Post de Modern Data Stack France

"Introducing Data Lakes: A Comprehensive Overview" Data lakes serve as extensive repositories for structured and unstructured data, enabling efficient scalability and cost-effective data processing. The challenges of managing a data lake include exponential data growth, diverse data sources, and user integration needs. Understanding the architecture and data analysis pipeline is crucial for leveraging the potential of data lakes, particularly in AWS environments. #DataLakes #BigData #AWS #DataScience #DataManagement #TechTrends

Nous devons rétablir la vérité !!!! En data, on pense souvent que l'outil Airflow est uniquement conçu pour gérer des pipelines de données ETL. Mais ce n'est pas vrai ! En plus de gérer des pipelines de données ETL, Apache Airflow peut accomplir plusieurs autres tâches, notamment : 1.⁠ ⁠Orchestration de tâches de Machine Learning : Airflow peut orchestrer l'entraînement, le déploiement et la gestion de modèles de machine learning, automatisant ainsi le flux de travail complet, de la préparation des données à l'évaluation des modèles. 2.⁠ ⁠Automatisation de processus DevOps: Airflow peut être utilisé pour orchestrer des tâches DevOps telles que le déploiement continu, la gestion des configurations, ou l'automatisation de l'infrastructure, comme le provisionnement de serveurs ou le déploiement de conteneurs. 3.⁠ ⁠Gestion de workflows de tests: Airflow peut orchestrer des tests automatisés pour différentes étapes du développement logiciel, assurant ainsi que chaque build passe par une série de validations avant d’être déployé en production. 4.⁠ ⁠Orchestration de flux de travail cloud: Airflow peut coordonner des services cloud, comme le déclenchement de tâches dans AWS, GCP, ou Azure, pour orchestrer des pipelines cloud-native, comme le traitement de fichiers dans des buckets S3 ou la gestion de clusters Big Data. 5.⁠ ⁠Planification de jobs d'analyse de données: Airflow peut automatiser l’exécution de tâches d’analyse, comme l’exécution de requêtes SQL complexes sur des bases de données, la génération de rapports, ou la mise à jour de tableaux de bord en temps réel. 6.⁠ ⁠Intégration d'applications: Airflow peut orchestrer l'intégration et la synchronisation entre différentes applications et systèmes d'entreprise, assurant ainsi une communication fluide entre les différents composants d'un écosystème applicatif. 7.⁠ ⁠Automatisation de tâches de maintenance: Airflow peut gérer des tâches de maintenance récurrentes, comme le nettoyage de bases de données, la rotation de logs, ou le recalcul de statistiques sur des jeux de données. Cette polyvalence fait d'Airflow un outil puissant pour une variété de cas d'utilisation au-delà des simples pipelines ETL 😊 . #dataengineering #cloud #devops

Azure Data factory ------------------- ▶ ADF is a fully managed serverless service ▶ 3 main features of ADF • Transfer the data from source to sink • Basic transformation • Orchestration ▶ Mapping data flow : It provides us the feature of creating transformation flow and internally a spark code is generated ▶ SOURCE --> INGEST(ADF) --> TRANSFORMATIONS (Data flow / Databricks / HDInsights) I want to extend my heartfelt thanks to Sumit Mittal sir for his outstanding mentorship and dedication. Huge thanks to entire #TrendyTech team for providing hands-on learning experience with such a great course. #trendytech hashtag #bigdata hashtag #dataengineer hashtag #pyspark hashtag #Azure hashtag #dataengineering

Hello à tous, Une nouvelle vidéo sur Azure Data Architect. Dans cette nouvelle vidéo, je présente les triggers dans Azure Data Factory. Les triggers permettent de planifier et automatiser l'exécution de vos pipelines dans Azure Data Factory. Le lien pour voir toute la vidéo sur YouTube 👉👉👉 https://lnkd.in/ehrseeid

Discover how AWS Glue simplifies ETL processes with its serverless architecture. This blog post from MERITIS Hamza Jebbar dives into the key features and benefits of AWS Glue, including: ✨ Automated Data Preparation: Streamline your data workflows with minimal manual intervention. 🚀 Scalability: Effortlessly handle large datasets without worrying about infrastructure. 💰 Cost Efficiency: Pay only for the resources you use, making it a cost-effective solution for businesses of all sizes. Read more to see how AWS Glue can transform your data management strategy! https://lnkd.in/drMfMTdz #AWS #ETL #Serverless #DataManagement #CloudComputing #AWSpartner Julien Foulquier Anthony Victor MEHL Sarah Boubaker Abdelwahab Touil Gael Dupire

