Optimiser une stack pour la haute disponibilité en lecture/écriture

Quand rester simple, et quand passer à une architecture distribuée haute disponibilité ? Cet article montre comment anticiper la montée en charge et garder de bonnes performances en lecture comme en écriture, sans surdimensionner inutilement.

Cet article prend 20 minutes à lire et comporte 4991 mots.

Table des matières

Optimiser une stack pour la haute disponibilité en lecture/écriture

Dans de nombreuses applications modernes, le défi est double : ingérer massivement des données tout en garantissant une lecture rapide et fiable, même sur de gros volumes. Que ce soit pour des documents, des logs ou des vecteurs d’embeddings, il faut un équilibre entre vitesse d’écriture et performance de lecture.

TL;DR – Points de décision clés

Quand migrer ?

  • Jusqu’à 100k documents : restez sur PostgreSQL
  • Plus de 500k documents ou de 10k insertions/jour : basculez vers une architecture distribuée

Quelle architecture ?

  • YugabyteDB + MyScaleDB : Solution principale recommandée (SQL unifié, migration naturelle)
  • ClickHouse seul : Nouveaux projets non-critiques (vectoriel encore expérimental)
  • Cassandra + MyScaleDB : Challenger robuste pour write-heavy extrême (CQL requis)
  • Alternatives : Milvus (>1 milliard vecteurs), Qdrant (performance pure), Weaviate (facilité)

Budget à prévoir

  • Formation : Minimale avec YugabyteDB (API PostgreSQL), 1-2 semaines avec Cassandra (CQL)
  • Migration : 2-3 sprints + weekend de bascule (vs plusieurs mois avec Cassandra)
  • Maintenance : +20-30% vs PostgreSQL (vs +40-50% avec Cassandra)

Pipeline batch vs streaming

  • Batch (recommandé) : Simplicité, coût maîtrisé, lag acceptable (de 15min à 1h)
  • Streaming : Temps réel critique uniquement (complexité +200%)

Mise en contexte

Prenons l’exemple concret d’une entreprise qui reçoit des centaines de tickets et documents chaque jour : FAQ, guides, tickets d’incidents… Le défi : permettre à un assistant RAG de retrouver instantanément les documents pertinents tout en continuant d’ingérer massivement les nouveaux documents.

Aujourd’hui, avec ces volumes modestes, PostgreSQL + pgvector suffit largement. Mais si le flux augmente vers plusieurs milliers de documents par jour, ou si la tolérance aux pannes devient critique, il faut envisager une architecture plus robuste.

Les défis identifiés

Dans ce type de scénario, trois problèmes majeurs apparaissent :

1. Les limites de PostgreSQL à grande échelle

PostgreSQL est excellent pour le prototypage et volumes modestes (< 100k documents), mais ses performances chutent au-delà de quelques millions de vecteurs, créant un goulot d’étranglement sur les écritures concurrentes massives.

2. Un compromis à trouver entre écriture et lecture

  • Les bases optimisées pour l’écriture (YugabyteDB, Cassandra, ClickHouse) peinent sur les requêtes vectorielles ad hoc
  • Les bases optimisées pour la recherche vectorielle (MyScaleDB, Milvus, Weaviate, Qdrant…) ne sont pas conçues pour l’ingestion continue massive
  • Chaque approche sacrifie l’un ou l’autre des deux points, voire les deux si un goulot d’étranglement affecte les performances globales

3. Une montée en charge prévisible et une complexité technique

Si les volumes croissent exponentiellement, que les temps de réponse deviennent critiques ou que la tolérance aux pannes devient un requis business, il faut envisager une solution plus robuste. Mais cette montée en puissance s’accompagne souvent d’une rupture de compétences : apprentissage de nouveaux langages de requête, outils de monitoring spécialisés, paradigmes distribués.

Les orientations possibles

Plusieurs architectures peuvent être envisagées :

Options
Avantages
Inconvénients
Tout PostgreSQL
Simple, une seule compétence technique, écosystème mature
Scalabilité limitée, goulot d’étranglement prévisible
Tout YugabyteDB
API PostgreSQL, distribution native, performances
Moins optimisé pour la recherche vectorielle pure
Tout Cassandra
Ingestion massive excellente, haute disponibilité
Requêtes vectorielles complexes, CQL à apprendre
Tout MyScaleDB
Recherche vectorielle native optimisée
Moins adapté à l’ingestion continue massive
Architecture hybride YugabyteDB + MyScaleDB
Tire parti des forces, SQL unifié, migration naturelle
Complexité accrue, synchronisation à gérer
Architecture hybride Cassandra + MyScaleDB
Performance d’écriture maximale, robustesse éprouvée
Complexité maximale, CQL + SQL, maintenance lourde

La solution retenue : Architecture hybride YugabyteDB + MyScaleDB

L’approche consiste à combiner les forces de chaque système tout en conservant SQL comme langage unifié :

