Insights en temps réel

1) Qu'est-ce qu'un « insight en temps réel »

L'insight en temps réel est une affirmation vérifiable de l'état actuel du processus/utilisateur/système, apparaissant dans un délai cible (latence) suffisant pour prendre une décision (secondes-minutes).
Formule de contour : Événement → Enrichissement/Agrégation → Décision/Recommandation → Action → Rétroaction.

Exemples : antifrod sur les transactions (≤500 ms), alert SLO du service (≤60 s), recommandation personnelle sur la page (≤200 ms), tarification dynamique (≤5 s), suivi des campagnes (≤1 min).

2) Architecture dans la paume de votre main

1. Ingest : courtier d'événements (Kafka/Pulsar/NATS/MQTT), contrats de circuits (Avro/Protobuf), clés d'idempotence.
2. Traitement en continu (CEP/Stream) : Flink/Spark Structured Streaming/ksqlDB ; fenêtres, watermarks, opérateurs stateful.
3. Fiches en ligne et état : Feature Store (online) + cache/TSDB (RocksDB/Redis) pour un join/lookup rapide.
4. Scoring en ligne/règles : modèles (ONNX/TF-Lite/XGB), rule-engine, contexte.
5. Serving insights : API low-latency, webhooks, bus de commande (action bus), dashboards adaptatifs.
6. NTAR/vitrines du temps réel : matérialisations incrémentielles (ClickHouse/Pinot/Druid/Delta + CDC).
7. Observabilité et SLO : métriques de latence/latence/erreurs, traces, alertes.
8. Gestion et sécurité : Flags OTA/fich, RLS/CLS, masquage, audit.

3) Modèle temporaire : fenêtres, watermarks, retardataires

Fenêtres : tumbling/sliding/session ; pour les vitrines - hybride (1s→5s→60s roll-ups).
Watermark : la frontière après laquelle la fenêtre est « fermée » ; équilibre entre fraîcheur et plénitude.
Données tardives : Politique de prépresse 'Δ _ late' (par exemple, 2 min), recalculations compensatoires.
Out-of-order : nous agrégeons par 'event _ time', stockons 'ingested _ at' pour forenser.

4) Exactly-once au sens et idempotence

• "event _ id'global, tables d'idempotency keys ;
• upsert/merge-sinks;
• state snapshots + commits transactionnels (2-phase/log transaction) ;
• transformations déterministes et swap atomique lors de la publication des vitrines.

5) État et enrichissement

Opérateurs Stateful : key-by (user/device/merchant), agrégats, top-K, distinct.
Join en ligne : tables lookup rapides (par exemple, profil client, limites de risque).
Mise en cache : LRU/TTL, fiches chaudes, versioning des manuels.
Cohérence en ligne/hors ligne : spécification unique dans Feature Store.

6) Insight ≠ juste métrique

Nous ajoutons une carte de solution à l'initiation : hypothèse/contexte → alternative → l'action recommandée → *. effet → risque/guardrails → propriétaire/canal de livraison.
Zero-click insight : texte court + boutons prêts (appliqués automatiquement si low-risk).

7) Anomalies, causalité et expériences

Détection : robuste z-score/ESD, seasonal-decompose, change-point (CUSUM/BOCPD), croquis (TDigest/HLL) pour les grands flux.
Causalité : on évite la « réaction au bruit » - on confirme l'effet à travers des segments quasi-expériences/témoins.
Expériences en ligne : bandits/UCB/TS pour choisir une action à temps limité, métriques de garde (SLA, plaintes, retours).

8) SLO pour les insights temps réel

Latin p95/p99 end-to-end (ingest→deystviye).
Freshness vitrine (max lag).
Completeness dans la fenêtre (proportion de comptage tardif).
Taux d'action/Taux de réussite (combien d'insights sont devenus une action/effet).
Cost-to-Insight (CPU/IO/GPU/$, pour 1 insight).

Exemple de matrice cible : antifrode p95≤300 ms, completeness≥99. 5 %, cost/1k sobyty≤$Kh.

9) Livraison d'insights et hiérarchisation

Où : webhooks, message bus "actions. ", API dashboard, push/chatbots, CRM/CDP.
Priorités : Gold/Silver/Bronze ; Gold - pools et canaux séparés.
Debline : Si 'deadline' a expiré, déclassement ou annulation.

