Bases de données distribuées : Quand et pourquoi les utiliser

1. Introduction aux bases de données distribuées

1.1 Définition et principes

Une base de données distribuée est une base de données dont les éléments de données sont répartis sur plusieurs sites, régions ou même différents pays. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui sont centralisées, les bases de données distribuées tirent parti de l'architecture en réseau pour connecter les bases de données physiques séparées en une seule base de données logique.

Il importe de mentionner que ces bases de données sont conçues pour être tolérantes aux pannes; une défaillance de l'un des sites ne compromet pas l'intégrité de la base de données complète. De plus, elles sont conçues pour gérer efficacement les opérations de lecture et d'écriture, en favorisant la cohérence des données malgré leur distribution.

1.2 Les différentes types de base de données distribuées

On peut classer les bases de données distribuées en trois catégories principales :

1. Système de gestion de bases de données distribuées homogène : Dans ce type, toutes les bases de données impliquées sont techniquement similaires et sont exécutées sur le même type de machines et de systèmes d'exploitation.
2. Système de gestion de bases de données distribuées hétérogène : Dans ce type, les bases de données peuvent être différentes, c'est-à-dire qu'elles peuvent être exécutées sur différents types de machines et de systèmes d'exploitation.
3. Système de gestion de bases de données distribuées fédérées : Dans ce type, un compromis entre les types homogènes et hétérogènes est établi. Le système permet à l'utilisateur de créer une base de données commune, qui peut être utilisée en même temps que d'autres bases de données.

1.3 Les avantages de l'utilisation d'une base de données distribuée

L'adoption des bases de données distribuées offre une foule d'avantages. Ci-dessous, voici quelques-uns des avantages significatifs :

• Modularité: Les systèmes de bases de données distribuées vous permettent d'ajouter, de modifier et de supprimer des bases de données sans interrompre l'ensemble du système.
• Fiabilité: En cas de problème avec une seule base de données, le reste du système reste opérationnel. Cela signifie que même en cas de panne réseau, un système de gestion de bases de données distribuées peut rester fonctionnel en utilisant les copies locales des données.
• Performances: Les requêtes sur une base de données distribuée sont traitées par le système le plus proche, ce qui permet de réduire le temps nécessaire pour obtenir une réponse.
• Scalabilité: Contrairement aux bases de données traditionnelles, les bases de données distribuées peuvent être déployées sur plusieurs machines, ce qui permet d'augmenter la capacité de stockage et de traitement des données en réponse à l'augmentation de la demande.

2. Comprendre les inconvénients des bases de données distribuées

Bien que les bases de données distribuées présentent de nombreux avantages, elles comportent également leur lot de défis. Voyons certains de ces inconvénients.

2.1 Complexité accrue

Tout en améliorant nos capacités à traiter des demandes massives et à offrir une haute disponibilité, les bases de données distribuées introduisent une complexité considérable dans la configuration, l'entretien et la sécurité des données.

• Configuration: En matière de bases de données distribuées, la configuration ne se limite pas à une seule machine, mais à plusieurs. Il faut s'occuper de l'installation, des mises à jour, et de la configuration de chaque nœud individuellement.
• Maintenance: Gérer l'entretien de plusieurs nœuds aggrave cette complexité. Il faut surveiller chaque nœud pour repérer les problèmes potentiels, tout en assurant une maintenance régulière pour garantir son fonctionnement optimal.
• Sécurité des données: D'un point de vue sécurité, la dissémination des données sur plusieurs nœuds peut présenter un risque accru en cas d'accès non autorisé à l'un de ces nœuds.

2.2 Problèmes de coordination et de cohérence

Jongler avec plusieurs copies d'une même donnée peut entraîner des problèmes de cohérence. Par exemple, si plusieurs utilisateurs modifient une même information simultanément à différents endroits, quelle version de l'information doit être acceptée? Ceci est d'autant plus complexe quand on sait que les utilisateurs doivent avoir une vision cohérente et à jour des données en tout temps.

Le théorème CAP illustre bien cette difficulté dans le contexte des systèmes distribués. Selon ce théorème, il est impossible pour un système distribué de garantir simultanément la cohérence (tous les nœuds voient les mêmes données) , la disponibilité (toutes les requêtes reçoivent une réponse), et la tolérance au partitionnement (le système continue à fonctionner malgré la perte de communication entre ses nœuds).

