Nous avons exploré le paradoxe français, l’architecture révolutionnaire, et le ROI convaincant. Passons maintenant à la pratique : comment déployer concrètement une stack lakehouse moderne sur Kubernetes ? Cet épisode vous guidera à travers une implémentation réelle intégrant MinIO, Kafka, Dremio, Apache Iceberg, Airflow, Talend, Superset, et OpenMetadata.
L’architecture lakehouse : la convergence data moderne
L’architecture lakehouse représente l’évolution naturelle des plateformes data, combinant la flexibilité des data lakes avec les garanties transactionnelles des data warehouses. Sur Kubernetes, cette architecture atteint son plein potentiel grâce à l’orchestration native, l’autoscaling, et l’observabilité unifiée.
Visualisez cette stack comme une chaîne de traitement intégrée : les données entrent via Kafka, persistent dans MinIO avec format Iceberg, se requêtent via Dremio, s’orchestrent avec Airflow, se transforment via Talend, se visualisent dans Superset, et se gouvernent via OpenMetadata. Chaque composant bénéficie des capacités Kubernetes tout en s’intégrant naturellement avec les autres.
Couche 1 : Storage et streaming – Les fondations data
MinIO : le stockage objet cloud-native
MinIO fournit le stockage objet compatible S3, pierre angulaire de l’architecture lakehouse. Le déploiement Kubernetes exploite les StatefulSets pour garantir identité stable et persistance des données.
Configuration clé :
- StatefulSet avec erasure coding pour la durabilité
- PersistentVolumes attachés garantissant la persistance
- Réplication active-active pour la haute disponibilité
- Intégration Prometheus exposant métriques de capacité et performance
- ConfigMaps pour la gestion déclarative de configuration
Le scaling horizontal ajoute des nœuds sans interruption, supportant la croissance de téraoctets à pétaoctets. MinIO scale jusqu’à des performances de 2,6 Tbps en lecture – largement suffisant pour les workloads data les plus exigeants.
L’intégration Kubernetes simplifie dramatiquement l’opération. Les services exposent les endpoints API et Console. Les Ingress gèrent le routage externe. Les Network Policies restreignent l’accès aux services data autorisés. Cette base object storage remplace avantageusement les systèmes HDFS traditionnels tout en maintenant la compatibilité S3 universelle.
Kafka : l’ingestion temps réel orchestrée
Kafka, orchestré par l’opérateur Strimzi, ingère les streams temps réel. Strimzi transforme la complexité opérationnelle Kafka en manifestes YAML déclaratifs.
Avantages de l’approche Kubernetes :
- Brokers en StatefulSet maintenant leur identité pour la réplication
- Horizontal Pod Autoscaler ajustant le nombre de brokers selon le débit
- Headless services fournissant des noms DNS stables par broker
- Network Policies restreignant l’accès aux producteurs/consommateurs autorisés
- Kafka Connect intégrant nativement avec MinIO pour sinker les événements en format Parquet
Cette architecture gère des millions d’événements par seconde avec une latence sub-seconde. Le pont entre streaming et lakehouse s’établit naturellement : les événements Kafka persistent dans MinIO en format optimisé pour l’analyse, créant la convergence batch/streaming fondamentale aux architectures modernes.
Couche 2 : Lakehouse et query engine – L’intelligence data
Apache Iceberg : les garanties transactionnelles pour l’analytique
Apache Iceberg transforme le stockage objet en lakehouse avec capacités ACID. Le format de table Iceberg apporte les garanties transactionnelles nécessaires aux données analytiques :
- Transactions atomiques : modifications all-or-nothing
- Isolation snapshot : lectures consistantes pendant les écritures
- Évolution de schéma sans réécriture des données
- Time travel : requêtes à n’importe quel snapshot historique
- Partitionnement hidden : optimisations transparentes
Un serveur REST catalog déployé en Kubernetes expose les métadonnées de tables via une API standard. Le découplage compute-storage atteint son apogée : les données persistent dans MinIO tandis que multiples query engines (Dremio, Spark, Trino) accèdent simultanément aux mêmes tables Iceberg.
Les jobs de compaction s’exécutent en CronJobs Kubernetes pour optimiser les performances, consolidant les petits fichiers en fichiers plus larges. Cette maintenance automatisée garantit des performances de requête optimales sans intervention manuelle.
Dremio : le query engine unifié cloud-native
Dremio fournit le SQL engine unifié permettant de requêter toutes les sources data depuis une interface unique. L’architecture Kubernetes de Dremio exploite pleinement l’élasticité et la scalabilité natives.
