Drasi - la plateforme open source de traitement de données de Microsoft pour les systèmes pilotés par événements

• Une plateforme de traitement de données qui améliore les architectures en temps réel basées sur les événements en simplifiant la détection des événements importants et la réponse immédiate
• Fournit une solution complète qui suit les logs système et les flux de changements d’événements spécifiques, les évalue, puis lance automatiquement la réaction appropriée
• Rationalise l’ensemble du processus en intégrant plusieurs sources de données, en surveillant en continu les changements pertinents et en déclenchant des réponses intelligentes et automatisées
• Évite d’avoir à construire des systèmes complexes pour détecter les changements, à gérer de vastes data lakes ou à intégrer des logiciels modernes de détection dans un écosystème existant
• Peut être utilisé dans divers scénarios pilotés par événements, comme l’intégration IoT, l’amélioration des protocoles de sécurité ou la gestion avancée d’applications
• Aperçu
  • Fournit des insights exploitables en temps réel, sans la charge des méthodes traditionnelles de traitement des données.
  • Suit les changements système et les événements sans avoir à copier les données vers un data lake ni à interroger de façon répétée les sources de données
  • Évalue en continu les changements de données entrants à l’aide de requêtes
  • Lorsque les changements correspondent aux critères et conditions spécifiés dans la requête, le jeu de résultats de la requête est mis à jour
  • Ces mises à jour déclenchent des réactions contextuelles adaptées à des besoins spécifiques
• Drasi fonctionne avec trois composants :
  • Sources : se connectent aux stockages de données dans les systèmes logiciels afin de surveiller les logs et les flux, et de suivre les changements de données.
  • Continuous Queries : appliquent des critères et conditions prédéfinis aux changements surveillés afin d’identifier et d’évaluer les changements importants. Dans Drasi, les requêtes continues sont écrites avec le langage de requête Cypher.
  • Reactions : exécutent des réactions automatisées à partir des mises à jour du jeu de résultats des requêtes continues
• En prenant comme exemple le système de livraison d’un service de commandes en ligne, voici comment Drasi interprète les événements et déclenche les réactions appropriées
  • Configurer une source dans le système de gestion des commandes pour surveiller les changements d’état des commandes, et une seconde source pour détecter quand un chauffeur est prêt pour une livraison
  • Créer une requête continue qui combine les données des deux sources afin d’associer les commandes prêtes à être récupérées aux chauffeurs disponibles
  • Définir une réaction qui envoie une notification au chauffeur pour lui indiquer de se rendre à la zone de retrait
  • Cette configuration simplifiée permet aux chauffeurs d’être informés rapidement et d’optimiser le processus de livraison

Le récapitulatif de GN⁺

• Drasi est une plateforme qui simplifie la détection des changements de données et les actions immédiates, tout en améliorant l’efficacité grâce à l’intégration de données en temps réel et à des réactions automatisées.
• Les requêtes continues sont écrites avec le langage de requête Cypher, et la plateforme surveille les logs système et les événements pour identifier les changements importants.
• Cette version initiale permet à la communauté d’apprendre à utiliser la plateforme et d’expérimenter avec elle, tout en encourageant les contributions et les retours.
• Parmi les projets offrant des fonctionnalités similaires, on trouve des plateformes de streaming de données en temps réel comme Apache Kafka.