L'ingestion de données consiste à importer des données dans un système pour traitement. Il s'agit de la première étape du processus. Les données proviennent de bases de données, d'API, de fichiers journaux, de files d'attente de messages et de capteurs. La couche d'ingestion les collecte, les valide et les transmet au stockage ou au traitement. En cas d'échec de l'ingestion, tout le processus en aval est interrompu.

La méthode dépend de la source et des exigences de latence. L'ingestion par lots extrait les données à intervalles réguliers. Elle est simple et efficace pour les sources dont les mises à jour sont lentes. L'ingestion en continu traite les données dès leur arrivée, ce qui est indispensable pour l'analyse en temps réel et les systèmes événementiels. Les outils varient : Kafka pour les flux à haut débit, Airflow pour l'orchestration par lots et les services cloud natifs pour les pipelines gérés. Les défis sont constants : les sources modifient leurs schémas sans préavis, les données arrivent en retard ou dans le désordre, et les volumes connaissent des pics imprévisibles. La couche d'ingestion doit tout gérer sans perte ni corruption de données. Des mécanismes de gestion de la pression empêchent la surcharge. Des files d'attente de messages non distribuables capturent les enregistrements dont le traitement a échoué. La surveillance permet de détecter les problèmes avant qu'ils ne se propagent. L'ingestion est comme la plomberie : une mauvaise plomberie peut inonder toute la maison.

Modes d'ingestion

• Traitement par lots — extractions programmées à intervalles réguliers
• Streaming — traitement continu au fur et à mesure de l'arrivée des données
• Capture des données modifiées — capture les modifications de la base de données en temps réel
• Interrogation d'API — requêtes périodiques aux services externes
• Webhooks — notifications push provenant des systèmes sources

L'ingestion est la porte d'entrée. Si des données sont perdues ou corrompues à ce stade, aucune solution ultérieure ne pourra les récupérer.