OpenSource Data Platform (Clemlab)

OpenSource Data Platform (Clemlab) est une distribution open source du Hadoop d’entreprise, destinée aux organisations qui souhaitent maîtriser leur infrastructure de données sans dépendance éditeur. Ce logiciel assure la gestion complète du cycle de vie des données structurées et non structurées, avec un déploiement sur site, en cloud ou en mode hybride. Les équipes data, intervenant sur des projets cloud, BI ou analytiques, accèdent à une base adaptée à la gestion des traitements massifs, à la gouvernance et au respect des exigences de conformité. La plateforme vise les entreprises attachées à une infrastructure réversible, centralisant, protégeant et organisant leurs actifs informationnels.

Dans une DSI pilotant plusieurs filiales, OpenSource Data Platform (Clemlab) propose un socle unifié pour orchestrer les flux et traitements issus de rapports métiers. Le service data met en place un cluster mutualisé, relie des solutions de business intelligence et scinde l’accès par filiale via la gestion des droits. La gouvernance centralisée avec Apache Ranger ainsi que la traçabilité à l’aide d’Atlas permettent de suivre les accès et les manipulations. Les équipes métiers ont un accès direct à des ensembles de données certifiés pour l’analyse ou restitution.

La plateforme prend en charge Kubernetes et les composants Hadoop, Spark et Trino, afin d’orchestrer les traitements distribués et le stockage sur HDFS ou S3. Le déploiement automatisé avec Ansible et Terraform facilite la montée en charge et l’adaptation aux besoins. La sécurité s’appuie sur Kerberos, Ranger, Knox et la gouvernance couplée à la traçabilité. Des outils d’observabilité et de monitoring avec Prometheus et Grafana sont intégrés pour suivre l’activité de la solution.

Dans un déploiement concret, une ETI homogénéise son infrastructure data à travers plusieurs régions tout en assurant la conformité de ses process analytiques. L’usage d’OpenSource Data Platform (Clemlab) sur différents clouds et datacenters, accompagné d’une gestion des accès par YARN et Ranger, permet d’exécuter Hive, Spark et Kafka à grande échelle avec auditabilité et récupération directe des ressources. L’interopérabilité avec Jupyter, MLflow et les principaux socles cloud est confirmée lors de l’installation auprès des équipes techniques réparties.