2.3 Défis en termes de sécurité

Dans une base de données centralisée, la sécurité des données peut être garantie par des mesures telles que le cryptage et l'authentification. Cependant, dans une base de données distribuée, la dispersion des données sur plusieurs machines peut multiplier les vecteurs d'attaque pour un attaquant potentiel. De plus, elle nécessite la mise en place de mécanismes de sécurité sur chaque nœud, augmentant ainsi la complexité de la configuration et de la maintenance.

En résumé, alors que les bases de données distribuées offrent de nombreux avantages, il est primordial de comprendre les défis qu'elles présentent et de mettre en place des solutions efficaces pour y faire face.

3. Quand utiliser les bases de données distribuées

L'utilisation des bases de données distribuées peut être la solution optimale à diverses situations ou problématiques, notamment quand il y a :

3.1 Besoin de scalabilité

Il n'est pas rare pour une startup de traverser une période de croissance rapide, ce qui peut mettre une pression importante sur le système de base de données. Avec ce besoin crucial de scalabilité, une base de données distribuée est toute indiquée pour répondre à cet impératif. En effet, celle-ci permet d'ajouter de nouveaux nœuds lorsque la capacité doit être étendue, fournissant ainsi une flexibilité sans pareil.

3.2 Besoin de disponibilité et de résilience

La résilience et la disponibilité sont deux éléments majeurs dans l'architecture de toute application prête pour la production. Une panne peut provoquer des pertes de données désastreuses. Ici encore, les bases de données distribuées peuvent nous sauver la mise. Puisqu'elles répartissent les données sur plusieurs nœuds, la défaillance d'un seul d'entre eux peut être compensée par les autres. Plus d'explications sont disponibles sur ce chapitre du livre Site Reliability Engineering de Google.

3.3 Besoin de répartition géographique

Une startup avec une clientèle internationale devrait réfléchir à l'implémentation d'une base de données distribuée. En effet, cela assure des temps de réponse rapides pour les utilisateurs du monde entier, améliorant ainsi leur expérience globale. En plus, cela permet de se conformer à certaines lois de juridictions spécifiques sur la localisation des données.

Note: L'usage des bases de données distribuées n'est pas la solution à tous les dialogues. Dans certains cas, une base de données monolithique peut être plus appropriée.

Tout en reconnaissant l'importance de comprendre quand utiliser une base de données distribuée, nous devons nous rappeler que chaque situation est unique. La meilleure approche est toujours de prendre le temps d'analyser vos besoins pour choisir la solution la mieux adaptée à votre contexte.

4. Cas d'utilisation de bases de données distribuées

En dépit des défis, les bases de données distribuées sont utilisées dans divers scénarios d'application. Il est crucial de les comprendre pour prendre une décision éclairée lors de l'évaluation des besoins de votre propre startup.

4.1 Base de données distribuées pour les applications mobiles

Les applications mobiles profitent grandement des bases de données distribuées. Elles peuvent gérer simultanément des milliers de demandes d'utilisateurs tout en maintenant une faible latence. Considérez, par exemple, Firebase Realtime Database de Google, une option popularisée par sa capacité à synchroniser les données en temps réel pour les utilisateurs dans le monde entier¹. C'est particulièrement cruciale dans les applications de messagerie en temps réel ou de partage de position.

1{
2  "users": {
3    "user1": {
4      "name": "John Doe",
5      "location": "Paris, France"
6    },
7    "user2": {
8      "name": "Jane Doe",
9      "location": "New York, USA"
10    }
11  }
12}

Remarque: ici, un exemple de structure de données dans Firebase Realtime Database avec deux utilisateurs et leurs informations.

4.2 Base de données distribuées pour les applications Web

Les applications Web, en particulier celles à grande échelle, font également appel aux bases de données distribuées. Supposons une boutique en ligne mondiale comme Amazon. Les clients peuvent effectuer des achats indépendamment de leur emplacement, et les stocks doivent être mis à jour en conséquence². Dans ce cas, une base de données distribuée (par exemple, Casandra ou MongoDB) permet des opérations asynchrones et assure la cohérence des données à travers les nœuds.

1db.products.update(
2  { _id: 1 },
3  { $inc: { stock: -1 } }
4)

Note: Cette requête MongoDB décrémente le stock d'un produit lorsqu'il est acheté.

4.3 Bases de données distribuées pour les applications de science des données

Les bases de données distribuées peuvent gérer des volumes massifs de données, ce qui est une aubaine pour les applications de science des données³. Prenons l'exemple de Hadoop Distributed File System (HDFS), qui peut stocker et traiter d’énormes quantités de données de manière efficace et fiable.

