Architecture Database : Sigmalis au service de vos données
Chez Sigmalis, on travaille depuis 2007 sur des projets IT, à Genève, avec une équipe de 40 consultants spécialisés. L’architecture de base de données, c’est un peu notre terrain de jeu préféré. Pourquoi ? Parce qu’un système mal pensé ralentit tout, coûte plus cher et finit par vous bloquer.
On conçoit des architectures qui tiennent la route, même quand votre volume de données explose. Performance, scalabilité, sécurité, intégrité : on coche toutes les cases, sans bla-bla inutile.
Qu’est-ce qu’une architecture de base de données ?
C’est la façon dont vous allez structurer vos données pour qu’elles soient faciles à stocker, gérer et exploiter.
On parle d’un ensemble de briques techniques :
- Le modèle de données, c’est la base, il détermine comment vous organisez vos infos (relationnel, document, graphe…).
- Le moteur de base de données (PostgreSQL, Oracle, SQL Server…), c’est lui qui exécute les requêtes.
- Le gestionnaire de stockage, qui s’occupe de l’accès physique aux fichiers.
- Le processeur de requêtes, qui interprète ce que vous cherchez.
- Le gestionnaire de transactions, qui garantit que tout est bien cohérent, même en cas de pépin.
Nos missions
Big Data
- Traitement de gros volumes de données, structurées ou non, en temps réel ou en batch
- Intégration de bases distribuées comme Hadoop, Cassandra, MongoDB
- Utilisation de systèmes NoSQL pour des cas précis : logs applicatifs, réseaux sociaux, IoT
- Déploiement sur des clusters évolutifs, pour ne jamais être à court de ressources
- Mise en place de pipelines de données résilients avec Kafka, Spark, Flink
DevOps
- Automatisation des déploiements de bases de données (CI/CD avec Liquibase, Flyway, GitLab CI)
- Mise en place de scripts d’initialisation, migrations et rollback en un clic
- Surveillance continue avec Prometheus, Grafana, ELK pour ne rien laisser passer
- Versionnement des schémas pour suivre l’évolution dans le temps
- Gains visibles : moins de bugs, plus de réactivité, délai de livraison réduit
BI (Business Intelligence)
- Collecte de données multi-sources : CRM, ERP, fichiers plats, APIs
- Nettoyage, agrégation et traitement dans un entrepôt de données (DWH)
- Modélisation multidimensionnelle pour une analyse fine (TM1, OBIEE, SQL Server Analysis Services)
- Création de dashboards opérationnels et stratégiques avec Power BI, Tableau, Cognos
- Intégration de solutions In-Memory pour un accès ultra-rapide (OLAP, cubes TM1, budgeting)
Expertise SGBD
- Bases relationnelles : PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL, on les utilise tous les jours.
- Bases non relationnelles : MongoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch, on les maîtrise aussi.
- Conseil & choix technos : on vous aide à choisir le bon SGBD en fonction de vos contraintes : volumétrie, performance, budget, équipe interne…
- Optimisation & tuning : index mal placés, requêtes trop lentes ? On passe tout en revue et on booste les perfs sans tout casser.
- Maintenance & support : besoin d'un œil externe pour sécuriser, surveiller ou faire évoluer votre base ?
Ils nous font confiance ...
Comment choisir la bonne architecture database ?
Tableau comparatif simplifié :
Modèle de données | Scalabilité | Cohérence / Dispo | Coût estimé | Cas d’usage typique |
|---|---|---|---|---|
PostgreSQL (relationnel) | Verticale | Cohérence forte | Faible à moyen | ERP, CRM, apps métiers classiques |
MongoDB (documentaire) | Horizontale | Dispo > cohérence | Moyen | Appli web, catalogue produit |
Cassandra (clé-valeur) | Très horizontale | Dispo ++ / Consis. faible | Élevé | Logs, IoT, big data, écriture massive |
Neo4j (graphe) | Limité | Cohérence forte | Moyen à élevé | Réseaux sociaux, moteurs de reco |
Les 3 types d’architectures classiques : 1-tier, 2-tier, 3-tier
Architecture 1-tier : cas des bases embarquées
Tout est sur la même machine : interface, logique, et données. C’est du monolithique pur.
Parfait pour des outils de bureau (genre Excel ++ ou ERP local) ou des systèmes embarqués (IoT, bornes tactiles, etc.)
Avantages :
- Simple à développer et à déployer
- Pas de latence réseau
- Peu de dépendances techniques
Inconvénients :
- Pas scalable : dès que ça grossit, ça bloque
- Difficile à maintenir ou faire évoluer dans le temps
- Moins adapté au travail en équipe ou en cloud
Architecture 2-tier : cas des applications client-serveur
On sépare la base de données du client. L’appli est en local, la base à distance. C’est l’archi des applis de gestion métier classiques, type compta ou gestion commerciale.
Avantages :
- Meilleure répartition des charges
- Le serveur gère les données, le client l’interface
- Facile à implémenter dans des réseaux d’entreprise
Inconvénients :
- Scalabilité limitée : dès qu’il y a trop d’utilisateurs, ça rame
- Maintenance plus lourde côté client : mises à jour, compatibilité
Architecture 3-tier : standard des applications web
C’est le modèle de quasi toutes les applis web modernes : une couche pour l’interface (front), une pour la logique métier (API, backend), une pour la base (data).
Exemples ? Sites e-commerce, apps mobiles, plateformes SaaS, tout y passe.
Avantages :
- Modularité : chaque couche peut évoluer séparément
- Scalabilité : on peut répartir les charges selon les besoins
- Maintenance simplifiée : updates backend sans toucher au front
Inconvénients :
- Nécessite une infrastructure plus complète
- Demande une bonne communication entre les couches
À découvrir également :
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