1. YugabyteDB pour l’écriture massive

  • API PostgreSQL : Migration transparente, aucune rupture de compétences
  • Performance distribuée : Chaque nœud peut recevoir des insertions et les répliquer automatiquement
  • Haute tolérance aux pannes : Scalabilité quasi-linéaire sans point de défaillance unique
  • Consistance forte : ACID complet en distribué, évite les problèmes de synchronisation
  • Écosystème mature : Outils PostgreSQL existants, drivers standards

2. Pipeline de transformation

  • Extraction et traitement des données depuis YugabyteDB avec SQL standard
  • Calcul des embeddings et optimisation pour la lecture
  • Création d’index ANN adaptés aux requêtes vectorielles

Une décision fondamentale dans la conception de ce pipeline est le choix entre un traitement par lots (batch) ou en flux continu (streaming). Ce choix impacte directement la fraîcheur des données, la complexité de l’architecture et les coûts opérationnels.

Traitement par Lots (Batch)

  • Principe : Les données sont extraites de YugabyteDB et traitées par paquets, à intervalle régulier (par exemple, toutes les 15 minutes ou toutes les heures).
  • Avantages :
    • Simplicité : Plus facile à développer et à maintenir. Un simple script orchestré par un outil comme cron ou Apache Airflow peut suffire. L’utilisation de SQL standard facilite le debugging.
    • Robustesse : Moins sensible aux micro-pannes. En cas d’échec, on peut simplement relancer le traitement sur le dernier lot.
    • Coût maîtrisé : Les ressources de calcul ne sont utilisées que pendant l’exécution du job.
  • Inconvénient :
    • Latence : Il y a un délai (le « lag de synchronisation ») entre le moment où une donnée est écrite dans YugabyteDB et celui où elle devient cherchable dans MyScaleDB. Ce n’est pas du temps réel.

Traitement en Flux Continu (Streaming)

  • Principe : Chaque nouvelle donnée (ou micro-lot de données) est traitée dès son arrivée dans YugabyteDB.
  • Avantages :
    • Temps réel : Les données sont disponibles pour la recherche en quelques secondes ou minutes, ce qui est crucial pour les applications critiques.
  • Inconvénients :
    • Complexité : L’architecture est beaucoup plus lourde. Elle nécessite une pile technologique dédiée avec un bus de messages (comme Apache Kafka ou Redpanda) et un moteur de traitement de flux (comme Apache Flink ou Spark Streaming).
    • Maintenance : La supervision, le débogage et la garantie de la livraison « exactement une fois » des messages sont des défis techniques non-négligeables.
    • Coût plus élevé : L’infrastructure doit tourner en permanence pour traiter les événements à la volée.

En résumé : pour la plupart des cas d’usage (comme la recherche dans une base de connaissances), un traitement par lots avec une latence de quelques minutes est un compromis pragmatique et suffisant. Le streaming se justifie uniquement lorsque le besoin de temps réel est une exigence business non-négociable.

3. MyScaleDB pour la recherche vectorielle

  • Requêtes vectorielles distribuées et parallélisées
  • Index HNSW natif pour la recherche de similarité
  • Performance maintenue sur des centaines de millions de vecteurs
  • Synergie avec YugabyteDB : Capacité à gérer les requêtes mixtes (recherche vectorielle + filtres SQL complexes)

Il est important de noter que MyScaleDB, bien que performant car bâti sur ClickHouse, s’inscrit dans un écosystème riche de bases de données vectorielles open-source. D’autres alternatives solides méritent d’être considérées selon les besoins spécifiques du projet :

Weaviate, Milvus et Qdrant sont des solutions tout à fait solides et très performantes. Sur certains aspects, comme la maturité de l’écosystème purement vectoriel, elles sont même plus établies que MyScaleDB.

La vraie différence n’est pas tant une question de « solidité » brute, mais de philosophie architecturale. C’est ce qui est crucial par rapport au contexte.

La force unique de MyScaleDB dans ce contexte

Le point clé de MyScaleDB est qu’il n’est pas une base de données vectorielle partie de zéro ; il est construit sur ClickHouse. ClickHouse est un moteur de base de données analytique (OLAP) open source, réputé pour deux choses :

  1. Ingérer des données massivement à très haute vitesse.
  2. Exécuter des requêtes analytiques complexes (filtres, agrégations) ultra-rapidement sur d’énormes volumes de données.

En gros, MyScaleDB hérite de la puissance de ClickHouse pour la gestion de données structurées et y ajoute une couche de recherche vectorielle très performante.

Dans le scénario de cet article (YugabyteDB pour l’écriture + une BDD pour la lecture), MyScaleDB est un candidat presque « naturel ». Il est conçu pour encaisser des flux de données importants (comme ceux venant du pipeline ETL) tout en permettant des requêtes qui mélangent recherche vectorielle et filtres SQL complexes de manière très efficace.

Comment les alternatives se comparent

Milvus, Weaviate et Qdrant sont ce qu’on appelle des bases de données vectorielles « pures » ou « spécialisées ». Elles ont été conçues dès le départ pour exceller dans la recherche vectorielle.

