Mage AI : une alternative à Talend Open Studio ?

Mage AI : une alternative à Talend Open Studio ?

Depuis la fin du support de Talend Open Studio (TOS) début 2024, les DSI et équipes data doivent faire face à un dilemme : continuer avec une solution obsolète ou investir lourdement dans une offre payante.

Face à cette situation, 80 % de nos clients utilisateurs de la version Open Source se sont tournés vers TRIMANE pour les accompagner dans la recherche d’une alternative à Talend Open Studio.
Après avoir étudié et comparé plusieurs solutions ETL, nos équipes ont identifié Mage AI comme une alternative Open Source prometteuse. Nous avons testé ses fonctionnalités et son efficacité pour observer comment cette solution pouvait répondre aux besoins des entreprises souhaitant effectuer une migration de Talend Open Studio.

Cette recherche a révélé que Mage AI peut répondre aux besoins de plusieurs entreprises cherchant à migrer de Talend Open Studio.

Pourquoi rechercher une alternative à Talend Open Studio ?

Bien que les utilisateurs ayant téléchargé la solution avant sa date de retrait puissent encore l’utiliser, il est essentiel de savoir que cette version ne bénéficie plus de support technique, ni de mises à jour, exposant à divers risques.

À moyen terme, les utilisateurs pourraient rencontrer des problèmes de compatibilité avec les nouveaux composants de leur écosystème informatique et, sans mises à jour régulières, être vulnérables à des failles de sécurité.

La version payante, Talend Data Fabric, représente un coût significatif de plusieurs milliers d’euros par utilisateur et par an, incitant les entreprises à explorer des solutions d’intégration de données plus abordables et fiables. Par conséquent, envisager une alternative est indispensable pour garantir la sécurité et l’efficacité des opérations de traitements des données.

Qu’est-ce que Mage AI ?

Plateforme créée en 2021, Mage AI est une solution open source dédiée à l’intégration et à la gestion des données. Elle s’est rapidement imposée comme une alternative à Talend Open Studio, séduisant une large communauté avec plus de 8 000 étoiles sur GitHub. Mage AI permet aux utilisateurs de créer, déployer et gérer des pipelines de données de manière intuitive, facilitant ainsi le processus d’intégration de données.

À noter : pour les entreprises qui souhaitent aller plus loin, Mage propose également une offre payante, Mage Pro, qui s’adresse aux organisations ayant besoin de support renforcé, de capacités de montée en charge ou encore d’intégration de fonctionnalités avancées basées sur l’IA.

Quels sont les avantages de Mage AI ?

Au-delà de sa popularité, découvrez les éléments techniques pris en compte par TRIMANE dans sa recherche d’alternative gratuite à Talend Open Studio :

• Solution centralisée et collaborative : Mage AI permet une gestion centralisée des projets de données, favorisant une collaboration efficace entre les utilisateurs.
• Interface web légère : Son interface intuitive offre une expérience utilisateur fluide, contrairement à Talend Open Studio, qui repose sur une architecture vieillissante basée sur Eclipse Java, entraînant une lourdeur de l’environnement d’exécution et une consommation excessive de ressources.
• Déploiement Flexible : la plateforme supporte le déploiement en conteneurs Docker et le clustering Kubernetes, offrant une grande flexibilité pour s’adapter à divers environnements d’infrastructure.
• Conformité CI/CD : La plateforme est compatible avec des outils d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) tels que Jenkins et GitLab, facilitant ainsi l’automatisation des workflows de données.
• Coût maîtrisé : Tandis que Talend Data Fabric, la version payante de Talend, peut coûter en moyenne 30 000 € par an, Mage AI, en tant que solution open source, offre une alternative gratuite pour les entreprises cherchant à intégrer et gérer leurs données sans frais de licence.
• Fonctionnalités d’orchestration avancées : alors que la version Open Source de Talend nécessite souvent des intégrations avec des outils externes comme Apache Airflow pour gérer des workflows complexes, Mage AI intègre nativement ces capacités sur sa plateforme.
• Extensibilité pour les développeurs : Mage AI permet de créer des blocs et extensions personnalisés, offrant une grande liberté aux équipes techniques pour adapter l’outil à leurs besoins spécifiques.

