L’ANALYSE DE DONNÉES EN TOUTE CONFIANCE, SANS COMPROMIS : MANAGED APACHE SPARK ET APACHE AIRFLOW REJOIGNENT BIGQUERY SUR PREMI3NS

Publié le 27/10/2026

Les institutions publiques françaises, les entreprises régulées et les Opérateurs d'Importance Vitale (OIV) génèrent quotidiennement des centaines de téraoctets de données. Qu'elles soient opérationnelles, transactionnelles ou issues de capteurs, elles ont besoin d’un socle robuste et de qualité pour les exploiter : c'est le carburant qui alimente l'IA, affine les prédictions et garantit la fiabilité des modèles.

Bâtir une plateforme de données souveraine ne doit pas se faire au détriment de l'innovation. Jusqu'ici, la fragmentation des outils et la gestion manuelle des infrastructures freinaient les ambitions des acteurs critiques européens. Avec PREMI3NS, cette époque est révolue.

Aujourd'hui, nous annonçons la disponibilité de Managed Service for Apache Spark (ex-Dataproc) et de Managed Service for Apache Airflow (ex-Cloud Composer) sur PREMI3NS. Avec BigQuery, ces services complètent le socle de la Cloud Data Platform sur PREMI3NS. Nous avons adressé à l'ANSSI la notification formelle (J0) visant à étendre notre qualification SecNumCloud à ces services de données. Le processus est activement en cours.

Trois moteurs clés pour des pipelines de données souverains

Toute plateforme de données moderne repose sur trois piliers :

l'analyse à l'échelle du pétaoctet
le traitement distribué des données
l'orchestration de bout en bout.

Toutes ces capacités existent sous forme de services managés au sein de PREMI3NS, ce qui élimine le fardeau opérationnel de gérer sa propre infrastructure :

Managed Service for Apache Spark (anciennement Dataproc) : Provisionnez des clusters Apache Spark et Apache Hadoop éphémères et parfaitement dimensionnés en moins de 90 secondes, contre 20 à 30 minutes sur une infrastructure cloud traditionnelle ou auto-gérée. Vos équipes data peuvent exécuter leurs jobs PySpark, Scala, Java ou Spark SQL (ETL et machine learning) sans réécrire leur code, avec une lecture/écriture directe et à haut débit vers Cloud Storage et BigQuery grâce aux connecteurs natifs.

Managed Service for Apache Airflow (anciennement Cloud Composer) : Planifiez, orchestrez et supervisez des graphes orientés acycliques (DAG) en Python qui exécutent des pipelines de données à travers diverses sources : données on-premises, Cloud Storage, Managed Service for Apache Spark et BigQuery. Libérez-vous de la gestion des clusters Kubernetes, des bases de données de métadonnées et des patchs de sécurité. Le service inclut des snapshots planifiables et un autoscaling natif des workers : la puissance de calcul s'ajuste en temps réel à la demande de vos pipelines, évitant ainsi tout surdimensionnement.

BigQuery (entrepôt de données serverless) : Analysez des données structurées, semi-structurées (JSON) et géospatiales à l'échelle du pétaoctet sans aucune gestion d'infrastructure. BigQuery sépare le stockage orienté colonnes distribué du calcul dynamique afin de s'adapter automatiquement à chaque requête, en exécutant des jointures complexes multi-tables et une ingestion en streaming à haut débit sans indexation manuelle, nettoyage manuel ni dimensionnement de cluster. Surtout, BigQuery sur PREMI3NS conserve strictement la même syntaxe GoogleSQL, les mêmes API REST, les mêmes CLI (bq) et bibliothèques que Google Cloud. Via des pilotes JDBC/ODBC configurés pour PREMI3NS, vos équipes peuvent y connecter leurs outils de BI et exécuter leurs charges analytiques sans réécrire la moindre requête.

De plus, BigQuery ML permet à vos analystes d'entraîner et d'exécuter des modèles de machine learning directement au sein de l'entrepôt de données via des requêtes SQL standard. Régression, clustering, prévisions de séries temporelles ou détection d'anomalies : tout est exécuté localement. Vos données sensibles ne quittent jamais le périmètre sécurisé de l'entrepôt.