Milvus : Le poids lourd distribué
  • Philosophie : Conçu dès le départ pour une scalabilité massive et la haute disponibilité. Son architecture est basée sur des microservices, séparant l’écriture, la lecture et le stockage.
  • Point fort dans le contexte : C’est une solution de niveau entreprise, prouvée pour gérer des milliards de vecteurs. Si le critère numéro un est la scalabilité brute pour un volume gigantesque, Milvus est une référence.
  • Point de vigilance : Sa complexité. Déployer et maintenir un cluster Milvus peut demander plus d’efforts qu’une solution plus monolithique.
Weaviate : La flexibilité pour les développeurs
  • Philosophie : Offrir une expérience de développement simple avec des fonctionnalités riches comme la recherche hybride (mots-clés + vecteurs) et des modules d’IA intégrés.
  • Point fort dans le contexte : Très facile à prendre en main et très flexible. Son système de réplication assure une bonne haute disponibilité pour les lectures.
  • Point de vigilance : Bien qu’il soit scalable, il n’est pas fondamentalement bâti sur un moteur OLAP comme ClickHouse, donc pour des requêtes mixtes (vecteurs + filtres complexes sur des milliards de lignes), MyScaleDB pourrait avoir un avantage.
Qdrant : Le champion de la performance et de l’efficacité
  • Philosophie : Vitesse et efficacité mémoire avant tout. Il est écrit en Rust, ce qui lui confère d’excellentes performances avec une faible empreinte mémoire.
  • Point fort dans le contexte : Il est extrêmement rapide, notamment pour les recherches avec des filtres précis. Si la latence de recherche la plus basse possible est l’objectif, Qdrant est un concurrent redoutable.
  • Point de vigilance : C’est un acteur un peu plus récent que Milvus, mais sa popularité et sa réputation de performance sont très bien établies.

On pourrait résumer les avantages/inconvénients ainsi :

Base de données
Philosophie
Point fort clé (dans le contexte)
Point de vigilance
MyScaleDB
Moteur OLAP (ClickHouse) + Vecteurs
Synergie naturelle avec les gros volumes de données et les filtres SQL complexes.
Plus jeune sur le marché « pur vectoriel » que les autres.
Milvus
Distribué et scalable par conception
Le plus mature pour la gestion de milliards de vecteurs à grande échelle.
Plus complexe à déployer et à opérer.
Weaviate
Flexibilité et richesse fonctionnelle
Facilité d’utilisation, recherche hybride native, bon écosystème.
Moins spécialisé pour les requêtes analytiques très lourdes.
Qdrant
Performance et efficacité (Rust)
Latence de recherche extrêmement faible et excellente gestion de la mémoire.
Un peu plus jeune que Milvus, mais très solide.

En résumé, le choix de l’un ou l’autre ne se fait pas sur un critère de « solidité » générale, mais sur une adéquation avec le problème spécifique à régler.

  • Si le cas d’usage implique beaucoup de filtres complexes sur les métadonnées en plus de la recherche vectorielle, MyScaleDB a un avantage architectural grâce à ClickHouse.
  • Si on vise une échelle de plusieurs milliards de vecteurs et que la complexité opérationnelle n’est pas un frein, Milvus est un choix éprouvé.
  • Si on veut la performance brute et l’efficacité mémoire, Qdrant est probablement le meilleur.
  • Si la facilité d’intégration et la richesse des fonctionnalités (recherche hybride) sont prioritaires, Weaviate est excellent.

Dans le cadre d’une ingestion massive (YugabyteDB), l’idée de passer les données à un système lui-même conçu pour l’ingestion massive (MyScaleDB) est très cohérente. Pour autant, les autres bases de données (Milvus, Weaviate et Qdrant) ne peuvent être écartées d’un simple revers de la main. Pour le moins, une étude comparative en situation s’impose, à moins que l’équipe ait déjà l’expérience d’une des bases de données présentées.

Solution challenger : Architecture hybride Cassandra + MyScaleDB

Cassandra reste un challenger très sérieux et robuste dans certains contextes spécifiques :

Quand considérer Cassandra

Cas d’usage privilégiés :

  • Write-heavy extrême : >100k insertions/seconde sustained
  • Eventual consistency acceptable : Applications où la cohérence immédiate n’est pas critique
  • Équipe experte NoSQL : Compétences CQL déjà présentes
  • Multi-datacenter complexe : Réplication géographique avancée

Avantages spécifiques de Cassandra

  • Performance d’écriture pure : Léger avantage sur les charges très lourdes
  • Écosystème très mature : Plus de 15 ans d’expérience terrain, outils stabilisés
  • Tolérance aux pannes éprouvée : Résistance aux partitions réseau, recovery automatique
  • Flexibilité de modélisation : Optimisation fine des patterns d’accès

Inconvénients à considérer

  • Apprentissage CQL : Rupture de compétences, formation de 1 à 2 semaines / personne
  • Maintenance complexe : Tuning des compactions, gestion des tombstones, monitoring spécialisé
  • Coûts cachés : Outils de debugging, formation continue, expertise rare sur le marché
  • Eventual consistency : Complexifie la synchronisation avec MyScaleDB

