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