Voici comment ces technologies peuvent fonctionner ensemble :

Architecture du pipeline de données :

• MySQL : Source principale de données structurées.
• TiDB : Base de données SQL distribuée compatible avec MySQL, utilisée pour l'évolutivité et la haute disponibilité.
• Kafka : Système de messagerie pour le streaming de données en temps réel.
• Logstash : Outil de pipeline de traitement de données qui ingère des données provenant de diverses sources et les envoie à diverses destinations.
• Redis : Couche de mise en cache pour un accès rapide aux données fréquemment consultées.
• Elasticsearch : Moteur de recherche et d'analyse pour interroger de grands volumes de données.
• CloudCanal : Outil d'intégration de données utilisé pour synchroniser les données de diverses sources telles que MySQL vers TiDB, Kafka, Redis et Elasticsearch.

Détails du flux de travail :

1. Ingestion de données :

• Les applications enregistrent les données dans MySQL.
• CloudCanal est utilisé pour synchroniser les données de MySQL vers TiDB et Kafka.

2. Streaming et traitement des données :

Kafka :

• Kafka ingère les données de MySQL via CloudCanal et les diffuse sur divers sujets.
• Les sujets contiennent des flux d'événements de données qui peuvent être traités par divers consommateurs.

Logstash :

• Logstash agit en tant que consommateur Kafka, traite les données de Kafka et les envoie à diverses sorties telles que Elasticsearch et Redis.

3. Stockage et récupération de données :

TiDB :

• TiDB sert de solution de base de données évolutive et hautement disponible, capable de gérer de gros volumes de données.
• TiDB est compatible avec MySQL, ce qui facilite l'intégration et la migration depuis MySQL.

Redis :

• Redis est utilisé comme couche de mise en cache pour les données fréquemment consultées depuis MySQL ou les événements traités depuis Kafka.
• Les applications peuvent d'abord interroger Redis avant d'interroger MySQL pour accélérer la récupération des données.

Recherche élastique :

• Logstash peut ingérer des données de Kafka et les envoyer à Elasticsearch.
• Elasticsearch indexe les données pour une recherche et des analyses rapides.
• Les applications peuvent interroger Elasticsearch pour obtenir des fonctionnalités de recherche avancées et des analyses en temps réel.

Exemple de flux de données :

Saisie de données dans MySQL :

• Un utilisateur insère un nouvel enregistrement dans la base de données MySQL.
• CloudCanal surveille les modifications dans MySQL et envoie des événements aux sujets TiDB et Kafka.

Traitement en temps réel :

• Kafka diffuse l'événement sur un sujet.
• Logstash agit en tant que consommateur Kafka, traite l'événement et envoie les données analysées à Elasticsearch pour indexation.
• Simultanément, Redis est mis à jour pour mettre en cache les nouvelles données.

Accès aux données :

• L'application vérifie les données dans le cache Redis.
• Si les données ne sont pas dans le cache, il interroge MySQL ou TiDB.
• Pour les requêtes et analyses complexes, l'application interroge Elasticsearch.

Ceci est juste pour mes notes. CTTO