Workflow opérationnel

Architecture YugabyteDB + MyScaleDB

Sources données → YugabyteDB (SQL) → Pipeline ETL (SQL) → MyScaleDB → Requêtes RAG
                      ↓
                  Monitoring SQL unifié

Flux détaillé :

  1. Ingestion : Documents et métadonnées écrits en continu dans YugabyteDB via SQL standard
  2. Transformation : Job batch/streaming extrait avec SQL, calcule les embeddings et réécrit dans MyScaleDB
  3. Recherche : Les requêtes vectorielles utilisent MyScaleDB pour les résultats pertinents

Architecture Cassandra + MyScaleDB

Sources données → Cassandra (CQL) → Pipeline ETL (CQL→SQL) → MyScaleDB → Requêtes RAG
                      ↓
                  Monitoring spécialisé NoSQL + SQL

Complexité supplémentaire :

  • Pipeline de transformation CQL → SQL
  • Monitoring hybride (outils NoSQL + outils SQL)
  • Debugging sur deux paradigmes différents

Analyse coût/bénéfice

Architecture YugabyteDB + MyScaleDB

Coûts maîtrisés

  • Infrastructure : Serveurs robustes ou cluster multi-nœuds (incontournable)
  • Formation minimale : API PostgreSQL, SQL distribué (quelques jours de formation)
  • Migration facilitée : Changement de chaîne de connexion principalement
  • Opérations simplifiées : SQL unifié, outils PostgreSQL réutilisables

Bénéfices spécifiques

  • Continuité des compétences : Pas de rupture SQL → CQL
  • Écosystème unifié : Monitoring, debugging, ORM existants
  • Migration progressive : Bascule par feature flag
  • Consistance forte : Simplifie la synchronisation pipeline

Architecture Cassandra + MyScaleDB

Coûts supplémentaires

  • Formation CQL : 1-2 semaines/personne pour maîtriser les spécificités
  • Maintenance courante : Surveillance fine des nœuds Cassandra, tuning des performances, gestion des incidents spécialisés
  • Migration technique : Réécriture des requêtes SQL → CQL, scripts d’intégration complexes, tests d’endurance
  • Outils spécialisés : Monitoring NoSQL, debugging CQL, expertise rare

Quantification et variables du coût

La quantification du coût opérationnel d’une architecture Cassandra dépend fortement de plusieurs variables : l’environnement initial, le niveau du DevOps, la taille des datasets, et le calendrier de migration. Le maintien d’un cluster Cassandra est réputé complexe et demande une surveillance fine des nœuds et une expertise accrue, surtout en environnement distribué, ce qui implique des coûts cachés de formation et de gestion.

Pour migrer d’une stack simple (ex. PostgreSQL) vers une stack Cassandra, il faut prévoir du temps pour apprentissage CQL, réécriture des requêtes, synchronisations, rollbacks et monitoring, ce qui se traduit par une charge conséquente de travail non directement productif.

Variables du coût Cassandra :

  • Formation continue DevOps : montée en compétence CQL, adaptation des pratiques NoSQL, suivi de l’évolution des outils Cassandra
  • Maintenance courante : surveillance spécialisée, mises à jour complexes, gestion des incidents NoSQL, sauvegardes distribuées, tuning des compactions
  • Migration technique : réécriture complète des requêtes SQL → CQL, scripts d’intégration, synchronisation cross-paradigme, migration des données historiques, tests d’endurance spécialisés

Il est difficile d’établir un chiffre universel, mais en pratique, un projet de migration PostgreSQL → Cassandra nécessite souvent un budget de formation conséquent (2-3 semaines pour découverte/maîtrise CQL par personne), plusieurs mois pour assurer la fiabilité, et des coûts récurrents de maintenance significativement plus élevés (+40 à 50%) qu’une architecture SQL distribuée.

Bénéfices spécifiques Cassandra

  • Performance d’écriture maximale : Optimisation ultime pour write-heavy
  • Proven at scale : Utilisé par Netflix, Apple, Instagram à très grande échelle
  • Résistance extrême : Tolérance aux pannes et partitions réseau exceptionnelle

Règles pratiques de décision

YugabyteDB devient pertinent : dès 100k documents, migration naturelle Cassandra se justifie : >1M documents ET write-heavy >50k/sec ET expertise NoSQL disponible Complexité acceptable : généralement au-delà de 500k documents ou 10k insertions/jour

L’alternative émergente : ClickHouse seul

ClickHouse permet, depuis la version 25.6.2.5, la recherche vectorielle native, mais cette fonctionnalité est moins mature que celle de MyScaleDB.

Cette évolution est intéressante à surveiller car elle pourrait simplifier significativement la pile logicielle, ClickHouse ayant des capacités d’ingestion massive comparables à YugabyteDB et Cassandra (plusieurs millions de lignes/seconde) et une tolérance aux pannes robuste : une architecture basée uniquement sur ClickHouse pourrait s’avérer plus simple à opérer.

