Télémétrie
Faire parvenir logs et métriques à Splunk, filtrés et normalisés.
Digital Engineering & Automation
Data Pipelines.
Des pipelines qui collectent, transforment et livrent des données entre systèmes de façon fiable et observable.
Le problème que nous résolvons.
Des données qui arrivent en retard, en double ou dans des formats différents selon le jour. Quand un processus de données échoue silencieusement, les rapports et les décisions reposent sur des informations incorrectes.
Ce qui est inclus.
- Conception du flux de données
- Extraction, transformation et chargement
- Validation de la qualité des données
- Traitement des erreurs et retraitement
- Supervision du pipeline
Notre façon de travailler.
Cinq phases, toujours dans le même ordre. Sélectionnez-en une pour voir ce qui s’y passe. Dans les projets complets, elles s’inscrivent dans les étapes de notre méthode.
Nous comprenons le processus, les systèmes concernés, les contraintes et la façon dont le résultat sera mesuré.
Nous concevons la solution : composants, interfaces, sécurité, gestion des erreurs et déploiement.
Nous construisons le pipeline avec validations de qualité, traitement des erreurs et retraitement.
Nous vérifions volume, latence et qualité des données en sortie par rapport à l’origine.
Nous mesurons l’usage réel, corrigeons et documentons pour que votre équipe puisse le maintenir.
Compétences techniques.
- Python
- OpenTelemetry Collector
- Splunk Edge Processor et Ingest Processor
- Files de messages
- Validation de schémas
- Observabilité des pipelines
Cas d’usage.
Intégration de données
Déplacer des données entre applications et entrepôts.
Qualité
Détecter des données incomplètes avant qu’elles n’atteignent un rapport.
Bénéfices pour votre organisation.
- Données fiables et à l’heure
- Défaillances détectées immédiatement
- Moins de volume inutile
- Processus reproductibles
Livrables.
- Pipeline déployé
- Validations de qualité
- Supervision et alertes
- Documentation
Questions fréquentes.
Comment sait-on qu’un pipeline a échoué ?
Nous l’instrumentons pour mesurer volume, latence et erreurs, avec des alertes quand quelque chose sort de la normale.
Peut-on retraiter des données ?
Oui, nous concevons le pipeline pour pouvoir rejouer un tronçon sans dupliquer les données.
Cela sert-il à envoyer des données à Splunk ?
Oui, et c’est une bonne façon de filtrer et de normaliser avant l’indexation.
Autres services Digital Engineering & Automation.
Parlons de Data Pipelines ?
Décrivez-nous votre situation. Si ce service ne correspond pas à votre besoin, nous vous le dirons ; sinon, nous vous proposerons une première étape concrète.
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