Agrégation De Données En Streaming : Étude Et Implémentation D’un Prototype De Faisabilité

Résumé: Avec les progrès technologiques récents, le nombre d’applications nécessitant l’analyse continue de flots de données ne cesse de croître. Nous pouvons citer, les réseaux sociaux, la surveillance du trafic routier, les réseaux de capteurs, l’Internet des objets, les systèmes d’enchères en ligne, et pleins d’autres exemples encore. L’analyse en ligne de flots de données permet de générer des informations en continu qui peuvent faciliter et aider à la prise de décision. Le traitement de flots de données soulève néanmoins plusieurs contraintes dues à leur nature rapide et volumineuse. Afin de faire face à ces contraintes, les systèmes de traitement de flots de données ont recours à des structures de données intermédiaires qui permettent de simplifier et d’accélérer l’analyse, à savoir, les vues matérialisées et les résumés de flots de données. Dans cette optique, Bimedia - une société située à la Roche-sur-Yon (France), qui propose aux buralistes des caisses enregistreuses "intelligentes" qui assurent la gestion et l’analyse de leur activité - veut migrer son architecture actuelle vers une architecture de calcul en temps réel d’indicateurs de performance. Ces indicateurs, qui surveillent étroitement l’activité des points de vente en se basant sur les tickets édités pendant la journée, vont permettre aux commerçants d’observer plus en détail leur activité, et par conséquent de prendre des décisions plus judicieuses. L’architecture temps réel de calcul d’indicateurs permettra aussi de parer à la problématique de fraude qui concerne la vente de certaines catégories de produits, une problématique sérieuse confrontée par plusieurs commerçants. Il nous a été confié, dans le cadre de ce stage de fin d’étude, la conception, la réalisation et l’évaluation d’un prototype de faisabilité permettant le traitement en temps réel de flots de tickets de caisse, le calcul continu d’indicateurs de performance et la détection en ligne d’événements particuliers. Ceci en proposant et en adaptant diverses méthodes d’accélération d’analyse de flots de données comme l’utilisation des résumés de flots de données et des vues matérialisées.

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