À date, la recherche vectorielle dans ClickHouse est techniquement fonctionnelle mais reste expérimentale sur des jeux de données massifs : elle peut devenir une option viable d’ici un à deux ans mais n’offre pas encore la robustesse requise pour les besoins critiques en production.

Parmi les fonctionnalités de recherche vectorielle avancées, on trouve les premiers indices ANN et une prise en charge efficace du stockage massif avec compression et les requêtes hautement parallélisées. Si la recherche vectorielle exacte (brute-force scan) fonctionne très bien pour des datasets modestes, les fonctionnalités avancées (ANN) sont encore annoncées comme expérimentales dans la documentation, avec des retours d’utilisateurs confirmant leur usage « techniquement possible, mais expérimental ».

Points à surveiller : stabilité en production, scalabilité avec de gros volumes, richesse du support communautaire et documentation.

Viabilité à court terme : une solution intéressante pour la veille technologique, qui pourrait devenir mature d’ici un à deux ans, mais pas encore comparable à MyScaleDB pour des architectures critiques ou des environnements sensibles.

S’il est préférable de garder l’architecture hybride pour une production critique (actuelle ou dans le cadre d’une migration imminente), évaluer ClickHouse pour les nouveaux projets tombe sous le sens.

Exemple d’implémentation

Workflow YugabyteDB + MyScaleDB

# workflow_yugabytedb_myscale.py

import psycopg2
from myscale_db_python import connect
import numpy as np

def connect_yugabytedb():
    # Connexion PostgreSQL standard !
    conn = psycopg2.connect(
        host='localhost',
        database='documents_db',
        user='user',
        password='password',
        port=5433  # Port YugabyteDB
    )
    return conn

def connect_myscaledb():
client = connect(
host='localhost',
user='user',
password='password',
database='vectors_db'
)
return client

def fetch_documents(conn):
    cursor = conn.cursor()
    # SQL standard, continuité PostgreSQL !
    cursor.execute("""
        SELECT id, content, metadata 
        FROM documents 
        WHERE processed = false 
        ORDER BY created_at 
        LIMIT 1000
    """)
    docs = cursor.fetchall()
    return docs

def compute_embeddings(texts):
    # Remplacer par votre modèle d'embedding réel
    embeddings = []
    for text in texts:
        vector = np.random.rand(768).tolist()  
        embeddings.append(vector)
    return embeddings

def insert_vectors(myscale_client, doc_data, embeddings):
    # Insertion batch optimisée
    data_to_insert = []
    for (doc_id, content, metadata), vector in zip(doc_data, embeddings):
        data_to_insert.append({
            'doc_id': doc_id,
            'content': content,
            'metadata': metadata,
            'embedding': vector,
            'created_at': 'now()'
        })
    
    myscale_client.insert('vectors_table', data_to_insert)

def mark_processed(yugabyte_conn, doc_ids):
    cursor = yugabyte_conn.cursor()
    # SQL standard pour marquer comme traité
    cursor.execute("""
        UPDATE documents 
        SET processed = true, processed_at = NOW() 
        WHERE id = ANY(%s)
    """, (list(doc_ids),))
    yugabyte_conn.commit()

def main():
    yugabyte_conn = connect_yugabytedb()
    myscale_client = connect_myscaledb()
    
    try:
        docs = fetch_documents(yugabyte_conn)
        if docs:
            doc_ids = [doc[0] for doc in docs]
            texts = [doc[1] for doc in docs]
            
            embeddings = compute_embeddings(texts)
            insert_vectors(myscale_client, docs, embeddings)
            mark_processed(yugabyte_conn, doc_ids)
            
            print(f"Synchronisation terminée : {len(docs)} documents traités")
        else:
            print("Aucun document à traiter")
            
    except Exception as e:
        print(f"Erreur lors du traitement : {e}")
        yugabyte_conn.rollback()
    
    finally:
        yugabyte_conn.close()
        myscale_client.close()

if __name__ == "__main__":
    main()

Workflow Cassandra + MyScaleDB (pour comparaison)

# workflow_cassandra_myscale.py

from cassandra.cluster import Cluster
import clickhouse_connect
import numpy as np

def connect_cassandra():
    cluster = Cluster(['127.0.0.1'])
    session = cluster.connect('documents_keyspace')
    return session

def fetch_documents_cql(session):
    # CQL - syntaxe différente, compétences à acquérir
    rows = session.execute("""
        SELECT id, content, metadata 
        FROM documents 
        WHERE processed = false 
        LIMIT 1000 ALLOW FILTERING
    """)
    docs = [(row.id, row.content, row.metadata) for row in rows]
    return docs

def mark_processed_cql(session, doc_ids):
    # CQL - paradigme différent
    for doc_id in doc_ids:
        session.execute("""
            UPDATE documents 
            SET processed = true, processed_at = toTimestamp(now()) 
            WHERE id = %s
        """, (doc_id,))

# Reste identique pour MyScaleDB...

Différences notables :

  • YugabyteDB : SQL familier, driver PostgreSQL standard
  • Cassandra : CQL spécifique, driver NoSQL, syntaxe différente

Annexes : Points de surveillance opérationnels

A. Gestion de la consistance des données

Avantage YugabyteDB : Consistance forte native

YugabyteDB offre la consistance forte par défaut, ce qui simplifie grandement la synchronisation avec MyScaleDB. Les problèmes classiques d’eventual consistency (données fantômes, états intermédiaires) sont évités.

