Google Cloud pour les data scientists : exploiter les ressources cloud pour l'analyse des données

Ce tutoriel, issu de notre communauté, a été revu par DataCamp pour en garantir la clarté et l'exactitude.

Vous souhaitez partager votre expertise ? Nous serions ravis de vous lire ! Proposez vos articles ou idées via notre formulaire de contribution communautaire.

La plupart des entreprises doivent utiliser et traiter des volumes de données colossaux. Les ressources informatiques ne disposent pas toujours des capacités techniques pour travailler à cette échelle. Les ressources cloud facilitent divers calculs et l'analyse de données, ce qui peut grandement simplifier le travail des professionnels de l'IT et améliorer leur efficacité.

Avantages du cloud computing pour les data scientists

Google Cloud Platform (GCP) est une plateforme cloud performante qui améliore la gestion des données, réduit les coûts financiers et humains liés à la gestion de l'infrastructure, et facilite la configuration réseau. GCP propose une facturation à l'usage : les entreprises ne paient que pour les ressources de calcul consommées durant chaque cycle de facturation, avec la flexibilité de monter ou de réduire la voilure selon les besoins. L'accès aux serveurs est assuré 24 h/24, et la plateforme offre un niveau de sécurité élevé.

Grâce à cette plateforme, les data scientists peuvent améliorer la gestion de leur entrepôt de données et de leurs différents systèmes. Le service permet également d'optimiser et de personnaliser au maximum de nombreux processus de calcul, et de créer des solutions cloud.

Après avoir précisé ce qu'est GCP, passons en revue ses principaux atouts :

• Un haut niveau de sécurité, garanti par la mise en place de mécanismes de protection efficaces ;
• Un accès à un réseau mondial – le plus vaste au monde ;
• De nombreux services assurent un stockage fiable des données ainsi que leur traitement pour résoudre divers problèmes métier ;
• Une réduction des coûts – par rapport à d'autres fournisseurs de cloud, cette plateforme revient 20 à 25 % moins cher ; au global, l'usage de GCP permet à l'entreprise d'économiser plus de 52 % de ses dépenses ;
• Un allégement de la charge sur les services de l'entreprise jusqu'à 80 % ; à défaut, les surcharges entraînent des pannes logicielles ;
• La possibilité de choisir la configuration cloud et la mémoire (jusqu'à 50 % d'économies).

En outre, GCP met à disposition des capacités d'intelligence artificielle et d'analyse avancées. Au vu de tous ces avantages, Google Cloud Platform s'impose comme un outil très efficace pour stocker et traiter de très grands volumes de données, tout en réalisant des économies substantielles en coûts et en ressources.

Types de cloud computing

Google Cloud Platform propose plusieurs modèles de solutions cloud, permettant de choisir la formule la plus adaptée aux besoins de votre entreprise. Chaque option requiert un niveau différent de compétences techniques en analyse de données. Lors du choix, il convient de clarifier les objectifs de l'entreprise et les résultats attendus.

IaaS

Infrastructure as a Service. L'entreprise dispose d'une infrastructure avec les logiciels adéquats, les câbles réseau, le stockage en conteneurs, les processeurs et la RAM nécessaire. Autrement dit, l'équipement technique est proposé en location. Le reste (administration) est à votre charge : configuration du réseau, installation du système d'exploitation, choix du processeur en fonction de la charge, etc.

PaaS

Platform as a Service. Dans ce cas, l'entreprise dispose d'une plateforme avec un environnement complet permettant de développer des applications. Le fournisseur assure tout le dimensionnement technique (processeur, RAM, stockage, etc.).

SaaS

Software as a Service. Le fournisseur propose divers services dotés de logiciels qu'il opère également (mises à jour automatiques incluses). Il gère intégralement l'infrastructure technique et garantit la sécurité.

Composants essentiels de Google Cloud pour l'analyse des données

GCP comprend plusieurs composants, chacun ayant un rôle spécifique pour l'analyse des données :

• Compute – permet d'effectuer des calculs de toute complexité, quel que soit le volume de données ;
• Cloud : stockage cloud avec base de données – garantit la conservation fiable des données hébergées ;
• Outils de gestion – supervision, journalisation, rapports d'erreurs, traçage, débogage, etc. ;
• Réseau : réseau cloud virtuel – DNS, réseau de diffusion de contenu, interconnexions, équilibrage de charge ;
• Big Data : traitement des données massives ;
• Cloud Machine : apprentissage automatique ;
• Outils de développement cloud (dépôts, endpoints, déploiement) ;
• Sécurité et identité.

Cet ensemble d'outils permet de traiter efficacement d'immenses volumes de données et de gérer des flux de travail complexes. Examinons maintenant de plus près les principaux composants de Google Cloud Platform.

BigQuery

Service de cloud computing de type IaaS, BigQuery offre des capacités de stockage, d'analyse et de gestion de très grands volumes de données, avec des options de création, suppression et import de données. Il est possible d'accorder l'accès à l'entrepôt à des tiers ou à une équipe. Vous pouvez intégrer les données stockées avec différents logiciels. Une option permet également de créer et d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs disposent de 10 Go de stockage cloud et peuvent exécuter jusqu'à un téraoctet de requêtes par mois.

