Introducing Streamhouse: the open data architecture for AI | Learn More

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Stream Processing

Le traitement des flux est essentiel dans un monde qui ne ralentit jamais.

Dépassez le traitement par lots grâce à l'ingestion, à la transformation et à l'analyse des données en continu et en temps réel. Vous trouverez ci-dessous toutes les réponses à vos questions concernant le traitement des flux.

Découvrez l'actualité du traitement des flux.

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eBook

The Data Streaming Revolution: The Force of Kafka + Flink Awakens

L’enseigne de vente de chaussures NewLimits ne parvient pas à traiter efficacement ses données décentralisées, et cherche une solution simple et rentable pour un lancement produit. Suivez la développeuse Ada et l’architecte Jax, qui vont découvrir la puissance d’Apache Flink associé à Apache Kafka.

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Online Talk

Experience serverless stream processing with Confluent Cloud for Apache Flink®

In this webinar, you'll learn about the new open preview of Confluent Cloud for Apache Flink®, a serverless Flink service for processing data in flight. Discover how to filter, join, and enrich data streams with Flink for high-performance stream processing at any scale.

Hasan Jilani

Hasan Jilani, Confluent

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Martijn Visser, Confluent

Lancez-vous dans le traitement des flux en commençant par les principes de base.

Examinez en détail tout ce que le traitement des flux permet d'accomplir.

Explorez toutes les ressources Confluent par sujet.

En savoir plus et Ressources

eBook

Conception de systèmes axés sur les événements

Découvrez comment une architecture axée sur les événements et des outils de traitement de flux tels qu'Apache Kafka peuvent vous aider à créer des systèmes stratégiques qui vous permettront de prendre en charge des cas d'usage modernes et innovants.

White Paper

Guide technique : comment optimiser l'ingestion de données dans les lakehouses et les entrepôts

Découvrez un guide technique pour les ingénieurs de données, les architectes et les développeurs sur la mise en œuvre d'une approche Shift Left avec le streaming de données. L'objectif ? Optimiser l'ingestion des données au niveau des lakehouses et des entrepôts.

eBook

Suivez l’exemple de BMW, de Michelin et de Siemens and Co et adoptez la fabrication axée sur les événements

Découvrez la manière dont BMW, Michelin et Siemens utilisent Apache Kafka dans des systèmes axés sur les événements, et comment votre entreprise manufacturière peut exécuter des microservices axés sur les événements grâce au streaming de données.

Report

Exploitation des données en temps réel

93% des organisations sont confrontées à des difficultés pour exploiter leurs données en temps réel. C’est ce que révèle l’étude menée par IDC en France auprès de 200 organisations privées et publiques, dont les résultats sont présentés dans ce document.

eBook

Repenser sa vision de la data avec le streaming d'événements

Dans cet Ebook, vous découvrirez comment le streaming d’évènements se met au service d’une nouvelle vision de la donnée.

Online Talk

Réagissez en temps réel avec le streaming d’événements et le connecteur Kafka MongoDB

De nombreuses entreprises collectent et stockent leurs données dans divers centres de données et utilisent de multiples applications et services commerciaux pour y accéder, les analyser et agir en conséquence. Gérer cette montagne de données, qui proviennent toutes de sources disparates est très difficile. Bien souvent, les méthodes employées sont inefficaces et produisent peu de résultats.