tech: add adr related to cold data storage & production

Co-authored-by: Nicolas Lepage <nicolas.lepage@pix.fr>
Co-authored-by: Vincent Hardouin <vincent.hardouin@pix.fr>

Author: 3 people

Diff for: docs/adr/0060-production-de-donnees-a-mettre-a-disposition.md

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+# 60. Production de données à mettre à disposition
+
+Date : 2025-02-18
+
+## État
+
+Validée
+
+## Contexte
+
+Le stockage de données à mettre à disposition est fragmenté dans deux bases de données, la base de données "live" de
+`pix-api` et la base de données de `pix-dwh-api-data` (aussi appelée "datamart").
+La production de ces données est réalisée par divers mécanismes comme le montre le schéma suivant (flèches en bleu).
+
+![Schéma d'architecture données froides actuelle](../assets/0060-donnees-froides-architecture-actuelle.png)
+
+On peut constater que :
+
+- les données `pole-emploi-sendings` sont produites par `pix-api` et stockées dans la base de données "live"
+- les données `parcoursup` sont produites par l'équipe Data et stockées dans le datawarehouse
+- le datawarehouse est répliqué via dump/restore par Airflow, notre orchestrateur, dans la base de
+  données `pix-dwh-api-data`.
+
+Le schéma du datamart n'est pas maitrisé par`pix-api` et peut être changé sans possibilité de rétro-compatibilité.
+Il est alors complexe de maintenir des tests de non-régression sur ces données.
+
+La réplication via un process de dump/restore présente plusieurs inconvénients tels que:
+
+- absence de données en cas de dysfonctionnement du restore
+- copies volumineuses (car complètes) coûteuses en temps et en ressources
+- pas de garantie de l'intégrité du schéma car le restore recrée une table de zéro.
+
+Les données, qui ont pour unique vocation la mise à disposition, sont stockées dans la base de données "live" et
+augmentent inutilement la pression sur celle-ci (en termes de volume et de trafic).
+
+## Solution
+
+L'introduction de la nouvelle brique d'API de "Mise A Disposition de Données" implique d'avoir la maitrise du schéma du
+datamart pour assurer la continuité de service.
+Ainsi, le schéma est préservé et les modifications de celui-ci sont entièrement à la main de l'API MADDO.
+Des tests de non-régression seront donc plus faciles à maintenir.
+Il sera également possible d'assurer une rétro-compatibilité en cas de changement du schéma.
+
+D'autre part, on propose de déplacer le stockage de toutes les données à mettre à disposition vers la base de données
+adhoc (ie. le datamart).
+
+Le schéma qui suit montre l'architecture cible.
+
+![Schéma d'architecture données froides cible](../assets/0060-donnees-froides-architecture-cible.png)
+
+Remarque : Metabase n'est plus utilisé dans le cadre de la mise à disposition de données dans l'architecture cible.
+
+## Conséquences
+
+- Airflow n'est plus responsable de dump/restore les données vers le datamart, mais déclenche seulement l'appel à l'API
+  MADDO pour lancer les jobs réplications.
+- Des workers spécifiques à Maddo sont mis en place et auront la charge de créer et répliquer les données destinées à la
+  mise à disposition.