Définir ce que « temps réel » signifie
Notre recommandation : traduire cette expression en un délai mesurable entre l’événement et son utilisation. Une alerte opérationnelle en quelques secondes et un tableau de bord actualisé toutes les quinze minutes n’exigent pas la même architecture. Plus de fraîcheur peut aussi signifier plus de coûts et de contraintes d’exploitation.
Séparer les rôles des composants
Kafka transporte et conserve des événements. Flink permet de les traiter, notamment selon leur heure d’événement plutôt que leur seule heure d’arrivée. Sa documentation sur le temps explique le rôle des watermarks pour gérer cette progression.
Chez Databricks, les anciens Delta Live Tables ont évolué vers les pipelines Lakeflow. La page officielle de transition décrit ce changement. Il faut examiner le moteur et le mode d’exécution retenus, plutôt que déduire une latence du seul nom du produit.
Tester les échecs et les doublons
La documentation de Kafka sur les garanties de traitement souligne que les écritures vers un système externe nécessitent une coordination adaptée. Une garantie « exactement une fois » dans une partie du flux ne garantit pas automatiquement l’absence de doublons dans l’application finale.
Nous conseillons de tester une coupure, une reprise, un événement tardif et un changement de schéma. Définissez les clés d’idempotence et les règles de correction avant la mise en production.
Les sources et les fonctionnalités peuvent évoluer. Vérifiez leur version au moment de votre projet.
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