Les secteur public comprend de nombreux domaines différents. Certains groupes s’appuient sur une technologie de pointe, comme l’effet de levier militaire. D’autres, comme l’administration publique, ont des années voire des décennies de retard. Cette série de blogs explore comment le secteur public tire parti data in motion optimisé par Apache Kafka pour ajouter de la valeur aux nouvelles applications innovantes et moderniser les infrastructures informatiques existantes. La vie est un flot d’événements. Par conséquent, les exemples incluent un large éventail de cas d’utilisation dans les villes intelligentes, les services aux citoyens, l’énergie et les services publics, et la sécurité nationale déployée dans les scénarios de périphérie, hybrides et multi-cloud.
Série de blogs : Apache Kafka dans le secteur public et le gouvernement
Cette série de blogs explore pourquoi de nombreux gouvernements et secteurs des infrastructures publiques tirent parti du streaming d’événements pour divers cas d’utilisation. Découvrez les déploiements réels et les différentes architectures de Kafka dans le secteur public :
- La vie est un flux d’événements (CET ARTICLE)
- Ville intelligente
- Services aux citoyens
- Énergie et services publics
- La sécurité nationale
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En remarque : si vous vous demandez pourquoi soins de santé ne figure pas dans la liste ci-dessus. Healthcare est une autre série de blogs à part entière. Alors que le gouvernement peut fournir des soins de santé publics par le biais des systèmes de santé nationaux, il fait partie du secteur privé dans de nombreux autres cas.
Le secteur public est un large éventail de cas d’utilisation
Les le secteur public couvre tellement de domaines différents. Les exemples incluent la défense, l’application de la loi, la sécurité nationale, les soins de santé, l’administration publique, la police, la justice, les finances et la fiscalité, la recherche, l’aérospatiale, l’agriculture, etc. Beaucoup de ces termes et secteurs se chevauchent. Dans de nombreux pays, certains de ces secteurs sont privés ou une combinaison de public et de privé. Pour ces raisons, ma série de blogs ne couvre pas des secteurs spécifiques. Au lieu de cela, je se concentrer sur les cas d’utilisation. Beaucoup d’entre eux sont applicable dans de nombreux secteurs.
Les données en temps réel surpassent les données lentes dans le secteur public
Je ne ferai pas encore une longue introduction sur la valeur ajoutée des données en temps réel. Consultez mon blog sur les « Cas d’utilisation dans toutes les industries pour les données en mouvement optimisées par Apache Kafka » pour comprendre le large spectre et les avantages. Le secteur public n’est pas différent : Les données en temps réel battent les données lentes dans presque tous les cas d’utilisation ! Voici quelques exemples:
Mais pensez à vos cas d’utilisation ! À quelle fréquence pouvez-vous dire qu’il est préférable d’obtenir des données en retard (comme dans une heure ou le jour suivant) que d’obtenir des données lorsque cela se produit (maintenant, en quelques millisecondes ou secondes) ? Probablement pas très souvent.
Un fait important est que l’ajout la valeur commerciale provient de la corrélation des événements provenant de différentes sources de données. À titre d’exemple, regardons les processus dans une ville intelligente :
Les données des capteurs de la voiture n’ont de valeur que si une application les met en corrélation avec les données d’autres véhicules dans le système de planification du trafic. Le stationnement intelligent n’est raisonnable que s’il s’intègre à la planification globale de la ville. Le service d’urgence doit recevoir une alerte en temps réel si un accident se produit. Tout cela doit se produire en temps réel ! Peu importe si le cas d’utilisation concerne les charges de travail transactionnelles (généralement des ensembles de données plus petits) ou charges de travail analytiques (généralement des ensembles de données plus étendus).
L’API ouverte et les partenariats sont obligatoires
Les gouvernements peuvent créer d’excellentes applications. Du moins en théorie. En pratique, ils s’appuient sur des données externes provenant de partenaires et d’applications tierces pour de nombreux cas d’utilisation potentiels :
Les gouvernements et les villes doivent travailler avec plusieurs autres parties prenantes, notamment les constructeurs automobiles, les fournisseurs, les opérateurs de télécommunications, les services de mobilité, les fournisseurs de cloud, les fournisseurs de logiciels, etc. Normes et API ouvertes sont obligatoires pour la réussite des projets transversaux. Les fondation d’une telle architecture d’entreprise est un plate-forme ouverte, fiable et évolutive capable de traiter les données en temps réel. Apache Kafka est devenu le standard de facto pour le streaming d’événements.
Maillage de données pour le partage d’événements entre le gouvernement et les applications et services tiers
Un Exemple qui montre la valeur ajoutée de l’intégration des données entre les parties prenantes et du traitement des données en temps réel : Services de transport. Une application mobile a besoin de contexte. Pensez à héler un taxi. Cela ne vous aide pas si vous voyez la position de chaque taxi sur la carte de la ville en temps réel. Vous voulez connaître l’heure d’arrivée estimée, le coût estimé, l’heure d’arrivée estimée à votre destination, le modèle de voiture qui viendra vous chercher, et bien plus encore.
Ce cas d’utilisation – comme beaucoup d’autres – est possible uniquement si vous intégrez et corrélez les données de nombreuses interfaces différentes comme un service de cartographie, tous les chauffeurs de taxi, tous les clients d’une ville, le service météo, les services d’analyse backend et bien plus encore :
Le côté gauche de l’image montre un tableau de bord construit avec une file d’attente de messages en temps réel comme RabbitMQ. Le côté droit montre la corrélation des données provenant de différentes sources en temps réel avec une plate-forme de streaming d’événements telle qu’Apache Kafka.
J’espère que vous êtes d’accord sur la valeur ajoutée de la plateforme de streaming événementiel. Il ne suffit pas d’envoyer des données de A à B en temps réel. Seul le traitement des données en temps réel ajoute une vraie valeur.
Les données en mouvement comme changement de paradigme dans le secteur public
Le temps réel bat les données lentes. Peu importe si vous pensez à des cas d’utilisation de pointe en matière de sécurité nationale ou à la modernisation de l’infrastructure informatique de l’administration publique. Le streaming événementiel est à la base de ce changement de paradigme vers le traitement des données en temps réel dans le secteur public. Les prochains articles de cette série de blogs explorent de nombreux cas d’utilisation et architectures différents. Si vous souhaitez également en savoir plus sur les offres Apache Kafka sur le marché, consultez ma comparaison des produits Apache Kafka et des services cloud.
Comment tirer parti du streaming événementiel dans le secteur public ? Quelles technologies et architectures utilisez-vous ? Sur quels projets avez-vous déjà travaillé ou sont en préparation ? Connectons-nous sur LinkedIn et discutons-en ! Restez informé des nouveaux articles du blog en vous inscrivant à ma newsletter.