Data/IoT
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En quoi ça consiste
Les solutions de données en temps réel sont des systèmes qui ingèrent, traitent et agissent sur des flux de données avec une latence inférieure à la seconde — permettant des tableaux de bord en direct, la détection instantanée de fraudes, la tarification dynamique et l'automatisation opérationnelle que le traitement par lots et les requêtes planifiées ne peuvent pas supporter.
Ce que vous obtenez
Le traitement par lots convient pour les rapports qui s'exécutent pendant la nuit. Il ne convient pas pour la détection de fraude, l'inventaire en temps réel, les enchères en temps réel, ou les tableaux de bord opérationnels où des données périmées conduisent à de mauvaises décisions. L'architecture de données en temps réel comble l'écart entre la survenue d'un événement et la réaction du système.
Nous construisons des pipelines de streaming sur Apache Kafka, AWS Kinesis et Google Pub/Sub — en sélectionnant la technologie en fonction des exigences de débit, des objectifs de latence et de votre infrastructure existante. Le traitement de flux avec Apache Flink ou Kafka Streams gère les agrégations, l'enrichissement et la détection d'anomalies en vol, avant que les données n'atteignent le stockage.
La couche de sortie compte autant que le pipeline. Les données en temps réel ne sont utiles que si elles atteignent le bon endroit : tableaux de bord en direct via WebSocket ou Server-Sent Events, vues matérialisées dans une base de données que les requêtes front-end peuvent interroger sans parcourir l'intégralité du flux d'événements, ou déclencheurs directs vers des systèmes opérationnels comme l'alerting, les règles de fraude ou les moteurs de recommandation.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Change data capture (CDC) pour le streaming d'événements de base de données
Diffusion de tableaux de bord en temps réel sub-seconde via WebSocket et SSE
Détection d'anomalies et alerting dans la couche de streaming
Registre de schémas et gouvernance des schémas d'événements
Surveillance de la latence de bout en bout avec garanties SLA P99
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
Construit avec
FAQ
Les pipelines basés sur Kafka gèrent couramment des millions d'événements par seconde. Nous dimensionnons le cluster en fonction de votre débit d'événements en pic, de la taille des messages et des exigences de rétention. Le débit est validé par des tests de charge avant la mise en production, et nous intégrons une capacité de mise à l'échelle horizontale pour la croissance anticipée.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
