Sunopsis était à l’origine un logiciel d’ETL. C’est devenu une véritable plate-forme d’intégration d’applications. Avec la version 3.2, il s’enrichit d’un middleware orienté messages (MOM), Sunopsis MQ, tout en se différenciant de ses
concurrents par sa méthode de transformation de données. Il ne possède en effet aucun moteur dédié et fait appel à la puissance de calcul des bases qu’il met en relation.
Configuration : une reconnaissance automatique des SGBD
Lors de cette prise en main, nous avons réalisé l’interfaçage entre une application de vente fonctionnant avec Oracle et un progiciel de gestion financière doté de Microsoft SQL Server. Les deux programmes alimentent ensuite un
entrepôt de données DB2 sur un serveur iSeries. Nous avons tout d’abord réalisé une liaison point à point utilisant l’ETL (pour de gros volumes de données), puis une autre utilisant le MOM ; celui-ci étant utilisé pour transporter de faibles
volumes d’informations, mais en temps quasi réel. Sunopsis fonctionne à l’aide d’un agent d’exécution placé sur chaque serveur physique abritant les applications et agissant tel un intermédiaire entre Sunopsis et les SGBD sources et cibles. Avant
toute mise en ?”uvre, il faut préalablement récupérer les métadonnées des bases sources et cibles pour en connaître la structure. Le logiciel effectue l’opération automatiquement par une simple connexion JDBC.
Prise en main : avec ou sans programmation
La seconde étape consiste à définir les règles de gestion qui président à la transformation des données. Nous avons par exemple réalisé un agrégat des chiffres d’affaires par région pour calculer une marge (qui sera insérée dans
l’entrepôt de données DB2), en mettant en rapport deux tables d’une même base source. Nous avons également effectué une jointure entre les deux bases sources pour associer chaque commercial à ses propres clients. Les processus de transformation
(agrégat, jointure, etc.) se paramètrent aisément par la manipulation d’icônes et d’options définies dans de multiples boîtes de dialogue. Détail intéressant, toutes les règles techniques nécessaires aux échanges (moyen d’accès aux données, routage,
définition de la couche de transport…) sont fournies sous la forme de modules de connaissance gratuits, qui évitent le recours à la programmation. Celle-ci est cependant toujours possible par le biais d’un éditeur intégré. Sunopsis 3.2
propose ensuite plusieurs méthodes pour déléguer le traitement des données : par défaut, il affecte tous les calculs à la base cible (ce qui libère tous les autres SGBD). Dans ce cas, toutes les transformations de données seront écrites dans la
version du code SQL de la base cible, ici DB2. Différentes méthodes d’enregistrement sont proposées, qui vont du ‘ Annule et remplace ‘ à la ‘ Mise à jour incrémentale avec
contrôle des données ‘. Dans ce dernier cas, Sunopsis recherche les doublons et vérifie la validité des informations selon nos critères (par exemple, âge du client compris entre 20 et 65 ans). L’extraction et la
transformation des données par l’ETL peuvent alors avoir lieu.
Notre avis : un outil très accessible
Sunopsis garde la trace de tous les travaux qu’il a exécutés. En cas d’erreur, il annulera les transactions (roll back), tout en listant les problèmes dans son journal d’événements. Le paramétrage des processus de
transformation s’effectue de la même manière lorsque l’on utilise le MOM. Il suffit alors de définir une interface cible avec le middle-ware par simple glisser-déposer d’icônes. L’option ‘ Journal ‘
permet en outre de détecter automatiquement les mises à jour des bases cibles qui doivent être transférées dans l’entrepôt de données. Sunopsis repère les changements par l’intermédiaire d’un déclencheur (trigger) placé sur la
base ou grâce aux modifications des journaux de transaction. En résumé, Sunopsis se distingue par sa prise en main rapide pour un outil d’EAI. Il faut cependant veiller à bien évaluer les capacités de traitement des bases de données qui devront
exécuter les transformations : Sunopsis n’intègre pas d’outil de mesure dédié.
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