1.36 Azure Data Lake

Présentation de la technologie

Azure Data Lake est une solution de stockage et d’analyse de données dans le cloud, conçue pour gérer de grandes quantités de données, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Azure Data Lake permet aux entreprises de stocker, d’analyser et de traiter des données à grande échelle, facilitant ainsi les projets d’analyse avancée, d’apprentissage automatique et de big data. Il se compose principalement de deux services : Azure Data Lake Storage (ADLS) et Azure Data Lake Analytics.

 Principaux avantages :

• Évolutivité : Capacité à gérer des pétaoctets de données sans compromettre les performances.
• Flexibilité : Supporte divers formats de données, y compris JSON, CSV, Parquet et Avro.
• Intégration : Fonctionne bien avec d’autres services Azure tels qu’Azure Databricks, Azure Synapse Analytics et Azure Machine Learning.
• Sécurité : Chiffrement des données au repos et en transit, avec des contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC).
• Optimisation des coûts : Stockage à faible coût avec des options de tarification flexibles.

 Cas d’utilisation :

1. Stockage et analyse des données IoT.
2. Gestion des données pour les applications d’intelligence artificielle.
3. Intégration des données provenant de diverses sources pour l’analyse.
4. Création d’entrepôts de données à partir de sources variées.

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 Mise en place technique

 Étape 1 : Créer un compte Azure Data Lake Storage

 Via le portail Azure :

1. Connectez-vous au portail Azure.
2. Recherchez « Storage accounts » dans la barre de recherche.
3. Cliquez sur « Créer ».
4. Remplissez les informations nécessaires :

•    Nom du compte : Un nom unique pour votre compte (ex. mystorageaccount).
•    Type de performance : Standard ou Premium selon vos besoins.
•    Type de redondance : Choisissez entre LRS, GRS, RA-GRS, etc.
•     Options de stockage : Assurez-vous que « Azure Data Lake Storage Gen2 » est activé.

5. Cliquez sur « Vérifier + créer », puis sur « Créer ».

 Via Azure CLI :

bash

az storage account create \

  -name mystorageaccount \

  -resource-group my-resource-group \

  -location eastus \

  -sku Standard_LRS \

  -hierarchical-namespace true

 Étape 2 : Configurer le stockage

1. Accédez à votre compte de stockage créé.
2. Dans le menu latéral, sélectionnez « Containers » pour créer un conteneur où vous stockerez vos données.
3. Cliquez sur « + Container » pour ajouter un nouveau conteneur :

•    Nom du conteneur : Donnez un nom (ex. mycontainer).
•    Niveau d’accès public : Choisissez entre privé ou public selon vos besoins.

 Exemple via Azure CLI :

bash

az storage container create \

  -name mycontainer \

  -account-name mystorageaccount

 Étape 3 : Charger des données dans le Data Lake

1. Utilisez le portail Azure pour télécharger des fichiers directement dans votre conteneur.
2. Vous pouvez également utiliser AzCopy pour transférer des fichiers en masse depuis votre machine locale :

bash

azcopy copy ‘local-file-path’ ‘https://mystorageaccount.blob.core.windows.net/mycontainer?SAS-token’

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 Exploitation technique courante

 Surveillance et gestion

1. Accédez à votre compte de stockage dans le portail Azure.
2. Sous « Monitoring », consultez les métriques pour suivre l’utilisation du stockage et les performances.

 Gestion des accès

1. Configurez les autorisations d’accès via le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) dans le portail Azure.
2. Activez l’accès basé sur les identités gérées pour sécuriser l’accès aux ressources.

 Optimisation des performances

1. Utilisez la hiérarchisation du stockage pour classer vos données selon leur fréquence d’accès.
2. Activez l’indexation automatique pour améliorer les performances des requêtes.

 Intégration avec d’autres services Azure

1. Utilisez Azure Data Factory pour déplacer et transformer des données vers et depuis votre Data Lake.
2. Intégrez avec Azure Databricks ou HDInsight pour effectuer des analyses avancées sur vos données.

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 Bonnes pratiques

1. Structuration avec des tags :

•    Appliquez des balises (tags) aux ressources pour organiser et suivre les coûts par projet ou équipe.

2. Sécurisation renforcée :

•    Utilisez Azure Key Vault pour gérer les secrets utilisés dans vos applications qui accèdent au Data Lake.

3. Surveillance proactive :

•    Configurez des alertes via Azure Monitor pour détecter tout comportement anormal ou utilisation excessive.

4. Tests réguliers :

•    Testez régulièrement vos processus d’ingestion et d’analyse pour vous assurer qu’ils fonctionnent comme prévu.

5. Documentation claire :

•    Maintenez une documentation détaillée sur vos configurations et processus liés à l’utilisation d’Azure Data Lake.

En suivant ces étapes et bonnes pratiques, vous serez capable d’exploiter pleinement Azure Data Lake pour stocker, gérer et analyser efficacement vos données dans le cloud tout en garantissant une gestion optimisée et sécurisée dans votre environnement cloud Azure.