StreamThoughts

Notre expertise dans les architectures de streaming d'évènements

Faites du traitement de vos données en flux en temps réel un avantage concurrentiel

Gagnez un avantage concurrentiel en traitant vos données plus rapidement

Nous vous aidons à concevoir, à créer et à déployer des solutions modernes de streaming d'évenements, robustes et performantes, pour exploiter vos données en temps réel.

Notre Stack Technologique

A travers nos expériences nous avons développé des compétences fortes sur des technologies, open source, éprouvées et utilisées par les plus grands leaders de l'industrie.

StreamThoughts Event Streaming Stack

Créez des systèmes distribués, résilients et évolutifs qui vous donneront la flexibilité nécessaire pour soutenir la croissance de votre entreprise.

Online Event Processing (OLEP)
Utilisez les architectures de journaux d'événements, au niveau de vos modèles de développement d'applications, pour assurer la cohérence entre des systèmes de données hétérogènes.
Nous utilisons des approches à la fois événementielles et transactionnelles pour mettre en œuvre des applications à grande échelle en utilisant des technologies telles que Apache Kafka et Cassandra.

CQRS & Event-Sourcing
Explorez de solides stratégies de conception pour assurer la tolérance aux pannes et la haute disponibilité de vos systèmes essentiels à votre mission. Nous nous appuyons sur les modèles CQRS et Event Sourcing non seulement pour construire des applications asynchrones, mais aussi pour exploiter différents systèmes de stockage de données avec différents modèles d'accès afin de répondre à vos plus grands défis.

Cloud-Native Apps
Quel que soit le secteur, le marché n'attend pas ! Accélérer les délais de mise sur le marché, réduire les risques et la résistance au changement tout en développant et déployant des applications n'est plus une option. Nous vous aidons à fournir des systèmes performants qui sont entièrement exploitables sur des infrastructures Cloud natives, comme Kubernetes.

Microservices
Data Integration

Permettez un accès rapide et opportun à des données précieuses, peu importe où elles se trouvent

Change Data Capture
La technologie de Change Data Capture (CDC) est conçue pour lire directement les journaux de transactions des systèmes sources afin de ne pas surcharger les systèmes de production. Nous vous aidons à intégrer ces solutions pour répliquer, en temps réel, les données de vos bases de données existantes.

Kafka Connect
Accédez à vos données quand vous en avez besoin en faisant converger, vers un pipeline d'intégration unifié, divers systèmes sources, avec différents types de données, via l'utilisation des connecteurs Kafka existants. Nous profitons de la plateforme de streaming Kafka pour mettre en oeuvre le principe d'intégration de données : « Extract Once, Use Many ».

Détectez vos moments critiques pendant qu'ils surviennent et transformez-les en opportunités stratégiques.

Les technologies modernes peuvent gérer des débits très élevés d'événements et de messages par seconde. L'extraction de la valeur de vos données avant qu'elle ne disparaisse est une nécessité opérationnelle pour garder une longueur d'avance sur vos concurrents. Nous fournissons les compétences nécessaires pour construire une plate-forme de streaming évolutive et à faible latence qui permet d'obtenir des informations et des prévisions exploitables en temps réel - « Let's process your data today, not tomorrow »!

Traiter des millions de messages par seconde
Utilisez des moteurs de traitement de flux comme Apache Flink et Kafka Streams pour créer des systèmes analytiques puissants qui auront un impact réel sur votre entreprise en créant de nouvelles expériences utilisateurs.

Requêtes Continues
Exploitez la puissance du SQL supporté par des solutions telles qu'Apache Flink et Confluent KSQL pour appliquer des requêtes continues sur des flux de données sans fin.

Complex Event Processing (CEP)
Les approches de traitement de flux, tel que le traitement d'événements complexes (CEP), permettent la détection en temps réel de séquences d'événements pertinentes ayant une forte signification métier. Cette approche est prise en charge par Apache Flink et Kafka Streams.

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