Apache NiFi : la plateforme de gestion des flux de données en temps réel

Aujourd’hui, les données transitent entre divers systèmes. La capacité à collecter, transformer et acheminer ces données de manière fiable et sécurisée est essentielle. Apache NiFi, projet open source de la fondation Apache, s’impose comme un outil incontournable pour concevoir, exécuter et surveiller des flux de données complexes en temps réel.

Apache NiFi késako ?

NiFi est une plateforme de gestion de flux de données (DataFlow Management) conçue pour déplacer et transformer les données entre systèmes hétérogènes. Grâce à une interface graphique low-code, les utilisateurs peuvent assembler des pipelines de données complexes sans écrire de code, tout en bénéficiant d’une fine gestion des performances, de la sécurité et de la reprise sur erreur.

Low-code… mais pour techniciens

Bien que NiFi propose une interface graphique de conception qui permet de modéliser des flux de manière visuelle (drag & drop), cela ne signifie pas qu’il soit totalement accessible à des non-techniciens.

En pratique, la configuration de nombreux processeurs nécessite :

• Des compétences en SQL pour les interactions avec les bases de données.
• La maîtrise de langages de transformation comme Jolt pour manipuler du JSON.
• Une bonne compréhension des formats de données (Avro, Parquet, CSV, JSON).
• Des notions de scripting (Groovy, Python) pour certaines transformations avancées.

L’approche graphique simplifie la construction et la lisibilité des flux, mais l’expertise technique reste indispensable pour construire des pipelines robustes, performants et évolutifs. 

NiFi s’adresse donc avant tout à des profils Data Engineers, DataOps et Architectes Data, tout en apportant une documentation et un écosystème qui facilitent sa prise en main.

Cas d’usage typiques

• Ingestion de données multisources : bases de données, APIs, fichiers, IoT.
• Transformation de données à la volée : enrichissement, normalisation, agrégation.
• Routage conditionnel : acheminement vers des entrepôts, data lakes, services analytiques.
• Surveillance et traçabilité complète : NiFi trace chaque événement de bout en bout.

Architecture et composants clés

1. FlowFiles

Chaque donnée circulant dans NiFi est encapsulée dans un FlowFile, contenant le contenu (payload) et les métadonnées associées (attributs), permettant un suivi granulaire de chaque événement.

2. Processeurs

NiFi propose plus de 300 processeurs natifs (connecteurs) permettant de :

• Se connecter à des bases SQL/NoSQL,
• Consommer des messages Kafka,
• Interagir avec des services cloud (Azure Blob Storage, S3, GCS),
• Transformer, parser et enrichir les données.

3. Flow Controller

Le Flow Controller orchestre l’exécution des flux, assure la persistance de l’état et coordonne les interactions entre les processeurs.

4. Repositories

• Content Repository : stocke temporairement les données brutes.
• FlowFile Repository : stocke les métadonnées des FlowFiles.
• Provenance Repository : conserve l’historique complet de chaque FlowFile, garantissant une traçabilité totale.

5. Cluster et Scalabilité

NiFi peut être déployé en mode standalone ou en cluster pour gérer des volumes massifs. Chaque nœud du cluster exécute une partie des flux, avec une coordination centralisée.

Exemple de Workflow NiFi pour le retail

Prenons l’exemple d’un retailer souhaitant collecter en temps réel les transactions de ses points de vente, les enrichir avec des informations produits et les envoyer vers son data lake Azure pour analyse.

Le flux NiFi pourrait ressembler à ceci :

1. Ingestion : Un processeur consume les messages de Kafka contenant les transactions.
2. Enrichissement : Un processeur interroge une base PostgreSQL pour récupérer les informations produits associées.
3. Transformation : Formatage en Parquet pour optimiser le stockage dans Azure Data Lake.
4. Routage conditionnel : Envoi dans des containers Azure Blob différents selon la région ou le type de produit.
5. Monitoring et alerting : En cas d’erreur, un message Slack ou Teams est envoyé à l’équipe DataOps.