Architecture de déploiement :
- Coordinateurs en StatefulSet avec failover automatique pour la planification des requêtes
- Exécuteurs scaling horizontalement via l’autoscaling Kubernetes selon la charge
- Reflections (matérialisations intelligentes) accélérant les requêtes fréquentes
- Intégration native Apache Iceberg pour requêter directement les tables via SQL
- Secrets Kubernetes injectant les credentials S3 de manière sécurisée
Dremio depuis la version 24.3 supporte l’autoscaling Kubernetes natif, permettant de scaler indépendamment coordinateurs et exécuteurs. Les exécuteurs se déploient dynamiquement sous charge lourde puis se contractent pendant les périodes d’inactivité, optimisant les coûts.
Les data engineers évitent la duplication de données : une seule copie dans MinIO sert tous les use cases analytiques. Cette architecture query engine scale de quelques gigaoctets en développement à plusieurs pétaoctets en production sans changement architectural.
Couche 3 : Orchestration et transformation – L’automatisation des pipelines
Airflow : l’orchestrateur cloud-native
Apache Airflow orchestre l’ensemble des workflows data. Déployé via le Chart Helm officiel avec KubernetesExecutor, chaque tâche DAG s’exécute dans son propre pod isolé avec ressources personnalisées.
Capacités clés sur Kubernetes :
- KubernetesExecutor : chaque tâche = un pod avec CPU/mémoire personnalisés
- GitSync : synchronisation automatique des DAGs depuis Git
- Haute disponibilité : plusieurs réplicas de scheduler
- Intégration SparkOperator : orchestration des jobs Spark on Kubernetes
- KubernetesPodOperator : exécution de n’importe quel conteneur
GitSync monte automatiquement les DAGs depuis un dépôt Git, éliminant les déploiements manuels. Les pratiques GitOps s’appliquent naturellement : chaque changement de DAG passe par une pull request, s’audite via l’historique Git, et se déploie automatiquement.
Les DAGs orchestrent les jobs Spark on Kubernetes via le SparkOperator, déclenchent les jobs Talend containerisés via KubernetesPodOperator, et lancent les vérifications qualité data. Les metrics Prometheus exposent les statistiques de succès/échec tandis que les logs agrégés facilitent le troubleshooting.
Cette orchestration cloud-native remplace les cron jobs et schedulers propriétaires par une approche standardisée, observable, et hautement disponible.
Jobs Talend : l’ETL containerisé
Les jobs Talend s’intègrent naturellement dans l’écosystème Kubernetes via la containerisation. Les projets Talend se compilent en packages Java, containerisés avec Docker incluant toutes les dépendances.
Stratégies de déploiement :
- Kubernetes Jobs pour l’exécution unique
- CronJobs pour les planifications récurrentes
- Orchestration Airflow via KubernetesPodOperator
- ConfigMaps injectant les contextes Talend par environnement
- Secrets protégeant les credentials bases de données
Le scaling horizontal exécute plusieurs jobs ETL en parallèle, exploitant la capacité Kubernetes à spawner des centaines de pods simultanément. Les instances spot réduisent les coûts de 60-90% pour ces workloads batch tolérants aux interruptions.
Cette approche modernise l’ETL traditionnel Talend avec les bénéfices cloud-native : élasticité, observabilité, déploiements déclaratifs, et intégration GitOps. Les jobs Talend deviennent des citoyens de première classe dans l’écosystème Kubernetes.
Qlik Talend offre par ailleurs Dynamic Engine qui supporte autant les flux ETL que ceux pour le temps réel basés sur Apache Camel. Tout comme les remote engines, c’est votre cluster Kubernetes qui devient le théâtre des opérations de vos flux Qlik Talend.
Couche 4 : Visualisation et gouvernance – La démocratisation data
Superset : la visualisation self-service scalable
Apache Superset démocratise l’accès aux insights métier via une interface self-service. L’architecture Kubernetes garantit scalabilité et haute disponibilité pour des milliers d’utilisateurs concurrents.
Architecture de production :
- Webserver scaling horizontalement via HPA pour supporter la charge utilisateur
- Workers Celery s’ajustant selon la profondeur de la queue de requêtes asynchrones
- PostgreSQL et Redis en StatefulSets assurant persistance des métadonnées et cache
- Intégration native Dremio pour créer des dashboards sur tables Iceberg
- Authentification entreprise via OAuth ou LDAP
Les utilisateurs métier accèdent aux données via une interface intuitive sans mobiliser les data engineers. Les dashboards requêtent directement les tables Iceberg via Dremio, bénéficiant des optimisations Reflections pour des performances interactives.
L’autoscaling garantit une expérience utilisateur fluide même pendant les pics d’utilisation. Les pods Superset se multiplient automatiquement lorsque la charge CPU/mémoire augmente, puis se contractent pendant les périodes creuses.
OpenMetadata : le catalogue et la gouvernance unifiés
OpenMetadata catalogue et gouverne tous les assets data de l’organisation. Le déploiement Kubernetes facilite l’intégration avec l’ensemble de la stack.
