Comme vous pouvez le constater vous-même, de plus en plus de cas d’usage et de modèles économiques s’appuient sur des données générées en streaming. Il peut s’agir de la publicité en ligne avec la facturation par clic, l’analyse du parcours client, la recommandation en temps réel, la détection de fraude, la cyber-sécurité (spécialement avec l’utilisation des SIEM), le tracking des achats, l’analyse omnicanal, ou encore les objets intelligents (compteurs Linky, robots industriels, etc.). Ces cas d’usage ont atteint leur paroxysme avec les objets connectés, l’intégration des capteurs dans les objets de la vie courante (voiture, réfrigérateur, télévision, etc.). Le Streaming est devenu une  problématique sérieuse et préoccupante du Big Data !

D’un point de vue conceptuel, pour résoudre ces problématiques, les entreprises doivent mettre en place des pipelines streaming, c’est-à-dire des chaînes automatisées qui gèrent la donnée sur tout son cycle de vie, de son arrivée dans le système jusqu’à sa consommation par les métiers. A la différence des applications développées en Spark qui tournent de façon périodique indépendamment de la fréquence d’arrivée des données, les pipelines streaming traitent la donnée immédiatement dès que celle-ci arrive dans le système, en temps réel. 

Lorsque le débit de réception de ces données devient important comme c’est quasiment toujours le cas avec les objets connectés, les objets intelligents ou encore le tracking applicatif, le Pipeline streaming doit passer à l’échelle et on le qualifie alors de « Large scale Streaming Pipeline » ou Pipeline streaming à large échelle.

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