🌐 Storage Systems — Chapitres 42 & 43 : Web, médias, big data et analytics

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Images utilisateurs pour SaaS, marketplace, social app ou CMS
• Vidéo avec transcodage multi-renditions et streaming HLS/DASH
• Static assets web distribués via CDN
• Logs web centralisés pour analytics et sécurité
• CMS avec media library et workflows éditoriaux
• Protection des médias privés avec signed URLs et ACL

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Images utilisateurs pour SaaS, marketplace, social app ou CMS
• Vidéo avec transcodage multi-renditions et streaming HLS/DASH
• Static assets web distribués via CDN
• Logs web centralisés pour analytics et sécurité
• CMS avec media library et workflows éditoriaux
• Protection des médias privés avec signed URLs et ACL

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

Composants à dimensionner

Cas d’usage

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• Logs web centralisés pour analytics et sécurité
• CMS avec media library et workflows éditoriaux
• Protection des médias privés avec signed URLs et ACL

Matrice de décision

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

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3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

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3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
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2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

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2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
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2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

Composants à dimensionner

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• Static assets web distribués via CDN
• Logs web centralisés pour analytics et sécurité
• CMS avec media library et workflows éditoriaux
• Protection des médias privés avec signed URLs et ACL

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

Composants à dimensionner

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• Static assets web distribués via CDN
• Logs web centralisés pour analytics et sécurité
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• Protection des médias privés avec signed URLs et ACL

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Web/media storage validation examples
aws s3 ls s3://my-media-bucket --recursive --summarize
aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration --bucket my-media-bucket
aws s3api get-bucket-cors --bucket my-media-bucket
aws s3api get-public-access-block --bucket my-media-bucket
rclone check media:bucket /backup/media --one-way
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:-2 -c:v libx264 -preset fast -c:a aac output_720p.mp4
identify -verbose image.jpg | head
exiftool image.jpg
find /var/log/nginx -type f -name "*.log*" -mtime -7 -print
du -sh /srv/media /srv/static /var/log/nginx

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

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1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.

Composants à dimensionner

Cas d’usage

• Data lake entreprise sur S3/ADLS/GCS
• Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi avec tables transactionnelles
• Pipelines Spark ETL et analytics batch
• Migration HDFS vers object storage
• Data warehouse cloud avec séparation compute/storage
• Gouvernance, lineage, data catalog et FinOps analytics

Matrice de décision

Runbook validation

1. Décrire les flux : origine, volume, fréquence, format, propriétaire, SLA, coût et rétention.
2. Choisir le stockage : object, CDN, NAS, lakehouse, warehouse, HDFS legacy ou archive.
3. Tester performance : débit, latence, cache hit, scan bytes, nombre fichiers, API calls, erreurs et coût.
4. Tester sécurité : ACL, signed URLs, IAM, masking, RGPD delete, audit et exfiltration controls.
5. Tester recovery : restore médias, rebuild catalog, replay ingestion, PITR/lifecycle, backup and rollback.
6. Documenter GO/NO-GO avec graphes, commandes, coûts, owners, runbooks et alertes.

# Big data / analytics storage validation examples
aws s3 ls s3://my-lake/bronze/ --recursive --summarize
aws s3api list-objects-v2 --bucket my-lake --prefix silver/table/ --query 'length(Contents[])'
hdfs dfs -du -h /data
hdfs dfsadmin -report
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples.jar 100
spark-sql -e "show databases; show tables;"
python - <<'PY'
import os
root="/mnt/lake/table"
sizes=[]
for p,_,files in os.walk(root):
    for f in files:
        fp=os.path.join(p,f)
        try: sizes.append(os.path.getsize(fp))
        except OSError: pass
print("files", len(sizes), "avg_mb", round(sum(sizes)/max(len(sizes),1)/1024/1024,2))
PY
# Validate compaction, partition pruning, catalog lineage and cost per query.