Chapitre 15. Systèmes de traitement des flux
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Le temps, c'est de l'argent. Plus tu peux extraire rapidement des idées et des connaissances de tes données, plus tu peux réagir rapidement à l'état changeant du monde que tes systèmes observent. Pense à la détection des fraudes à la carte de crédit, à la capture du trafic réseau anormal pour la cybersécurité, à la planification d'itinéraires en temps réel dans les applications de conduite assistée par GPS, et à l'identification des sujets tendance sur les sites de médias sociaux. Pour tous ces cas d'utilisation, la vitesse est essentielle.
Ces applications disparates ont en commun d'avoir besoin d'effectuer des calculs sur la série d'observations la plus récente. Cela t'importe-t-il qu'un accident mineur ait causé un retard de trois heures sur ton itinéraire habituel plus tôt dans la journée, ou qu'une tempête de neige ait fermé la route pendant la nuit hier ? Tant que ton application de conduite te dit que l'autoroute est dégagée, tu es en route. De tels calculs sont sensibles au temps et nécessitent l'accès à des données récentes pour être pertinents.
Traditionnellement, tu construis de telles applications en persistant les données des flux externes dans une base de données et en concevant des requêtes qui peuvent extraire les informations dont tu as besoin. Au fur et à mesure que le taux d'arrivée des ...
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