Apache Cassandra

Apache Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL distribué, open-source, conçu pour traiter de vastes quantités de données structurées réparties sur de nombreux serveurs de base. Initialement développé par Facebook en 2008 puis confié à la Apache Software Foundation, Cassandra combine le modèle de stockage distribué de Amazon Dynamo avec le modèle de données de Google Bigtable. Cette architecture hybride garantit une haute disponibilité, une tolérance aux pannes exceptionnelle et des performances linéaires à mesure que le système s'étend.

Fondements architecturaux

• Architecture peer-to-peer sans maître (masterless) éliminant tout point unique de défaillance et permettant une distribution uniforme des données
• Modèle de données orienté colonnes avec des familles de colonnes flexibles optimisant la lecture et l'écriture de données massives
• Réplication configurable à travers plusieurs centres de données avec consistance accordable selon le théorème CAP
• Partitionnement automatique des données via un algorithme de hachage cohérent distribuant uniformément la charge

Avantages stratégiques

• Scalabilité linéaire permettant d'ajouter des nœuds sans interruption de service ni refonte architecturale majeure
• Performances en écriture exceptionnelles grâce à l'architecture log-structured merge-tree (LSM) optimisée pour les insertions massives
• Haute disponibilité garantie avec réplication multi-datacenter et récupération automatique en cas de panne de nœuds
• Tolérance aux pannes native sans nécessiter de configuration complexe ni de mécanismes externes de failover
• Support de requêtes CQL (Cassandra Query Language) offrant une syntaxe familière proche du SQL standard

Exemple concret d'utilisation

Voici comment définir un modèle de données et effectuer des opérations courantes avec Cassandra, illustrant la simplicité du langage CQL pour des cas d'usage time-series typiques :

-- Création d'un keyspace (équivalent d'une base de données)
CREATE KEYSPACE iot_data
WITH replication = {
  'class': 'NetworkTopologyStrategy',
  'datacenter1': 3,
  'datacenter2': 2
};

-- Création d'une table pour données de capteurs
CREATE TABLE iot_data.sensor_readings (
  sensor_id UUID,
  reading_time TIMESTAMP,
  temperature DECIMAL,
  humidity DECIMAL,
  location TEXT,
  PRIMARY KEY ((sensor_id), reading_time)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (reading_time DESC);

-- Insertion de données
INSERT INTO iot_data.sensor_readings 
  (sensor_id, reading_time, temperature, humidity, location)
VALUES 
  (uuid(), toTimestamp(now()), 22.5, 65.2, 'Building-A-Floor-3');

-- Requête optimisée par partition key
SELECT * FROM iot_data.sensor_readings
WHERE sensor_id = 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
  AND reading_time >= '2024-01-01'
LIMIT 100;

Mise en œuvre en production

1. Définir le modèle de données selon les patterns de requêtes (query-driven design) plutôt que par normalisation relationnelle
2. Dimensionner le cluster en fonction des besoins de throughput et de latence, avec minimum 3 nœuds par datacenter pour la réplication
3. Configurer les niveaux de consistance appropriés (ONE, QUORUM, ALL) selon le compromis disponibilité/cohérence requis
4. Optimiser les partition keys pour éviter les hot spots et garantir une distribution uniforme des données
5. Mettre en place une stratégie de compaction adaptée au profil d'usage (SizeTieredCompactionStrategy ou LeveledCompactionStrategy)
6. Implémenter une surveillance proactive avec des métriques sur latence, débit, et utilisation disque via JMX ou Prometheus
7. Planifier une stratégie de sauvegarde régulière avec snapshots et backups incrémentaux

Outils et écosystème

• DataStax Enterprise - version commerciale avec fonctionnalités analytiques avancées et support professionnel
• cqlsh - interface en ligne de commande native pour interagir avec les clusters Cassandra
• Apache Spark - pour analytics et traitement batch sur données Cassandra via le connecteur Spark-Cassandra
• Prometheus + Grafana - stack de monitoring pour visualisation des métriques de performance
• Medusa - solution de backup et restauration pour clusters Cassandra en production
• Reaper - outil de réparation automatisée pour maintenir la cohérence des données

Cassandra s'impose comme solution de référence pour les applications nécessitant une disponibilité continue et une scalabilité massive, particulièrement dans les secteurs de l'IoT, de la télémétrie, des séries temporelles et du messaging à grande échelle. Sa capacité à maintenir des performances constantes avec des pétaoctets de données réparties globalement en fait un choix stratégique pour les entreprises gérant des volumes critiques avec des exigences de latence strictes.