Comparatif : Mage AI vs Talend

Voici un tableau comparatif entre Talend Open Studio, son homologue payant (Talend Data Intégration), et Mage AI :

Les fonctionnalités ETL de Mage AI

Mage AI se distingue particulièrement par ses capacités ETL, qui sont essentielles pour les développeurs :

• Notebooks orientés code : Les jobs/pipelines sont présentés sous forme de notebooks, offrant une grande flexibilité.
• Flexibilité dans le langage de programmation : Mage AI permet l’utilisation de Python, R et SQL, qui peuvent même coexister dans un même pipeline.
• Exécution bloc par bloc : Lors du développement, il est possible d’exécuter les pipelines bloc par bloc, ce qui évite de relancer l’ensemble du flux à chaque modification. Cette fonctionnalité représente un gain de temps considérable.
• Interface intuitive : L’interface de Mage AI est conçue pour être agréable à utiliser, facilitant son adoption par les équipes.
• Logique modulaire : La modularité de Mage AI permet de versionner plus facilement les pipelines dans un projet GitLab, simplifiant ainsi la gestion des versions et des déploiements.
• Blocs et extensions personnalisés : Les équipes peuvent développer leurs propres blocs réutilisables, ce qui renforce la flexibilité et permet d’adresser des cas d’usage spécifiques sans attendre une évolution officielle du produit.

Focus sur la fonctionnalité d’orchestration de Mage AI

Une autre grande force de Mage AI réside dans ses fonctionnalités d’orchestration avancées, qui constituent un véritable atout par rapport à Talend Open Studio (TOS). Avec Mage AI, il est possible de déclencher l’exécution d’un pipeline de plusieurs manières :

• Immédiatement, sur demande.
• De manière programmée : avec la programmation type CRON, il est possible de sélectionner un moment précis (par exemple chaque lundi à 8h30).
• Via des requêtes API, ce qui facilite l’intégration avec d’autres systèmes.
• Via des événements AWS : il est possible d’utiliser des événements déclenchés par AWS pour lancer des pipelines automatiquement.

Gestion visuelle des pipelines

Dans Mage AI, au lieu de par exemple créer un DAG (Directed Acyclic Graph) en Python comme avec Airflow, où chaque tâche doit être définie manuellement dans le code, il est possible de créer un bloc de code pour chaque pipeline à lancer. L’organisation de l’ordre d’exécution se fait simplement par une action de glisser-déposer, offrant une interface visuelle intuitive. Cette fonctionnalité simplifie le processus, tout en permettant une représentation claire de l’ordre d’exécution.

Bénéfices de l’orchestration dans Mage AI

Ces fonctionnalités d’orchestration permettent aux utilisateurs de :

• Planifier et gérer des workflows de manière intuitive : il est possible de créer, visualiser et modifier des workflows sans avoir de compétences en programmation.
• Automatiser les tâches récurrentes : ce qui réduit le besoin d’interventions manuelles et minimise les risques d’erreur.
• Surveiller et gérer les processus en temps réel : une solution qui aide à identifier rapidement les problèmes et réagir en conséquence.
• Faciliter la collaboration : favorisant une approche collaborative entre les équipes travaillant sur des projets de données complexes.

Conclusion

En résumé, Mage AI combine modernité, légèreté et puissance pour répondre aux défis actuels de l’intégration de données.
Que vous soyez en pleine réflexion ou déjà confronté à des limitations avec TOS, il est peut-être temps de passer à l’étape suivante.

Pour vous y aider, TRIMANE propose un atelier découverte Mage AI sur 3 jours :

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