20 février 2024

Rôle et compétences d’un Cloud Data Engineer

Le Cloud Data Engineer joue un rôle important dans la gestion des ressources Cloud de l’entreprise. Il met à disposition des données fiables pour la réalisation de prévisions ou d’analyses métiers. Il dispose d’une connaissance pointue sur les outils d’alimentation de données et met en place des mesures pour optimiser les performances des ressources Cloud.

Qu’est-ce qu’un Cloud Data Engineer et son importance dans l’ère du Cloud ?

Le Cloud Data Engineer est responsable de l’administration des applications et des données de l’entreprise dans le Cloud. Il assure des tâches techniques nécessaires à la planification, la migration ou la surveillance des systèmes Cloud de l’organisation.

Les missions du Cloud Data Engineer

L’ingénieur des données Cloud se charge de la migration des applications et des données de l’entreprise vers le Cloud. Il s’assure également du déploiement de nouvelles applications. Par ailleurs, il implémente et promeut les services Cloud dans toute l’organisation pour soutenir les applications en production.

Le Data Engineer est responsable de la maintenance et le support des applications Cloud. Il veille sur leur performance et prend des mesures nécessaires en cas de problème. Il conçoit aussi un plan de récupération pour assurer la continuité des services en cas d’indisponibilité du Cloud.

Pour optimiser les performances des systèmes, le Cloud Data Engineer automatise les services et les tâches clés. Il met en place des pipelines de données permettant aux Data Scientists et autres professionnels de l’IT d’accéder aux informations dont ils ont besoin.

L’importance accrue du Cloud Data Engineer dans l’entreprise

Les entreprises ont besoin de disposer rapidement de données fiables pour réaliser des analyses pertinentes et optimiser leurs performances. Avec la croissance exponentielle des informations brutes à traiter, la migration des applications et services vers le Cloud est devenue incontournable. Pour rester compétitives, les organisations ont alors besoin d’un expert en ingénierie de données.

Le Cloud Data Engineer aide les entreprises à migrer et développer leur système Cloud. Spécialiste en Data Engineering, l’ingénieur des données conseille les entreprises dans le choix des infrastructures. Ses connaissances en matière de Data Pipelines lui permettent de tirer profit des performances de ces plateformes.

Quelles sont les compétences et connaissances requises pour devenir un Cloud Data Engineer ?

Pour prétendre au poste de Cloud Data Engineer, le candidat doit posséder une bonne connaissance sur les principaux fournisseurs Cloud comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou encore Google Cloud Platform. Outre des compétences en base de données, le Data Engineer maîtrise également les langages de programmation comme SQL, Python ou Java. Il peut créer des pipelines de données fiables et mettre en place des modèles de Machine Learning.

Le Data Engineer a en général suivi une formation supérieure en école d’ingénieur et dispose d’un master spécialisé en intelligence artificielle, Big Data ou Data Science. Il peut compléter ses connaissances en intégrant un des programmes de certification sur l’ingénierie de données comme Cloud Developer ou SysOps Engineer. Ceci permet de rendre son profil plus attractif.

Collecte, intégration et transformation des données dans le Cloud

Le peuplement des données pour le Cloud se fait en trois étapes : la collecte, l’intégration et la transformation. De nombreux outils sont utilisés par le Data Engineer pour mettre en œuvre ce processus. Vous trouverez ci-dessous trois méthodes pour alimenter vos applications en données.

Les étapes d’une migration de données

Vous avez besoin d’alimenter en données une application ou un Data Warehouse comme Google BigQuery ? Cette opération se fait en trois étapes. Elles permettent de fournir des informations cohérentes et fiables pour une analyse de données juste.

1. La collecte de données est la première étape du processus. Elle consiste à identifier les informations pertinentes de plusieurs sources et à les extraire pour réaliser une analyse de données ou alimenter d’autres applications.
2. Les informations collectées sont ensuite intégrées dans l’emplacement de stockage. Il peut s’agir d’un Data Warehouse ou d’une application Cloud.
3. Les informations intégrées vont maintenant être transformées pour devenir cohérentes et fiables. Les opérations réalisées consistent à vérifier, enrichir, corriger les erreurs ou supprimer les doublons.

Quels outils utiliser pour la migration des données ?

Les phases de collecte, transformation et intégration de données peuvent être longues et fastidieuses. Des outils existent permettant d’automatiser le processus et d’éviter les erreurs. Vous trouverez ci-dessous trois méthodes pour alimenter les plateformes en données.