1# Copy file to HDFS
2hadoop fs -put localsrc hdfstgt

Remarque: Cette commande copie un fichier du système local vers HDFS.

5. Choisir la base de données distribuée appropriée pour votre startup

Le choix de la base de données distribuée appropriée pour votre startup dépend fortement de vos propres besoins et contraintes. Dans cette section, nous passerons en revue les étapes clés pour faire le bon choix.

5.1 Évaluer vos besoins

La première étape clé est d'évaluer vos besoins spécifiques. Vous devez comprendre en détail les besoins de votre application en termes de:

• Scalabilité: Avez-vous besoin d'un système qui peut gérer une croissance exponentielle de données?

• Disponibilité: Votre application a-t-elle besoin d'être opérationnelle 24/7/365?

• Durabilité des données: Vos données sont-elles critiques? Pouvez-vous vous permettre de les perdre?

En évaluant clairement vos besoins, vous pouvez affiner votre choix vers un type de base de données distribuée spécifique. Pour plus d'informations sur les différents types, vous pouvez vous référer à cet article.

5.2 Comparer les différents types de base de données distribuées

Une fois que vous avez évalué vos besoins, vous pouvez comparer les différents types de bases de données distribuées. Il existe plusieurs types tels que les bases de données de valeurs-clés, les bases de données de documents, les bases de données de colonnes et les bases de données de graphes.

Chacun de ces types a des points forts et des points faibles et est optimal pour certains scénarios d'utilisation. Pour bien comparer, vous devez déjà comprendre vos besoins (voir 5.1), pour ensuite comparer les caractéristiques spécifiques des différentes options en détail.

5.3 Considérer la courbe d'apprentissage et les compétences de l'équipe

Le dernier facteur, mais non le moindre, à considérer lors du choix d'une base de données distribuée est la courbe d'apprentissage et les compétences de votre équipe. L'utilisation efficace de toute technologie nécessite certaines compétences et connaissances. Par exemple, si votre équipe est déjà familière avec SQL, une base de données distribuée compatible SQL comme Cassandra peut être un bon choix.

Remarque: Gardez toujours à l'esprit qu'une technologie n'est aussi bonne que la capacité à l'utiliser efficacement.

En conséquence, prenez le temps d'évaluer les compétences de votre équipe et la courbe d'apprentissage associée à la base de données distribuée que vous envisagez. De nombreuses ressources d'apprentissage gratuites sont disponibles en ligne pour vous aider à mieux comprendre les bases de données distribuées tels que ce cours en ligne et ce livre de référence.

En conclusion, choisir la bonne base de données distribuée pour votre startup implique une analyse approfondie de vos besoins, une comparaison détaillée des options et une évaluation précise des compétences de votre équipe. Prenez le temps nécessaire pour effectuer cette analyse, car le choix de la base de données est crucial pour la réussite de votre startup.

6. Les meilleures bases de données distribuées pour les startups

L'éventail de bases de données distribuées disponibles peut parfois donner le tournis aux startupers. C'est pourquoi nous détaillons ici les 3 meilleures options souvent privilégiées par ces dernières : Cassandra, MongoDB et Google Cloud Spanner.

6.1. Cassandra Database

Cassandra est une base de données distribuées qui a été développée par Apache. Elle est conçue pour gérer de grandes quantités de données réparties sur de nombreux serveurs. Cassandra offre une haute disponibilité sans point de défaillance unique.

Voici un exemple de code commenté pour insérer des données dans Cassandra:

1//On indique les espaces de noms
2use keyspace nom_espace;
3
4// On crée une table
5CREATE TABLE users (
6    user_name varchar,
7    password varchar,
8    gender varchar,
9    session_token varchar,
10    state varchar,
11    birth_year bigint,
12    PRIMARY KEY (user_name)
13);
14
15// On insère des données
16INSERT INTO users (user_name, password, gender, state, birth_year) 
17VALUES ('JohnDoe', 'password1', 'M', 'CA', 1972);

6.2. MongoDB

MongoDB est une base de données distribuées documentaire. Elle stocke les données sous forme de documents BSON, qui sont une représentation binaire de JSON. Ce type de structure de données rend MongoDB idéal pour stocker des données semi-structurées ou polymorphes.

