Stream processingIn computer science, stream processing (also known as event stream processing, data stream processing, or distributed stream processing) is a programming paradigm which views streams, or sequences of events in time, as the central input and output objects of computation. Stream processing encompasses dataflow programming, reactive programming, and distributed data processing. Stream processing systems aim to expose parallel processing for data streams and rely on streaming algorithms for efficient implementation.
Traitement des événements complexesLe traitement des événements complexes, ou CEP (pour complex event processing), est principalement un concept de traitement des événements dans le but d'identifier les événements significatifs dans un nuage d'événements. Le CEP emploie des techniques telles que la détection des schémas complexes de multiples événements: corrélation, abstraction, et hiérarchies entre événements et les relations entre événements tels que les liens de causalité, l'adhésion, la chronologie et les processus pilotés par les événements.
AnalyticsAnalytics is the systematic computational analysis of data or statistics. It is used for the discovery, interpretation, and communication of meaningful patterns in data. It also entails applying data patterns toward effective decision-making. It can be valuable in areas rich with recorded information; analytics relies on the simultaneous application of statistics, computer programming, and operations research to quantify performance. Organizations may apply analytics to business data to describe, predict, and improve business performance.
Système temps réelEn informatique, on parle d'un système temps réel lorsque ce système est capable de contrôler (ou piloter) un procédé physique à une vitesse adaptée à l'évolution du procédé contrôlé. Les systèmes informatiques temps réel se différencient des autres systèmes informatiques par la prise en compte de contraintes temporelles dont le respect est aussi important que l'exactitude du résultat, autrement dit le système ne doit pas simplement délivrer des résultats exacts, il doit les délivrer dans des délais imposés.
Business analyticsL’analyse commerciale ou Business Analytics (BA) désigne les compétences, les technologies et les pratiques d’investigation itératives et continue des performances passées des entreprises afin d’obtenir des informations et orienter le développement des activités futures. L’analyse commerciale se concentre sur le développement de nouvelles idées et la compréhension des performances des entreprises sur la base de données et de méthodes statistiques.
Traitement de donnéesEn informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.
Système d'exploitation temps réelUn système d'exploitation temps réel, en anglais RTOS pour real-time operating system (généralement prononcé à l’anglaise, en séparant le R de l’acronyme : Are-toss), est un système d'exploitation pour lequel le temps maximum entre un stimulus d'entrée et une réponse de sortie est précisément déterminé. Ces systèmes d'exploitation multitâches sont destinés à des applications temps réel : systèmes embarqués (thermostats programmables, contrôleurs électroménagers, téléphones mobiles, robots industriels, vaisseaux spatiaux, systèmes de contrôle commande industriel, matériel de recherche scientifique).
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
Real-time business intelligenceReal-time business intelligence (RTBI) is a concept describing the process of delivering business intelligence (BI) or information about business operations as they occur. Real time means near to zero latency and access to information whenever it is required. The speed of today's processing systems has allowed typical data warehousing to work in real-time. The result is real-time business intelligence. Business transactions as they occur are fed to a real-time BI system that maintains the current state of the enterprise.
Apache SparkSpark (ou Apache Spark) est un framework open source de calcul distribué. Il s'agit d'un ensemble d'outils et de composants logiciels structurés selon une architecture définie. Développé à l'université de Californie à Berkeley par AMPLab, Spark est aujourd'hui un projet de la fondation Apache. Ce produit est un cadre applicatif de traitements des mégadonnées (big data) pour effectuer des analyses complexes à grande échelle. En 2009, Spark fut conçu par lors de son doctorat au sein de l'université de Californie à Berkeley.
Tempsthumb|Chronos, dieu du temps de la mythologie grecque, par Ignaz Günther, Bayerisches Nationalmuseum à Munich. vignette|Montre à gousset ancienne Le temps est une notion qui rend compte du changement dans le monde. Le questionnement s'est porté sur sa « nature intime » : propriété fondamentale de l'Univers, ou produit de l'observation intellectuelle et de la perception humaine. La somme des réponses ne suffit pas à dégager un concept satisfaisant du temps.
