Starburst Data, Inc. répond à une difficulté récurrente des grandes organisations : exploiter des données dispersées entre bases opérationnelles, entrepôts analytiques et stockages cloud. Implantée à Boston, cette entreprise américaine propose une couche d’accès et d’analyse destinée à limiter les déplacements de données et la multiplication des copies. Son site, starburst.io, présente ses logiciels, ses services et les ressources associées à leur utilisation.
Des racines dans le SQL distribué
Créée en 2017, notamment par Justin Borgman, Starburst s’inscrit dans l’histoire de Presto, un moteur de requêtes développé initialement chez Facebook pour analyser de grands volumes de données. Une branche de ce projet, connue sous le nom de PrestoSQL, a ensuite pris le nom de Trino. Ce moteur open source constitue le socle technologique des offres de Starburst.
L’entreprise a construit son modèle autour de l’industrialisation de cette technologie : simplifier son exploitation, renforcer les performances et fournir les capacités de sécurité et d’assistance attendues en entreprise. Cette trajectoire illustre un modèle fréquent dans l’infrastructure logicielle, où une société commercialise des services et des fonctionnalités complémentaires autour d’un projet communautaire.
Une plateforme entre fédération et lakehouse
Le principe central consiste à exécuter des requêtes SQL sur différentes sources au moyen de connecteurs. Une équipe peut ainsi croiser des informations issues de plusieurs environnements sans devoir préalablement tout transférer dans un entrepôt unique. Cette approche de fédération ne supprime toutefois ni les besoins de préparation des données ni les contraintes de performance propres aux systèmes interrogés.
Starburst Enterprise s’adresse aux organisations souhaitant déployer et administrer la plateforme dans leur environnement. Starburst Galaxy propose une expérience de service cloud géré, afin de réduire la charge liée à l’exploitation du moteur. Les offres ajoutent notamment des outils de gestion des accès, d’observation des requêtes et d’optimisation, avec des capacités qui varient selon le produit et la configuration.
Starburst intervient également dans les architectures dites « lakehouse », qui rapprochent la souplesse du lac de données des usages analytiques d’un entrepôt. La prise en charge de formats de tables ouverts comme Apache Iceberg permet d’interroger des données stockées dans des systèmes de stockage objet. Les usages visés couvrent la décision, l’exploration analytique et l’alimentation d’applications nécessitant un accès SQL aux données.
Et maintenant ?
La suite dépendra notamment de la capacité de Starburst à concilier ouverture technique, simplicité d’exploitation et maîtrise des coûts. Face aux entrepôts cloud et aux autres plateformes lakehouse, l’entreprise défend une architecture dans laquelle le stockage et le calcul restent découplés, avec une place importante accordée aux standards ouverts.
Le développement des applications d’intelligence artificielle pourrait renforcer l’intérêt pour un accès gouverné à des données hétérogènes. Pour Starburst, l’enjeu sera de traduire cette demande en usages opérationnels, sans présenter la fédération comme une réponse universelle : qualité des données, latence et organisation des droits demeurent des conditions essentielles de réussite.