Fonctionnalités clés :
- Serveur scaling horizontalement tandis qu’Elasticsearch indexe les métadonnées
- Intégration automatique avec Airflow, Kafka, tables Iceberg, dashboards Superset
- Lineage data automatique traçant les flux de transformation de bout en bout
- Tags de classification (PII, sensible, public) appliqués automatiquement
- Recherche unifiée de tous les datasets avec qualité et propriété
Les utilisateurs découvrent les datasets pertinents, comprennent leur qualité et propriété, et respectent les politiques de gouvernance. Cette gouvernance centralisée remplace les spreadsheets et wikis obsolètes par une source de vérité unique, vivante, et automatiquement synchronisée.
Le lineage data révèle l’impact des changements : modifier une table Iceberg montre immédiatement quels DAGs Airflow, quels dashboards Superset, et quels jobs Talend sont affectés. Cette visibilité transforme la maintenance data de jeu de devinettes en opération contrôlée.
L’intégration naturelle : la magie Kubernetes
La puissance de cette architecture ne réside pas seulement dans les composants individuels mais dans leur intégration naturelle via les primitives Kubernetes.
La découverte de services automatique
Le DNS Kubernetes fournit la découverte de services sans configuration manuelle :
- Airflow référence Kafka via
my-kafka-cluster-kafka-bootstrap.kafka.svc.cluster.local:9092 - Dremio accède MinIO via
minio.minio.svc.cluster.local:9000 - Superset requête Dremio via
dremio-coordinator.dremio.svc.cluster.local:31010
Cette découverte élimine les fichiers de configuration complexes et les IP hardcodées. Les services se trouvent automatiquement via des noms DNS prévisibles.
La segmentation réseau native
Les Network Policies segmentent le trafic selon le principe du moindre privilège :
- Superset ne peut requêter que Dremio
- Les jobs Talend n’accèdent qu’aux bases sources et MinIO
- Kafka n’accepte que le trafic des producteurs/consommateurs autorisés
- MinIO n’est accessible qu’aux services data légitimes
Cette sécurité réseau s’applique déclarativement via des manifestes YAML versionnés dans Git. Aucun firewall externe à configurer manuellement.
La configuration centralisée
Les ConfigMaps centralisent les configurations :
- Endpoints S3 pour MinIO
- URL de connexion Kafka
- Connexions databases pour Talend
- Configurations Dremio par environnement
Les Secrets protègent les informations sensibles :
- Credentials S3
- Mots de passe bases de données
- Tokens API
- Certificats TLS
Cette séparation configuration/code facilite les déploiements multi-environnements. Le même conteneur se déploie en dev, staging, et production avec des ConfigMaps/Secrets différents.
Le déploiement GitOps unifié
GitOps via ArgoCD déploie et synchronise toute la stack déclarativement. Un seul dépôt Git contient les manifestes de tous les composants. ArgoCD surveille ce dépôt et applique automatiquement les changements à Kubernetes.
Bénéfices du GitOps pour la stack complète :
- Source de vérité unique : Git contient l’état désiré complet
- Audits transparents : l’historique Git trace tous les changements
- Rollbacks instantanés : git revert annule n’importe quel changement
- Déploiements progressifs : canary et blue/green natifs
- Approbations par PR : chaque changement passe par une revue
Un seul pipeline CI/CD teste, build, et déploie l’infrastructure complète de développement à production. Les environnements éphémères se provisionnent en minutes pour les tests.
Du POC à la production en semaines
L’architecture lakehouse complète se déploie en moins d’une heure contre des semaines auparavant. Elle scale de l’environnement de développement laptop à la production multi-pétabyte sans refonte architecturale.
Cette continuité élimine les surprises : les pipelines testés en développement se comportent identiquement en production. Les data engineers évitent le syndrome « ça marche sur ma machine » qui paralyse tant d’organisations.
La stack évolue naturellement avec les besoins :
- Ajouter un nouveau topic Kafka : quelques lignes YAML
- Scaler Dremio pour plus de concurrence : ajuster un paramètre HPA
- Déployer un nouveau job Talend : push vers Git et ArgoCD s’occupe du reste
- Créer un nouveau dashboard Superset : interface web, zéro infrastructure
Cette agilité transforme la plateforme data de goulet d’étranglement en enabler métier. Comme l’exprime le CEO d’IOMETE : « Le design Kubernetes-natif permet aux data engineers d’arrêter de surveiller l’infrastructure et de se concentrer sur la construction de pipelines qui scalent. »
Dans le dernier épisode de cette série, nous construirons votre roadmap d’adoption pragmatique et verrons comment Synaltic peut accompagner votre transformation Kubernetes.
