RecommandéData EngineeringExpert

Niveau 4 : Pipelines Transactionnels et Temps Réel

6-8 semaines
Niveau Expert
Data Engineering
TransactionsTemps RéelCohérenceHaute DisponibilitéPerformance

🎯 Objectifs d'Apprentissage

Pipelines Transactionnels

Gérer la cohérence des données distribuées

Temps Réel

Traitement de streams en continu

Cohérence des Données

Maintenir l'intégrité des systèmes

Haute Disponibilité

Systèmes résilients et robustes

Performance

Optimiser la latence et le throughput

Architectures Distribuées

Gérer la complexité des systèmes

🔄 Patterns Transactionnels

🔄

SAGA Pattern

Gestion des transactions distribuées avec compensation

Cohérence éventuelle
Résilience
Scalabilité
📝

Event Sourcing

Stockage des événements plutôt que des états

Audit trail
Reproductibilité
Flexibilité
📊

CQRS

Séparation des commandes et des requêtes

Performance
Scalabilité
Flexibilité

⚡ Technologies Temps Réel

📨

Apache Kafka

Plateforme de streaming distribuée

High throughputFault toleranceScalability

Apache Flink

Moteur de streaming stateful

Low latencyExactly-onceEvent time
🔄

Kafka Streams

Bibliothèque de streaming pour Kafka

Simple APILightweightKafka-native

🔒 Modèles de Cohérence

Strong Consistency

Toutes les lectures voient la dernière écriture

Latence élevée
Disponibilité limitée
Cohérence garantie

Eventual Consistency

Cohérence atteinte après un délai

Latence faible
Disponibilité élevée
Cohérence temporaire

Causal Consistency

Cohérence causale entre événements

Équilibre
Complexité
Performance

💻 Exemples de Code

Pattern SAGA en Python

SAGA Pattern Implementation

1from abc import ABC, abstractmethod
2from typing import List, Dict, Any
3import logging
4
5class SagaStep(ABC):
6    def __init__(self, name: str):
7        self.name = name
8        self.compensation = None
9    
10    @abstractmethod
11    def execute(self, context: Dict[str, Any]) -> bool:
12        pass
13    
14    @abstractmethod
15    def compensate(self, context: Dict[str, Any]) -> bool:
16        pass
17
18class InventoryReservationStep(SagaStep):
19    def __init__(self):
20        super().__init__("Inventory Reservation")
21    
22    def execute(self, context: Dict[str, Any]) -> bool:
23        try:
24            inventory_id = context.get('inventory_id')
25            quantity = context.get('quantity')
26            
27            if self._reserve_inventory(inventory_id, quantity):
28                context['inventory_reserved'] = True
29                return True
30            return False
31        except Exception as e:
32            logging.error(f"Failed to reserve inventory: {e}")
33            return False
34    
35    def compensate(self, context: Dict[str, Any]) -> bool:
36        try:
37            inventory_id = context.get('inventory_id')
38            quantity = context.get('quantity')
39            
40            if context.get('inventory_reserved'):
41                self._release_inventory(inventory_id, quantity)
42                context['inventory_reserved'] = False
43            return True
44        except Exception as e:
45            logging.error(f"Failed to compensate inventory: {e}")
46            return False

🏗️ Architecture de Pipeline

Real-Time Pipeline Architecture

📊 Métriques de Performance

Latence

  • End-to-end: < 100ms
  • Processing: < 10ms
  • Network: < 1ms

Throughput

  • Events/sec: 100K+
  • Concurrent users: 10K+
  • Data volume: 1TB+/day

📚 Prochaines Étapes

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