Systèmes temps réel

Nous construisons des systèmes qui traitent les événements au moment où ils se produisent plutôt que par lots nocturnes : suivi de position en direct, changements de statut de commande, mises à jour de prix, données de capteurs diffusées vers un tableau de bord en quelques secondes. Notre moteur de détection d'anomalies maritimes, un projet de recherche interne, suit les positions AIS de navires en direct et signale les schémas d'approche rapprochée grâce à une détection de proximité basée sur geohash, construite sur Kafka et Neo4j.

Nous concevons le pipeline d'événements autour de ce qui doit se produire en quelques secondes par rapport à ce qui peut attendre : les connexions WebSocket poussent les mises à jour vers un navigateur en temps réel, tandis que Kafka met en file et met en tampon les événements entre services afin qu'un consommateur lent ne bloque pas le reste du système. Là où les relations entre entités comptent, par exemple quels navires sont liés, nous utilisons une base de données en graphe plutôt que de forcer cette structure dans des tables relationnelles.

• Diffusion d'événements entre services basée sur Kafka
• Connexions WebSocket pour les mises à jour de tableau de bord en direct
• Détection de relations et de proximité basée sur un graphe
• Surveillance et alertes sur les pipelines d'événements

Technologie : Java 21, Spring WebFlux, Kafka, Neo4j, WebSocket, AWS.