La déduplication au niveau de la requête traite chaque requête entrante individuellement afin d'éliminer les doublons en temps réel, tandis que la déduplication par lots regroupe plusieurs requêtes et supprime les redondances après leur accumulation. Ces deux approches réduisent la redondance des données, mais diffèrent considérablement en termes de latence, d'utilisation des ressources et de cas d'utilisation idéaux.
Une approche en temps réel qui vérifie et supprime les requêtes en double dès leur arrivée, avant tout traitement.
Une approche différée qui collecte les demandes au fil du temps et supprime les doublons pendant une fenêtre de traitement planifiée.
| Fonctionnalité | Déduplication au niveau des requêtes | Déduplication au niveau des lots |
|---|---|---|
| Modèle de traitement | En temps réel, sur demande | Planifié, par lot |
| Impact de la latence | Latence ajoutée quasi nulle | De quelques minutes à plusieurs heures de retard |
| Exigences de stockage | Empreinte mémoire minimale | Nécessite un stockage persistant pour les données mises en file d'attente |
| Précision de la déduplication | Limité à la fenêtre en mémoire récente | Haute précision sur l'historique complet du lot |
| Efficacité du débit | débit par requête inférieur | débit agrégé plus élevé |
| Complexité de la mise en œuvre | Modéré, nécessite des structures de recherche rapides | Niveau supérieur, nécessite une gestion des files d'attente et une planification. |
| Idéal pour | API, webhooks, systèmes en temps réel | Pipelines de données, analytique, ETL |
| Récupération en cas de panne | Perte de l'état en mémoire en cas de plantage | Le lot peut être rejoué à partir du stockage |
La déduplication au niveau de la requête intercepte chaque requête à son point d'entrée et la compare à un registre des identifiants récemment rencontrés. En cas de correspondance, la requête est immédiatement rejetée ou fusionnée. La déduplication au niveau du lot adopte l'approche inverse : elle permet aux requêtes de s'accumuler dans une file d'attente ou une zone de transit, puis effectue une déduplication de l'ensemble des requêtes à la fermeture de la fenêtre de traitement par lots.
La principale tension entre ces deux méthodes réside dans le compromis entre vitesse et capacité. Les systèmes au niveau de la requête n'ajoutent que quelques microsecondes de surcharge par appel, ce qui les rend idéaux lorsque les utilisateurs attendent des réponses instantanées. Les systèmes par lots sacrifient cette immédiateté au profit d'un traitement beaucoup plus important d'enregistrements par unité de calcul, car la logique de déduplication peut être optimisée pour les opérations en masse plutôt que pour la recherche d'enregistrements individuels.
La déduplication au niveau des requêtes, s'appuyant généralement sur une mémoire limitée, ne peut détecter que les doublons apparaissant durant cette période. Un doublon arrivant plusieurs heures plus tard passera inaperçu. La déduplication par lots, quant à elle, compare l'ensemble des données accumulées et détecte donc les doublons indépendamment de leur date d'apparition initiale, ce qui est crucial lorsque les systèmes en amont effectuent des retests ou rejouent des requêtes sur de longues périodes.
La déduplication au niveau des requêtes à grande échelle exige des systèmes de stockage en mémoire distribués et rapides, tels que Redis ou Memcached, dont le coût peut s'avérer élevé en cas de volumes de requêtes importants. La déduplication par lots s'appuie sur un stockage disque moins onéreux et sur des calculs planifiés, souvent exécutés sur des instances ponctuelles ou pendant les heures creuses. Le profil de coût est donc avantageux pour le traitement par lots pour les charges de travail à volume élevé et à faible urgence.
Lorsqu'un système de traitement par requêtes tombe en panne, son état de déduplication en mémoire est perdu. Par conséquent, des doublons déjà filtrés peuvent subsister après le redémarrage. Les systèmes de traitement par lots sont plus résilients, car les requêtes brutes sont stockées de manière permanente et peuvent être simplement retraitées. La déduplication par lots est donc un choix plus sûr pour les charges de travail où le traitement des doublons engendre des coûts ou des risques importants.
La déduplication au niveau de la requête détecte tous les doublons, quelle que soit la date d'arrivée.
En pratique, les systèmes au niveau des requêtes ne détectent les doublons que dans leur fenêtre de mémoire. Lorsqu'un enregistrement expire, toute nouvelle requête est traitée comme une nouvelle requête ; c'est pourquoi la plupart des systèmes de production y associent un second traitement par lots pour garantir l'exhaustivité des données.
La déduplication par lots est toujours plus lente et donc moins performante.
La latence n'est pas le seul critère important. La déduplication par lots offre souvent une meilleure rentabilité, une précision accrue et une tolérance aux pannes renforcée, ce qui en fait le choix idéal pour de nombreux flux de travail de données à grande échelle.
Vous devez choisir une seule approche pour l'ensemble de votre système.
La plupart des architectures cloud matures combinent les deux. La déduplication au niveau des requêtes gère le flux principal pour un filtrage immédiat, tandis que la déduplication au niveau des lots sert de filet de sécurité pour détecter les éventuels doublons.
Les filtres Bloom permettent une déduplication parfaitement précise au niveau des requêtes.
Les filtres de Bloom peuvent générer de faux positifs, c'est-à-dire que certaines requêtes légitimes sont rejetées. De par leur conception probabiliste, les systèmes qui les utilisent ajoutent généralement une étape de vérification secondaire pour les opérations critiques.
La déduplication par lots ne peut pas s'adapter aux charges de travail en temps réel.
Avec des frameworks de traitement de flux modernes comme Apache Flink ou Spark Structured Streaming, la déduplication par lots peut s'exécuter sur des micro-lots avec des délais de seulement quelques secondes, brouillant ainsi la frontière entre les deux approches.
Choisissez la déduplication au niveau des requêtes lorsque votre système exige des réponses en temps réel et que les requêtes dupliquées gaspilleraient des ressources de calcul coûteuses ou engendreraient des problèmes visibles pour l'utilisateur, comme dans les API de paiement ou les récepteurs de webhooks. Optez pour la déduplication par lots lorsque vous traitez de gros volumes de données, qu'un certain délai est acceptable et que vous avez besoin d'une détection exhaustive des doublons sur de longues périodes, comme dans l'ingestion de données analytiques ou les pipelines de traitement des journaux.
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