Apache Kafka et Apache Flink : une combinaison open source parfaite

À l’ère de la transformation numérique en continu, les entreprises doivent élaborer des stratégies pour accélérer leur rythme d’activité afin de suivre et, idéalement, de surpasser leurs concurrents. Les clients se déplacent rapidement et il est de plus en plus difficile de répondre à leurs demandes dynamiques. En conséquence, je considère l’accès aux données en temps réel comme une base nécessaire pour renforcer l’agilité de l’entreprise et améliorer la prise de décision.

Le traitement en flux est la pierre angulaire des données en temps réel. Grâce à cette solution, votre entreprise peut traiter les flux de données en temps réel, ce qui vous permet d'analyser les données rapidement et de réagir aux changements de manière proactive.

Tous ceux qui connaissent l’écosystème de traitement des flux connaissent déjà Apache Kafka : la norme d’entreprise de facto pour la transmission d’événements en continu open source. Apache Kafka peut se targuer de posséder de nombreuses capacités, telles que la fourniture d’un débit élevé et le maintien d’une grande tolérance aux pannes en cas de défaillance de l’application.

Les flux d’Apache Kafka acheminent les données là où elles doivent aller, mais ces capacités ne sont pas maximisées lorsqu’Apache Kafka est déployé de manière isolée. Si vous utilisez Apache Kafka aujourd’hui, Apache Flink devrait être un élément crucial de votre pile technologique pour vous assurer d’extraire ce dont vous avez besoin de vos données en temps réel.

Grâce à la combinaison d’Apache Flink et d’Apache Kafka, les possibilités de transmission d’événements en continu open source deviennent exponentielles. Apache Flink crée une faible latence en vous permettant de répondre rapidement et avec précision aux besoins croissants des entreprises en matière d’action rapide. La combinaison de ces deux éléments vous permet de générer des automatismes et des informations en temps réel.

Avec Apache Kafka, vous obtenez un flux brut d’événements provenant de tout ce qui se passe dans votre entreprise. Cependant, toutes ces données ne sont pas nécessairement exploitable et certaines restent bloquées dans les files d’attente ou dans le traitement par lots du big data. C’est là qu’Apache Flink entre en jeu : vous passez d’événements bruts à des événements pertinents. De plus, Apache Flink contextualise vos données en détectant des modèles, ce qui vous permet de comprendre comment les choses se déroulent les unes par rapport aux autres. Il s’agit d’un point essentiel, car les événements ont une durée de vie limitée et le traitement des données historiques risque d’en réduire la valeur. Il est conseillé de traiter les événements liés aux retards de vols : ils nécessitent une action immédiate, et un traitement trop tardif entraînera assurément l’insatisfaction de certains clients.

Apache Kafka agit comme une sorte de source d’événements, communiquant ce qui se passe en permanence au sein de votre entreprise. La combinaison de ce pare-feu d’événements avec la détection de motifs, alimentée par Apache Flink, atteint le point idéal : une fois que vous détectez le motif pertinent, votre prochaine réponse peut être tout aussi rapide. Captivez vos clients en faisant la bonne offre au bon moment, renforcez leur comportement positif, ou même prenez de meilleures décisions dans votre chaîne d’approvisionnement, pour ne citer que quelques exemples des fonctionnalités étendues que vous obtenez en utilisant Apache Flink avec Apache Kafka.

Maintenant que nous avons établi la pertinence de la collaboration entre Apache Kafka et Apache Flink, vous vous demandez peut-être : qui peut tirer parti de cette technologie et travailler sur les événements ? Aujourd’hui, ce sont généralement les développeurs. Cependant, les progrès peuvent être lents car il faut attendre des développeurs compétents avec des charges de travail intensives. En outre, les coûts sont toujours une considération importante : les entreprises ne peuvent pas se permettre d’investir dans toutes les opportunités possibles sans preuve de valeur ajoutée. Pour compliquer les choses, il est difficile de trouver les bonnes personnes ayant les compétences nécessaires pour prendre en charge des projets de développement ou de science des données.

C’est pourquoi il est important de permettre à un plus grand nombre de professionnels de bénéficier des événements. Lorsque vous simplifiez le travail sur les événements, d’autres utilisateurs tels que les analystes et les ingénieurs de données peuvent commencer à obtenir des informations en temps réel et travailler avec des jeux de données lorsque cela est le plus important. Ainsi, vous réduisez la barrière des compétences et vous accélérez votre vitesse de traitement de données en évitant que des informations importantes ne soient bloquées dans un entrepôt de données.

L’approche d’IBM en matière de transmission d’événements en continu et d’applications de traitement de flux innove sur les capacités d’Apache Flink et crée une solution ouverte et composable pour répondre à ces préoccupations des secteurs à grande échelle. Apache Flink fonctionnera avec n’importe quel Apache Kafka et la technologie d’IBM s’appuie sur ce que les clients ont déjà, évitant ainsi l’enfermement propriétaire. Apache Kafka étant la référence du secteur en matière de distribution d’événements, IBM a pris les devants et a adopté Apache Flink pour le traitement des événements, tirant ainsi le meilleur parti de cette association paradisiaque.

Imaginez si vous pouviez avoir une vue continue de vos événements tout en étant libre d’expérimenter des automatisations. Dans cet esprit, IBM a introduit IBM® Event Automation avec un format intuitif, facile à utiliser, no-code, qui permet aux utilisateurs ayant peu ou pas de formation en SQL, Java, ou Python de tirer parti des événements, quel que soit leur rôle. Eileen Lowry, vice-présidente de la gestion de produit chez IBM Automation, logiciels d’intégration, évoque l’innovation qu’IBM développe avec Apache Flink :

Cette interface utilisateur met Apache Flink à la portée de toute personne susceptible d’apporter une valeur ajoutée à l’entreprise, mais elle permet également de réaliser des expériences susceptibles de stimuler l’innovation et d’accélérer l’analytique et les pipelines de données. Un utilisateur peut configurer des événements à partir de données en continu et obtenir des commentaires directement à partir de l’outil : mettre en pause, modifier, agréger, appuyer sur lecture et tester immédiatement vos solutions par rapport aux données. Imaginez les innovations qui peuvent en découler, comme l’amélioration de vos modèles de commerce électronique ou le maintien d’un contrôle de qualité en temps réel de vos produits.