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    Défis restants communs

    • Lag de synchronisation : Les données dans MyScaleDB peuvent être en retard par rapport à la source
    • Pannes du pipeline : Que se passe-t-il si l’ETL tombe ?
    • Données orphelines : Nettoyage des documents supprimés

    Solutions recommandées

    Monitoring du lag :

    -- YugabyteDB (SQL standard)
    SELECT 
        MAX(created_at) as last_write_yugabyte,
        (SELECT MAX(created_at) FROM myscale_vectors) as last_sync_myscale,
        EXTRACT(EPOCH FROM (MAX(created_at) - (SELECT MAX(created_at) FROM myscale_vectors)))/60 as lag_minutes
    FROM documents;
    
    -- Cassandra (CQL)
    SELECT writetime(content), id FROM documents LIMIT 1;  -- Plus complexe
    

    Alerting :

    # Script unifié pour YugabyteDB
    if [ $lag_minutes -gt 5 ]; then
        alert "Sync lag detected: ${lag_minutes} minutes"
    fi
    

    Stratégies de reprise sur erreur

    • Checkpoint des dernières données traitées : Watermark dans la table source
    • Reprise incrémentale automatique : Processing basé sur timestamps
    • Mode dégradé :
      • YugabyteDB : Recherche SQL full-text temporaire
      • Cassandra : Recherche limitée, moins naturelle

    B. Métriques de dimensionnement

    Seuils de basculement recommandés

    Volume documents
    Insertions/jour
    Solution recommandée
    < 100k
    < 1k
    PostgreSQL + pgvector
    100k – 1M
    1k – 10k
    YugabyteDB + MyScaleDB
    1M – 5M
    10k – 50k
    YugabyteDB + MyScaleDB (optimisé)
    5M – 10M
    50k – 100k
    Considérer Cassandra si write-heavy extrême
    > 10M
    > 100k
    Architecture hybride + sharding, Cassandra viable

    Métriques à surveiller

    YugabyteDB :

    # Métriques SQL standard
    - write_latency_p99 < 15ms
    - node_availability > 99.9%
    - connections_active < 80% max
    - replication_lag < 100ms
    - cpu_usage < 70%
    - memory_usage < 80%
    

    Cassandra :

    # Métriques NoSQL spécialisées
    - write_latency_p99 < 10ms
    - node_availability > 99.9%
    - heap_usage < 70%
    - compaction_pending < 50
    - read_repair_attempts < 1%
    - dropped_mutations < 0.1%
    

    MyScaleDB (commun) :

    # Métriques ClickHouse
    - query_latency_p95 < 100ms
    - index_build_time < 30min
    - storage_usage < 80%
    - merge_operations < 10/min
    

    Pipeline :

    # Métriques ETL
    - sync_lag < 5min
    - error_rate < 0.1%
    - throughput > 1000 docs/min
    - memory_usage < 70%
    

    C. Stratégies de backup et disaster recovery

    YugabyteDB (SQL standard)

    # Backup avec outils PostgreSQL
    ysql_dump --host=yugabyte-cluster documents_db > backup_$(date +%Y%m%d).sql
    
    # Backup distribué natif
    yb-admin create_snapshot ysql.documents_db documents_table
    
    # Restauration
    ysql --host=yugabyte-new < backup_20241201.sql
    

    Cassandra (outils spécialisés)

    # Snapshot par keyspace
    nodetool snapshot documents_keyspace
    
    # Backup incrémental vers S3
    cassandra-backup --incremental --s3-bucket backup-cassandra --keyspace documents_keyspace
    
    # Restauration plus complexe
    nodetool refresh documents_keyspace documents
    

    MyScaleDB (commun)

    -- Export des vecteurs
    SELECT * FROM vectors_table 
    INTO OUTFILE 's3://backup-myscale/vectors_{date}.parquet'
    FORMAT Parquet;
    
    -- Sauvegarde des schémas
    SHOW CREATE TABLE vectors_table > schema_backup.sql;
    

    Plans de reprise

    Perte YugabyteDB :

    1. Restore depuis backup SQL
    2. Re-synchroniser MyScaleDB depuis YugabyteDB (pipeline standard)
    3. Temps de reprise : 2 à 4h selon volume

    Perte Cassandra :

    1. Restore cluster complet (plus complexe)
    2. Vérification consistance inter-nœuds
    3. Re-synchroniser MyScaleDB
    4. Temps de reprise : 4 à 8h selon volume et expertise

    Perte MyScaleDB :