Des performances supérieures aux alternatives open source

Dans de nombreux environnements cloud souverains, les organisations sont contraintes d'assembler des outils open source autonomes, tels qu'Apache Spark auto-géré, Apache Airflow auto-hébergé sur Kubernetes, ou des moteurs analytiques spécialisés comme ClickHouse et Trino. Si ces solutions open source sont portables, leur utilisation ne se fait pas sans coût ni risque de sécurité :

Un TCO (coût total de possession) optimisé grâce au serverless : Les bases de données analytiques et les clusters Spark auto-hébergés nécessitent un provisionnement statique dimensionné pour les pics de charge, ce qui implique de payer pour des serveurs qui ne fonctionnent pas toujours à leur maximum 24h/24. Avec PREMI3NS, vous n’êtes facturés que sur la capacité de calcul consommée lors de l'exécution des requêtes sur BigQuery, tandis que Managed Service for Apache Spark lance des clusters éphémères à la demande et les détruit dès la fin du traitement.

Optimisation automatisée des performances : Les moteurs analytiques open source autonomes nécessitent le réglage de centaines de paramètres de configuration et voient souvent leurs performances se dégrader lors de jointures complexes sur plusieurs tables. BigQuery et Managed Service for Apache Spark optimisent automatiquement les plans d'exécution et les opérations de brassage (shuffle) de données, même à l'échelle du pétaoctet.

Sécurité et gouvernance intégrées : Avec des outils open source disparates, vos équipes de sécurité doivent configurer manuellement les accès (RBAC), les logs et les clés de chiffrement. Sur PREMI3NS, BigQuery, Managed Service for Apache Spark et Managed Service for Apache Airflow s'intègrent nativement à IAM, VPC Service Controls et Cloud Logging, le tout géré et opéré exclusivement par S3NS.

Cas d'usage concrets sur PREMI3NS

En combinant ces services managés, les organisations régulées peuvent gérer de bout en bout leurs données sensibles, de l'ingestion brute jusqu'à l'IA en production, au sein d'un périmètre de confiance unique opéré en France :

Assurance | Automatisation du risque actuariel et de la gestion des sinistres : Les assureurs peuvent utiliser Managed Service for Apache Airflow pour planifier lors d’heures creuses l'ingestion de dossiers d'assurés, traiter à grande échelle des documents de sinistres non structurés avec PySpark sur Managed Service for Apache Spark, et consolider des indicateurs de risque dans BigQuery. Résultat : des services numériques plus rapides, dans le strict respect de la protection des données européennes.

Services financiers | Détection de fraude à haut volume et reporting réglementaire : Les banques et les opérateurs de paiement peuvent exécuter des traitements Apache Spark distribués sur Managed Service for Apache Spark afin d'évaluer des millions de transactions quotidiennes et de les croiser avec les données consolidées dans BigQuery, générant ainsi des rapports auditables pour les régulateurs sans exposer ces transactions hors de France.

Énergie, services publics et santé | Affiner des modèles d'IA : Les équipes industrielles et cliniques peuvent normaliser des téraoctets de logs de capteurs ou de dossiers de santé anonymisés à l'aide de Managed Service for Apache Spark et de BigQuery, puis exploiter les modèles intégrés à BigQuery ML pour la maintenance prédictive et l'aide à la décision clinique.

Commencez à bâtir votre plateforme de données de confiance

Avec la puissance de frappe d'un grand hyperscaler et le niveau de sécurité d'une plateforme qualifiée SecNumCloud par l'ANSSI, maintenant vous pouvez accélérer.

Explorez la documentation technique de PREMI3NS pour consulter les spécifications de ces services, ou contactez l'équipe S3NS pour planifier une revue d'architecture et migrer vos premières charges de travail Apache Spark et Apache Airflow.

Blaise Vignon

Product & Marketing Director chez S3NS