Code d'exemple pour insérer un document:

1// On se connecte à la base de données
2db = connect("localhost:27017/nom_db");
3
4// On insère un document
5db.nom_collection.insertOne({ nom: 'John', age: 30, ville: 'Paris' });

6.3. Google Cloud Spanner

Google Cloud Spanner est une base de données entièrement gérée et distribuée qui offre la cohérence transactionnelle du type ACID, ainsi que la SQL pour les requêtes de données structurées.

Voici un exemple pour insérer des données:

1INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName) VALUES
2(1, 'Marc', 'Richards'),
3(2, 'Catalina', 'Smith'),
4(3, 'Alice', 'Trentor'),
5(4, 'Lea', 'Martin'),
6(5, 'David', 'Lomond');

6.4 Comparatif de performances

Voici un tableau de comparaison des performances de ces trois bases de données distribuées.

Note: Le choix de la base de données doit se baser sur les besoins spécifiques de votre startup et non uniquement sur leurs performances.

7. Exemples sur la mise en œuvre des bases de données distribuées

7.1 Intégration avec une application Web existante

Dans le contexte d'une application Web existante, disons que vous utilisez déjà une base de données relationnelle comme PostgreSQL. Il est possible de passer à une base de données distribuée comme Cassandra sans avoir à réécrire toute l'application. Pour illustrer, examinons le scénario suivant :

1const sequelize = new Sequelize('database', 'username', 'password', {
2  host: 'localhost',
3  dialect: 'postgres',
4})

Dans cet exemple, on initialise une instance Sequelize qui est une interface pour PostgreSQL dans une application Node.js. Pour passer à Cassandra, vous auriez besoin d'un package comme cassandra-driver. L'initialisation ressemblerait alors à ceci :

1const cassandra = require('cassandra-driver');
2const client = new cassandra.Client({ contactPoints: ['127.0.0.1'], localDataCenter: 'datacenter1' });
3client.connect(callback);

Dans tous les cas, vous devrez probablement refactoriser votre code pour tirer pleinement parti des fonctionnalités spécifiques de la base de données distribuée que vous choisissez.

7.2 Intégration avec une application mobile

Pour les applications mobiles, une base de données distribuée offre l'avantage d'une haute disponibilité et d'une tolérance aux pannes. Prenez l'exemple d'une application de médias sociaux qui doit être capable de servir un grand nombre d'utilisateurs simultanément sans interruption de service. Dans ce contexte, une solution comme Google Firebase Realtime Database, qui est une base de données distribuée en temps réel et dédiée aux applications mobiles, peut être une solution intéressante.

Remarque: Google Firebase offre de nombreuses fonctionnalités utiles comme les mises à jour en direct, la tolérance aux pannes et la synchronisation automatique entre les clients et les serveurs.

7.3 Conseils pour optimiser les performances

• Gardez vos demandes aussi simples que possible. Évitez les jointures complexes qui nécessitent de nombreuses opérations sur le serveur.
• Utilisez des méthodes d'indexation et des structures de données appropriées pour accélérer les requêtes.
• Côté réseau, configurez votre base de données de manière à minimiser la latence. Pour cela, deploiez des nœuds de votre base de données près de vos utilisateurs finaux.
• Utilisez des opérations en batch lorsque cela est possible pour réduire le nombre de voyages aller-retour vers le serveur.
• Gardez un œil sur la capacité de votre système et augmentez-la au besoin pour prévenir les goulots d'étranglement.
• N'oubliez pas de surveiller régulièrement les performances de votre base de données pour identifier les problèmes potentiels et les résoudre rapidement.

8. La maintenance et la sauvegarde des bases de données distribuées

Les bases de données distribuées, avec leur complexité et leur interconnectivité accrues, présentent des défis particuliers en matière de maintenance et de sauvegarde. Il est crucial de planifier ces étapes pour assurer la disponibilité et l'efficacité de votre base de données.

8.1 Planification de la maintenance

Il est recommandé de maintenir une routine régulière de maintenance pour votre base de données distribuée. Celle-ci peut inclure l'indexation, la fragmentation et le partitionnement des données, le nettoyage des données inutiles et la surveillance générale de l'état de santé et des performances. L'une des pratiques recommandées est l'automatisation de la majeure partie de la maintenance à l'aide d'outils spécialisés.

8.2 Sauvegarde et récupération des données

La sauvegarde est essentielle pour prévenir la perte de données. Dans une base de données distribuée, cela peut être complexe en raison de la distribution des données entre plusieurs nœuds. Il existe plusieurs techniques, par exemple, la réplication de données qui consiste à stocker les mêmes données sur différents nœuds.

