Présentation

MD Dynamics Link, plateforme de Realtime Streaming Analytics, est une plateforme collaborative qui facilite le développement et l'exploitation de vos applications métiers distribuées. Basée sur les « streams » - algorithmes distribués événementiels - notre plateforme vous permet de créer et d'exploiter facilement des applications d'analytics temps réel pour le big data, de gérer des flottes d'objets connectés, d'exposer des microservices métiers, d'intégrer des applications en data streaming ou encore d'innover dans un process test-and-learn.

Collaborez

Créer des applications métiers innovantes requière toujours plus de collaboration entre les équipes. Les utilisateurs d'une même équipe peuvent éditer les streams créés au sein de l'équipe.

Faites la promotion de vos streams grâce au Streams Store et définissez le cycle de vie de chaque version pour aider à leur adoption par vos clients: pré-production, production, fin de support, fin de vie. Le Streams Store est en lui même un outil de promotion et d'exploration des streams. Créez autant de versions que nécessaire pour gérer les évolutions d'un stream. Chaque version est exécutée dans un contexte isolé et vous épargne d'épineux casses-têtes au déploiement.

Un utilisateur peut être affecté à plusieurs équipes pour participer à des projets différents et disposer des droits d'édition. Vous pouvez basculer facilement d'une équipe à l'autre via votre widget de profil et partager du code pour favoriser les innovations.

Codez en ligne

Vous disposez d'outils intégrés pour développer vos streams directement en ligne: un éditeur de code vous permet d'écrire votre code sans avoir à passer par une application externe, chaque fonction lambda est supervisée et vous donne accès aux logs pour vous faire gagner un temps précieux dans la résolution d'anomalies dans un contexte distribué.

Déployez en un clic!

Vous passez habituellement des jours voire des semaines à déployer vos applications distribuées / microservices ? Avec MD Dynamics Link le DevOps n'a jamais été aussi simple. Il vous suffit de cliquer sur Déployer pour exécuter aussitôt votre stream sur tous les nodes sélectionnés.

Realtime Streaming Analytics (RSA)

MD Dynamics Link est plus qu'une solution de data streaming, nous préférons parler de plateforme de Realtime Streaming Analytics comme d'un nouveau standard. D'une part, les streams permettent d'implémenter de façon unifiée les couches essentielles (connecteurs applicatifs, apis/services, processing nodes, caches/datastores et dashboard dataviz). D'autre part, ils intègrent les patterns de distribution (broadcasting, load-balancing, routage), d'analytiques (map/reduce, agrégation, fenêtres temporelles, etc.), les échanges asynchrones temps réel (Pub/Sub), le streaming d'événements et les requêtes synchrones (Request/Reply), et stockent vos données métiers en datastores et timeseries distribuées modélisable via les standards sémantiques (RDF/Ontologies)... tout cela à la portée de quelques lignes de code pour vous faciliter la mise en oeuvre de vos applications distribuées microservices.

Contrairement à d'autres éco-systèmes, vous exploitez vos applications métiers en production en quelques minutes/heures grâce au déploiement automatique sur tous les nodes sélectionnés, à la supervision immédiate des streams et de leurs fonctions lambdas, à l'accès centralisé aux logs, et à la sécurité intégrée « by design » via la gestion des accès aux apis par abonnements.

Architecture distribuée

MD Dynamics Link repose, depuis sa conception en 2014, sur la même architecture distribuée dont le coeur est son réseau logique, permettant d'atteindre n'importe quelles ressources distantes. Aujourd'hui, ces concepts sont nommés « service mesh » et « data mesh ». Mais MD Dynamics Link conserve son originalité, et simplifie le développement et l'exploitation d'applications distribuées en réunissant depuis l'origine architecture microservices, data streaming, et mesh. Via une simple URL, MD Dynamics Network permet à la fois de distribuer et d'atteindre toutes ressources de la plateforme (apis, service, cache, datastores, etc.).

En effet, contrairement aux approches classiques qui nécessitent le déploiement encore fastidieux de nodes embarquant des services qu'il faut pré-configurer, les « streams » - algorithmes distribués composés de fonctions lambdas - sont déployés automatiquement. Vos équipes gagnent non seulement du temps mais aussi de l'autonomie car elles ne dépendent pas d'experts.

De plus, vous pouvez non seulement répartir vos microservices sur les nodes de la plateforme, mais aussi distribuer chaque fonction lambda qui les composent (api, processing, datastores, etc.) pour une mise à l'échelle sur mesure de vos applications métiers critiques; chaque microservice restant géré comme un seul et même algorithme simple à maintenir, déployé en un clic et aussitôt supervisé.

En seulement quelques lignes de code votre microservice peut exposer une interface REST load-balancée sur plusieurs nodes, interroger un datastore distribué haute volumétrie, exécuter un traitement d'analytique en Map/Reduce et en streaming, stocker les agrégats générés en timeseries distribuées et pousser des alertes en temps réel vers des streams consommateurs. Le tout en conservant l'isolation de votre microservice et confier sa gestion à une équipe dédiée et autonome. L'intégration des flux de traitements entre les nodes et entre microservices est immédiate et ne nécessitent pas les recettes techniques chronophages habituelles.

Patterns

Les streams reposent sur le streaming d'événements en temps réel ou quasi temps réel et supportent de nombreux patterns: streaming asynchrone, requête synchrone distribuée et multi-destinataires, aggrégation distribuée (conditionelles, à fenêtre temporelle fixe ou glissante), streaming map/reduce, routage, load-balancing, broadcasting, etc. Les patterns de distributions intégrés facilitent la mise en oeuvre de nombreux cas d'usage.

Big Data, easy

Vos algorithmes requièrent plus de ressources ? aucun problème, il vous suffit de sélectionner plus de nodes et d'endpoints d'exécution sans même modifier votre architecture ni votre code. Sélectionnez autant de noeuds de calcul et de stockage que vous souhaitez.

Datastores graphes intégrés

MD Dynamics Link offre un environnement de travail complet pour développer et exploiter vos applications métiers en offrant des capacités de stockage distribué sur datastores graphes et graphes timeseries. Générés dynamiquement, ils supportent les méta-données sémantiques (RDF) et peuvent être interrogés avec SPARQL en une seule requête même répartis sur plusieurs nodes.

Framework

Les streams sont développés à l'aide de notre DSL Java qui fournit un jeu de clauses pour la gestion transparente de la logique de flux et des patterns de distribution. Notre framework supportant nativement les messages structurés arborescents (tels que JSON, XML) vous fait gagner un temps précieux en vous épargnant le développement de classes dédiées; vous pouvez également utiliser vos propres messages POJO.

Exploitez vos streams

Le Streams Store affiche en temps réel la qualité de service des streams exécutés sur la plateforme. Les streams publiés sont automatiquement supervisés. Vous n'avez rien à faire et gagnez ainsi un temps précieux pour exploiter vos applications métiers en production. C'est aussi un gage de transparence pour vos clients.

La disponibilité des streams est calculée sur 30 jours glissants et peut être explorées à l'heure, à la journée et au mois.

Secure by design

Pour consommer un stream ou construire de nouveaux services à partir de streams existants, il est nécessaire d'obtenir un token d'accès en s'abonnant via le Streams Store. Par défaut, les configurations, les flux tout comme les datastores sont protégés par chiffrement.

Pour les utilisateurs, seules les versions publiées sont disponibles à l'abonnement. En revanche, en tant que fournisseur, vous pouvez créer des abonnements à tout moment, notamment en phase de développement, pour tester votre stream.