App Engine

Cloud computing de type PaaS. Ce service permet de développer et d'héberger des services web et des applications mobiles. Il propose un large ensemble fonctionnel pour la gestion et la mise à l'échelle des logiciels. De plus, un vaste panel d'API permet d'interconnecter différentes applications, accélérant ainsi le développement produit.

Le service prend en charge différents langages de programmation. Des ressources de base sont fournies gratuitement à des fins d'information. En formule payante, l'utilisateur ne règle que le volume effectivement consommé.

Compute Engine

Cloud computing de type IaaS. Offre la possibilité de créer et d'exécuter des machines cloud sur l'infrastructure Google. L'accès se fait via l'interface. Parmi les autres fonctionnalités : instances de calcul ponctuelles, chiffrement des données et optimisation des ressources via des recommandations automatisées. Une machine virtuelle est mise gratuitement à disposition de l'utilisateur.

Kubernetes Engine

Ce service est principalement conçu pour les applications en conteneurs. Il permet de redimensionner et de déployer les applications de manière automatisée. Il inclut également des fonctions de sécurité comme le chiffrement des données et l'analyse des conteneurs pour détecter les vulnérabilités. Le service prend en charge les technologies de conteneurisation courantes et la virtualisation matérielle.

Cloud Storage

Cloud computing de type IaaS. Service de stockage d'objets (données non structurées). Il permet de redimensionner le cloud virtuel Google et propose des fonctionnalités supplémentaires. Le service offre jusqu'à cinq téraoctets de stockage dans des conteneurs avec clés individuelles. Il est également possible d'optimiser et d'éliminer les données redondantes.

Datastore

Fournit une base de données non relationnelle et évolutive pour les applications. Un ensemble d'options permet de gérer automatiquement la segmentation et la synchronisation. Ce service est idéal pour le traitement de données de petite taille.

Container Registry

Registre unifié de conteneurs, il permet de gérer les images, d'exécuter des analyses de vulnérabilités et de configurer les accès. Il n'est donc pas nécessaire de louer une machine virtuelle ou de prévoir de l'espace disque pour l'entreprise.

Toute l'infrastructure et les outils requis sont proposés comme une solution clé en main. Vous pouvez travailler sur les conteneurs depuis le panneau de contrôle. Ce service allège les contraintes liées au stockage et au déploiement des conteneurs d'images. Une intégration avec les processus CI/CD est également possible.

Cloud Functions

Ce service permet d'exécuter des applications dans un environnement sûr et élastique, sans créer ni maintenir de machines virtuelles cloud. Autrement dit, l'application développée s'exécute sur l'infrastructure du fournisseur, sans nécessiter de serveur propre pour l'exécution et les tests.

Nous avons cité les services GCP les plus courants, mais la liste est bien plus longue : au-delà du traitement des données et du développement logiciel, GCP couvre également des besoins avancés de sécurité.

Cas d'usage de Google Cloud

Voici quelques exemples de grandes entreprises qui ont utilisé les services GCP pour résoudre divers enjeux logiciels.

Spotify

Spotify propose une vaste sélection de morceaux et de vidéos. La plateforme compte plus de 75 millions d'abonnés et environ 2 milliards de playlists. Grâce aux services GCP, l'entreprise a pu bâtir une infrastructure fiable et améliorer l'efficacité de son service. Des traitements qui prenaient une journée sont désormais réalisés en quelques minutes, ce qui optimise les performances auprès des utilisateurs.

X (anciennement Twitter)

Ce réseau social populaire compte environ 330 millions d'utilisateurs actifs. Twitter est un véritable gisement de données et, grâce à GCP, a nettement renforcé la sécurité de sa plateforme et amélioré ses capacités de reprise après sinistre.

BestBuy

Entreprise internationale de distribution de produits électroniques, avec plus de 1 000 magasins dans le monde. Elle a développé son application avec App Engine, permettant aux utilisateurs de créer leur liste d'envies et de la partager avec leurs proches.

Ces entreprises, parmi bien d'autres à l'échelle mondiale, ont optimisé le fonctionnement de leurs plateformes, notamment Twitter, PayPal, eBay et 20th Century Fox.

Conclusion

Google Cloud Platform est un fournisseur de services cloud majeur, proposant des services de calcul et de traitement des données pour activer l'analytique et optimiser les processus. Il offre également des outils d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

Avec GCP, les entreprises peuvent se développer tout en réalisant des économies substantielles de fonds et de ressources. GCP propose des solutions clé en main pour de nombreux besoins : modernisation de l'infrastructure, intégration, sécurité. Ces services sont efficaces dans de nombreux domaines d'activité, en particulier pour le travail des data scientists.

Pour en savoir plus sur le cloud computing, découvrez dès aujourd'hui le cours Understanding Cloud Computing de DataCamp. Pour valoriser vos compétences, consultez notre guide des certifications cloud et comment bien s'y préparer.