    1. YugabyteDB : Reconstruire index depuis SQL (requêtes standards)
    2. Cassandra : Extraction CQL puis reconstruction (plus complexe)
    3. Temps de reprise : 4 à 8h selon volume

    D. Procédures de maintenance

    Maintenance YugabyteDB

    # Maintenance SQL standard
    # Vacuum automatique intégré
    ysqlsh -c "ANALYZE documents;"
    
    # Monitoring des performances
    ysqlsh -c "SELECT * FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 10;"
    
    # Mise à jour rolling (sans downtime)
    yb-admin upgrade_ysql
    

    Maintenance Cassandra

    # Maintenance spécialisée NoSQL
    # Nettoyage mensuel obligatoire
    nodetool cleanup documents_keyspace
    nodetool compact documents_keyspace
    
    # Réparation si nécessaire (opération lourde)
    nodetool repair -pr documents_keyspace
    
    # Monitoring spécialisé
    nodetool cfstats documents_keyspace.documents
    nodetool tpstats
    

    Maintenance MyScaleDB

    -- Optimisation des index vectoriels
    OPTIMIZE TABLE vectors_table FINAL;
    
    -- Nettoyage des anciennes données
    ALTER TABLE vectors_table DELETE WHERE created_at < now() - INTERVAL 1 YEAR;
    
    -- Maintenance des statistiques
    ANALYZE TABLE vectors_table;
    

    Monitoring automatisé

    Alertes YugabyteDB :

    # Prometheus/Grafana - métriques PostgreSQL
    - name: yugabyte_node_down
      condition: up{job="yugabytedb"} == 0
      
    - name: yugabyte_high_latency
      condition: yb_sql_latency_seconds > 0.1
    
    - name: yugabyte_replication_lag
      condition: yb_replication_lag_seconds > 10
    

    Alertes Cassandra :

    # Monitoring NoSQL spécialisé
    - name: cassandra_node_down
      condition: up{job="cassandra"} == 0
      
    - name: cassandra_high_latency  
      condition: cassandra_write_latency_p99 > 0.05
    
    - name: cassandra_compaction_pending
      condition: cassandra_pending_compactions > 100
    

    Alertes communes :

    - name: myscale_high_latency
      condition: query_duration_seconds > 0.5
    
    - name: sync_lag_high  
      condition: sync_lag_minutes > 10
    

    E. Migration depuis PostgreSQL

    Migration vers YugabyteDB (simplifiée)

    Phase 1 : Préparation (1 semaine)

    • Setup infrastructure YugabyteDB + MyScaleDB
    • Tests de compatibilité PostgreSQL → YugabyteDB (95% compatible)
    • Scripts de migration et rollback
    • Formation équipe (quelques jours SQL distribué)

    Phase 2 : Migration données (weekend)

    def migrate_postgresql_to_yugabyte():
        # 1. Export PostgreSQL standard
        pg_backup = "pg_dump documents_db > postgresql_backup.sql"
        
        # 2. Import YugabyteDB (SQL identique)
        yb_restore = "ysql -f postgresql_backup.sql"
        
        # 3. Validation avec requêtes SQL standards
        validate_sql_migration()
        
        # 4. Calcul embeddings et MyScaleDB
        docs = fetch_documents_sql()  # Même syntaxe !
        embeddings = compute_embeddings(docs)
        bulk_insert_myscaledb(embeddings)
    

    Phase 3 : Bascule applicative

    • Changement chaîne de connexion uniquement
    • Code applicatif inchangé (PostgreSQL → YugabyteDB transparent)
    • Feature flag pour bascule progressive
    • Rollback immédiat possible

    Migration vers Cassandra (complexe)

    Phase 1 : Préparation (de 2 à 3 semaines)

    • Setup infrastructure Cassandra + MyScaleDB
    • Formation équipe CQL (1 à 2 semaines / personne)
    • Réécriture complète des requêtes SQL → CQL
    • Refactoring du modèle de données (dénormalisation NoSQL)
    • Tests de charge comparatifs

    Phase 2 : Migration données (weekend étendu)

    def migrate_postgresql_to_cassandra():
        # 1. Export PostgreSQL
        pg_docs = export_from_postgresql()
        
        # 2. Transformation pour modèle NoSQL
        cassandra_data = transform_to_nosql_model(pg_docs)
        
        # 3. Import Cassandra (syntaxe CQL)
        bulk_insert_cassandra_cql(cassandra_data)
        
        # 4. Calcul embeddings et MyScaleDB
        embeddings = compute_embeddings(cassandra_data)
        bulk_insert_myscaledb(embeddings)
        
        # 5. Validation CQL complexe
        validate_cql_migration()
    

    Phase 3 : Bascule applicative

    • Déploiement du code refactorisé (SQL → CQL)
    • Tests intensifs des nouvelles requêtes CQL
    • Formation support/debugging pour l’équipe
    • Rollback complexe (nécessite version SQL + version CQL)

