Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Event Sourcing
Pattern de persistance où tous les changements d'état sont enregistrés comme une séquence d'événements immutables plutôt que comme un état actuel stocké. Permet la reconstruction complète de l'état du système et l'auditabilité temporelle des données.
Windowing
Technique de segmentation des flux de données en fenêtres temporelles ou basées sur des compteurs pour effectuer des agrégations et analyses. Permet de calculer des métriques sur des périodes définies (tumbling, sliding, session windows) dans les systèmes de streaming.
Watermarking
Mécanisme de gestion du temps dans les systèmes de streaming permettant de suivre la progression du traitement et gérer les données en retard. Définit des bornes temporelles pour garantir la complétude des calculs tout en permettant le traitement des late arrivals.
Backpressure
Mécanisme de contrôle de flux permettant aux systèmes de streaming de gérer les déséquilibres de débit entre producteurs et consommateurs. Prévient la saturation du système en adaptant dynamiquement la vitesse de traitement aux capacités disponibles.
State Management
Ensemble des mécanismes permettant de maintenir et mettre à jour l'état computationnel dans les applications de streaming distribué. Essentiel pour les opérations d'agrégation, de jointure et de détection de motifs sur des flux de données continus.
Checkpointing
Mécanisme de sauvegarde périodique de l'état d'une application de streaming pour garantir la récupération après défaillance. Permet la reprise exacte du traitement depuis le dernier point de sauvegarde sans perte de données.
Time-Series Database
Système de base de données optimisé pour le stockage et l'interrogation de données temporelles avec des indexations et des compressions spécifiques. Conçu pour gérer efficacement les métriques et événements horodatés à grande échelle.
Pub/Sub Model
Pattern de communication asynchrone où les éditeurs transmettent des messages à des abonnés sans couplage direct entre eux. Fondamental pour l'architecture des systèmes de streaming distribués et la scalabilité horizontale.
Micro-batching
Approche hybride traitant les données par petits lots de très courte durée pour combiner les avantages du batch et du streaming. Offre un compromis entre latence réduite et débit élevé dans les frameworks de traitement distribué.
Event Time vs Processing Time
Distinction fondamentale entre le moment où un événement se produit réellement et le moment où il est traité par le système. Essentiel pour garantir l'exactitude temporelle des analyses en présence de réseaux et systèmes asynchrones.
Real-time Dashboard
Interface de visualisation mettant à jour dynamiquement les indicateurs clés et métriques à mesure que les nouvelles données arrivent. Permet le monitoring continu et la réactivité aux changements dans les opérations et systèmes.
CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
Pattern architectural séparant les opérations de modification (commands) des opérations de lecture (queries) pour optimiser les performances en temps réel. Permet des modèles de données et stratégies de mise à l'échelle adaptés à chaque type d'opération.