Plongée dans l'Architecture de SAS Viya 4 : Une Révolution Cloud-Native

SAS Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. représente la dernière génération de la plateforme analytique SAS, entièrement repensée pour le cloud. Contrairement à ses prédécesseurs, Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. adopte une architecture "cloud-native", basée sur des conteneurs et orchestrée par Kubernetes. Cette transformation fondamentale offre une portabilité, une scalabilité et une résilience accrues, mais nécessite une bonne compréhension de ses composants pour en tirer le meilleur parti.

Cet article explore les briques essentielles de l'architecture SAS Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers., en s'appuyant sur les informations techniques fournies, pour vous donner une vision claire de son fonctionnement interne.

Le Socle : Kubernetes

Le changement le plus significatif de Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. est son exécution intégrale au sein d'un environnement Kubernetes. Tous les composants de Viya sont livrés sous forme d'images de conteneurs et déployés comme des "pods" (groupes de conteneurs) gérés par Kubernetes.

Cette approche offre plusieurs avantages majeurs :

Portabilité Multi-Cloud : Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. peut être déployé sur divers services Kubernetes managés (comme Azure Kubernetes Service (AKS) Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) , Google Kubernetes Engine (GKE)) ou sur une infrastructure Kubernetes sur site.

Scalabilité : Kubernetes permet de monter ou descendre en charge les différents services de Viya de manière dynamique (bien que certaines limitations existent pour certains composants comme ODFE dans les versions initiales).

Résilience : Kubernetes gère le cycle de vie des pods, redémarrant automatiquement les conteneurs en cas d'échec et gérant la haute disponibilité pour les composants critiques.

Déploiement et Mises à Jour Facilités : L'approche Infrastructure as Code (IaC) et la livraison continue (CI/CD) sont grandement facilitées.

Référence Kubernetes :Documentation officielle Kubernetes

Les Piliers de l'Architecture Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. L'architecture de Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. peut être décomposée en plusieurs grandes catégories de composants :

1. Moteurs Analytiques (Analytic Engines) [

Ce sont les cerveaux de la plateforme, responsables de l'exécution des calculs et des analyses.

• SAS Cloud Analytic Services (CAS) : Le moteur principal, conçu pour l'analyse haute performance en mémoire. CAS peut fonctionner en mode :
  • SMPLe Symmetric Multi-Processing (SMP) est une architecture informatique où plusieurs processeurs (CPU) partagent une mémoire centrale unique et un seul système d'exploitation pour exécuter des tâches. Contrairement au mode MPP, toutes les opérations se déroulent au sein d'une seule machine ou d'un seul nœud de calcul.
    
    Dans l'écosystème SAS Viya 4, le mode SMP est idéal pour les jeux de données de taille petite à moyenne ou pour les phases de préparation de code. Le moteur CAS (Cloud Analytic Services) utilise alors la puissance multi-cœurs d'un nœud unique pour traiter les données avec une latence minimale. (Symmetric Multi-Processing) : Sur un seul nœud (pod), où le contrôleur fait aussi office de worker.
  • MPPLe Massively Parallel Processing (MPP) est une architecture informatique où plusieurs processeurs (ou nœuds de calcul) travaillent simultanément sur différentes parties d'une même tâche complexe. Contrairement au traitement séquentiel, le MPP divise les données en fragments gérés en parallèle, réduisant drastiquement le temps d'exécution.
    
    Dans l'écosystème SAS Viya 4, l'architecture MPP est incarnée par le moteur CAS (Cloud Analytic Services). Elle permet de distribuer les calculs analytiques et d'IA sur l'ensemble d'un cluster Kubernetes ou OpenShift, offrant une puissance de traitement quasi illimitée pour les Big Data. (Massively Parallel Processing) : Distribué sur plusieurs nœuds (pods) pour traiter de très gros volumes de données, avec un contrôleur (et un contrôleur de secours optionnel) et plusieurs workers.
  • Intégration Kubernetes : CAS est géré via un "Operator" Kubernetes spécifique et une "Custom Resource Definition" (CRD) CASDeployment . Des volumes persistants (PVC) sont utilisés pour le permstore (permissions) et les données (casdatalib, cache disque) .
  • Personal CAS : Une instance CAS SMPLe Symmetric Multi-Processing (SMP) est une architecture informatique où plusieurs processeurs (CPU) partagent une mémoire centrale unique et un seul système d'exploitation pour exécuter des tâches. Contrairement au mode MPP, toutes les opérations se déroulent au sein d'une seule machine ou d'un seul nœud de calcul.
    
