Ingénierie de Pipelines de Données
Nous construisons les pipelines qui déplacent et stockent vos données sans les perdre ni les dupliquer : en streaming et en batch, réglés pour la justesse à grande échelle et observables quand quelque chose déraille.
Le défi
Les pipelines de données échouent en silence. Des événements sont perdus sous charge, des doublons corrompent les agrégats en aval, un consommateur lent bloque tout le flux, et personne ne s'en aperçoit avant qu'un rapport ne soit faux. Les outils ETL génériques masquent ces modes de défaillance jusqu'à ce qu'ils vous coûtent cher, et les scripts maison survivent rarement à une multiplication du volume par dix.
Notre approche
Nous concevons les pipelines comme des systèmes assortis de garanties de justesse explicites : écritures idempotentes, gestion des offsets, backpressure et traitement des messages en dead letter. Chaque étape émet des métriques de lag, de débit et d'erreurs, si bien que la question « les données sont-elles justes ? » trouve une réponse visible sur un tableau de bord, au lieu d'être découverte via une partie prenante mécontente.
Ce que nous livrons
Ingestion en Streaming
Ingestion à haut débit d'événements et de ticks de marché depuis des milliers de sources via Kafka et Redis Streams, avec backpressure et rejeu.
Pipelines ETL / ELT
Traitements de transformation en batch et incrémentaux, avec application des schémas, traçabilité et retraitement idempotent pour les backfills.
Stockage Time-Series et Entrepôts
TimescaleDB, ClickHouse et modélisation d'entrepôt réglés pour les charges à forte ingestion et à fort volume de requêtes, comme les données de ticks et l'analytique d'événements.
Traitement Exactly-Once
Écritures idempotentes, gestion des offsets et traitement en dead letter, pour que les événements ne soient ni perdus ni comptés deux fois en cas de panne.
Observabilité
Métriques de lag, de débit et de taux d'erreur avec alerting, pour que la santé du pipeline soit visible avant que de mauvaises données n'atteignent les systèmes en aval.
Backfills et Rejeu
Outillage de retraitement et de rejeu qui vous permet de corriger les données historiques sans interrompre le pipeline en production.
Notre méthode
Instrumenter
Nous mesurons le système actuel — lag, pertes, duplication — avant tout changement, pour que les correctifs visent le vrai mode de défaillance.
Concevoir les Garanties
Nous choisissons la sémantique de livraison, le stockage et le partitionnement en fonction de vos contraintes de volume, de latence et de coût.
Construire et Rattraper
Nous implémentons le pipeline avec un retraitement idempotent, pour que les données historiques puissent être corrigées sans danger.
Exploiter
Tableaux de bord, alertes et runbooks pour que votre équipe fasse tourner le pipeline en confiance après la passation.
Questions fréquentes
Nous concevons et construisons les systèmes qui déplacent, transforment et stockent les données de manière fiable : ingestion en streaming, traitements ETL/ELT, flux d'événements et les entrepôts ou bases time-series qu'ils alimentent. L'accent est mis sur la justesse à grande échelle : aucun événement perdu, aucune duplication silencieuse, et une observabilité complète de la santé du pipeline.
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