l'usage de colonnes VARIANT évite d'avoir à stocker les données en JSON et d'appliquer un schéma à chaque requête.
Concernant le seeding de données de production dans les environnements de pré-production, Snowflake offre deux options. La première est le Secure Data Sharing (partage de données sécurisé), utilisé quand les environnements sont sur des comptes Snowflake séparés.
Elle offre un accès aux données live depuis un compte « fournisseur », vers un ou plusieurs comptes « consommateur ». On adopte généralement cette approche pour partager les données avec des partenaires, ou avec d'autres départements de l'entreprise.
La seconde méthode est le clonage « zéro-copie » utilisé lorsque les environnements sont sur le même compte. Elle consiste à créer une copie de données live instantanément dans les métadonnées, sans avoir besoin de dupliquer ou de déplacer les données. Ceci permet de réduire les coûts de stockage et de gagner du temps.
Face aux difficultés du scaling d'environnements, Snowflake propose une structure de paiement par seconde. Les utilisateurs payent uniquement pour le temps requis pour exécuter un job, quelle que soit la taille du cluster. Ainsi, les équipes DevOps peuvent étendre brièvement leur environnement de production pour exécuter un lourd processus et le réduire à nouveau directement.
Enfin, l'outil Time Travel simplifie les « rollbacks » (retours en arrière) nécessaires en cas d'erreurs dans le processus CI/CD de mises à jour automatiques. Il permet de restaurer très facilement les objets modifiés ou supprimés, notamment les tableaux, schémas et bases de données.
Quels sont les avantages de Snowflake pour le Devops ?
Au-delà de ses points forts pour le DevOps d'applications Data, Snowflake se place de manière générale parmi les meilleurs outils DevOps grâce à plusieurs fonctionnalités.
Tout d'abord, cette plateforme prend en charge la plupart des langages de programmation populaires dont ANSI SQL, Python, Node.js, Go, .NET et Java. Les développeurs peuvent donc coder dans leur langage favori, et continuer à utiliser leurs outils existants.
Autre avantage : en tant que service cloud, Snowflake automatise de nombreuses tâches de maintenance traditionnelles des équipes DevOps. Il n'est plus nécessaire de gérer l'infrastructure, d'installer les patch, ou d'effectuer des sauvegardes backup.
Les mises à jour de logiciel sont déployées automatiquement, assurant que tous les environnements exécutent la dernière version en date. De plus, des fonctionnalités natives garantissent la sécurité et la disponibilité.
Enfin, Snowflake propose l'intégration en temps réel avec des services externes. La fonctionnalité External Functions permet aux développeurs d'appeler des services tiers stockés et exécutés en dehors de la plateforme. Ceci simplifie les processus DevOps, en réduisant le nombre d'outils utilisés et les étapes à compléter.
La plateforme Snowflake permet aux développeurs de construire des applications intensives en données sans limites de performances, de concurrence ou d'échelle. L'architecture de données partagée multi-cluster s'étend horizontalement et verticalement à la demande, offrant des temps de réaction rapides quelle que soit la charge.
Conclusion : Snowflake, une plateforme DevOps incontournable
Depuis son lancement en 2014, Snowflake s'est rapidement imposé parmi les meilleures solutions de Data Warehouse sur le cloud et comme outil phare du DevOps. Grâce à ses fonctionnalités d'automatisation, de scaling et de restauration et à sa compatibilité avec de nombreux langages de programmation, cette plateforme simplifie les processus.
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