Temps propreEn théorie relativiste, on appelle temps propre τ d'un objet le temps mesuré dans « le » référentiel de cet objet, c'est-à-dire dans un référentiel où il est immobile. En relativité restreinte, l'intervalle de temps propre séparant deux événements est l'intervalle de temps les séparant dans un référentiel inertiel où ils ont lieu au même endroit de l'espace. En mécanique newtonienne, on décrit le mouvement d'un corps, dans un espace absolu, par rapport à un temps absolu.
Streamingvignette|Une configuration de pour la télédiffusion. Le (du verbe anglais transitif , « transférer en mode continu »), flux, lecture en continu, lecture en transit, diffusion en continu ou diffusion en mode continu, est un procédé de diffusion d'un flux audio ou vidéo en « direct » ou en léger différé. Très utilisé sur Internet et sur les réseaux de téléphonie mobile, le permet la lecture d'un flux audio ou vidéo (cas de la vidéo à la demande) à mesure qu'il est diffusé.
Diffusion en direct sur InternetLa diffusion en direct sur Internet (en anglais : live streaming), parfois appelé live est la diffusion sur Internet de contenus vidéo au moment de leur production. C'est une nouvelle forme de communication qui s’inscrit dans la révolution Web 2.0 : c’est un outil simple d’utilisation, accessible au moyen d'une webcam et d'un micro et qui permet à l’internaute de devenir un éditeur. L’une des tendances les plus lourdes de ce phénomène est le lifecasting ou la diffusion quotidienne sans interruption de sa propre vie.
Streaming televisionStreaming television is the digital distribution of television content, such as television shows and films, as streaming media delivered over the Internet. Streaming television stands in contrast to dedicated terrestrial television delivered by over-the-air aerial systems, cable television, and/or satellite television systems.
Flux (informatique)En informatique, un flux (en stream) est une suite infinie d'éléments gérés de façon temporelle. Un flux présente ainsi une analogie avec une bande transporteuse où les éléments sont traités séquentiellement, plutôt que globalement. Les flux ne sont pas traités comme les lots de données - en effet les fonctions usuelles n'y fonctionnent pas de façon globale - parce qu'ils sont des données potentiellement illimitées et non pas des données classiques (par définition finies).
Apache KafkaApache Kafka est un projet à code source ouvert d'agent de messages développé par l'Apache Software Foundation et écrit en Scala. Le projet vise à fournir un système unifié, en temps réel à latence faible pour la manipulation de flux de données. Sa conception est fortement influencée par les journaux de transactions. Apache Kafka a été initialement développé par LinkedIn et son code a été ouvert début 2011. Le projet intègre l'incubateur Apache Incubator le .
Jointure (informatique)En informatique et plus particulièrement dans les bases de données relationnelles, la jointure ou appariement est l'opération permettant d’associer plusieurs tables ou vues de la base par le biais d’un lien logique de données entre les différentes tables ou vues, le lien étant vérifié par le biais d'un prédicat. Le résultat de l'opération est une nouvelle table. En SQL, une jointure est définie dans la clause FROM, en indiquant le mot clef JOIN pour chaque nouvelle table à joindre à l'une des précédentes et en spécifiant comment, dans un prédicat de jointure introduit par le mot clef ON.
Événement (espace-temps)En physique, un événement – ou évènement – est un point de l'espace-temps, correspondant à un certain lieu à un certain instant. Par rapport à la signification courante du mot événement, l'événement physique définit la position et la date de l'évènement ordinaire, sans fournir d'information sur la nature de cet évènement ordinaire. vignette|En relativité restreinte, dans un référentiel inertiel donné, l'observateur mesure les événements par rapport à un réseau infini d'horloges synchronisées.
Hash joinThe hash join is an example of a join algorithm and is used in the implementation of a relational database management system. All variants of hash join algorithms involve building hash tables from the tuples of one or both of the joined relations, and subsequently probing those tables so that only tuples with the same hash code need to be compared for equality in equijoins. Hash joins are typically more efficient than nested loops joins, except when the probe side of the join is very small.
