AWS lance un service managé pour transférer automatiquement des flux de données entre des applications SaaS et ses services cloud. AppFlow apporte des fonctionnalités pour nettoyer, enrichir, transformer ou masquer les données pour réaliser ensuite des traitements analytiques ou créer des modèles de machine learning, notamment, avec Redshift, Aurora ou SageMaker.
Dans un blog, AWS explique comment utiliser AppFlow pour transférer des conversations Slack dans S3 afin de les analyser avec Athena et de les visualiser avec QuickSight. (Crédit : AWS)
AppFlow s’adresse aux entreprises et organisations qui veulent stocker et traiter dans AWS des données provenant de multiples applications SaaS, à des fins d’analyse, pour créer des modèles d’apprentissage machine ou collecter les données d’applications IoT. Ce service managé permet d’automatiser des échanges de données bidirectionnels entre les logiciels SaaS et des services d’AWS, tels que le stockage S3, la base de données Redshift ou Aurora, SageMaker pour créer des modèles de machine learning, etc., ou encore des services tiers comme le datawarehouse de Snowflake. L’intégration est facilitée avec des solutions de CRM comme Salesforce, d’ITSM comme ServiceNow ou de support tel Zendesk, de collaboration comme la messagerie instantanée Slack ou de e-commerce comme Marketo.
L’intégration s’opère ici en une succession réduite d’étapes, sans coder ni recourir à des connecteurs spéciaux, explique AWS. Les flux automatisés peuvent s’exécuter ensuite à grande échelle, à la fréquence choisie : on peut les programmer, les déclencher à travers un événement métier ou les lancer à la demande. Dans le cas du CRM, le transfert de données ponctuel peut par exemple se faire lors de la conversion d’un lead, à l’ouverture d’un dossier client ou à la signature d’une affaire.
Les données, chiffrées, peuvent transiter par PrivateLink
Les données sont chiffrées, en mouvement et au repos, au moyen des clés gérées par AWS ou par les clients. Ces derniers peuvent aussi choisir de ne pas les faire transiter par l’Internet public pour réduire l’exposition aux menaces en passant plutôt par PrivateLink qui routera les flux à travers le réseau AWS. Les utilisateurs de Salesforce pourront intégrer directement AppFlow avec Salesforce Private Connect pour établir une connexion privée et sécurisée entre les deux plateformes cloud. Selon AWS, la transformation des données peut être facilement configurée par les spécialistes de la BI ou par les administrateurs des applications de CRM : filtrage, nettoyage et validation, enrichissement et traitement (par exemple calcul de nouvelles valeurs en combinant des champs), masquage, préparation pour le flux.
Le service managé AppFlow apporte aux entreprises différentes fonctionnalités pour transformer les données qu’elles veulent transférer entre différentes applications SaaS et les services d’AWS, ou bien vers des services tiers comme le datawarehouse de Snowflake où elles pourront les analyser. (Crédit : AWS)
L’interface d’AppFlow permettrait de démarrer rapidement et de bâtir et d’exécuter des flux entre différentes sources en quelques minutes. Dans un billet, AWS explique comment utiliser AppFlow pour transférer des conversations Slack dans S3 afin de les analyser avec Athena et de les visualiser avec QuickSight.
Outre les Etats-Unis, le service AppFlow est disponible dans les principales régions du cloud AWS dont la France, l’opérateur disposant depuis deux ans de datacenters à Paris. Il est également ouvert au Canada, en Asie-Pacifique et, en Europe, en Irlande, à Francfort et à Londres. La tarification du service se fait en fonction du nombre de flux exécutés et du volume de données traitées.