En 2025, Google Cloud renforce son écosystème data avec plus d’automatisation, de gouvernance et de performance. Pour les Data Engineers, cela signifie des pipelines plus fiables, moins d’opérations manuelles et des services mieux intégrés. Ci-après les nouveautés clés à retenir avant d’entrer dans une nouvelle année, surement pleine de surprise encore.
- PITR amélioré (Cloud SQL & AlloyDB) : restauration plus fine, même après suppression.
- Read Pools Cloud SQL : nouveaux pools pour absorber les pics de charge.
- Spanner « Vector Search en GA directement intégré au moteur relationnel. »
- Bigtable « Views continues pour des calculs pré-agrégés en temps réel. »
Point-in-time Recovery (PITR)
Le PITR est une fonctionnalité qui sert à récupérer des informations à un moment précis. Si il y’a des erreurs lors de l’écriture dans une base de données, ou qu’un déploiement corrompt la base de données, il vous aide à revenir à une version antérieure.
Cette fonctionnalité existait avant mais elle a subi plusieurs évolutions au cours de 2025. Ci-dessous, un récapitulatif des différents changements.
- Cloud Spanner :
PITR désormais en GA (General Availability) après une phase beta 2024, la version finale en 2025 apporte le support multi-base, alors qu’il était auparavant limité à une seule base.
⇒ Effectuer un PITR sur Spanner (Google Cloud Documentation Officiel)
- AlloyDB
Etend le PITR jusqu’à 35 jours, contre 7 jours auparavant, et introduit une interface de restauration plus intuitive, facilitant les opérations de reprise et réduisant le risque d’erreur.
⇒ Effectuer un PITR sur AllowDB (Google Cloud Documentation Officiel)
- Cloud SQL
Améliore le PITR avec une restauration plus granulaire, grâce à une nouvelle interface permettant un contrôle précis du timestamp, rendant les opérations de reprise plus simples et plus fiable.
⇒ Effectuer un PITR sur Cloud SQL (Google Cloud Documentation Officiel)
Read Pools Cloud SQL
Les Read Pools introduisent une nouvelle manière de scaler horizontalement les charges de lecture sur Cloud SQL pour PostgreSQL. Contrairement aux Read Replicas classiques (2024), les Read Pools offrent un groupe homogène d’instances dédiées à la lecture, gérées automatiquement par Google Cloud en 2025. (Autoscaling, Load Balancing automatique, Endpoint Unique)
Une architecture conçue pour les workloads de lecture lourds ou variables. Il permet d’optimiser les couts et améliorer les performances en réduisant l’overhead opérationnel (temps perdu, surcharge de connexion, ressources consommées inutilement).
- Commandes pour créer un Read Pools
gcloud sql instances create READ_POOL_NAME \ --tier=TIER --edition=ENTERPRISE_PLUS \ --instance-type=READ_POOL_INSTANCE --node-count=NODE_COUNT \ --master-instance-name=PRIMARY_INSTANCE_NAME
- Convertir un Read Pool en Read Replica
gcloud sql instances patch READ_REPLICA_NAME \ --instance-type=READ_POOL_INSTANCE \ --node-count=NODE_COUNT
Spanner – Vector Search x Relationnel
En 2025, Spanner a vraiment franchi un cap : ce n’est plus seulement une base relationnelle distribuée, mais une base multi-modèle capable de gérer du relationnel, du vectoriel, du texte, du graphe, le tout à grande échelle et en SQL.
Si tu construis des applications modernes (RAG, recherche sémantique, graphes d’entités, etc.) Spanner peut devenir la base unifiée, ce qui simplifie l’architecture, réduit l’overhead opérationnel, et tire parti de la robustesse / scalabilité de Google Cloud.
Ci-après quelques avantages techniques.
- Base unifiée (relationnel + vectoriel)
Spanner stocke données structurées + embeddings dans la même base. Plus besoin d’une base vectorielle séparée.
- Scalabilité massive
Recherche vectorielle supportée sur des millions ou milliards de vecteurs, avec l’échelle horizontale native de Spanner.
- Requêtes hybrides SQL + Vector Search
Combinaison de filtres SQL, joins, full-text search, graph queries et KNN/ANN dans une seule requête.
- Moins d’infrastructure à gérer
Pas besoin de déployer/maintenir une vector DB externe (Elasticsearch…). Moins de coûts opérationnels.
⇒ Exemple de recherche vectoriel Spanner (Google Cloud Documentation Officiel)
Bigtable « Continuous View »
Bigtable est ultra rapide pour lire/écrire, mais historiquement pas conçu pour faire des calculs. Les Continuous Views comblent ce manque dans les cas où il faut compter des événements, faire des stats en temps réel, pré-agréger des métriques, éviter un pipeline externe (Dataflow / Spark / Flink), servir des Dashboard en temps réel.
Pas de batch, pas de streaming externe. Votre vue se met à jour au fil des écritures dans Bigtable. Etape à suivre pour faire votre première Continuous View :
- Préparer la table source ( ex : table event avec user_id et amount)
- Définir la Continuous View dans un fichier YAML qui décrit
Source & Destination
Clé de regroupement
Agrégations
- Déployer la vue en commande gcloud
gcloud bigtable continuous-views create \ --instance=my-bigtable-instance \ --config=continuous-view.
Synthèse 2025
L’année 2025 marque une transition , Google Cloud ne se contente plus d’offrir des briques techniques, il propose désormais des composants intelligents, capables d’optimiser automatiquement les performances, la mémoire ou la recherche vectorielle.
Ces évolutions changent profondément la manière de concevoir les pipelines et architectures data : plus modulaires, moins coûteuses à maintenir, et mieux adaptées aux workloads modernes, notamment l’IA et l’Analytics temps réel.
Des services complémentaires comme la Cloud Location Finder API permettent également d’enrichir ces architectures en contextualisant le choix des régions Google Cloud selon des critères géographiques, de latence ou de conformité. Vous trouverez un article disponible ci-après dans l’espace Komeet Technologies : Cloud-location-finder-api-vos-regions-cloud-avec-precision
Les équipes Data Engineering peuvent désormais se concentrer sur la valeur métier plutôt que sur la gestion d’infrastructure.