Il est également important de disposer d'un plan de récupération, si une panne se produit, la récupération des données doit être aussi facile que possible. Pour cela, il faut définir des procédures de restauration claires et tester ces procédures régulièrement.

8.3 Gestion de la sécurité et prévention des pertes de données

La gestion de la sécurité est cruciale pour protéger les données contre les attaques. Cela comprend l'établissement de protocoles de sécurité rigoureux, la surveillance continue des activités suspectes et l'audit des logs. L'utilisation d'outils de chiffrement peut également aider à protéger les données en cas d'intrusion.

En conclusion, la maintenance et la sauvegarde d'une base de données distribuée demandent une attention particulière. Des plans d'action bien définis contribuent grandement à la prévention d'éventuels problèmes et à l'optimisation des performances de votre base de données.

9. Ressources utiles pour approfondir son expertise

9.1 Blogs et communautés en ligne

Pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur les bases de données distribuées:

• High Scalability : Un blog consacré aux architectures de grande envergure. Communique les leçons apprises par des entreprises à grande échelle comme Google, Amazon, et bien d'autres.

9.2 Cours et certifications

Opter pour une certification officielle peut être un bon moyen de démontrer vos compétences à des employeurs potentiels, mais aussi de raffiner vos connaissances sur les bases de données distribuées. Voici quelques-uns des cours et certifications les plus populaires :

• DataStax Academy: Propose des cours gratuits et payants sur Apache Cassandra, une base de données distribuée très populaire.

• Google Cloud Spanner: Google propose des tutoriels pour aider à commencer avec Cloud Spanner, sa propre base de données distribuée.

• Mongo University: Des cours gratuits offerts par MongoDB, spécialisés dans les bases de données à documents distribuées.

9.3 Livres de référence sur les bases de données distribuées

Rien ne peut vraiment remplacer un bon livre de référence pour une étude approfondie. Voici quelques suggestions :

• Distributed Systems for Fun and Profit: Un excellent livre pour apprendre les principes du design de systèmes distribués, avec des focus sur les bases de données.

• Replication: Un guide détaillé pour comprendre comment la réplication fonctionne dans les bases de données distribuées.

10. Conclusion

10.1 Résumé des points clés

Dans ce guide, nous avons exploré les bases de données distribuées, leurs avantages, leurs inconvénients, la manière dont elles sont utilisées par les entreprises et les startups.

Note:

• Les bases de données distribuées sont des systèmes qui stockent des données sur plusieurs machines physiques. Grâce à la réplication, elles offrent un niveau élevé de disponibilité et de résilience.
• Les principales difficultés rencontrées en utilisant ces bases de données sont la complexité accrue, les problèmes de coordination et de cohérence, et les défis en termes de sécurité.
• Les bases de données distribuées sont particulièrement utiles pour les applications mobiles, web et scientifiques.

10.2 Perspectives futures autour des bases de données distribuées

Les bases de données distribuées promettent des avancées majeures dans le domaine de la gestion des données. Comme l'Internet des objets (IoT) continue de croître, la demande pour des systèmes capables de gérer de grands volumes de données distribuées augmente également.

Parmi les tendances notables, les bases de données en graphes distribuées sont de plus en plus prisées pour gérer des données interconnectées en temps réel. De plus, avec l'essor des technologies de blockchain, les bases de données distribuées jouent un rôle déterminant dans le développement de solutions sécurisées et transparentes.

Les ressources en ligne telles que blogs, cours et livres permettent d'approfondir ses connaissances et de se tenir au courant des dernières tendances dans ce domaine.

10.3 Encouragement à l'adoption des bases de données distribuées dans les startups

Pour une startup, le choix d'une base de données peut avoir un impact significatif sur la viabilité et la performance de l'entreprise. Les bases de données distribuées, notamment les solutions comme Cassandra, MongoDB, et Google Cloud Spanner, peuvent fournir les performances, la fiabilité, et la scalabilité nécessaires pour soutenir la croissance de l'entreprise.

Il est essentiel de choisir la base de données distribuée qui répond le mieux à ses besoins et de prendre en compte la courbe d'apprentissage ainsi que les compétences de l'équipe en place.

En investissant du temps et des ressources dans l'apprentissage et l'implémentation de ces systèmes, les startups peuvent bénéficier de solutions flexibles et évolutives pour gérer leurs données. Le potentiel est vaste, et le futur des bases de données distribuées semble prometteur. Les startups qui anticipent ces tendances sont bien placées pour en tirer profit.