Analyse de Graphes en Temps Réel avec Memgraph : Cas d’Usage et Déploiement pour Petits et Moyens Projets

Memgraph est une base de données graphe en mémoire conçue pour l’analyse en temps réel via le langage Cypher (également utilisé par Neo4j). Contrairement à d’autres solutions orientées entreprise, Memgraph est adapté aux scénarios de streaming à faible latence où les relations sont plus importantes que la taille des données.

Ce billet couvre :

• Quand et pourquoi utiliser Memgraph
• Des cas d’usage concrets
• Des méthodes de déploiement simples adaptées aux petites et moyennes équipes

Pourquoi Choisir Memgraph ?

Memgraph est optimisé pour :

• Des requêtes Cypher rapides sur des graphes en mémoire
• Une ingestion de données via Kafka, Pulsar ou Redpanda
• Des déploiements légers avec Docker, Kubernetes ou sur serveur dédié
• Une compatibilité complète avec Cypher, facilitant la migration depuis Neo4j

Contrairement à certaines éditions communautaires, Memgraph est entièrement open source (Apache 2.0) et ne limite pas l’accès aux fonctionnalités critiques.

Cas d’Usage avec Memgraph

1. Détection de Fraude

• Objectif : Identifier les comptes frauduleux, les comportements suspects ou les réseaux de collusion.
• Avantage du graphe : Les relations indirectes (partage d’adresse IP, d’appareils ou de transactions) sont difficilement modélisables avec des bases relationnelles.
• Avec Memgraph : Possibilité d’interroger plusieurs niveaux de relations en temps réel.

MATCH p = (u1:User)-[:USED_IP]->(:IP)<-[:USED_IP]-(u2:User)
WHERE u1.account_status = 'banned'
RETURN u2.username, p

2. Recommandation en Temps Réel

• Objectif : Proposer des contenus, utilisateurs ou produits similaires.
• Avantage du graphe : Les co-interactions (clics, vues, achats) sont facilement représentées.
• Avec Memgraph : Recommandations personnalisées avec faible latence grâce à l’ingestion directe des événements.

3. Logistique et Chaînes d’Approvisionnement

• Objectif : Suivre les fournisseurs, livraisons et stocks en temps réel.
• Avantage du graphe : Visualiser les interdépendances et simuler des scénarios en cas d’incident.
• Avec Memgraph : Identification rapide des retards et points de blocage.

Méthodes de Déploiement

Docker (nœud unique)

docker run -p 7687:7687 -p 3000:3000 memgraph/memgraph

• Port 7687 : Requêtes Cypher
• Port 3000 : Interface utilisateur Memgraph Lab

Adapté au développement local, aux tests, et aux petits environnements de production.

Serveur Cloud ou Dédié

• Prévoir au moins 32 à 64 Go de RAM
• Déploiement via Docker ou installation native
• Utiliser des disques persistants pour les snapshots et journaux

Cette option convient pour les environnements de production avec une consommation maîtrisée.

Kubernetes avec Stockage Persistant

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: memgraph
spec:
  serviceName: memgraph
  replicas: 1
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: memgraph-data
      spec:
        storageClassName: longhorn
        accessModes: ["ReadWriteOnce"]
        resources:
          requests:
            storage: 50Gi

• Monter les volumes pour les journaux (--storage-wal-directory) et les snapshots
• Reprise rapide après redémarrage
• Possibilité de scaler dynamiquement les services périphériques (API, workers) avec HPA ou KEDA

Conseils Pratiques

Conclusion

Memgraph est une solution efficace pour les projets orientés graphes nécessitant :

• Un langage de requête expressif (Cypher)
• Des performances en temps réel
• Une architecture déployable avec des ressources limitées

Cette solution convient particulièrement bien aux équipes techniques recherchant une base graphe moderne et accessible sans compromis sur la vitesse ou l’observabilité.

Pour aller plus loin

• Installer Memgraph avec Docker
• Explorer la documentation officielle
• Besoin d’aide pour le déploiement ou la conception ? Contactez-nous.