Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le traitement en temps réel des données massives est devenu une nécessité dans de nombreux secteurs, comme les télécommunications, le commerce électronique ou la finance. Il s'agit d'analyser et de traiter les données à mesure qu'elles sont générées, afin de prendre des décisions instantanées. Pour ce faire, plusieurs outils et technologies ont été développés.
Apache Kafka est une plateforme de streaming distribuée utilisée pour construire des pipelines de données en temps réel. Kafka permet la publication, l'abonnement, le stockage et le traitement de flux de données à haute vélocité. Il est apprécié pour sa résilience, sa scalabilité et son faible temps de latence.
Apache Flink est un framework opensource pour le traitement des flux de données et des batchs. Flink propose un modèle de programmation événementielle très réactif qui permet de traiter données en millisecondes. Il excelle dans les scénarios nécessitant une tolérance aux pannes et des traitements à faible latence.
Apache Storm est un autre outil de calcul distribué en temps réel. Il est conçu pour traiter des flux de données infinies à une grande vitesse, garantissant ainsi un débit élevé et une faible latence. Storm est largement utilisé dans les réseaux sociaux, le traitement de la sécurité en temps réel et l'analyse en temps réel des données de capteurs.
Google Dataflow est une offre de traitement de données unifiée, prenant en charge le traitement par batch et en temps réel. Il est basé sur le modèle Apache Beam et permet de construire et de gérer des pipelines de données en temps réel via l'infrastructure de Google Cloud.
Amazon Kinesis est une plateforme de streaming de données en temps réel dans AWS (Amazon Web Services). Elle permet la collecte, le traitement et l'analyse de données en streaming. Les services Kinesis Streams et Kinesis Firehose facilitent la construction d'applications en temps réel, pour l'analyse de journaux, la surveillance de performances, et le traitement de flux d'événements.
En utilisant ces outils, les organisations peuvent traiter d'importants volumes de données en temps réel, permettant ainsi de gagner en réactivité, en efficacité et en pertinence des décisions prises.
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