    Dans l'écosystème SAS Viya 4, le mode SMP est idéal pour les jeux de données de taille petite à moyenne ou pour les phases de préparation de code. Le moteur CAS (Cloud Analytic Services) utilise alors la puissance multi-cœurs d'un nœud unique pour traiter les données avec une latence minimale. temporaire, mono-utilisateur, pouvant être lancée au sein du pod d'un Compute Server pour des travaux locaux (désactivée par défaut) .
  • Référence CAS : SAS Cloud Analytic Services Documentation
• SAS Compute Server : L'environnement d'exécution traditionnel du langage SAS (SAS Programming Runtime Environment - SPRE) . Il exécute le code SAS soumis via des clients comme SAS Studio. Il est lancé à la demande par le Launcher Service ].
• SAS Event Stream Processing (ESP) : Moteur d'analyse de flux de données en temps réel (si licencié).
• SAS Micro Analytic Service (MAS) : Exécute de petites pièces de code SAS (souvent des modèles) de manière très performante, typiquement via des API REST (si licencié) .

2. Composants d'Exécution de Programmation (Programming Run-Time Components)

Ces services gèrent le cycle de vie et l'accès aux environnements d'exécution SAS.

• SAS Launcher Service : Ce service central interagit avec l'API Kubernetes pour démarrer des pods à la demande pour les Compute Servers, les SAS/CONNECT Servers et les Batch Servers, en se basant sur des PodTemplates et des Launcher Contexts ].
• SAS Compute Service : Fournit les points d'accès API REST pour que les clients (comme SAS Studio) puissent demander, gérer et interagir avec les sessions Compute Server].
• SAS/CONNECT Spawner & Server : Permet les connexions SAS/CONNECT. Fonctionnement distinct selon le client :
  • Launching (Client interne au K8s) : Le Spawner demande au Launcher Service de démarrer un nouveau pod sas-launcher-long-guid contenant un SAS/CONNECT Server dédié. Le client se connecte ensuite directement à l'IP interne de ce pod . Scalabilité horizontale .
  • Spawning (Client externe au K8s) : Le Spawner démarre un processus SAS/CONNECT Server au sein de son propre pod. Le client se connecte via le service externe du Spawner (LoadBalancer ou NodePort), et la connexion est héritée par le processus serveur . Scalabilité verticale.
  • Contrôle : Le comportement peut être influencé par les options -SERVICELAUNCH/-NOLOCALLAUNCH du spawner ou la variable d'environnement TCPNOIPADDR côté serveur/client
  • Référence SAS/CONNECT : SAS/CONNECT for SAS Viya
• SAS Batch Service & Server : Permet de soumettre des travaux SAS ou des commandes système en mode batch, typiquement via l'interface en ligne de commande (CLI) sas-viya. Le Batch Service reçoit la demande et utilise le Launcher Service pour démarrer un pod sas-launcher-long-guid exécutant un Batch Server (sasgrid process).

3. Serveurs d'Infrastructure (StatefulUne app stateful sauvegarde ses données sur un volume persistant. Si le pod redémarre, son état est conservé. Services)

Ces services maintiennent un état et nécessitent généralement un stockage persistant. Ils sont cruciaux pour le fonctionnement de la plateforme.

• SAS Configuration Server (Basé sur HashiCorp Consul) : Registre central pour la configuration des services, la découverte de services et les informations d'état. Les microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
  
  Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. l'utilisent au démarrage. Déployé comme un StatefulSet (généralement 3 instances pour la HA) avec des volumes persistants (PVC) . sas-config-reconciler assure la synchronisation avec Kubernetes .
  • Référence Consul : HashiCorp Consul
• SAS Infrastructure Data Server (Basé sur PostgreSQL) : Stocke les métadonnées et le contenu de Viya (rapports, règles d'autorisation, favoris, etc.)
• SAS Message Broker (Basé sur RabbitMQ) : Gère la communication asynchrone et les événements entre les microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
  
  Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. (accusés de réception, persistance des messages, redondance). Une couche d'abstraction (sas-arke) permet potentiellement de changer de technologie de messaging à l'avenir . Déployé comme un StatefulSet (généralement 3 instances pour la HA) avec des PVCs
  • Référence RabbitMQ : RabbitMQ Documentation
• SAS Cache Locator / SAS Cache Server (Basé sur Apache Geode) : Fournit un système de cache distribué en mémoire pour améliorer les performances des microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
  
  Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. . Fonctionne sur un modèle client/serveur avec découverte via les Locators . Déployé comme des StatefulSet (généralement 2 instances chacun pour la HA) avec des PVCs . Le cache est en mémoire et non persistant aux redémarrages serveur.
  • Référence Apache Geode : Apache Geode Documentation

4. Services de Support et MicroservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).

Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. (Supporting Services & Viya Services)

Un ensemble de microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).

Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. fournissant diverses fonctionnalités (authentification, gestion des métadonnées, API diverses, etc.) et des services supportant l'opération de la plateforme.

• Open Distro for Elasticsearch (ODFE) / OpenSearch : Moteur de recherche et d'indexation distribué basé sur Elasticsearch/Lucene. Utilisé initialement par SAS Information Catalog pour indexer les métadonnées des actifs de données. SAS utilise ODFE (une distribution open-source sponsorisée par AWS, maintenant évoluée en OpenSearch) pour éviter les problèmes de licence d'Elasticsearch . Déployé via un Operator SAS spécifique et une CRD OpenDistroCluster . Les nœuds ODFE sont des pods statefulUne app stateful sauvegarde ses données sur un volume persistant. Si le pod redémarre, son état est conservé. nécessitant un stockage persistant rapide (disques locaux recommandés, pas NFS) . La haute disponibilité requiert un cluster d'au moins 3 nœuds.
  • Référence OpenSearch (successeur d'ODFE) : OpenSearch Documentation
• Ingress Controller (souvent Nginx) : Gère l'accès externe (HTTP/S) aux applications web et services Viya.
• Monitoring & Logging : Outils pour observer la santé et les logs de la plateforme (souvent basés sur Prometheus, Grafana, Fluent Bit/Elasticsearch - regroupés dans le framework ops4viya)

5. Clients et Interfaces Visuelles (Clients & Visual Interfaces)

Les points d'entrée pour les utilisateurs.

• SAS Studio : Interface web principale pour la programmation SAS, le flux de données, et plus encore. Évolution de SAS Studio Enterprise Edition, avec des éditions spécifiques (Analyst, Engineer) remplaçant les anciens clients lourds (Enterprise Guide, Data Integration Studio) . Optimisation : l'interface se charge rapidement pendant que le Compute Server démarre en arrière-plan
  • Référence SAS Studio : SAS Studio Documentation
• SAS Visual Analytics / SAS Visual Statistics / etc. : Applications web dédiées à l'exploration de données, la modélisation, etc.
• SAS for Microsoft 365 : Add-in web pour Microsoft Excel (desktop ou web) permettant d'intégrer des rapports SAS Visual Analytics dans les classeurs Excel.
  • Référence SAS for Microsoft 365 : SAS for Microsoft 365 Documentation
• Absence de Clients Lourds : Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.
  
  Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. n'a pas de clients desktop traditionnels. Les connexions depuis d'anciens clients comme Enterprise Guide ne sont pas directement possibles.

Intégration Cloud Avancée

Au-delà de Kubernetes, Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. peut s'intégrer plus profondément avec les services cloud natifs :

• Utilisation de bases de données managées (Azure DB for PostgreSQL, AWS RDS, Google Cloud SQL) pour le SAS Infrastructure Data Server .
• Intégration avec les services de monitoring natifs (Azure Monitor, AWS CloudWatch, Google Monitoring).
• Utilisation de services de Load Balancing et DNS du fournisseur cloud .
• Potentiellement, remplacement de Consul ou RabbitMQ par des services équivalents managés
• Gestion des identités via Azure Active Directory / AWS IAM / Google Cloud IAM .
• Stockage des secrets et certificats dans des coffres-forts managés (Azure Key Vault)

Conclusion

SAS Viya 4SAS Viya 4 est une plateforme d'IA, de data management et d'analytics de pointe, nativement conçue pour le Cloud (Cloud-Native). Contrairement aux versions précédentes, elle repose sur une architecture de microservices orchestrée par Kubernetes.

Elle permet de gérer l'intégralité du cycle de vie de la donnée — de l'ingestion à la mise en production des modèles (ModelOps) — en offrant une élasticité totale, une intégration transparente avec l'open-source (Python, R) et une interface unifiée pour les data scientists et les décideurs métiers. marque une étape majeure dans l'évolution de la plateforme SAS. Son architecture cloud-native basée sur Kubernetes et les conteneurs offre une flexibilité, une scalabilité et une résilience sans précédent. Comprendre ses composants clés - des moteurs analytiques comme CAS et Compute, aux services d'infrastructure statefulUne app stateful sauvegarde ses données sur un volume persistant. Si le pod redémarre, son état est conservé. comme PostgreSQL et Consul, en passant par les mécanismes de lancement comme le Launcher Service et l'intégration Kubernetes - est essentiel pour déployer, administrer et exploiter efficacement cette puissante plateforme analytique dans l'ère du cloud.