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Architecture Data Mesh : Changement de Paradigme en Ingénierie des Données

L’Architecture Data Mesh représente un changement de paradigme dans l’ingénierie des données, offrant une nouvelle approche pour tirer le meilleur parti des données.

## Data Mesh : Une architecture de données répartie et orientée domaine qui fait évoluer le paradigme de l’ingénierie des données

Data Mesh is based on the idea of a “data mesh”, which is an interconnected network of data services that are designed to be loosely coupled and highly distributed. Data Mesh focuses on the domain-oriented design of data services, which allows for greater agility and flexibility in data engineering. Additionally, Data Mesh emphasizes the use of open source software and cloud-native technologies, which can help organizations reduce costs and increase scalability.

Le Data engineering est un domaine en constante évolution qui est constamment mis à l’épreuve par le volume croissant, la vitesse et la variété des données générées et traitées par les organisations. Les approches traditionnelles de data engineering sont souvent centralisées et monolithiques, ce qui peut entraîner des difficultés en matière d’évolutivité, d’agilité et de flexibilité. Ces dernières années, un nouveau paradigme architectural appelé Data Mesh a émergé comme une nouvelle façon de relever ces défis et de permettre une data engineering plus efficace et plus efficace.

Data Mesh est une architecture de données distribuée et orientée vers le domaine qui prône un changement de paradigme dans la façon dont le data engineering est abordé au sein des organisations. Il a été introduit pour la première fois par Zhamak Dehghani, un leader de pensée dans la communauté du data engineering, et a suscité un intérêt considérable en tant qu’approche prometteuse pour le data engineering moderne.

Data Mesh repose sur l’idée d’un «maillage de données», qui est un réseau interconnecté de services de données conçus pour être faiblement couplés et hautement distribués. Data Mesh se concentre sur la conception orientée vers le domaine des services de données, ce qui permet une plus grande agilité et flexibilité dans le data engineering. En outre, Data Mesh met l’accent sur l’utilisation de logiciels open source et de technologies natives du cloud, ce qui peut aider les organisations à réduire leurs coûts et à augmenter leur évolutivité.

Source de l’article sur DZONE

The sports world is changing. Digitalization is everywhere. Cameras and sensors analyze matches. Stadiums get connected and incorporate mobile apps and location-based services. Players use social networks to influence and market themselves and consumer products. Real-time data processing is crucial for most innovative sports use cases. This blog post explores how data streaming with Apache Kafka helps reimagine the sports industry, showing a concrete example from the worldwide table tennis organization. 

Innovation in Sports and Gaming With Real-time Analytics

Reimagining a data architecture to provide real-time data flow for sporting leagues and events is an enormous challenge. However, digitalization enables a ton of innovative use cases to improve user experiences and engage better with players, fans, and business partners.

Think about wonderful customer experiences with gamification when watching a match, live betting, location-based services in the stadium, automated payments, coupons, integration with connected fan shops and shopping malls, and so on.

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From intrusion detection to threat analysis to endpoint security, the effectiveness of cybersecurity efforts often boils down to how much data can be processed in real-time with the most advanced algorithms and models.

Many factors are obviously involved in stopping cybersecurity threats effectively. However, the databases responsible for processing the billions or trillions of events per day (from millions of endpoints) play a particularly crucial role. High throughput and low latency directly correlate with better insights as well as more threats discovered and mitigated in near real-time. Cybersecurity data-intensive systems are incredibly complex: many span 4+ data centers with database clusters exceeding 1000 nodes and petabytes of heterogeneous data under active management.

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Introduction

If selling products online is a core part of your business, then you need to build an e-commerce data model that’s scalable, flexible, and fast. Most off-the-shelf providers like Shopify and BigCommerce are built for small stores selling a few million dollars in orders per month, so many e-commerce retailers working at scale start to investigate creating a bespoke solution.

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