🏗️Exemple concret
Uber affiche sur ses dashboards opérationnels des métriques mises à jour toutes les 5 secondes : nombre de courses en cours par ville, taux d'annulation en temps réel, revenus de la dernière heure. L'architecture : Kafka → Flink (agrégations fenêtrées) → Apache Pinot (stockage OLAP haute vitesse) → dashboard interne. 10 000 queries/seconde sur 500 TB de données avec une latence de 100ms.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Opérations critiques nécessitant une réaction immédiate (fraude, incidents)
✓E-commerce : stock en temps réel, dynamique des promotions
✓Gaming : métriques joueurs et revenu par minute
✓Finance de marché : suivi des positions et P&L en temps réel
✅ Avantages
+Réactivité opérationnelle maximale
+Détection des anomalies avant qu'elles impactent les clients
+Avantage compétitif dans les marchés rapides
⚠️ Limites
−Coût d'infrastructure significativement plus élevé que le batch
−Complexité de l'architecture (nombreux composants à maîtriser)
−Gestion de l'exactement-une-fois difficile
🛠️ Outils principaux
Apache Kafka
Apache Flink
ClickHouse (OLAP temps réel)
Apache Pinot
Druid
StreamingTemps réelBIOLAPLatence