10) Économie et dégradation

Stratégie cost-aware : modèles simplifiés, fenêtres plus grandes, sampling à son apogée.
Graceful degradation : fallback sur les agrégats/règles grossiers, snapshots « chauds ».
Backpressure & shed-load : réinitialiser les thèmes best-effort, enregistrer Gold.

11) Sécurité et vie privée

RLS/CLS sur les vitrines de stream ; division par tenant/région.
Édition PII au bord : Tokenization au centre.
Secrets et accès : mTLS, jetons courts, audit de requête/exportation.
Politiques d'exportation : interdiction du PII « brut » à l'extérieur sans raison.

12) Observabilité du contour temps réel

Lagi par repères/clés, queue depth, watermark skew.
p95/p99 sur chaque couche, error rate, reprocess count.
Qualité des données en ligne : doublons, taux nuls, anomalies de distribution.
Tracing : trace-id de bout en bout, de l'événement à l'action.

13) Anti-modèles

« C'est du temps réel ». Coûts et bruit inutiles ; une partie des tâches est meilleure que batch/near-real-time.
SELECT et les circuits « libres » sans contrat.
Fenêtres sans watermarks. Soit des fenêtres éternelles, soit des pertes tardives.
Pas d'idempotence. Double action/spam.
Pas de guardrails. La réaction au « faux positif » cause des dommages.
OLTP sous le feu des analystes. Pas d'isolement - dégradation des transactions.

14) Feuille de route pour la mise en œuvre

1. Discovery : événements, solutions ciblées, deblines, risques ; Classer Gold/Silver/Bronze.
2. Contrats de données : schémas (Avro/Protobuf), clés, politiques d'idempotence.
3. Flux MVP : une solution critique, fenêtre/WM, règles simples + fiches en ligne.
4. Vitrines et serving : matérialisations incrémentales, API low-latency.
5. Observabilité : panneaux de lagunes/latency/SLO, alertes ; le traçage.
6. Modèles et expériences : Scoring en ligne, bandits/guardrails.
7. Hardening : backpressure, dégradations, profil cost ; audit et vie privée.
8. Échelle : multi-région, edge-analysis, hiérarchisation des flux.

15) Chèque-liste avant la sortie

• Défini par SLO (latency, freshness, completeness) et propriétaire.
• Les schémas sont versionnés ; interdit « SELECT » ; il y a les idempotency-keys.
• Les fenêtres et watermarks, la politique late data/recalculs sont configurés.
• Exactly-once au sens de : upsert/merge-sinks, atomic publish.
• Fiches en ligne harmonisées avec hors ligne ; caches avec TTL et versions.
• Guardrails pour l'action ; les canaux sont prioritaires ; les deadlines sont indiquées.
• Surveillance des lagunes/latitude/SLO ; le traçage est activé ; alertes à la menace de SLO.
• Les politiques de confidentialité (RLS/CLS/PII) et la vérification des exportations sont incluses.
• Runbooks de dégradations et d'incidents sont prêts (rollback/slow-path).

16) Mini-modèles (pseudo-YAML/SQL)

Stratégie des fenêtres/retardataires

yaml windowing:
type: sliding size: 60s slide: 5s watermark:
lateness: 120s late_data:
accept_until: 90s recompute: true

Idempotent sink (croquis SQL)

sql merge into rt_fact as t using incoming as s on t. event_id = s. event_id when not matched then insert (...)
when matched and t. hash <> s. hash then update set...

Règles de guardrails pour les actions

yaml action_policy:
name: promo_offer_rt constraints:
- metric: churn_risk_score; op: ">="; value: 0. 7
- metric: complaint_rate_24h; op: "<"; value: 0. 02 cooldown_s: 3600 owner: "growth-team"

Alert SLO

yaml alerts:
- name: e2e_latency_p95 threshold_ms: 1500 for: 5m severity: high
- name: freshness_lag threshold_s: 60 severity: high

17) Résultat

Les insights en temps réel ne sont pas seulement des « graphiques rapides », mais un contour d'ingénierie des solutions : contrats d'événements rigoureux, logique temporelle correcte (fenêtres/watermarks), publications idempotentes, fiches en ligne convenues, livraison prioritaire des actions et observabilité avec SLO. Lorsque ce circuit fonctionne, l'organisation répond à temps, en toute sécurité et de manière prévisible, en convertissant le flux d'événements en une valeur commerciale mesurable.