Architecture
Diagramme d'architecture de pipeline de streaming temps réel avec capteurs IoT, logs applicatifs et données de parcours utilisateur transitant par Kafka vers Apache Flink pour l'agrégation par fenêtre, la détection d'anomalies et la sortie multi-destinations vers des lacs de données et des tableaux de bord. Ce modèle visualise le traitement de flux de bout en bout, de l'ingestion à la transformation, au stockage et à l'alerte. Essentiel pour les ingénieurs data construisant des plateformes d'analyse et de surveillance en temps réel.
Code FlowZap complet
Sources { # Data Sources
n1: rectangle label:"IoT Sensor Stream"
n2: rectangle label:"Application Logs"
n3: rectangle label:"User Clickstream"
n4: rectangle label:"Transaction Events"
n1.handle(bottom) -> Ingestion.n5.handle(top) [label="MQTT"]
n2.handle(bottom) -> Ingestion.n5.handle(top) [label="Fluentd"]
n3.handle(bottom) -> Ingestion.n6.handle(top) [label="Kafka Connect"]
n4.handle(bottom) -> Ingestion.n6.handle(top) [label="CDC"]
}
Ingestion { # Stream Ingestion (Kafka)
n5: rectangle label:"Kafka Topic: Raw Events"
n6: rectangle label:"Kafka Topic: Enriched Events"
n7: rectangle label:"Schema Registry Validate"
n8: rectangle label:"Partition by Key"
n5.handle(right) -> n7.handle(left) [label="Validate"]
n7.handle(right) -> n8.handle(left) [label="Schema OK"]
n8.handle(bottom) -> Processing.n9.handle(top) [label="Partitioned"]
n6.handle(bottom) -> Processing.n9.handle(top) [label="Stream"]
}
Processing { # Stream Processing (Flink/Spark)
n9: rectangle label:"Window Aggregation"
n10: rectangle label:"Filter and Transform"
n11: rectangle label:"Join Streams"
n12: diamond label:"Anomaly Detected?"
n13: rectangle label:"Emit Alert Event"
n14: rectangle label:"Write to Sink"
n9.handle(right) -> n10.handle(left) [label="5-min Window"]
n10.handle(right) -> n11.handle(left) [label="Cleaned"]
n11.handle(right) -> n12.handle(left) [label="Enriched"]
n12.handle(right) -> n14.handle(left) [label="Normal"]
n12.handle(bottom) -> n13.handle(top) [label="Anomaly"]
n13.handle(right) -> n14.handle(left) [label="Alert + Data"]
n14.handle(bottom) -> Sinks.n15.handle(top) [label="Output"]
}
Sinks { # Data Sinks
n15: rectangle label:"Data Lake (S3/HDFS)"
n16: rectangle label:"Real-Time Dashboard"
n17: rectangle label:"Alert Notification"
n18: rectangle label:"Search Index (Elasticsearch)"
n15.handle(right) -> n16.handle(left) [label="Batch Analytics"]
n16.handle(right) -> n17.handle(left) [label="Alerts"]
n17.handle(right) -> n18.handle(left) [label="Index"]
}
Pourquoi ce workflow ?
Batch processing introduces hours of latency between data generation and insight. Real-time event streaming pipelines process data as it arrives, enabling immediate anomaly detection, live dashboards, and sub-second alerting—critical for IoT monitoring, fraud detection, and operational intelligence.
Comment ça fonctionne
- Step 1: Data sources (IoT sensors, application logs, clickstreams) publish events to Kafka topics.
- Step 2: Schema Registry validates event formats before ingestion.
- Step 3: Events are partitioned by key for ordered, parallel processing.
- Step 4: Apache Flink performs window aggregation, filtering, and stream joins.
- Step 5: Anomaly detection triggers alert events for immediate notification.
- Step 6: Processed data flows to multiple sinks: data lake, real-time dashboard, and search index.
Alternatives
Batch ETL with Spark is simpler but adds hours of latency. Managed streaming services like AWS Kinesis or Google Dataflow reduce operational complexity. This template visualizes the end-to-end streaming pipeline architecture.
Key Facts
| Template Name | Architecture de pipeline de streaming événementiel |
| Category | Architecture |
| Steps | 6 workflow steps |
| Format | FlowZap Code (.fz file) |
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