    F. Analyse comparative finale

    Comparaison détaillée YugabyteDB vs Cassandra

    Critère
    YugabyteDB
    Cassandra
    Langage de requête
    SQL (PostgreSQL)
    CQL (apprentissage requis)
    Courbe d’apprentissage
    Minimale (PostgreSQL existant)
    Steep (nouveau paradigme)
    Migration code
    Transparente (95% compatible)
    Réécriture complète
    Consistance
    Forte (ACID)
    Eventual (configurable)
    Performance écriture
    Excellente (95% Cassandra)
    Excellente+ (référence)
    Performance lecture
    Excellente
    Très bonne (selon modélisation)
    Packages/Installation
    Standard (.deb/.rpm)
    Standard (.deb/.rpm)
    Écosystème
    PostgreSQL (mature)
    NoSQL spécialisé (mature)
    Outils de monitoring
    pgAdmin, standards SQL
    DataStax, outils spécialisés
    Debugging
    SQL familier
    CQL + logs spécialisés
    Backup/Restore
    pg_dump/restore standards
    nodetool, procédures spécialisées
    Formation équipe
    2-3 jours
    1-2 semaines
    Coût formation
    ~500€/personne
    ~2000-3000€/personne
    Expertise marché
    PostgreSQL (abondante)
    NoSQL expert (rare/chère)
    Vendor lock-in
    Faible (SQL standard)
    Moyen (CQL spécialisé)
    Multi-cloud
    Excellent
    Excellent
    Geo-distribution
    Native
    Native (plus mature)

    Matrice de décision

    Choisir YugabyteDB quand vous avez :

    • une équipe PostgreSQL existante ✅
    • un budget formation limité ✅
    • une migration rapide souhaitée ✅
    • une consistance forte requise ✅
    • un écosystème SQL valorisé ✅
    • c’est un premier projet distribué ✅

    Choisir Cassandra quand vous avez :

    • besoin de performance d’écriture critique (>100k/sec) ✅
    • une eventual consistency acceptable ✅
    • une équipe NoSQL experte disponible ✅
    • un budget formation conséquent ✅
    • une geo-distribution complexe ✅
    • un scale Netflix/Instagram requis ✅

    Conclusion

    Cette architecture hybride permet de gérer efficacement l’ingestion massive tout en maintenant des performances de recherche vectorielle excellentes. Le choix entre YugabyteDB et Cassandra dépend principalement de la stratégie de l’entreprise : évolution naturelle vs optimisation performance pure.

    YugabyteDB + MyScaleDB représente l’évolution naturelle de PostgreSQL vers le distribué, en conservant SQL comme langage unifié et en minimisant les coûts de migration et de formation. Cette approche est recommandée pour la majorité des cas d’usage.

    Cassandra + MyScaleDB reste un challenger robuste et éprouvé pour les cas d’usage write-heavy extrêmes où les performances d’écriture justifient l’investissement en formation CQL et en expertise NoSQL.

    ClickHouse seul devient une option de veille technologique intéressante qui pourrait simplifier l’architecture dans 1-2 ans, mais nécessite encore de la maturation sur les fonctionnalités vectorielles.

    Pour les projets plus modestes ou du prototypage, PostgreSQL reste pertinent, mais dès que les volumes deviennent importants, l’investissement dans une architecture distribuée devient incontournable.

    En définitive, le choix d’une architecture hybride répond à la nécessité de dépasser les limites d’une solution tout-en-un, mais YugabyteDB offre désormais une voie de migration beaucoup plus douce que Cassandra, tout en conservant des performances comparables. Le maintien, l’évolution et la surveillance d’un système YugabyteDB + MyScaleDB exigent certes une montée en compétences, mais celle-ci reste dans la continuité de l’expertise PostgreSQL existante.

    Si la veille technologique côté ClickHouse laisse présager l’émergence prochaine d’une solution unifiée performante pour l’ingestion et la vectorisation, il reste aujourd’hui plus prudent de privilégier l’architecture hybride YugabyteDB pour les besoins de production, tout en gardant Cassandra comme option pour les cas d’usage très spécialisés, et en surveillant l’évolution rapide de ces outils.

    Prochaines étapes recommandées :

    1. POC YugabyteDB : Tester la compatibilité PostgreSQL → YugabyteDB sur un sous-ensemble de données
    2. Évaluer ClickHouse sur des projets mineurs ou nouveaux projets non-critiques
    3. Mettre en place le monitoring des métriques critiques avec des outils SQL standards
    4. Préparer les procédures de disaster recovery en SQL
    5. Former l’équipe sur les spécificités du SQL distribué (formation courte vs formation CQL longue)

    Tout un programme, mais avec YugabyteDB, un programme beaucoup plus accessible qu’avec Cassandra !

    Pascal CESCATO

    Je ne me contente pas de reformuler des communiqués ou de dérouler des specs. Je teste, je creuse, je démonte quand il faut - parce qu’un sujet mal compris est un sujet mal écrit. J’écris avec les mains dans le cambouis, sans simplifier à outrance ni recracher du marketing. Mon truc, c’est de rendre clair sans trahir, lisible sans lisser. Et non, je ne “fais pas du contenu”. Pas pour faire du contenu, en tout cas.

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