Architectures de traitement de flux : Construire des pipelines temps réel avec état via Flink et Kafka Streams
Dans le paysage moderne des données, le traitement par lots n'est plus suffisant pour les systèmes nécessitant des insights immédiats. Que ce soit pour la détection de fraude, l'analyse en temps réel ou les recommandations personnalisées, les organisations adoptent des architectures événementielles. Au cœur de ce changement se trouvent les frameworks de traitement de flux, avec Apache Flink et Kafka Streams qui se distinguent...