Le tout est conçu en drag & drop via l’interface de NiFi, avec un suivi visuel de chaque donnée transitée.

Atouts pour les DSI et Architectes Data

1. Low-code et autonomie des équipes

L’interface graphique de NiFi permet aux équipes DataOps et Métiers de construire et modifier des flux sans dépendre des développeurs, accélérant les cycles de développement.

2. Sécurité et conformité

• Contrôle d’accès fin (RBAC) via Apache Ranger ou le mécanisme interne de NiFi.
• Chiffrement natif des données en transit et au repos.
• Traçabilité complète grâce au Provenance Repository.

3. Flexibilité et connectivité

• Plus de 300 connecteurs natifs, incluant bases de données, messageries (Kafka, JMS), stockage cloud, APIs REST.
• Supporte les flux batch et streaming, idéal pour les architectures hybrides.

4. Scalabilité maîtrisée

• Déploiement standalone ou cluster.
• Adapté aux environnements on-prem, cloud (Azure, AWS, GCP) ou hybrides.

Comparaison avec un Orchestrateur (ex : Kestra)

Contrairement à un orchestrateur comme Kestra, qui gère la séquence et la supervision des tâches, NiFi gère le flux continu de données entre systèmes, avec un accent fort sur la transformation en temps réel et la traçabilité des données individuelles. Les deux outils sont souvent complémentaires dans une architecture data moderne.

Pourquoi choisir Apache NiFi ?

• Conception graphique intuitive et accessible.
• Traçabilité bout en bout de chaque événement.
• Large bibliothèque de connecteurs prêts à l’emploi.
• Adapté aux pipelines de streaming et de batch.
• Déploiement flexible : standalone, cluster, cloud, Kubernetes.
• Intégration native avec Apache Kafka, Hadoop, Spark et les data lakes cloud (S3, ADLS, GCS).

Il y a NiFi mais aussi MiNiFi : L’extension légère pour la collecte distribuée

MiNiFi (Minimal NiFi) est une déclinaison allégée d’Apache NiFi, conçue pour déployer des agents de collecte directement au plus proche des sources de données. Là où NiFi est pensé comme une plateforme centralisée pour orchestrer et transformer les flux de données, MiNiFi agit comme un collecteur distribué, capable de s’exécuter sur des devices IoT, des serveurs edge ou des environnements contraints (low CPU/RAM).

Cas d’usage typique

Dans un scénario de monitoring industriel ou d’IoT, chaque capteur ou machine peut être équipé d’un agent MiNiFi qui :

• Collecte les métriques locales (température, vibration, consommation).
• Applique des premières transformations simples (filtrage, enrichissement).
• Envoie les données vers un cluster NiFi central pour des traitements plus complexes et de l’agrégation.

Points clés

• Ultra-léger : conçu pour tourner sur des environnements restreints.
• Déploiement automatisable : les flux sont définis dans NiFi puis déployés vers MiNiFi.
• Compatible avec NiFi : les agents MiNiFi remontent leurs données vers un NiFi central, garantissant une traçabilité bout-en-bout.
• Supporte les protocoles classiques : MQTT, HTTP, fichiers, syslog, etc.

MiNiFi étend donc les capacités de NiFi aux architectures Edge et IoT, permettant de construire des pipelines hybrides, avec une collecte au plus près des sources et un traitement centralisé dans le data lake ou le data hub de l’entreprise.

Conclusion

Que vous soyez une DSI cherchant une solution robuste pour fiabiliser vos flux de données, ou une équipe DataOps en quête d’agilité et d’autonomie, Apache NiFi apporte une réponse à vos enjeux de collecte, transformation, routage et supervision des données, tout en garantissant sécurité, performance et observabilité.

Dans un environnement data moderne, où les flux de données sont de plus en plus complexes, NiFi est une brique essentielle de toute architecture Data et IA.