L’ingestion des données en continu

L’ingestion des données désigne la collecte d’informations à partir de différentes sources et leur transfert vers un site de stockage où elles seront stockées et analysées. Cette méthode permet de rassembler dans un même emplacement des informations hébergées dans des bases de données qui ne communiquent pas entre elles.

L’ingestion en temps réel ou en flux permet aux organisations de disposer d’informations à jour. L’ingestion par lots ou batch fournit de la data à intervalles réguliers. Quant aux architectures Big Data Lambda et Kappa, elles combinent les caractéristiques des deux types d’ingestion décrits ci-dessus.

L’ETL

Les outils ETL sont utilisés pour extraire la data de différentes sources, puis les transformer et intégrer dans un Data Warehouse tel que Apache Hive ou une application Cloud destinée aux analyses métiers. L’introduction de règles de gestion permet de nettoyer les informations brutes et de les préparer pour le stockage ou le Machine Learning.

L’orchestration de flux de données

L’orchestration de flux de données est un processus permettant de collecter, transformer, intégrer et gérer de façon efficace des informations en provenance de multiples sources. Avec des objectifs clairement définis, l’orchestration des flux fournit aux entreprises des éléments d’analyse précis concernant leur secteur d’activité. Ils sécurisent les prises de décision, offrent une meilleure expérience client et procurent un avantage sur la concurrence.

L’orchestration est souvent confondue avec l’automatisation. Cette dernière concerne une tâche unique. Quant à l’orchestration, elle est utilisée pour automatiser un processus composé de nombreuses étapes exécutées dans des applications ou serveurs différents. Vous pouvez ainsi optimiser des processus informatiques et déployer plus rapidement des applications Cloud.

Comment optimiser les performances des systèmes de données dans le Cloud ?

Le nombre d’utilisateurs d’une application et la quantité d’informations stockée augmentent au fil du temps. Ils peuvent dégrader les performances de l’outil. Pour éviter le ralentissement du système et maintenir un délai de réponse acceptable pour les utilisateurs, des mesures techniques doivent être mises en place.

Le partitionnement des données

La première mesure permet de contourner le nombre limité d’informations que peut traiter un serveur. Il consiste à partitionner les informations et à les stocker sur plusieurs machines. Avec cette solution, chaque serveur prendra en charge une partie de la data et pourra ainsi optimiser le temps de traitement.

Le partitionnement améliore le temps de réponse et favorise la satisfaction des utilisateurs. Il permet également d’éviter la panne totale du service puisque les informations sont distribuées sur plusieurs ordinateurs. Et enfin, le partitionnement apporte plus de souplesse dans la maintenance des serveurs. En effet, il est possible d’ajouter une machine sans arrêter l’application.

La mise en cache

La mise en cache consiste à copier, de façon provisoire, une partie des informations dans une couche de stockage à grande vitesse dans le but d’y accéder plus rapidement. Elle présente plusieurs avantages pour le système d’information et les utilisateurs :

• élimination des hotspots de base de données ;
• limitation des plantages pendant les pics d’utilisation ;
• diminution des latences ;
• réduction des coûts de base de données ;
• amélioration des performances d’une application.

La distribution des charges de travail

Une autre manière d’optimiser les performances du traitement des données consiste à mettre en place une distribution efficace des charges de travail. Elle permet de tirer profit de toutes les ressources informatiques. Une distribution optimale des charges de travail limite les risques d’arrêt du système et génère une économie sur les coûts de fonctionnement des centres de données. Elle permet également de prendre en charge les fluctuations des besoins en ressources.

L’utilisation efficace des ressources Cloud

Pour assurer le bon fonctionnement de l’environnement Cloud, la mise en place d’une gestion Cloud efficace est nécessaire. Elle consiste à concevoir des stratégies et processus pour contrôler efficacement les ressources et applications Cloud.

Les coûts d’utilisation doivent par ailleurs être examinés en permanence pour éviter les dérives. Avec l’automatisation et l’orchestration d’une partie de l’administration des ressources, vous pouvez réduire la charge opérationnelle et obtenir une meilleure vision du fonctionnement du système Cloud.

Le Cloud Data Engineer fait partie des métiers incontournables dans les entreprises. Ses compétences en ingénierie de la data et ses connaissances approfondies des outils de traitement d’informations permettent de fournir des données fiables et pertinentes aux utilisateurs.

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