On se retrouve le 25 Juin à 18h30 pour un meetup #moderndatastack organisé, animé et hosté par DCube. On va parler d'architecture de référence autour des composants Microsoft Azure, Snowflake, dbt Labs et Power BI Frédéric Brossard, Julien FOURRE, Nicolas Bailly et Fabien TANQUEREL experts Data, DevOps et Infra et Sécurité présenteront une architecture type cloud native déployée chez plusieurs clients et décriront les meilleures pratiques pour collecter les données, les stocker, les transformer, les réconcilier et offrir un pilotage analytique adapté aux métiers. Ils traiteront tous les aspects d'une architecture data moderne, de la zone bronze à la zone gold, du raffinage et de la qualité des données, en passant par la sécurité, et détailleront l'utilisation des composants suivants : - Azure Data Factory, Azure Function, Azure Container App, Azure Service Bus, Azure Logs Analytics - Azure DevOps, pipelines CI/CD yaml et terraform - Power BI : modèles sémantiques et rapports/dashboards - Snowflake : compute et stockage des données - dbt : transformation Ils présenteront la genèse de cette architecture en justifiant le positionnement et l’utilisation de ces services par différents cas clients utilisateurs. Un vrai débat #data en perspective ! Détail pour l'inscription au meetup en commentaire, et ici aussi : https://lnkd.in/dcCiHnMc #dataintegration #datamanagement

I am thrilled to announce that I have successfully completed the Azure Data Factory course! This course has deepened my understanding of cloud-based data integration services. #AzureDataFactory #DataEngineering #CloudIntegration #Azure #DataPipeline #CloudComputing #DataManagement #ETL #BigData #DataAnalytics #MicrosoftAzure #DataIntegration

🚀 Cas d'utilisation #AzureDataFactory ! 🚀 Plongeons dans un scénario concret où l'utilisation d'Azure Data Factory devient impérative. Imaginons une entreprise qui accumule des données disparates depuis diverses sources telles que des bases de données SQL, des fichiers Excel et des services de stockage cloud. La nécessité de synchroniser, de nettoyer et d'agréger ces données pour alimenter un tableau de bord Power BI en temps réel devient cruciale. 🛠️ Problématique : L'entreprise doit orchestrer ce flux de données hétérogènes de manière efficace, assurer leur transformation en temps opportun, et les diriger vers Power BI pour une visualisation précise. 💡 Solution avec Azure Data Factory : En employant Azure Data Factory, l'entreprise peut créer des pipelines agiles qui extraient, transforment et chargent ces données de manière automatisée. Ces pipelines assurent une synchronisation sans faille entre les sources disparates et Power BI, garantissant des analyses en temps réel. 🚀 Avantage : La combinaison d'Azure Data Factory et Power BI offre une solution complète, permettant à l'entreprise d'exploiter pleinement le potentiel de ses données et de prendre des décisions éclairées. Maintenant il y a Fabrics, nous y reviendrons ! 👉 Exemple : Source : Base de données SQL, fichiers Excel, stockage cloud Transformation : Utilisez Azure Data Factory pour nettoyer, filtrer et agréger les données. Destination : Stockez les données traitées dans une base de données SQL via Azure Data Factory. Visualisation : Connectez Power BI à la base de données SQL, créant des visualisations éblouissantes. 📚 En savoir plus : Approfondissez vos connaissances sur l'intégration Azure Data Factory et Power BI dans la documentation officielle de Microsoft : https://lnkd.in/eUYaRBNN. Prêt à élever votre jeu de données ? 💡 Propulsons l'intelligence d'affaires vers de nouveaux sommets avec Azure Data Factory + Power BI ! 🚀✨ #AzureDataFactory #PowerBI #IntégrationDesDonnées #CasDUtilisationRéel #DiscoursTechnologique

[#BLOG] 🚀 Saviez-vous qu'AWS Glue est la solution ETL serverless qui révolutionne la gestion des données ? Elle automatise et simplifie vos workflows de données tout en s'intégrant parfaitement à l'écosystème AWS. 💡 Comment ça marche ? AWS Glue offre une automatisation de bout en bout pour vos tâches ETL (Extraction, Transformation, Chargement), et prend en charge plusieurs langages comme Python et Spark. Cette flexibilité permet à vos équipes techniques d'optimiser les pipelines de données sans effort supplémentaire. 🤔 Pourquoi choisir AWS Glue pour vos projets Big Data ? Parce qu'il réduit la complexité tout en augmentant l'efficacité des processus. Plus besoin de gérer des infrastructures lourdes, AWS Glue s'en occupe pour vous ! Découvrez comment cette technologie peut booster vos projets dans notre article complet. 👉 https://hubs.ly/Q02L6YV60 #BigData #ETL #AWSGlue #Serverless #DataManagement #CloudComputing #TransformationDigitale #Innovation

Mastering Azure Data Factory: Essential Activities for Streamlined Data Workflows #Data Engineering #Azure Data Factory #Azure Basics #Azure